0Pricing
Serverless Backend with AWS Lambda & API Gateway · Урок

Наблюдаемость со структурированным журналированием и трассировкой

Узнайте, что на самом деле делают ваши функции. Изучите структурированное журналирование в JSON, распределённую трассировку с AWS X-Ray и пользовательские метрики для наблюдаемости рабочего уровня.

«Наблюдаемость со структурированным журналированием и трассировкой» — бесплатный урок Serverless Backend with AWS Lambda & API Gateway на CoddyKit. Это урок 4 из 4. Ты можешь прочитать весь урок бесплатно ниже — а потом практиковать его прямо в браузере с встроенным редактором кода и ИИ-репетитором 24/7. Это часть пути обучения Serverless Backend with AWS Lambda & API Gateway, и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс Serverless Backend with AWS Lambda & API Gateway содержит 4 уроков всего.

Части этого урока еще не переведены и отображаются на английском.

The Three Pillars of Observability

Observability rests on logs, metrics, and traces. Together they answer what happened, how much, and where the time went across your serverless system.

Why Structured Logging?

Plain text logs are hard to search. Structured (JSON) logs let CloudWatch Logs Insights filter and aggregate by field, turning logs into queryable data.

Writing a Structured Log

Emit JSON with consistent fields so you can query by request, level, and custom attributes.

console.log(JSON.stringify({
  level: "INFO",
  requestId: context.awsRequestId,
  action: "createOrder",
  orderId: 42
}));

Correlation IDs

Pass a correlation ID through every service and log it everywhere. This lets you trace a single user request across multiple functions and queues.

Querying with Logs Insights

CloudWatch Logs Insights runs SQL-like queries over structured logs.

fields @timestamp, action, orderId
| filter level = "ERROR"
| sort @timestamp desc
| limit 20

Distributed Tracing with X-Ray

AWS X-Ray records a trace as a request flows through Lambda, API Gateway, DynamoDB, and more, showing a timeline of every segment.

Enabling X-Ray

Turn on active tracing for the function, then instrument the SDK so downstream calls become subsegments.

const AWSXRay = require("aws-xray-sdk-core");
const AWS = AWSXRay.captureAWS(require("aws-sdk"));

Custom Subsegments

Wrap your own logic in a subsegment to measure how long a specific block takes inside the trace.

const seg = AWSXRay.getSegment().addNewSubsegment("validate");
validate(input);
seg.close();

Custom Metrics with EMF

The Embedded Metric Format lets you emit metrics inside a structured log line. CloudWatch extracts them automatically — no extra API call.

Setting Alarms

Create CloudWatch alarms on error rate, p99 latency, and DLQ depth. Alarms turn passive metrics into proactive alerts before users notice.

Avoiding Log Noise

Log with intent:

  • Use levels (DEBUG/INFO/ERROR) and a log-level env var
  • Never log secrets or full PII
  • Sample high-volume traces to control cost

Quick Check

Test your observability knowledge.

Recap

You learned production observability:

  • Logs, metrics, and traces are the three pillars
  • Use structured JSON logs and correlation IDs
  • X-Ray gives distributed traces across services
  • Emit custom metrics with EMF and alarm on them

Часто задаваемые вопросы

Урок «Наблюдаемость со структурированным журналированием и трассировкой» бесплатный?

Да — полный текст урока «Наблюдаемость со структурированным журналированием и трассировкой» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс Serverless Backend with AWS Lambda & API Gateway, подпишись на CoddyKit PRO. Курс Serverless Backend with AWS Lambda & API Gateway содержит 4 уроков всего.

Чему я научусь в уроке «Наблюдаемость со структурированным журналированием и трассировкой»?

Узнайте, что на самом деле делают ваши функции. Изучите структурированное журналирование в JSON, распределённую трассировку с AWS X-Ray и пользовательские метрики для наблюдаемости рабочего уровня. Ты практикуешь Serverless Backend with AWS Lambda & API Gateway с помощью реального кода, который запускаешь прямо в браузере, и ИИ-репетитор 24/7 отвечает на твои вопросы во время урока.

Нужен ли мне опыт, чтобы начать Serverless Backend with AWS Lambda & API Gateway?

Предыдущий опыт не требуется. Serverless Backend with AWS Lambda & API Gateway на CoddyKit структурирован для всех уровней — от новичков до продвинутых, поэтому ты можешь начать отсюда или с самого начала и учиться в своем темпе. Это урок 4 из 4.

Сколько времени занимает урок «Наблюдаемость со структурированным журналированием и трассировкой»?

Большинство уроков CoddyKit занимают около 5–10 минут. Каждый из них компактный и интерактивный, поэтому ты постоянно делаешь прогресс и продолжаешь с того же места в веб-версии и приложении.

Можно ли писать и запускать код в этом уроке Serverless Backend with AWS Lambda & API Gateway?

Да. Каждый урок Serverless Backend with AWS Lambda & API Gateway включает встроенный редактор кода, поэтому ты пишешь и запускаешь реальный код прямо в браузере и получаешь моментальную обратную связь от AI — локальная установка не требуется.

Все уроки этого курса

  1. Холодный запуск и стратегии прогрева
  2. Методы оптимизации затрат
  3. Обработка ошибок и повторы
  4. Наблюдаемость со структурированным журналированием и трассировкой
← Назад к Serverless Backend with AWS Lambda & API Gateway