Zeker! Hier is een uitgebreide aanpak voor het opzetten van geavanceerde foutlogging en analyse voor jouw Kong API Gateway, inclusief de specifieke API's en wensen: 1. Architectuur en Loggingsysteem opzetten a. Logaggregatie en opslag - Gebruik de ELK-stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) voor centrale logverwerking en visualisatie. - Configureer Logstash of Fluentd als logshipper om logs van Kong naar Elasticsearch te sturen. b. Externe monitoring integratie - Configureer dashboards in Grafana die gegevens uit Elasticsearch of Prometheus visualiseren. 2. Logging configureren in Kong a. Enable uitgebreide logging plugins - Gebruik de OpenResty (nginx) logging mogelijkheden via de 'log' plugin of 'file-log', 'http-log', of 'syslog' plugins. - Stel plugins zo in dat ze foutstatussen (4xx, 5xx), time-outs en andere anomalieën loggen. b. Custom logging - Configureer een custom plugin of gebruik bestaande plugins zoals 'Kong Enterprise' of 'Kong Vitals' om gedetailleerde foutgegevens te verzamelen. - Voeg context toe: API-naam, service, client IP, request ID, tijdstip. 3. Fouten en anomalieën specificeren a. 4xx en 5xx statuscodes - Log alle responses met 4xx en 5xx statuscodes. - Voeg metadata toe: endpoint, client info, request payload. b. Time-outs - Configureer Kong om time-outs te detecteren en te loggen. - Bijvoorbeeld door te monitoren op failed verbindingen of time-out foutcodes (408, 504). 4. Monitoring en Analyse a. Grafana dashboards - Maak dashboards die: - Aantal 4xx/5xx fouten per API/service. - Time-out incidenten. - Trends en piekperiodes. - Koppel Grafana rechtstreeks aan Elasticsearch of via Prometheus. b. Alarmering - Stel alerts in op basis van drempels, bijvoorbeeld bij meer dan 5% fouten of plotselinge stijgingen. 5. Automatisering en Rapportage - Gebruik Kibana of Grafana voor rapportages. - Implementeer automatische alerts via e-mail of Slack bij kritieke incidenten. 6. Best practices en beveiliging - Beperk toegang tot logs. - Zorg dat alle logs voldoende gedetailleerd zijn zonder privacygevoelige data. - Regelmatige review en tuning van logging- en analyseconfiguraties. Door deze stappen te implementeren, krijg je een krachtig systeem voor het detecteren, analyseren en visualiseren van fouten en anomalieën binnen jouw API-ecosysteem. Hiermee verbeter je de betrouwbaarheid en kun je snel reageren op incidenten. Heeft u specifieke configuratievoorbeelden of hulp bij het instellen van bepaalde plugins?

Zeker, ik help je graag een geavanceerd foutlogging- en analysesysteem op te zetten voor je Kong API Gateway. Hieronder vind je een uitgebreid plan opgesteld in het Nederlands. ### Overzicht van Huidige API's en Services 1. **Productcatalogus:** Verwerkt verzoeken voor het opvragen, zoeken en filteren van productinformatie. Kritiek voor gebruikerservaring en conversie. 2. **Bestellingen:** Beheert het volledige orderproces - van plaatsen en betalen tot statusupdates. Direct gerelateerd aan inkomsten. 3. **Klantenbeheer:** Handelt authenticatie, profielbeheer en voorkeuren van gebruikers. Bevat gevoelige data. --- ### Stap 1: Configuratie van Geavanceerde Logging in Kong Om de specifieke fouten te loggen, configureer je de volgende Kong Plugins op globaal, service- of route-niveau. **A. File Log Plugin (voor ELK-stack)** Deze plugin schrijft logs in JSON-formaat naar een bestand, wat perfect is voor opname in de ELK-stack. ```bash # Voorbeeld: Toevoegen aan de Productcatalogus service curl -X POST http://<kong-admin-url>/services/productcatalogus/plugins \ --data "name=file-log" \ --data "config.path=/var/log/kong/api-errors.log" \ --data "config.reopen=true" ``` **B. Syslog Plugin (voor geïntegreerde systemen)** Stuurt logs direct naar een externe syslog server zoals een Logstash instance. ```bash curl -X POST http://<kong-admin-url>/services/bestellingen/plugins \ --data "name=syslog" \ --data "config.client_errors_severity=warning" \ # Voor 4xx fouten --data "config.server_errors_severity=err" # Voor 5xx fouten ``` **C. HTTP Log Plugin (voor directe integratie)** Kan logs rechtstreeks naar een Logstash HTTP endpoint sturen. ```bash curl -X POST http://<kong-admin-url>/services/klantenbeheer/plugins \ --data "name=http-log" \ --data "config.http_endpoint=http://your-logstash-host:8080" \ --data "config.method=POST" ``` **Aanbevolen configuratie voor de plugins:** Zorg dat je in de plugin configuratie filters toevoegt om enkel de gewenste fouten te loggen. Dit kan vaak via de `config` velden zoals `status_codes` (bijv. `400-499,500-599`) of door in de logica van je logstash pipeline te filteren. --- ### Stap 2: Specifieke Fouten en Anomalieën Loggen Configureer je logging om zich te focussen op de volgende zaken: * **4xx Client Fouten (bijv. 400, 401, 403, 404, 429):** * **Focus:** Ongeldige verzoeken, authenticatieproblemen, rate limiting. * **Te loggen velden:** `response.status`, `client_ip`, `request.path`, `request.method`, `authenticated_credential` (indien van toepassing), `rate-limiting` headers. * **5xx Server Fouten (bijv. 500, 502, 503, 504):** * **Focus:** Interne fouten in upstream services, time-outs, service onbeschikbaar. * **Te loggen velden:** `response.status`, `request.path`, `upstream_uri`, `latencies.proxy` (om trage services te identificeren). * **Time-outs:** * Dit zijn een subset van 5xx-fouten (vaak 504 Gateway Timeout) of kunnen resulteren in een 0 statuscode als de connectie volledig faalt. * **Te loggen velden:** `response.status`, `request.path`, `upstream_uri`, `latencies.proxy`. Als `latencies.proxy` bijna gelijk is aan je `upstream_timeout` waarde, is een time-out de waarschijnlijke oorzaak. --- ### Stap 3: Integratie met Externe Systemen (ELK & Grafana) **A. Data Pipeline naar de ELK-stack** 1. **Logstash:** Configureer een Logstash input om de Kong logs te ontvangen (via het file log, http, of syslog plugin). 2. **Filteren in Logstash:** Gebruik een Grok-filter of de JSON-filter om de logregels te parseren. ```ruby # Voorbeeld Logstash filter (indien using file-log in JSON) filter { if [type] == "kong-logs" { json { source => "message" } # Voeg een tag toe voor fouten if [response][status] =~ /^[45]\d\d$/ { mutate { add_tag => [ "api_error" ] } } } } ``` 3. **Elasticsearch:** Logstash stuurt de geparseerde en verrijkte data naar Elasticsearch voor indexering en snelle zoekopdrachten. 4. **Kibana:** Gebruik Kibana om: * **Dashboards** te bouwen per service (Productcatalogus, Bestellingen, Klantenbeheer). * **Visualisaties** te maken: tijdreeksen van foutpercentages, top-10 van meest voorkomende 4xx/5xx fouten, pieken in time-outs. * **Alerting** in te stellen om proactief meldingen te ontvangen bij een stijging van 5xx-fouten. **B. Grafana Dashboards voor Analyse en Monitoring** 1. **Data Source:** Sluit Grafana aan op je Elasticsearch database. 2. **Maak Service-specifieke Dashboards:** * **Algemeen Overzicht:** Toon het totale verkeer, succespercentage (2xx/3xx) vs. foutpercentage (4xx/5xx) en gemiddelde responstijd voor alle services. * **Productcatalogus Dashboard:** * Grafiek: Aantal 404-fouten (product niet gevonden) over tijd. * Grafiek: Aantal 429-fouten (rate limit) per client IP. * Stat: Gemiddelde `latencies.proxy` voor product-zoekopdrachten. * **Bestellingen Dashboard:** * Grafiek: Aantal 5xx-fouten en time-outs tijdens het plaatsen van bestellingen. * Waarschuwing: Stel een alert in voor elk 500-niveau fout op de checkout route. * Tabel: Recente 4xx-fouten met `request.path` en `client_ip`. * **Klantenbeheer Dashboard:** * Grafiek: Aantal 401 (Unauthorized) en 403 (Forbidden) fouten. * Heatmap: Login-pogingen over tijd om brute-force aanvallen te detecteren. --- ### Stap 4: Geavanceerde Analyse Methoden Gebruik de kracht van ELK en Grafana voor diepgaande inzichten: 1. **Anomaliedetectie (in Elasticsearch of Grafana ML):** * Stel machine learning in Kibana in om ongebruikelijke pieken in 5xx-fouten of time-outs automatisch te detecteren, zelfs voordat je een drempelwaarde handmatig hebt ingesteld. 2. **Correlatie-analyse:** * Correlatie fouten met infrastructuurmetrieken (bijv. CPU-gebruik van upstream services) in Grafana. Een stijging in 5xx-fouten en time-outs tegelijk met hoge CPU is een sterk signaal. 3. **Trendanalyse:** * Analyseer of bepaalde fouten (bijv. 400 Bad Request) vaker voorkomen na een nieuwe release van je front-end, wat duidt op een incompatibele API-aanroep. 4. **Root Cause Analyse:** * Gebruik de gedetailleerde logs in Kibana. Filter op een specifieke `request_id` om het volledige pad van een mislukt verzoek door je ecosystem te volgen. ### Samenvatting Met deze opzet creëer je een robuust en schaalbaar systeem: * **Kong Plugins** vangen de ruwe foutdata. * De **ELK-stack** (Elasticsearch, Logstash, Kibana) fungeert als de centrale loghub voor opslag, parsing, zoeken en geavanceerde analyse. * **Grafana** wordt je operationeel dashboard voor real-time monitoring, service-specifieke inzichten en alerting. Je zult niet alleen reactief fouten kunnen oplossen, maar ook proactief anomalieën detecteren en de prestaties en betrouwbaarheid van je "Productcatalogus", "Bestellingen" en "Klantenbeheer" API's aanzienlijk verbeteren.