Natuurlijk! Hier is een gedetailleerd voorstel voor een status- en alertingschema voor je API "MijnWebshopAPI": **1. Monitoring van Kritieke Endpoints** - **Endpoints:** /login, /checkout, /transactions - **Monitoring Tools:** Gebruik tools zoals Prometheus, Grafana, of gespecialiseerde API-monitoringdiensten (bijv. New Relic, Datadog). - **Metrics:** - Responstijd - Foutpercentage (bijvoorbeeld 4xx/5xx errors) - Beschikbaarheid (uptime) - Aantal succesvolle transacties **2. Instellen van Waarschuwingen bij Afwijkingen** - **Responstijd:** Alarm als responstijd voor een endpoint > 300 ms. - **Foutenpercentage:** Alarm bij fouten > 1% van het totale aantal requests binnen een bepaalde periode (bijvoorbeeld 5 minuten). - **Frequentie van Checks:** Voer de monitoring uit minstens elke minuut, met samenvattingen over 5 minuten voor stabiliteit. **3. Responstijdmetingen Optimaliseren** - **Afspraken:** Meet responstijd op verschillende niveaus (server, netwerk, applicatie). - **Gegevens:** Gebruik synthetische monitoring (geplande tests) en real-user monitoring (RUM). - **Analyseren:** Identificeer knelpunten en optimaliseer databasequeries, caching en serverconfiguraties. **4. Prioritering van Alerts** - **Prioriteiten:** - **Hoog:** Kritieke endpoints (bv. /login, /checkout) met responstijd > 300 ms of foutpercentage > 1%. - **Middel:** Niet-kritieke endpoints of minder kritieke functies. - **Laag:** Informatiemeldingen, bijvoorbeeld kleine stijgingen in responstijd of foutpercentages. - **Acties:** - Bij hoge prioriteit: directe notificatie (SMS, e-mail, incident management). - Bij lagere prioriteit: rapportages en dashboards voor later review. **5. Minimaliseren van False Positives** - **Drempelwaarden:** Stel drempels niet te strak in; gebruik bijvoorbeeld een buffer (bijv. responstijd > 300 ms voor 3 van 5 metingen). - **Afspraken:** Gebruik statistische methoden zoals gemiddelden en standaarddeviaties om afwijkingen te detecteren. - **Afspraken:** Implementeer "cool-down" periodes waarin geen nieuwe alerts worden gegenereerd na een incident. - **Controle:** Review regelmatig alertregels en pas ze aan op basis van historische data. **Samenvatting:** - Monitor kritieke endpoints /login, /checkout, /transactions intensief. - Stel alerts in bij responstijd > 300 ms en foutpercentage > 1%. - Gebruik een mix van synthetische en real-user monitoring. - Prioriteer alerts op basis van impact en kritikaliteit. - Minimaliseer false positives door gebruik van statistische analyse en drempelbuffer. Door deze aanpak zorg je voor een effectieve, overzichtelijke en betrouwbare monitoring- en alertingstrategie voor jouw API.

Beste collega, Hierbij een gedetailleerd status- en alertingschema voor **MijnWebshopAPI**, met speciale focus op de kritieke endpoints. --- ### **1. Monitoring van Kritieke Endpoints** Implementeer real-time monitoring voor: - **`/login`**: Authenticatiesuccesscore, brute-force detectie - **`/checkout`**: Transactievolumes, betalingssuccesscore - **`/transactions`**: Integriteit van gegevensoverdracht, database-connectiviteit **Aanbevolen tools**: Prometheus + Grafana (on-premise) of Datadog/AWS CloudWatch (cloud). Gebruik health checks elke 30 seconden. --- ### **2. Waarschuwingsdrempels en Configuratie** Stel alerts in met een **"drie-lagen" benadering** (Warning > Critical > Emergency): | Endpoint | Metriek | Warning (≥5 min) | Critical (≥2 min) | Emergency (direct) | |------------------|--------------------------|----------------------|----------------------|----------------------| | **/login** | Responstijd | >250 ms | >300 ms | >500 ms | | | Foutpercentage | 0.8% | 1% | 5% | | **/checkout** | Responstijd | >280 ms | >300 ms | >400 ms | | | Foutpercentage | 0.7% | 1% | 3% | | **/transactions**| Responstijd | >270 ms | >300 ms | >450 ms | | | Database latency | >200 ms | >300 ms | >500 ms | **Waarschuwingstypes**: - **Warning**: Melding naar Slack/Teams (niet-storend) - **Critical**: E-mail + SMS naar dev-team - **Emergency**: Automatische scaling + telefoonalert naar on-call engineer --- ### **3. Optimalisatie Responstijdmetingen** - Gebruik **percentielmetingen (p95/p99)** i.p.v. gemiddelden om outliers te detecteren. - Implementeer **distributed tracing** (bijv. Jaeger) om bottlenecks te identificeren. - Meet responstijden **aan de serverzijde** om netwerklatentie uit te sluiten. - Stel **synthetische tests** in (bijv. elke 10 minuten) vanaf externe locaties. --- ### **4. Best Practices voor Alert Prioritering** 1. **Classificeer op impact**: - **P0**: /checkout downtime (direct actie vereist) - **P1**: /login errors (binnen 15 minuten actie) - **P2**: Prestatievermindering (binnen 1 uur) 2. **Minimaliseer false positives**: - Stel **baselines** in op basis van historische data (bijv. seizoenspatronen). - Gebruik **rolling windows** (bijv. "5 van de laatste 10 metingen"). - Negeer korte pieken met **debouncing-logica**. - Voer **automated root cause analysis** in bij alerts (bijv. correlatie met recente deployments). 3. **Alert-fatigue preventie**: - **Groeperen van alerts** (bijv. geen aparte alerts per endpoint-fout). - Stel **onderhoudsvensters** in om alerts tijdens updates te onderdrukken. - **Documenteer elke alert** met duidelijke playbooks voor responders. --- ### **5. Aanvullende Aanbevelingen** - **Logging**: Integreer gestructureerde logs (JSON) met trace-ID’s voor debugging. - **Capacity planning**: Monitor trendlijnen om toekomstige bottlenecks te voorspellen. - **Testen**: Simuleer belasting met load tests (bijv. Locust) vóór piekperiodes. --- ### **Implementatievoorbeeld (Prometheus)** ```yaml # Alert voor /checkout responstijd - alert: HighCheckoutLatency expr: histogram_quantile(0.95, rate(http_request_duration_seconds_bucket{endpoint="/checkout"}[5m])) > 0.3 for: 5m labels: severity: critical annotations: summary: "Checkout responstijd >300ms (p95)" ``` Hopelijk biedt dit een solide basis. Laat het weten als je specifieke tools of integratiedetails nodig hebt!