Handleiding voor het Implementeren van een Monitoring- en Logging-systeem voor een E-commerce Platform -------------------------------------------------------------------------------------------- Inleiding Deze handleiding biedt een stapsgewijze gids voor het opzetten van een effectief monitoring- en logging-systeem voor jouw E-commerce platform. Het is bedoeld voor beginnende softwareontwikkelaars en bevat praktische voorbeelden, tips en valkuilen om je proces soepel te laten verlopen. 1. Architectuurkeuzes --------------------- ### 1.1. Samenvatting Een robuust monitoring- en logging-systeem bestaat uit verschillende componenten die samenwerken: - **Logs verzamelen**: gegevens over applicatiegedrag en fouten. - **Monitoring**: real-time systeemstatus en prestaties. - **Alerting**: automatische meldingen bij problemen. - **Dashboard**: overzicht van belangrijke metrics. ### 1.2. Architectuurdiagram (eenvoudig overzicht) ``` +---------------------+ +---------------------+ | Applicatie Servers | -----> | Log Aggregator | +---------------------+ +---------------------+ | v +---------------------+ | Monitoring Tool | +---------------------+ | v +---------------------+ | Dashboard & Alerts | +---------------------+ ``` ### 1.3. Keuzes - **Logging**: gebruik van gestructureerde logs (bijvoorbeeld JSON). - **Monitoring**: metrics verzamelen via een tool zoals Prometheus. - **Visualisatie**: dashboards via Grafana. - **Alerting**: meldingen via e-mail, Slack, of andere notificatiemiddelen. 2. Vereiste tools ----------------- | Tool | Functie | Waarom | |---------------|---------------------------------|--------------------------------| | **ELK Stack** (Elasticsearch, Logstash, Kibana) | Logbeheer en visualisatie | Flexibel, veel community, krachtige zoekfunctie | | **Prometheus** | Metrics verzamelen en opslag | Eenvoudig te gebruiken, goede integraties | | **Grafana** | Dashboards en visualisatie | Mooie grafieken, uitgebreide opties | | **Alertmanager** | Alerting voor Prometheus | Beheer en versturen van alerts | | **Filebeat/Fluentd** | Log shipping | Log data van servers naar Logstash | 3. Configuratiestappen ---------------------- ### 3.1. Logverzameling - **Stap 1:** Installeer Filebeat op je applicatieservers. - **Stap 2:** Configureer Filebeat om logbestanden te lezen en door te sturen naar Logstash of Elasticsearch. **Voorbeeld Filebeat-configuratie:** ```yaml filebeat.inputs: - type: log paths: - /pad/naar/logs/*.log output.elasticsearch: hosts: ["localhost:9200"] ``` ### 3.2. Logstash configuratie - **Stap 1:** Installeer Logstash. - **Stap 2:** Configureer een pipeline om logs te parseren en te sturen naar Elasticsearch. **Voorbeeld Logstash-configuratie:** ```conf input { beats { port => 5044 } } filter { json { source => "message" } } output { elasticsearch { hosts => ["localhost:9200"] index => "app-logs-%{+YYYY.MM.dd}" } } ``` ### 3.3. Metrics verzamelen met Prometheus - **Stap 1:** Voeg Prometheus client libraries toe aan je applicatie (bijvoorbeeld voor Node.js, Python, Java). - **Stap 2:** Configureer Prometheus om endpoints te scrapen. **Voorbeeld Prometheus-configuratie:** ```yaml scrape_configs: - job_name: 'app-metrics' static_configs: - targets: ['localhost:8080'] ``` ### 3.4. Dashboards maken in Grafana - **Stap 1:** Voeg Elasticsearch en Prometheus datasources toe. - **Stap 2:** Gebruik bestaande dashboards of maak nieuwe met relevante metrics. 4. Integratieprocessen ---------------------- - Zorg dat je applicatie logs schrijft in gestructureerd formaat (JSON). - Configureer log shippers (Filebeat/Fluentd) om logs naar Logstash/Elasticsearch te sturen. - Implementeer Prometheus client in je code om metrics te verzamelen (bijvoorbeeld responsetijden, aantal transacties). - Koppel dashboards in Grafana aan je Elasticsearch en Prometheus data. 5. Dashboards en alerting -------------------------- ### 5.1. Dashboards - **Verkoop en traffic:** aantal bezoekers, conversieratio. - **Serverstatus:** CPU, geheugen, diskgebruik. - **Errors:** aantal fouten per minuut. ### 5.2. Alerting - Stel alerts in Prometheus Alertmanager in voor: - Hoge CPU- of geheugenbelasting. - Veel fouten in logs. - Verlaagde conversie. **Voorbeeld alertregel:** ```yaml groups: - name: server-alerts rules: - alert: HighCpuUsage expr: 100 - avg by(instance) (irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) > 80 for: 5m labels: severity: critical annotations: summary: "High CPU Usage detected" ``` 6. Best practices ----------------- ### 6.1. Prestaties monitoren - Gebruik gestructureerde logs om snel fouten te lokaliseren. - Verzamel metrics van belangrijke endpoints. - Voer regelmatig load-tests uit. ### 6.2. Probleemopsporing - Configureer alerts voor kritieke problemen. - Analyseer logs met Kibana of Grafana. - Gebruik tracing (bijvoorbeeld Jaeger) voor diepere inzichten. ### 6.3. Schaalbaarheid en onderhoud - Gebruik index-sharding en replicatie in Elasticsearch. - Beperk logvolumes door logrotatie en filtering. - Automatiseer configuratiebeheer met tools als Ansible of Docker. ### 6.4. Veelvoorkomende valkuilen - Onvoldoende gestructureerde logs, waardoor zoeken moeilijk wordt. - Te lage threshold voor alerts, waardoor je teveel meldingen krijgt. - Niet testen van de monitoring setup vóór productie. 7. Samenvatting -------------- Door deze stappen te volgen, bouw je een schaalbaar en effectief monitoring- en logging-systeem dat je helpt bij het snel opsporen en oplossen van problemen op je E-commerce platform. Begin eenvoudig, test je setup goed en breid uit naarmate je platform groeit. Veel succes!

# Technische Handleiding: Monitoring & Logging Systeem voor E-commerce Platform ## 1. Inleiding ### Doelstelling Een robuust monitoring- en logging-systeem implementeren dat real-time inzicht biedt in de prestaties en gezondheid van je E-commerce platform. ### Doelgroep Software ontwikkelaars met beginner kennisniveau ## 2. Architectuur Overzicht ### Gekozen Stack ``` Applicatie Laag → Log Agents → Central Logging → Monitoring → Visualisatie → Alerting ``` ### Componenten Breakdown - **Applicatie**: Node.js/Java/Python E-commerce applicatie - **Log Collection**: Filebeat/Fluentd - **Log Storage**: Elasticsearch - **Monitoring**: Prometheus - **Visualisatie**: Grafana - **Alerting**: Alertmanager + Slack/Email ## 3. Vereiste Tools & Installatie ### Basis Tools ```bash # Voor Ubuntu/Debian sudo apt update sudo apt install docker docker-compose # Elasticsearch, Logstash, Kibana (ELK Stack) docker pull elasticsearch:8.5.0 docker pull logstash:8.5.0 docker pull kibana:8.5.0 # Prometheus + Grafana docker pull prom/prometheus docker pull grafana/grafana ``` ## 4. Stapsgewijze Implementatie ### Stap 1: Logging Infrastructuur Opzetten **docker-compose.yml**: ```yaml version: '3.8' services: elasticsearch: image: elasticsearch:8.5.0 environment: - discovery.type=single-node - xpack.security.enabled=false ports: - "9200:9200" kibana: image: kibana:8.5.0 ports: - "5601:5601" depends_on: - elasticsearch prometheus: image: prom/prometheus ports: - "9090:9090" volumes: - ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml grafana: image: grafana/grafana ports: - "3000:3000" environment: - GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=admin ``` ### Stap 2: Applicatie Logging Configureren **Node.js Voorbeeld**: ```javascript const winston = require('winston'); const logger = winston.createLogger({ level: 'info', format: winston.format.combine( winston.format.timestamp(), winston.format.json() ), transports: [ new winston.transports.File({ filename: 'logs/error.log', level: 'error' }), new winston.transports.File({ filename: 'logs/combined.log' }) ] }); // Gebruik in je applicatie app.get('/api/products', (req, res) => { logger.info('Product lijst opgevraagd', { userId: req.user?.id, endpoint: '/api/products', timestamp: new Date() }); // Je business logica res.json(products); }); ``` ### Stap 3: Filebeat Configuratie **filebeat.yml**: ```yaml filebeat.inputs: - type: log enabled: true paths: - /var/log/your-app/*.log output.elasticsearch: hosts: ["localhost:9200"] index: "ecommerce-logs-%{+yyyy.MM.dd}" setup.kibana: host: "localhost:5601" ``` ## 5. Monitoring Metrics ### Essentiële E-commerce Metrics **Prometheus Configuratie**: ```yaml global: scrape_interval: 15s scrape_configs: - job_name: 'node-app' static_configs: - targets: ['localhost:3000'] - job_name: 'database' static_configs: - targets: ['localhost:9091'] ``` **Custom Metrics Voorbeeld**: ```javascript const client = require('prom-client'); // Custom metrics const orderCounter = new client.Counter({ name: 'ecommerce_orders_total', help: 'Totaal aantal orders' }); const responseTimeHistogram = new client.Histogram({ name: 'http_request_duration_seconds', help: 'HTTP response tijd in seconden', labelNames: ['method', 'route', 'status_code'], buckets: [0.1, 0.5, 1, 2, 5] }); // Meting in middleware app.use((req, res, next) => { const end = responseTimeHistogram.startTimer(); res.on('finish', () => { end({ method: req.method, route: req.route?.path, status_code: res.statusCode }); }); next(); }); ``` ## 6. Dashboard Configuratie ### Grafana Dashboard - E-commerce Overzicht **Essentiële Panels**: 1. **Applicatie Health** - HTTP Response Codes (200, 400, 500) - Response Times P95, P99 - Error Rate Percentage 2. **Business Metrics** - Orders per Minuut - Omzet Real-time - Gebruikers Actief 3. **Infrastructuur** - CPU/Memory Usage - Database Connections - Cache Hit Ratio **Grafana Query Voorbeeld**: ``` rate(http_requests_total{status_code=~"5.."}[5m]) / rate(http_requests_total[5m]) * 100 ``` ## 7. Alerting Systeem ### Alertmanager Configuratie **alertmanager.yml**: ```yaml route: group_by: ['alertname'] group_wait: 10s group_interval: 10s repeat_interval: 1h receiver: 'slack-notifications' receivers: - name: 'slack-notifications' slack_configs: - api_url: 'https://hooks.slack.com/services/your-webhook' channel: '#alerts' send_resolved: true ``` **Critical Alerts**: ```yaml groups: - name: critical rules: - alert: HighErrorRate expr: rate(http_requests_total{status_code=~"5.."}[5m]) / rate(http_requests_total[5m]) * 100 > 5 for: 2m labels: severity: critical annotations: summary: "Hoge error rate gedetecteerd" - alert: SlowResponseTime expr: histogram_quantile(0.95, rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])) > 2 for: 5m labels: severity: warning ``` ## 8. Best Practices voor Beginners ### Logging Best Practices 1. **Structured Logging** ```javascript // GOED logger.info('User login successful', { userId: user.id, ip: req.ip, userAgent: req.get('User-Agent') }); // SLECHT logger.info('User 123 logged in from 192.168.1.1'); ``` 2. **Log Levels Correct Gebruiken** - ERROR: Onherstelbare fouten - WARN: Waarschuwingen, maar applicatie werkt door - INFO: Belangrijke gebeurtenissen - DEBUG: Ontwikkeling en troubleshooting ### Monitoring Best Practices 1. **Gouden Signals Monitoren**: - Latency: Response tijden - Traffic: Requests per seconde - Errors: Fout percentages - Saturation: Resource gebruik 2. **SLA/SLO Definieren**: ```yaml # Service Level Objectives availability: 99.9% latency_p95: < 500ms error_rate: < 0.1% ``` ## 9. Veelvoorkomende Valkuilen ### Valkuil 1: Te Veel Logging **Probleem**: Performance impact en hoge storage kosten **Oplossing**: Gebruik log levels en sample problematische endpoints ### Valkuil 2: Onvolledige Context **Probleem**: Logs zonder context zijn nutteloos **Oplossing**: Altijd correlation IDs en gebruikerscontext meegeven ### Valkuil 3: Alert Fatigue **Probleem**: Te veel false positives **Oplossing**: Stel drempels in en gebruik escalatie policies ## 10. Schaalbaarheid & Onderhoud ### Horizontaal Schalen ```yaml # Elasticsearch cluster voor productie elasticsearch: image: elasticsearch:8.5.0 environment: - cluster.name=ecommerce-logs - node.name=node-1 - discovery.seed_hosts=es02,es03 - cluster.initial_master_nodes=node-1,node-2,node-3 ``` ### Retention Policies ```json { "policy": { "phases": { "hot": { "min_age": "0ms", "actions": { "rollover": { "max_size": "50gb", "max_age": "7d" } } }, "delete": { "min_age": "30d", "actions": { "delete": {} } } } } } ``` ### Kosten Optimalisatie 1. Gebruik index lifecycle management 2. Compressie inschakelen 3. Sample high-volume logs 4. Archive oude logs naar cold storage ## 11. Troubleshooting Checklist ### Wanneer Er Problemen Zijn: 1. **Check Application Logs** ```bash # Zoek errors in logs grep "ERROR" /var/log/your-app/error.log | tail -20 ``` 2. **Check Metrics** - Response time spikes? - Error rate increase? - Resource saturation? 3. **Trace Requests** - Gebruik correlation IDs - Volg request door hele stack ### Voorbeeld Debug Query: ```sql -- Zoek trage database queries SELECT * FROM pg_stat_activity WHERE state = 'active' AND now() - query_start > interval '5 seconds'; ``` ## 12. Conclusie ### Success Metingen - Minder dan 5 minuten gemiddelde detectie tijd voor problemen - Minder dan 15 minuten gemiddelde resolutie tijd - 99.9% applicatie beschikbaarheid ### Volgende Stappen 1. Implementeer distributed tracing 2. Voeg synthetische monitoring toe 3. Stel advanced machine learning alerts in 4. Implementeer canary deployments monitoring **Belangrijkste Tip voor Beginners**: Begin klein, monitor eerst de kritieke paden, en breid geleidelijk uit op basis van je bevindingen en business behoeften. Deze handleiding biedt een solide foundation voor je monitoring implementatie. Pas de configuraties aan op basis van je specifieke stack en requirements.