Zestawy rozmówBlog

Twoja wymarzona praca? Lets Git IT.
Interaktywna platforma przygotowująca do rozmów technicznych dla nowoczesnych programistów.

XGitHub

Platforma

  • Kategorie

Zasoby

  • Blog
  • O aplikacji
  • FAQ
  • Sugestie

Prawne

  • Polityka prywatności
  • Regulamin

© 2026 LetsGit.IT. Wszelkie prawa zastrzeżone.

LetsGit.IT/Kategorie/Chmura
Chmuramedium

Metryki vs logi vs trace — czym się różnią?

Tagi
#observability#metrics#logs#tracing
Wróć do kategoriiPrzejdź do quizu

Odpowiedź

Metryki to liczby w czasie (CPU, latency), logi to pojedyncze zdarzenia/wiadomości, a trace śledzi jedno żądanie przez serwisy (span). Razem pomagają wykrywać i diagnozować incydenty.

Odpowiedź zaawansowana

Głębiej

Sygnały observability odpowiadają na różne pytania:

  • **Metryki**: „Czy system jest zdrowy?” Zagregowane liczby w czasie (RPS, p95 latency, error rate). Świetne do dashboardów, SLO i alertów.
  • **Logi**: „Co się wydarzyło?” Pojedyncze zdarzenia z kontekstem (userId, orderId). Dobre do debugowania i audytu.
  • **Trace**: „Gdzie zniknął czas?” Rozproszony obraz jednego requesta przez serwisy, podzielony na spany (DB call, HTTP call, cache).

Jak to łączyć

Typowy workflow: 1) Alert z metryk (skok error rate). 2) Przechodzisz do trace, żeby znaleźć wolny/padający etap. 3) Czytasz logi dla konkretnego trace/requesta, żeby zobaczyć dokładny błąd i kontekst.

Praktyczne wskazówki

  • Dodaj correlation id / trace id do logów.
  • Uważaj na labelki o wysokiej kardynalności w metrykach (koszt + wydajność).
  • Przy dużym ruchu stosuj sampling trace.

Typowe pułapki

Powiązane pytania

Chmura
Observability: czym różnią się metryki, logi i trace’y?
#cloud#observability#metrics
Chmura
Co to jest service mesh i kiedy ma sens?
#service-mesh#mtls#sidecar
Chmura
Co to jest autoscaling i jaka jest typowa pułapka?
#autoscaling#metrics
Za dużo logów na info i eksplozja kosztów.
  • Brak logów strukturalnych (trudne filtrowanie).
  • Traktowanie trace jako zamiennika logów (to się uzupełnia).
  • #thrashing
    Testowanie
    Co mówi code coverage, a czego nie mówi?
    #coverage#quality#metrics
    Obserwowalność
    Wyjaśnij metody RED i USE oraz kiedy ich używać.
    #red#use#metrics
    Obserwowalność
    Jak diagnozujesz regresję latencji w produkcji?
    #latency#incident#tracing