Observability and Debugging

Objetivo

Estandarizar cómo diagnosticar incidentes y bugs en sistemas fullstack usando tres pilares: logs estructurados, trazas de sesión y métricas operativas mínimas.

Resultado Esperado

• Incidente reproducido o delimitado con evidencia objetiva.
• Señales clave instrumentadas en backend y frontend.
• Hipótesis priorizadas con pasos de validación claros.
• Cierre con causa raíz probable, impacto y acciones preventivas.

Entradas Mínimas

• Síntoma principal (error, timeout, latencia, reconexión fallida).
• Entorno afectado (local/dev/staging/prod).
• Ventana temporal aproximada del fallo.
• Ruta funcional impactada (endpoint/página/stream WS).

Flujo Paso a Paso

1. Definir el incidente

• Redactar un resumen de 1-2 líneas del problema.
• Identificar severidad inicial:
  • S1: caída total o corrupción de datos.
  • S2: funcionalidad principal degradada.
  • S3: problema menor o intermitente con workaround.
• Capturar evidencia inicial (capturas, logs, payload, timestamp).

Chequeo de salida:

• El problema está definido con contexto suficiente para iniciar análisis.

2. Establecer correlación por sesión/request

• Generar o propagar session_id/request_id en backend y frontend.
• Confirmar que cada evento relevante incluye el identificador de correlación.
• En WebSocket, usar session_id consistente desde inicialización hasta cierre.

Decisiones:

• Si no existe correlación: implementarla primero antes de seguir investigando.
• Si hay múltiples hops (proxy, gateway): preservar ID en todos los saltos.

Chequeo de salida:

• Se puede reconstruir una historia de ejecución end-to-end por ID.

3. Instrumentar logging estructurado

• Usar formato JSON o clave-valor uniforme.
• Incluir campos mínimos: timestamp, level, service, env, session_id/request_id, event, duration_ms, status, error_code.
• Evitar datos sensibles (tokens, secretos, PII).

Decisiones:

• Errores reproducibles: aumentar nivel temporalmente a debug en área afectada.
• Alto volumen: muestreo de logs no críticos para reducir ruido.

Chequeo de salida:

• Logs legibles por máquina y comparables entre servicios.

4. Añadir trazas de sesión

• Definir spans por operación clave:
  • http.request
  • simulation.init
  • ws.connect
  • ws.stream_tick
  • ws.disconnect
• Añadir atributos: tamaño payload, número de mensajes, estado final, motivo de cierre.

Decisiones:

• Si hay latencia alta: priorizar spans de cola, serialización y red.
• Si hay desconexiones: capturar códigos de cierre WS y retries.

Chequeo de salida:

• Existe timeline por sesión con tiempos y puntos de falla.

5. Definir métricas básicas

• Métricas recomendadas:
  • http_requests_total (por ruta/status)
  • http_request_duration_ms (p50/p90/p99)
  • ws_active_connections
  • ws_messages_sent_total
  • ws_message_size_bytes
  • ws_disconnect_total (por código)
  • simulation_start_total
  • simulation_failed_total
• Configurar alertas mínimas sobre errores y latencia.

Decisiones:

• Sin dashboard: empezar con export simple + umbrales en logs.
• Con dashboard: panel rápido de salud por endpoint y stream.

Chequeo de salida:

• Hay visibilidad cuantitativa para detectar y comparar degradaciones.

6. Ejecutar triage guiado por hipótesis

• Formular 2-3 hipótesis máximas, ordenadas por probabilidad/impacto.
• Diseñar experimento por hipótesis:
  • Qué métrica/log/span la valida o descarta.
  • Qué resultado esperado confirma la hipótesis.
• Ejecutar cambios mínimos para validar (sin refactors amplios).

Chequeo de salida:

• Hipótesis confirmada o descartada con evidencia.

7. Cierre y prevención

• Documentar:
  • causa raíz (confirmada o más probable),
  • impacto,
  • mitigación aplicada,
  • deuda técnica pendiente,
  • acción preventiva (test, alerta, runbook).
• Crear tareas para endurecer observabilidad en zonas ciegas.

Chequeo de salida:

• Existe plan concreto para reducir recurrencia del incidente.

Playbooks Rápidos

A. Timeouts HTTP

1. Revisar p95/p99 por endpoint.
2. Verificar spans lentos por fase.
3. Confirmar límites de timeout de cliente y servidor.
4. Reducir payload o costo por request.

B. Desconexiones WebSocket

1. Registrar código de cierre y momento.
2. Correlacionar con picos de mensajes/tamaño.
3. Verificar heartbeat/retry/backoff del cliente.
4. Validar límites de infraestructura (proxy/load balancer).

C. Bug intermitente no reproducible

1. Activar logging aumentado por ventana limitada.
2. Forzar correlación por session_id.
3. Capturar muestra representativa de sesiones fallidas vs exitosas.
4. Comparar diferencias en secuencia de eventos.

Reglas de Calidad

• No debuggear a ciegas: siempre con hipótesis y evidencia.
• No mezclar fixes de comportamiento con refactors grandes en el mismo ciclo.
• No registrar secretos ni datos sensibles en logs/trazas.
• No cerrar incidente sin acción preventiva verificable.

Definición de Terminado

• Logs estructurados activos en puntos críticos.
• Correlación end-to-end disponible por sesión/request.
• Métricas mínimas expuestas y revisadas.
• Incidente documentado con causa/mitigación/prevención.

Plantilla Rápida de Ejecución

1. Definir incidente y severidad.
2. Asegurar correlación por session_id/request_id.
3. Instrumentar logs estructurados.
4. Instrumentar trazas por operaciones clave.
5. Exponer métricas base y umbrales.
6. Ejecutar hipótesis y validar evidencia.
7. Cerrar con RCA y prevención.