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MELT: una mirada más cercana a Logs

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Concepto clave
Los logs son un repositorio de datos que, en su forma más fundamental, son sólo líneas de texto que un sistema produce cuando se ejecutan ciertos bloques de código.

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Nosotros, los desarrolladores, confiamos mucho en ellos para solucionar los problemas de un código y para verificar e interrogar retroactivamente la ejecución del código.
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Los registros son increíblemente valiosos para solucionar problemas de bases de datos, cachés, balanceadores de carga o sistemas propietarios más antiguos que no son compatibles con la instrumentación en proceso, por nombrar algunos.
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Al igual que los eventos, los datos de registro son discretos, no se agregan, y pueden ocurrir en intervalos de tiempo irregulares. Los registros también suelen ser mucho más granulares que los eventos. De hecho, un evento puede correlacionarse con muchas líneas de registro.
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¿Cómo funcionan los logs?

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Los datos de un log, a veces, no están estructurados y, por lo tanto, son difíciles de analizar de manera sistemática.

Concepto clave
Los registros son increíblemente versátiles, aplicándolos transversalmente a diferentes casos de uso y tomando la fortuna que la mayoría de los sistemas de software pueden emitir datos de registro.

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El caso de uso más común para los registros es obtener un registro detallado, paso a paso, de lo que sucedió en un momento determinado.
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A partir de esto, sabemos que se intentó y falló una compra por algún motivo imprevisto en un momento determinado, pero no tenemos los atributos adicionales que nos den una idea de por qué falló la compra.

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Donde en contraste con un log, tendríamos:
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Los logs:

  • Son literalmente guardar todo lo que pasa en las acciones de nuestro programa y describe lo clave de la operación
  • Son versátiles y muestran una vista detallada de lo que está pasando alrededor de un tiempo
  • Su información es más robusta que la de un evento.

Ejemplo de log:

15 de junio 2022 15:44:23 usuario presionó el botón “B”

Creo que el orden correcto para esta sección serían las clases 10, 11, 12, 9.

¿Qué es MELT?
M-etrics: es un valor agregado y calculado al observar muchos eventos diferentes durante un periodo de tiempo.
E-vents: es una acción distintiva que ocurre en un momento especifico en el tiempo.
L-ogs: Es división granular de un evento, es útil cuando quieres saber a detalle que es lo que paso dentro de un evento.

T-races

Logs:

Representan acciones discretas y específicas dentro de una aplicación. Los logs que corresponden a la data de un evento, es más compleja, guarda todo lo que ocurren sobre las acciones de nuestro programa. No solo el resultado final, sino cada paso hasta llegar a ese resultado.

Ejemplo:
Evento: En una fecha, a tal hora se vendió un objeto en determinado precio
Log: Detalla cada una de las acciones que hizo el usuario dentro de la app para terminar el proceso de compra.

Se utilizan para obtener una vista detallada para obtener lo que ocurre en un momento particular.

La información de logs en más robusta y por lo tanto sobrecarga el sistema. Dependerá de la necesidad su uso.

LOGS: También llamados registros completamente detallados de los movimientos entre la maquina y el usuario.

El Log en informática, se usa el término registro, log o historial de log para referirse a la grabación secuencial en un archivo o en una base de datos de todos los acontecimientos que afectan a un proceso particular.

Otro breve resumen.
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Evento: Lo mas importante de una acción.
Log: Los logs describen una acción a DETALLE, paso a paso sin saltarse nada.
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Es importante saber cuando usar uno o el otro. Los logs pueden ser muy útiles al momento de hacer debugging. Pero tal vez mucha info puede ser agobiante. Así que es importante entender cuando usar cada uno. 😉