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La observabilidad no se añade luego. Si un microservicio sale a producción sin métricas y trazas, quien está de guardia paga la factura. Aquí tienes una lista de comprobación previa al despliegue para servicios NodeJS, breve, opinada y probada en producción.
Resumen rápido 1) RED por ruta u operación Rate Errors Duration. 2) SLOs y política de presupuesto de error con alertas por burn rate. 3) Trazas distribuidas con OpenTelemetry y baggage para tenant o id de petición. 4) Profundidad de colas y lag de consumidores y tasa de DLQ por bus de mensajes. 5) Comprobaciones sintéticas que golpeen rutas públicas y flujos críticos. 6) Liveness y Readiness que modelen dependencias reales. 7) Sanidad de despliegue y rollback con métricas, dashboards y quien recibe la página.
1 RED métricas Mide Rate en RPS, Errores separados por clase de status no 2xx y Duración en p95 y p99. Exporta estas métricas por ruta u operación usando nombres como http_request_duration_seconds, http_requests_total y http_errors_total. En dashboards incluye un panel por RPS, porcentaje de errores y latencia p95 p99 por ruta.
2 SLOs y presupuesto de error Define SLIs que importen al usuario final. Ejemplo de SLI de disponibilidad: disponibilidad igual a 1 menos 5xx y timeouts sobre total. Fija un objetivo mensual, por ejemplo 99.9, y configura políticas de burn rate para distintos horizontes temporales que distingan entre quemado rápido y lento. Pagea solo cuando el presupuesto se quema rápido; genera tickets para quemados lentos.
3 Trazas distribuidas Instrumenta HTTP, base de datos y operaciones de colas. Propaga trace id y baggage con tenant id o request id para poder seguir una petición que cruza servicios. Asegúrate de tener spans padre/hijo, atributos HTTP que incluyan ruta y status, resúmenes de sentencias DB y spans para publish y consume de mensajería.
4 Profundidad de colas y lag de consumidores Para RabbitMQ Kafka SQS monitoriza mensajes listos en cola, lag de grupos de consumidores, edad del mensaje más antiguo y tasa de DLQ. Alerta cuando la profundidad o el lag crecen mientras la CPU del consumidor está baja, lo que sugiere handlers atascados o mensajes venenosos.
5 Comprobaciones sintéticas Ejecuta checks desde múltiples regiones cada minuto contra rutas públicas y flujos críticos como login compra pago. Corre un smoke run en cada despliegue y flujos completos programados periódicamente. Define thresholds y alerta si la latencia o la tasa de errores rompe el SLO.
6 Liveness y Readiness Separa healthz para verificar que el proceso está vivo con comprobaciones rápidas y readyz para verificar dependencias reales como ping a la base de datos o conexión con la cola. Falla readiness cuando la aplicación no puede asumir carga o cuando debe recibir tráfico cero por backpressure.
7 Sanidad de despliegue y rollback Registra versión y commit en cada petición como atributo de traza y etiqueta de métricas. Mantén dashboards con la versión desplegada y overlays de despliegue. Define rutas de alerta que pageen solo en quemado rápido, genera tickets para quemado lento y documenta el plan de rollback con porcentaje canario y responsables que deben aprobar el cambio.
Qué poner en un panel único RED por ruta RPS Error% p95 p99, SLO objetivo vs real y presupuesto restante, waterfall de trazas para los 3 endpoints más lentos, profundidad de colas y DLQ, comprobaciones sintéticas por región y marcadores de despliegue con anotación de versión.
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