قابلية الملاحظة للخدمات المصغرة: ما وراء فحوصات الصحة الأساسية
في التطبيق المتجانس، يفشل شيء ما وتتحقق من ملف سجل واحد. في بنية الخدمات المصغرة، يمكن أن يتضمن خطأ واحد من جانب المستخدم 12 خدمة مختلفة.
عندما تلمس طلب 12 خدمة قبل إرجاع خطأ، لا تكفي فحوصات وقت التشغيل الأساسية.
الأعمدة الثلاثة: السجلات والمقاييس والتتبعات
السجلات — سجلات JSON منظمة مع معرف ارتباط.
المقاييس — طريقة RED: المعدل والأخطاء والمدة.
التتبعات — تُظهر التتبعات الموزعة دورة الحياة الكاملة للطلب.
تجميع فحوصات الصحة
يجب على كل خدمة مصغرة كشف نقطة نهاية `/health`. تحتاج أيضاً لعرض خارجي — مراقب لكل خدمة على AlertsDock.
المراقبة الاصطناعية للمسارات الحيوية
حدد أهم 5 رحلات مستخدم حيوية وشغّل فحصاً اصطناعياً على كل منها كل دقيقتين.
التنبيه على الأعراض لا الأسباب
لا تنبّه على استخدام المعالج. نبّه على الأعراض المرئية للمستخدم: معدل الأخطاء >1%، تأخر p99 >2s.
رسم خرائط التبعيات لتحليل التأثير
احتفظ بخريطة تبعيات الخدمة. عندما يُطلق مراقب إنذاراً، تعرّف فوراً على الخدمات المتأثرة.
دليل ميزة
Uptime Monitoring
AlertsDock gives teams uptime monitoring for websites, APIs, TCP checks, DNS checks, SSL expiry, and fast alert routing without enterprise overhead.
اقرأ الدليلصفحة بديل
UptimeRobot Alternative
Compare AlertsDock with UptimeRobot for teams that want uptime monitoring plus heartbeat monitoring, status pages, webhook inspection, and per-resource alert routing.
شاهد المقارنةMore articles
مراقبة الواجهة الأمامية: مراقبة المستخدم الحقيقي مقابل الاختبار الاصطناعي
فحوصات وقت التشغيل للخلفية لا ترى المتصفح. مراقبة المستخدم الحقيقي تُظهر ما يختبره المستخدمون الفعليون.
مراقبة بوابة API: رؤية ما يحدث قبل تشغيل الكود
تعالج بوابة API كل طلب قبل وصوله لخدمتك. معظم الفرق لا يرون شيئاً مما يحدث هناك.
مراقبة أحمال عمل الذكاء الاصطناعي: واجهات LLM وتكاليف الاستدلال وإدارة المهلة
استدعاءات API للنماذج اللغوية الكبيرة قد تستغرق 30 ثانية وتكلف $0.10 لكل منها. حين تفشل، تفشل بصمت.