Observabilité pour les microservices : Au-delà des vérifications de santé basiques
Dans un monolithe, quelque chose échoue et vous consultez un fichier de log. Dans une architecture microservices, une seule erreur côté utilisateur peut impliquer 12 services différents.
Quand une requête touche 12 services avant de retourner une erreur, les vérifications de disponibilité basiques ne suffisent pas.
Les trois piliers : logs, métriques, traces
Logs — Logs JSON structurés avec un ID de corrélation.
Métriques — Méthode RED : Rate, Errors, Duration.
Traces — Les traces distribuées montrent le cycle de vie complet d'une requête.
Agrégation des vérifications de santé
Chaque microservice devrait exposer un endpoint `/health`. Vous avez aussi besoin d'une vue externe — un moniteur par service sur AlertsDock.
Monitoring synthétique pour les chemins critiques
Définissez vos 5 principaux parcours utilisateur critiques et exécutez une vérification synthétique toutes les 2 minutes.
Alerter sur les symptômes, pas les causes
N'alertez pas sur l'utilisation CPU. Alertez sur les symptômes visibles : taux d'erreur >1%, latence p99 >2s.
Cartographie des dépendances
Maintenez une carte des dépendances de services. Quand un moniteur se déclenche, identifiez immédiatement les services impactés.
Guide produit
Uptime Monitoring
AlertsDock gives teams uptime monitoring for websites, APIs, TCP checks, DNS checks, SSL expiry, and fast alert routing without enterprise overhead.
Lire le guidePage alternative
UptimeRobot Alternative
Compare AlertsDock with UptimeRobot for teams that want uptime monitoring plus heartbeat monitoring, status pages, webhook inspection, and per-resource alert routing.
Voir la comparaisonMore articles
Surveillance frontend : Real User Monitoring vs tests synthétiques
Les vérifications de disponibilité backend ratent le navigateur. Le monitoring des utilisateurs réels montre ce qu'ils expérimentent vraiment.
Surveillance API Gateway : Voir ce qui se passe avant l'exécution de votre code
Votre API gateway traite chaque requête avant qu'elle atteigne votre service. La plupart des équipes n'ont aucune visibilité sur ce qui s'y passe.
Surveillance des charges de travail IA : APIs LLM, coûts d'inférence et gestion des timeouts
Les appels API LLM peuvent prendre 30 secondes et coûter $0,10 chacun. Quand ils échouent, ils le font silencieusement.