2024-12-20T03:14:22.847Z INFO HttpServer started successfully binding=0.0.0.0:3000 pid=28471 env=production version=2.4.1 node_env=production cluster_mode=enabled workers=4 2024-12-20T03:14:22.912Z debug PostgreSQL connection pool initialized host=db.internal:5432 database=main pool_size=20 ssl_mode=require idle_timeout=10000ms max_lifetime=1800000ms 2024-12-20T03:14:23.156Z INFO Incoming request
Amazon OpenSearch Service launches Cluster Insights for improved operational visibility - AWS
Amazon OpenSearch Service launches Cluster Insights for improved operational visibility Amazon OpenSearch Service now includes Cluster Insights, a monitoring solution that provides comprehensive operational visibility of your clusters through a single dashboard. This eliminates the complexity of having to analyze and correlate various logs and metrics to identify potential risks to cluster availab
Observabilityを理解するため、目先としてはDatadogを使いこなすため、統計学の基礎知識を振り返りつつ、Datadogの各機能に触れます。 Datadogの使い方を具体的に知りたい人には役立たないので、その仕様がなぜそうなっているのか、背景や違いを理解したい人向け。モニタリング機能は統計学の実装とも言える、という個人的見解が今回の動機です。 Observabilityとは システム内で「あの時どこで何が起きていたか」を知る能力。和訳では可観測性。 単なる監視だけでなく、分散トレーシング、プロファイリング(性能評価)、デバッグも含まれています。 個人的印象としては、分散トレーシングと一緒の文脈でObservabilityの重要性を言われることが多く、分散システムが流行り始めた頃と同時期に必要とされた非機能要件かと感じてます。 統計学の尺度とデータ Datadogで扱うデータを理
30; }, handleResize() { if (window.innerWidth >= 1024) { this.mobileOpen = false; this.dropdownOpen = 'none'; } }, checkAnnouncementBanner() { const announcementBanner = document.querySelector('.announcement-banner') || document.querySelector('.announcement-banner--large'); if (announcementBanner) { this.hasAnnouncementBanner = true; } else { this.hasAnnouncementBanner = false; } } }" x-init="chec
こんにちは。メルペイSREの@foostanです。 この記事は、Merpay & Mercoin Tech Openness Month 2025 の14日目の記事です。 皆さんはインシデント対応は好きですか。多くの方はこの答えにNoと答えるかもしれません。ただこの業界にいるとYesと答える方もいてなかなか楽しい気分になることがあります。ちなみに私はインシデントの非日常感に少し高揚するタイプではありますが、同僚がたくさんいる昼間に限ります。夜はできる限り携帯電話をスリープ状態にしたいものです。 さて、今回ご紹介するのはメルペイがローンチしてからの約6年間で培ってきたインシデント対応や管理のノウハウです。また実際に直面した課題を例としていくつか取り上げ、その改善をどのようにしてきたか共有します。 なお内容は以前登壇させて頂いた Incident Response Meetup vol.2 の
Unless you’ve been living under a rock, “MCP” is probably a term you’ve heard thrown around in the AI space. Each of the editors and LLM providers have been racing to add and enhance their MCP support. Sentry was fortunate enough to be included in Anthropics release announcements for MCP. VS Code and GitHub Copilot recently expanded their MCP options, Cursor just released their 1.0 (congratulation
Datadog APMについて カンムではGoアプリケーションのパフォーマンス監視にDatadog APMを利用しています。 WebアプリケーションのフレームワークとしてはGorilla Muxを使っているので、以下のようにトレーシングライブラリのdd-trace-goを組み込みます。 package main import ( "net/http" muxtrace "gopkg.in/DataDog/dd-trace-go.v1/contrib/gorilla/mux" ) func handler(w http.ResponseWriter, _ *http.Request) { w.Write([]byte("Hello World!\n")) } func main() { mux := muxtrace.NewRouter() mux.HandleFunc("/", handl
製品 { this.openCategory = category; const productMenu = document.querySelector('.product-menu'); window.DD_RUM.onReady(function() { if (productMenu.classList.contains('show')) { window.DD_RUM.addAction(`Product Category ${category} Hover`) } }) }, 160); }, clearCategory() { clearTimeout(this.timeoutID); } }" x-init=" const menu = document.querySelector('.product-menu'); var observer = new MutationO
自分が在籍している会社でKafkaを利用したマイクロサービスが増えてきているので、昔からオブザーバビリティの向上というものにちゃんと着手したかったのだが、最近になってやっと手を動かせる所まで優先度を上げられた。 という訳で、ここしばらくは社内にあるマイクロサービス群にOpenTelemetryによる計装を入れまくっている訳だが、大分可視化が進んできたので、これを社内のメンバーに周知しなければならない。 とは言え、説明したい内容が余りに一般的な知識なので、社内向けのクローズドなドキュメントとして書くのは勿体無いので、オープンなブログの方にまとめることにする。 (会社のテックブログに書いた方がいいのではという話はあるが、仕事っぽくなると面倒臭い……) 基本的にはOpenTelemetryの公式ドキュメントを自分なりに解釈して要点を絞る、という形で解説していくつもりなので、公式ドキュメントは一通
Learn about Seer, Sentry's AI agent, and managing generative AI features. Seer is Sentry's AI debugging agent. It uses Sentry's rich context (issue details, tracing data, logs, and profiles) to help you troubleshoot and fix errors and performance issues faster. Seer CapabilitiesSeer provides three main capabilities to enhance your debugging: Issue fix: A collaborative agent skilled at root cause a
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