مجموعة مراقبة الخدمات

## نظرة عامة
توفر مجموعة مراقبة الخدمات لفرق Backend مساراً سريعاً من السجلات والمقاييس الأولية إلى تشخيص السبب الجذري. تجمع هذه الحزمة ثلاث مهارات ذات مستوى إنتاجي تقوم بتجهيز خدمات Python وتتبع الطلبات عبر الخدمات المصغرة باستخدام Jaeger أو Tempo وتصور صحة النظام والتطبيق الحية في Grafana.

## البدء السريع
1. ثبّت الإضافة في مساحة عمل OpenClaw الخاصة بك.
2. استخدم **python-observability-patterns** لإضافة التسجيل المنظم والمقاييس وتتبع OpenTelemetry ومعرفات الارتباط إلى خدمات Python الخاصة بك.
3. استخدم **distributed-tracing** لربط Jaeger أو Tempo عبر الخدمات المصغرة، ثم أنشئ **grafana-dashboards** للإنتاج لعرض زمن الاستجابة والأخطاء والتشبع في الوقت الفعلي.

## الأوامر الرئيسية
- `0xdarkmatter-python-observability-patterns` — طبّق أنماط التسجيل والمقاييس والتتبع ومعرفات الارتباط داخل تطبيقات Python (structlog، OpenTelemetry، Prometheus).
- `wshobson-distributed-tracing` — تتبّع الطلبات عبر الخدمات المصغرة مع Jaeger وTempo لتحديد اختناقات الأداء وتحليل تدفق الطلبات.
- `sickn33-grafana-dashboards` — أنشئ وإدارة لوحات معلومات Grafana للإنتاج لتصور المقاييس في الوقت الفعلي.

## نصائح
- ابدأ بـ python-observability-patterns لإصدار آثار ومعرفات ارتباط متسقة، ثم أضف distributed-tracing حتى ترتبط النطاقات عبر حدود الخدمة قبل تصميم grafana-dashboards فوق المقاييس الناتجة.
- اقترن هذه الإضافة بإضافة تنبيه أو استجابة للحوادث: تسلّط لوحات المعلومات الضوء على أين تنظر، وتفسّر الآثار السبب، وتغلق سير العمل المناوبة الحلقة.
- حافظ على محاذاة لوحات المعلومات مع الإشارات الذهبية (زمن الاستجابة، حركة المرور، الأخطاء، التشبع) بحيث تنتقل بيانات التتبع وتجهيزات Python بشكل سلس إلى ما يراه المشغلون في Grafana.