structured-logging
Implementar registros JSON estructurados
Également disponible depuis: Chemiseblanc
Los registros tradicionales en consola son difíciles de buscar y analizar. Esta habilidad proporciona patrones y ejemplos de código para implementar registros JSON estructurados que permiten un filtrado, agregación y observabilidad potentes en todos tus servicios.
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Utilisation de "structured-logging". Set up structured logging for my Node.js API
Résultat attendu:
- Crear logger.ts con Pino configurado para salida JSON
- Agregar nivel de log basado en entorno (info para producción, debug para desarrollo)
- Incluir campos base: nombre del servicio, entorno, requestId
- Usar el transport pino-pretty para legibilidad en desarrollo
- Configurar la opción redact para campos sensibles
Utilisation de "structured-logging". How do I trace a user request through multiple services?
Résultat attendu:
- Generar un requestId único en el punto de entrada de la API usando crypto.randomUUID()
- Propagar requestId vía AsyncLocalStorage en todas las operaciones asíncronas
- Incluir requestId en cada entrada de log para correlación
- Establecer el encabezado x-request-id para comunicación con servicios upstream
Audit de sécurité
SûrThis is a documentation-only skill containing logging best practices and code examples. All code is illustrative, demonstrating legitimate patterns like Pino/Winston configuration, AsyncLocalStorage context propagation, and sensitive data redaction. No executable code, no network calls, no credential access patterns. The static scanner flagged generic patterns in documentation examples that are false positives.
Facteurs de risque
🌐 Accès réseau (5)
📁 Accès au système de fichiers (1)
⚙️ Commandes externes (44)
🔑 Variables d’environnement (14)
Score de qualité
Ce que vous pouvez construire
Configuración de logging en producción
Configura logging estructurado para servicios en producción con Pino o Winston para una mejor depuración y observabilidad.
Canal de agregación de logs
Configura el envío de logs a ELK Stack o Datadog con la propagación adecuada del contexto de trazas.
Seguimiento de solicitudes de API
Implementa middleware de request ID y logging con conocimiento de contexto para trazar solicitudes a través de microservicios.
Essayez ces prompts
Configura Pino logger con nivel de log basado en entorno, nombre del servicio y modo pretty-print para desarrollo.
Crea un contexto AsyncLocalStorage para propagar requestId y userId en todas las operaciones asíncronas.
Configura la opción redact de Pino para enmascarar contraseñas, tokens, claves API y números de tarjetas de crédito.
Crea un transport de Winston que envíe logs JSON a Elasticsearch para ELK Stack.
Bonnes pratiques
- Usa siempre marcas de tiempo ISO 8601 para un análisis consistente de logs en todos los sistemas
- Incluye requestId en todos los logs para habilitar trazado distribuido entre servicios
- Nunca registres datos sensibles como contraseñas, tokens o números de tarjetas de crédito
Éviter
- Registrar cadenas no estructuradas con interpolación de strings en lugar de objetos JSON
- Incluir credenciales sensibles o datos personales en la salida de logs
- Logging excesivo de debug en producción que causa problemas de rendimiento y crecimiento de logs