Loglama Neden Kötü ve Nasıl İyileştirilir?

Makale, modern yazılım geliştirmede loglama pratiklerinin temelden sorunlu olduğunu ve çoğu zaman işe yaramadığını iddia ediyor. Özellikle dağıtık sistemlerde, tek bir kullanıcı isteğinin birden fazla servis, veritabanı ve önbellek üzerinden geçmesiyle oluşan karmaşıklıkta, geleneksel logların yetersiz kaldığı vurgulanıyor. Geliştiricilerin saatlerce logları tarayarak sorunları anlamaya çalışmasına rağmen genellikle faydalı bir bilgi bulamadığı belirtiliyor. Bu durumun, loglama sistemlerinin 2005'ten kalma bir yaklaşımla çalışmasından kaynaklandığı ifade ediliyor.

Mevcut loglama yaklaşımlarının, özellikle "string search" (metin arama) yönteminin neden yetersiz olduğu açıklanıyor. Logların karakter yığınları olarak ele alınması, yapı, ilişkiler ve servisler arası olay korelasyonu gibi önemli bağlamları göz ardı etmesine neden oluyor. Örneğin, bir kullanıcı ID'sini ararken farklı formatlarda kaydedilmiş birçok girdiyle karşılaşmak ve ilgili diğer servislerin loglarını ayrı ayrı aramak zorunda kalmak, hata ayıklama sürecini zorlaştırıyor. Temel sorunun, logların sorgulamadan ziyade yazmaya optimize edilmiş olması olduğu belirtiliyor; geliştiriciler anlık kolaylık için basit console.log ifadeleri kullanırken, bu durum gelecekteki hata ayıklama süreçlerini kabusa çeviriyor.

Makale, bu sorunları çözmek için bazı temel kavramları tanımlıyor. "Yapısal Loglama" (Structured Logging), logların düz metin yerine anahtar-değer çiftleri (genellikle JSON) olarak kaydedilmesini ifade ediyor ve bunun gerekli ancak yeterli olmadığını belirtiyor. "Kardinalite" (Cardinality), bir alanın alabileceği benzersiz değer sayısını (örneğin, user_id yüksek kardinaliteye sahipken, http_method düşük kardinaliteye sahiptir) ve yüksek kardinaliteli alanların hata ayıklama için ne kadar önemli olduğunu açıklıyor. "Boyutsallık" (Dimensionality) ise bir log olayındaki alan sayısını ifade ediyor. Bu kavramlar, daha etkili ve bağlamsal loglama sistemleri oluşturmanın anahtarları olarak sunuluyor.