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Le logging est une partie cruciale de notre infrastructure. Nous utilisons Axiom comme solution principale de logging, combiné avec Sentry pour la gestion des erreurs. Cette approche nous permet d’avoir une traçabilité complète de notre application tout en maintenant de bonnes performances.

​
Configuration

1

Logger Personnalisé

@Injectable()
class AxiomLogger extends Logger {
  private buffer: LogEntry[] = [];
  private readonly bufferSize = 100;
  private readonly flushInterval = 5000; // 5 secondes

  constructor() {
    super();
    this.startPeriodicFlush();
  }

  private async flush() {
    if (this.buffer.length === 0) return;

    try {
      await axiom.ingest("logs", this.buffer);
      this.buffer = [];
    } catch (error) {
      console.error("Erreur lors de l'envoi des logs:", error);
    }
  }

  private startPeriodicFlush() {
    setInterval(() => this.flush(), this.flushInterval);
  }

  async error(message: string, trace?: string, context?: string) {
    super.error(message, trace, context);
    this.buffer.push({
      timestamp: new Date(),
      level: "error",
      message,
      trace,
      context,
      service: "chataigne-api",
    });

    if (this.buffer.length >= this.bufferSize) {
      await this.flush();
    }
  }

  // Autres méthodes similaires pour warn, info, debug
}
2

Middleware de Contexte

@Injectable()
class RequestContextMiddleware implements NestMiddleware {
  use(req: Request, res: Response, next: Function) {
    const requestId = uuidv4();
    const context = {
      requestId,
      userId: req.user?.id,
      path: req.path,
      method: req.method,
      timestamp: new Date(),
    };

    axiom.setContext(context);
    next();
  }
}

​
Niveaux de Log

1

ERROR

• Erreurs critiques qui nécessitent une attention immédiate• Exemple : Échec de paiement, erreur de base de données
await logger.error(
  "Échec du traitement du paiement",
  error.stack,
  "PaymentService"
);
2

WARN

• Situations anormales mais non critiques• Exemple : Tentatives de connexion échouées, timeouts
await logger.warn("Tentative de connexion échouée", "AuthService");
3

INFO

• Événements importants du flux normal• Exemple : Création de commande, mise à jour de statut
await logger.info("Commande créée avec succès", "OrderService");
4

DEBUG

• Informations détaillées pour le développement• Exemple : Valeurs de variables, états intermédiaires
await logger.debug(
  `État de la commande: ${JSON.stringify(order)}`,
  "OrderService"
);

​
Bonnes Pratiques

1

Performance

  1. Buffering
• Utilisation d’un buffer en mémoire• Envoi périodique des logs• Taille de buffer configurable
  1. Optimisation
• Logs asynchrones• Compression des données• Batching des envois
2

Sécurité

  1. Données Sensibles
• Ne pas logger de données personnelles• Masquer les tokens et mots de passe• Filtrer les informations sensibles
  1. Contexte
• Ajouter le contexte de la requête• Inclure les IDs de traçage• Logger les actions utilisateur
3

Production

  1. Configuration
• Désactiver les logs DEBUG• Augmenter la taille du buffer• Ajuster l’intervalle de flush
  1. Monitoring
• Surveiller le volume de logs• Vérifier les erreurs d’envoi• Analyser les patterns

​
Requêtes Axiom

1

Par Request ID

SELECT * FROM logs
WHERE requestId = 'abc-123'
ORDER BY timestamp ASC;
2

Par Utilisateur

SELECT * FROM logs 
WHERE userId = 'user-456' 
ORDER BY timestamp DESC 
LIMIT 100;
3

Analyse d'Erreurs

SELECT
  COUNT(*) as error_count,
  message,
  context
FROM logs
WHERE level = 'error'
  AND timestamp >= NOW() - INTERVAL '24 hours'
GROUP BY message, context
ORDER BY error_count DESC;

​
Intégration avec Sentry

  1. Séparation des Responsabilités
• Axiom : Logging général • Sentry : Gestion des erreurs
  1. Interceptor
@Injectable()
class ErrorInterceptor implements NestInterceptor {
  intercept(context: ExecutionContext, next: CallHandler): Observable<any> {
    return next.handle().pipe(
      catchError((error) => {
        Sentry.captureException(error, {
          extra: {
            originalError: error.originalError,
            code: error.code,
          },
        });
        throw new HttpError(
          error.message,
          this.mapToHttpStatus(error.code),
          error.code,
          error
        );
      })
    );
  }
}

​
Dashboards et Alertes

1

Dashboards Recommandés

  1. Monitoring Général
• Volume de logs par niveau• Taux d’erreurs• Temps de réponse
  1. Erreurs
• Distribution par type• Impact utilisateur• Patterns temporels
2

Alertes

  1. Critiques
• Taux d’erreurs > 5%• Temps de réponse > 2s• Erreurs de paiement
  1. Warnings
• Tentatives de connexion échouées• Timeouts fréquents• Patterns anormaux

​
Maintenance

1

Nettoyage

• Rotation des logs• Archivage des anciennes données• Gestion des quotas
2

Monitoring

• Volume de logs• Performance d’envoi• Qualité des données
3

Documentation

• Mise à jour des requêtes• Ajout de nouveaux dashboards• Documentation des patterns