Naplozas es observabilitas

Mindharom szolgalat (Web, MCP, CtraderCliNode) Serilog-gal compact JSON-ként a stdout-ra naploz - kontener runtimes és log gyűjtők (Loki, ELK, CloudWatch, Azure Log Analytics, Datadog) közvetlenül dolgozzák fel a strukturált eseményeket, nincs szabad-szöveges parsing.

Pipeline

• Sink 1 - Console (compact JSON). RenderedCompactJsonFormatter; minden esemény teljes OpenTelemetry erőforrás identitást hordoz - service.name (cmind-web / cmind-mcp / cmind-node-agent / cmind-copy-agent), service.version, service.namespace (cmind), deployment.environment - plusz trace_id / span_id az ambient Activity-ból (ActivityEnricher) és a LogContext scopeokból. A trace id-k lehetővé teszik a CloudWatch Logs Insights és az Azure Log Analytics számára a log↔trace pivot-t még telepített collector nélkül is.
• Sink 2 - OTLP (opcionális). Amikor az OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT be van állítva, a log-ok OTLP-n is exportálódnak ugyanazokkal az erőforrás attribútumokkal, az OpenTelemetry metrikák és traces mellett (AddAppTelemetry) az ASP.NET Core, HttpClient, runtime instrumentációból.
• Sink 3 - Azure Monitor (opcionális). Amikor az APPLICATIONINSIGHTS_CONNECTION_STRING be van állítva, a traces és metrikák natívan az Application Insights-ba exportálódnak (AddAzureMonitorTraceExporter / AddAzureMonitorMetricExporter) - nincs collector. Lásd alább.
• Forrás által generált üzenetek. Az alkalmazás log-ai erősen tipizált LogMessages kiterjesztéseket használnak (Core/Logging/LogMessages.cs) stabil EventId-kkel - soha nem ad-hoc ILogger.LogInformation.
• Kérés naplózás. UseSerilogRequestLogging() egy strukturált összefoglalót bocsát ki minden HTTP kérésről (metódus, útvonal, státusz, eltelt ms).

Konfiguráció

A szintek hangolhatók per szolgáltatás az appsettings.json Serilog szekciójában keresztül (a ReadFrom.Configuration-on keresztül olvassa), pl.:

{
  "Serilog": {
    "MinimumLevel": {
      "Default": "Information",
      "Override": { "Microsoft.AspNetCore": "Warning", "Microsoft.EntityFrameworkCore": "Warning" }
    }
  }
}

Felülbírálás futásidőben környezeti változókkal, pl. Serilog__MinimumLevel__Default=Debug.

Szállítás collector-nak

Állítsd be egy env var-t per szolgáltatás, irányítsd az OTLP végpontra:

OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT=http://otel-collector:4317

• Helm: --set observability.otlpEndpoint=http://otel-collector:4317.
• Compose / felhő: add env var-t minden szolgáltatáshoz.

A collector-ból, oszd ki a backend-re (Tempo/Jaeger traces, Prometheus metrikák, Loki log-ok) a trace↔log korrelációval együtt.

Felhő-natív backend-ek (nincs extra collector)

Mindkét managed deployment natív observability stack-re van huzalozva a dobozból - nincs OTLP collector kell.

Azure - Application Insights + Log Analytics

deploy/azure/main.bicep provisioningolja a workspace-based Application Insights komponenst, átadja a kapcsolati karakterláncot a Web-nek és az MCP-nek APPLICATIONINSIGHTS_CONNECTION_STRING-ként. Eredmény:

• Traces + metrikák natívan az App Insights-ba áramlanak (Application Map, live metrics, end-to-end transaction search), trace_id alapján korrelálva.
• Log-ok (compact JSON stdout-on) landolnak a Log Analytics workspace-ben ugyanabban a munkaterületben a Container Apps appLogsConfiguration révén, szóval az AppTraces / ContainerAppConsoleLogs_CL összekapcsolható trace id alapján.
• Opcionális otlpEndpoint Bicep paraméter, hogy egy collector-ra is szétoszd.

Log-ok a Log Analytics-ben (JSON sor a Log_s-ben):

ContainerAppConsoleLogs_CL
| extend log = parse_json(Log_s)
| where log["service.name"] == "cmind-web"
| project TimeGenerated, level = log["@l"], msg = log["@m"], trace_id = log.trace_id

AWS - X-Ray + CloudWatch (ADOT sidecar)

deploy/aws/main.tf az AWS Distro for OpenTelemetry (ADOT) collector-t sidecar-ként futtatja minden Fargate task-ban. Az alkalmazás OTLP-t exportál a http://localhost:4317-re; az ADOT sidecar szétosztja:

• traces → AWS X-Ray (awsxray exporter),
• metrics → CloudWatch (awsemf, namespace cmind, log group /ecs/<prefix>/metrics).
• Log-ok az awslogs driveren maradnak compact JSON-ként; a CloudWatch Logs Insights automatikusan felfedezi a JSON mezőket, szóval filter / stats parancsokat futtathatsz trace_id, service.name, @l, stb. mezőkön.

A task IAM szerepköre (aws_iam_role.task) hordozza az AWSXRayDaemonWriteAccess + CloudWatchAgentServerPolicy jogosultságokat.

Query log-okat a CloudWatch Logs Insights-ban:

fields @timestamp, @l, @m, trace_id, `service.name`
| filter `service.name` = "cmind-web"
| sort @timestamp desc

Health végpontok (amelyeket a probe-ok is használnak)

Végpont	Szolgáltatás	Jelentés
/alive	Web	Liveness - csak a folyamat.
/health	Web	Readiness - tartalmazza az adatbázis ellenőrzést.
/version	Web, MCP	Termék + protokoll verzió (MCP liveness/readiness).

Minden környezetben leképezve (korábban csak Dev), szóval a Kubernetes és felhő probe-ok produkcióban működnek.