관측성 3요소 — 로그·메트릭·트레이스

// ━━━ 구조화 로그 (JSON, stdout) ━━━
import pino from "pino";
const log = pino();
log.info({ userId: 42, action: "login" }, "user logged in");
// {"level":30,"time":...,"userId":42,"action":"login","msg":"user logged in"}

// 이점: jq로 분석·수집기가 자동 파싱·검색 인덱싱

// ━━━ 메트릭 ━━━
// 직접 뽑기 — Prometheus 스타일
import { Counter, Histogram } from "prom-client";
const requests = new Counter({ name: "http_requests_total", labelNames: ["method", "status"] });
const latency  = new Histogram({ name: "http_latency_ms", buckets: [50, 100, 500, 1000] });

app.use((req, res, next) => {
  const t = Date.now();
  res.on("finish", () => {
    requests.inc({ method: req.method, status: res.statusCode });
    latency.observe(Date.now() - t);
  });
  next();
});
// /metrics 엔드포인트로 노출 → Prometheus가 스크레이프

// ━━━ 트레이스 (OpenTelemetry) ━━━
import { trace } from "@opentelemetry/api";
const tracer = trace.getTracer("myapp");

async function getUserPosts(id) {
  const span = tracer.startSpan("getUserPosts");
  try {
    const user = await db.users.find(id);         // 자동 하위 span
    const posts = await db.posts.where({ userId: user.id });
    return { user, posts };
  } finally {
    span.end();
  }
}
// Jaeger/Tempo에서 시각화 → "이 요청 350ms 중 DB가 300ms" 식으로 분석