# Observability & Monitoring (Django)

> Structured Logging, Sentry-Error-Tracking, Correlation-IDs, APM (Application Performance Monitoring), DB-Metriken, Health Checks, Alerting

- 24 Interview-Fragen
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## 1. Was ist Observability im Kontext einer Django-Anwendung?

**Antwort**

Observability ist die Fähigkeit, den internen Zustand eines Systems anhand seiner externen Ausgaben zu verstehen. Sie beruht auf drei Säulen: Logs (Ereignisse), Metriken (numerische Daten) und Traces (Request-Pfade). Im Gegensatz zum einfachen Monitoring, das prüft, ob ein System funktioniert, ermöglicht Observability die Diagnose, warum ein Problem auftritt.

## 2. Was sind die drei Säulen der Observability?

**Antwort**

Die drei Säulen der Observability sind Logs (Aufzeichnung diskreter Ereignisse), Metriken (über die Zeit aggregierte numerische Daten) und Traces (Verfolgung des Pfads eines Requests durch die Services). Diese drei kombinierten Elemente ermöglichen das Verständnis des Verhaltens eines verteilten Systems.

## 3. Wie konfiguriert man Structured Logging in Django mit dem JSON-Format?

**Antwort**

Structured Logging bedeutet, Logs als strukturierte Daten (JSON) statt als Freitext auszugeben. Dies erleichtert die automatisierte Analyse durch Tools wie ELK oder Datadog. Die python-json-logger-Bibliothek wird häufig mit dem Standard-Logging-System von Django verwendet, um Logs als JSON zu formatieren.

## 21 weitere Fragen verfügbar

- Was ist der Hauptvorteil von Structured Logging gegenüber traditionellen Text-Logs?
- Was ist eine Correlation-ID und warum ist sie in einer verteilten Architektur unverzichtbar?

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