# Observability e monitoring (Django)

> Structured logging, error tracking con Sentry, correlation ID, APM (Application Performance Monitoring), metriche DB, health check, alerting

- 24 domande da colloquio
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- [Domande da colloquio: Django](https://sharpskill.dev/it/technologies/django/domande-colloquio.md)

## 1. Cos'è l'observability nel contesto di un'applicazione Django?

**Risposta**

L'observability è la capacità di comprendere lo stato interno di un sistema a partire dai suoi output esterni. Si basa su tre pilastri: logs (eventi), metriche (dati numerici) e traces (percorsi delle richieste). A differenza del semplice monitoring che verifica se un sistema funziona, l'observability consente di diagnosticare perché un problema si verifica.

## 2. Quali sono i tre pilastri dell'observability?

**Risposta**

I tre pilastri dell'observability sono i logs (registrazione di eventi discreti), le metriche (dati numerici aggregati nel tempo) e i traces (tracciamento del percorso di una richiesta attraverso i servizi). Questi tre elementi combinati permettono di comprendere il comportamento di un sistema distribuito.

## 3. Come configurare lo structured logging in Django con formato JSON?

**Risposta**

Lo structured logging consiste nell'emettere logs come dati strutturati (JSON) anziché testo libero. Questo facilita l'analisi automatizzata da parte di strumenti come ELK o Datadog. La libreria python-json-logger è comunemente usata con il sistema di logging standard di Django per formattare i logs in JSON.

## Altre 21 domande disponibili

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