CloudWatch gav loggar och mätvärden men svarade inte på frågan man
faktiskt har när något är långsamt: var tog tiden vägen.
Tjänsterna har medvetet nästan inga beroenden — plattformen har
pg-drivrutinen, orkestern har Claude-klienten. Att dra in ett
OpenTelemetry-SDK med trettio paket för att mäta fyra saker vore fel
avvägning. I stället två standarder som båda bara är text på stdout:
W3C Trace Context. Klienten startar spåret och traceparent följer med
genom plattformen till orkestern, så en teknikers handling går att följa
hela vägen till modellsvaret i stället för att bli två orelaterade spår.
CloudWatch EMF. Strukturerad JSON som CloudWatch själv extraherar
mätvärden ur — ingen agent, ingen SDK, inget som kan sluta fungera tyst.
Varje anrop ger en loggrad med nedbrytning av tiden per del: databasen,
modellanropet, objektlagringen, kundens leverantör. Det svarar direkt på
om ett långsamt ärende beror på S3 eller på Opus-granskningen, i stället
för att någon ska korrelera fem loggrader.
Vägen normaliseras innan den blir dimension, och organisation, ärende-id
och spår-id blir aldrig dimensioner — varje unik kombination är en egen
tidsserie som kostar. De ligger som vanliga fält, sökbara i Logs
Insights. Ett test låser det, eftersom det är precis den sortens sak som
smyger in senare.
Tre larm på det teknikern märker: svarstid p95 över tre sekunder
(medelvärdet döljer att var tjugonde tekniker väntar orimligt länge),
serverfel med spår-id i loggraden, och att modellen avböjer — det senare
tyder på att underlaget innehåller något oväntat, inte på ett driftfel.
Modulen är delad mellan tjänsterna i stället för duplicerad.
Byggkontexten flyttas därför till felsokning/services, och en symlänk gör
att testerna och integrationstestet kör mot samma fil som bilderna.
Verifierat: 106 vitest-tester (10 nya för spårning, EMF-format och att
dimensionerna hålls få), typkontroll, eslint på klient och tjänster,
rotens CI, terraform fmt och referenskontroll på båda lagren, samt
integrationstest mot riktig Postgres där spårraderna syns live.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_012EQg3rJsrQ1ZNTvkzmQAtt
Claude
69a519be75