🚀 Azify Logger - Logging Centralizado

Sistema de logging centralizado com OpenTelemetry e OpenSearch para múltiplas aplicações.

📦 Instalação

Na sua aplicação, adicione ao package.json:

``json
{
"dependencies": {
"azify-logger-client-v2": "^1.3.1"
}
}
`

Ou via npm:

`bash
npm install azify-logger-client-v2
`

⚡ Utilização

$3

1. No arquivo de inicialização:
`javascript
#!/usr/bin/env node
require('azify-logger-client-v2/register-otel');
// Resto do código...
`

2. No servidor Restify:
`javascript
import { middleware as azifyMiddleware } from 'azify-logger-client-v2'

const server = restify.createServer()
server.use(azifyMiddleware.restify())
`

3. Variável de ambiente:
`bash
APP_NAME=nome-app
`

PRONTO! 🎉

$3

`javascript
require('azify-logger-client-v2')

const express = require('express')
const app = express()
// Logs automáticos via OpenTelemetry
`

$3

- ❌ Instalar dependências OpenTelemetry separadamente
- ❌ Configurar tracing manualmente

⚙️ Variáveis de Ambiente

| Variável | Padrão | Descrição |
|----------|-------|-----------|
| APP_NAME | - | Nome da aplicação |
| AZIFY_LOGGER_URL | http://localhost:3000 | URL do logger |
| OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT | http://localhost:4318/v1/traces | OTLP endpoint |
| NODE_ENV | development | Ambiente |
| AZIFY_LOGGER_AUTOREG_DISABLE | "" | Se "1", desativa auto-registro do OTEL |

Para desenvolvimento local: só precisa de APP_NAME (o resto usa defaults)

Para produção: configure todas as URLs apontando para servidores de produção

$3

Se seu container usa uma versão antiga do Node e você ver erros de inicialização do OpenTelemetry (ex.: Cannot find module 'node:events' saindo de google-logging-utils ou @opentelemetry/resource-detector-gcp), defina no container:

`bash
AZIFY_LOGGER_AUTOREG_DISABLE=1
`

Isso evita carregar register-otel.js e mantém os envios de log via streams/middleware normalmente, permitindo visualização no OpenSearch.

🎯 O Que Você Ganha

- ✅ Zero Config: OpenTelemetry habilitado automaticamente
- ✅ Logs Completos: Headers, body, query params, status
- ✅ Trace Consistente: REQUEST e RESPONSE com mesmo traceId/spanId
- ✅ Genérico: Funciona com Bunyan, Pino, console.log ou qualquer logger
- ✅ Centralizado: Todos os logs no OpenSearch

🔧 Uso Avançado

$3

Se sua app já tem Bunyan e você quer adicionar o azify-logger como stream adicional:

`javascript
// Forma segura com try/catch (não quebra se não tiver instalado)
let createAzifyBunyanStream
try {
createAzifyBunyanStream = require('azify-logger-client-v2/streams/bunyan')
} catch (_) {
createAzifyBunyanStream = null
}

const bunyan = require('bunyan')
const streams = [
{ level: 'info', stream: process.stdout }
]

// Adiciona stream do azify-logger se disponível
if (createAzifyBunyanStream) {
streams.push({
level: 'info',
type: 'raw',
stream: createAzifyBunyanStream({
loggerUrl: process.env.AZIFY_LOGGER_URL || 'http://localhost:3000',
serviceName: process.env.APP_NAME || 'app'
})
})
}

const logger = bunyan.createLogger({ name: 'app', streams })
logger.info('Teste') // Vai para stdout E para azify-logger
`

$3

`javascript
require('azify-logger-client-v2')

const bunyan = require('bunyan')
const log = bunyan.createLogger({ name: 'nome-app' })

log.info('Teste') // Automaticamente enviado para azify-logger
`

$3

`javascript
const { streams } = require('azify-logger-client-v2')
const pino = require('pino')

const logger = pino({ level: 'info' }, streams.createPinoStream({
loggerUrl: 'http://localhost:3000',
serviceName: 'nome-app'
}))

logger.info('Teste')
`

$3

`javascript
const { createAzifyLogger } = require('azify-logger-client-v2')

const logger = createAzifyLogger({
serviceName: 'nome-app',
loggerUrl: 'http://localhost:3000'
})

logger.info('Mensagem', { userId: '123' })
logger.error('Erro', new Error('Falha'), { context: 'payment' })
`

---

🛠️ Setup do Serviço de Logging (Infra)

Se você precisa subir a infraestrutura do azify-logger:

$3

`bash
./start-docker.sh
`

Aguarde alguns minutos. Você verá:

`
✅ Tudo pronto!
📊 OpenSearch: http://localhost:9200
🎨 OpenSearch Dashboards: http://localhost:5601
📝 Logger API: http://localhost:3000
🔭 OTEL Collector: http://localhost:4318
`

$3

`bash
curl -X POST http://localhost:3000/test-log \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"level": "info",
"message": "Teste",
"meta": {"service": {"name": "teste"}}
}'
`

$3

OpenSearch Dashboards:
`bash
http://localhost:5601
`

Como usar:
1. Acesse: http://localhost:5601
2. Para logs detalhados: Vá para Discover
3. Para dashboard profissional: Vá para Dashboard → "Application Health Dashboard"
4. Use os filtros:
- service.name: "nome-da-app" (para filtrar por serviço)
- appName: "nome-da-app" (para filtrar por app)
- traceId: "valor" (para ver logs de uma requisição)
- statusCode: 400 (para ver apenas erros)
- statusCode: 201 (para ver apenas sucessos)

📊 Estrutura dos Logs

Cada log no OpenSearch contém:

`json
{
"timestamp": "2025-10-01T10:15:30.123Z",
"level": "info",
"message": "[REQUEST] POST /api/payment",
"service": {
"name": "nome-app",
"version": "1.0.0"
},
"traceId": "abc123...",
"spanId": "xyz789...",
"method": "POST",
"url": "/api/payment",
"requestBody": { ... },
"statusCode": 200,
"responseTime": 123.45,
"responseBody": { ... },
"environment": "production",
"hostname": "app-server-01"
}
`

🔍 Como Funciona

1. OpenTelemetry cria um span para cada request HTTP
2. Middleware captura request e response com o mesmo span ativo
3. Logger envia ambos os logs com traceId e spanId iguais
4. OpenSearch indexa e permite buscar por traceId

📖 Arquitetura

`
┌─────────────┐
│ aplicação │
└──────┬──────┘
│ HTTP POST
↓
┌─────────────┐
│ azify-logger│ (recebe logs)
└──────┬──────┘
│
↓
┌─────────────┐
│ OpenSearch │ (armazena)
└──────┬──────┘
│
↓
┌─────────────┐
│ Dashboards |
| OpenSearch │ (visualiza)
└─────────────┘
`

📈 OpenSearch Dashboards

O azify-logger usa OpenSearch Dashboards para visualização profissional dos logs:

$3

1. 📊 Discover - Visualização e busca de logs
- Filtros por serviço, app, traceId, statusCode
- Busca em tempo real
- Visualização detalhada de cada log

2. 📈 Dashboard Profissional - "Application Health Dashboard"
- Taxa de Sucesso - Percentual de requisições 2xx
- Latência Média - Tempo médio de resposta
- Erros 4xx/5xx - Contador de erros
- Distribuição de Status Codes - Gráfico de pizza
- Requisições por Minuto - Gráfico temporal
- Top Endpoints - Endpoints mais acessados

3. 🔍 Filtros Avançados - Busca poderosa
- service.name: "nome-da-app" - Filtrar por serviço
- appName: "nome-da-app" - Filtrar por aplicação
- traceId: "abc123" - Ver todos os logs de uma requisição
- statusCode: [400 TO 499] - Ver apenas erros 4xx
- responseTime: >1000 - Ver requisições lentas

$3

`bash


Local

http://localhost:5601

Sem autenticação necessária (desenvolvimento)

``