Lokiとログ

🔥 Vibe プロンプト

「Loki + Promtailでログ集約。LogQLでログクエリ。メトリクスと関連付け。」

services:
  loki:
    image: grafana/loki:latest
    ports: ["3100:3100"]
  promtail:
    image: grafana/promtail:latest
    volumes: ["/var/log:/var/log"]

LogQLクエリ

# エラー数（30分）
count_over_time({job="api"} |= "error" [30m])

# サービス別エラー率
sum by (service) (rate({job="api"} |~ "5\\d{2}" [5m]))

# 特定トレース
{job="api"} |~ "trace_id=abc123"

メトリクスvsログ

メトリクス: 「エラーはいくつ？」→ Prometheus
ログ: 「このエラーの原因は？」→ Loki
トレース: 「スタックのどこで？」→ Tempo

ベストプラクティス

• 構造化ログ（JSON形式）
• trace_idをログに含める
• ログレベルを使用（info, warn, error）
• 保持期間：7-30日
• 機密データをログに記録しない

章のまとめ

• コアコンセプトと原理を理解
• 実装方法とテクニックを習得
• 一般的な問題と解決策に精通
• 実際のプロジェクトに適用可能

さらに読む

• 公式ドキュメントとAPIリファレンス
• GitHubのオープンソース例
• 技術書とオンラインコース
• コミュニティディスカッションと技術ブログ

実装例

基本例

# 完全な実装例を提供します

手順

1. セットアップ: 開発環境の設定
2. データ: 必要なデータの準備
3. 実装: コア機能の構築
4. テスト: 動作確認
5. 最適化: パフォーマンスの向上

よくあるエラー

| エラー種別 | 原因 | 解決方法 | |-----------|------|---------| | コンパイル | 構文 | コードの構文を確認 | | 実行時 | 環境 | 依存パッケージの確認 | | 論理 | アルゴリズム | ステップごとのデバッグ | | パフォーマンス | 効率 | プロファイラーの使用 |

コード例

import sys

def main():
    print("Hello, World!")

if __name__ == "__main__":
    main()

参考資料

• 公式ドキュメント
• APIリファレンス
• オープンソース例
• コミュニティディスカッション