Herramientas de monitoreo de API e infraestructura

1) Principios: de los objetivos a los instrumentos

SLO-first: elija y personalice las herramientas para los objetivos del producto (inicio de sesión, depósito, apuesta) y no viceversa.

Open standards: OpenTelemetry (tracks/métricas/logs), Prometheus exposition format, Loki JSON logs.

Contexto único: 'trace _ id '/' span _ id' en logs y métricas; links "dashboard → trace → logs'.

Coste-aware: la cardinalidad de las métricas, TTL de los registros, sampling de los tracks - por adelantado.

2) Métricas: recolección, almacenamiento, visualización

Сбор: Prometheus / Agent-режим (VictoriaMetrics Agent, Grafana Agent, OpenTelemetry Collector).

Almacenamiento (TSDB): Prometheus (single), Thanos/Cortex/Mimir (escala horizontal), VictoriaMetrics (ahorro de CPU/RAM).

Visualización: Grafana como «panel de vidrio».

Qué medir para la API (RED) y la infraestructura (USE):

RED: `rate(requests)`, `error_ratio`, `latency p95/p99` по `route`, `method`, `provider`.
USE: CPU/Mem, file descriptors, connection pools, queue lag, GC pauses.

Exportadores útiles:

k8s: kube-state-metrics, node-exporter, cAdvisor, ingress/gateway exporters.
БД/кэши: postgres_exporter, mysql_exporter, redis_exporter, kafka_exporter, rabbitmq_exporter.
Servicio principal: Envoy metrics, istio/Linkerd dashboards.
PSP/внешние: custom exporters (webhook success, PSP success ratio, callback latency).

Ejemplos de PromQL (esbozos):

promql
Éxito de los depósitos (SLI)
sum(rate(ig_payments_requests_total{route="/payments/deposit",status=~"2.."}[5m]))
/
sum(rate(ig_payments_requests_total{route="/payments/deposit"}[5m]))

p95 latency API histogram_quantile(0. 95, sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (le, route))

Saturación de la agrupación de conexiones a la base de datos db_connections_in_use/ db_connections_max

3) Registros: búsqueda, correlación, inmutabilidad

Pila: OpenSearch/Elasticsearch + Beats/Vector/Fluent Bit o Grafana Loki (más barato en almacenamiento, «logs-as-stream»).

Formato: JSON con campos estándar 'ts, level, service, env, trace_id, user_pid, route, status, latency_ms'.

Prácticas: enmascaramiento PII, baquetas WORM para auditoría, política TTL/ILM, partitura por 'env/region/brand'.

4) Seguimiento: donde se pierden milisegundos

Стек: OpenTelemetry SDK/Collector → Jaeger/Tempo/Honeycomb/New Relic Traces.

Política de muestreo: 100% de errores, adaptable para consultas «lentas», 1-5% de éxito.

Теги iGaming: `provider`, `psp`, `risk_decision`, `bonus_id`, `market`, `ws_table_id`.

La receta rápida del debag: del gráfico SLO rojo → el trace de la ruta problemática → «gordo» dormido en el proveedor de PSP/juego → el registro del webhook.

5) Plataformas APM: cuando «todo en uno»

Las soluciones comerciales (Datadog, New Relic, Dynatrace, Grafana Cloud) cierran APM, logs, tracks, sintéticos, RUM.

Pros: velocidad de implementación, correlación fuera de la caja. Contras: costo/vendedor-lock.

Híbrido: kernel en OSS (Prometheus + Grafana + Tempo + Loki), «download» sintético/alerting por módulos comerciales sobre flows críticos.

6) Sintética y RUM: «afuera» y «a través de los ojos del jugador»

Синтетика: Checkly, Grafana Synthetic Monitoring, k6 Cloud, Uptrends, Pingdom, Catchpoint, ThousandEyes.

Scripts: inicio de sesión → depósito (sandbox) → lanzamiento del juego → verificación de webhook.

Geo: EU/LatAm/MEA/APAC, redes móviles, mezcla ASN.

RUM: Web-SDK (TTFB/LCP/CLS), SDK móviles; segmentación por país/red/dispositivo.

7) Kubernetes-superficies de monitoreo

Control plane: etcd, API-server (apiserver_request_total, latency), scheduler/controllermanager.

Data plane: kubelet, CNI, ingress/gateway; `PodDisruptionBudget` и эвикшены.

Auto Scale: HPA/VPA/Cluster Autoscaler métricas y eventos; grupos warm.

Políticas de red: eventos de drops/deny, latencia DNS.

8) Bases de datos, colas, cachés

Postgres/MySQL: maga replicación, deadlocks, bloat, WAL, checkpoint duration, timeouts.

Kafka/RabbitMQ: consumer lag, rebalances, queue depth, redeliveries.

Redis: evictions, blocked clients, latency percentiles, réplica-amb.

PITR/backups: tareas de operadores de backup + dashboard «tiempo de recuperación».

9) Red, CDN, WAF, proveedores de juegos y PSP

CDN/Edge: hit-ratio, TTFB por región, shield hit, «tormenta de errores».

WAF/bot manager: share challenge/blocks, ASN/country, FPR en inicio de sesión/depósito.

Providers de juegos: tiempo de inicio de la mesa/ranura, failover/timeout por estudios.

PSP: éxito ratio/latencia por método/país/BIN, códigos de error 3DS/AVS, webhooks success & delay.

10) Alerta y servicio

Routing: Alertmanager → PagerDuty/Opsgenie/Slack.

Reglas: sintomático (SLO) + causal (recursos).

Anti-ruido: agrupación, supresión de alertas en cadena, ventanas de silencio para la liberación.

SLO-gates en CD: Auto-pausa/retroceso en caso de infracciones (Argo Rollouts/Flagger AnalysisRun).

Ejemplos de alertas (simplificado):

`login_success_ratio < 99. 9% for 10m`
`p95 /payments/deposit > 0. 4s for 10m`
`db_connections_saturation > 0. 85 for 5m`
`kafka_consumer_lag > 30s`
`cdn_hit_ratio drop > 15% in 10m (per region)`

11) Dashboards que realmente ayudan

Flow del depósito: embudo, p95/p99, errores por PSP/BIN/países, retraso de webhooks.

Juegos en vivo/WS: conexiones, RTT, resend/reconnect, errores por proveedores.

API salud: RED en las rutas, saturations, top slow endpoints ↔ trace.

Panel DR: Replication log, WAL shipping, synthetic login/deposite desde la región DR.

Seguridad: WAF, bot score, 401/403 anomalías firmadas por webhooks.

12) Gestión del coste de telemetría

Cardinalidad de métricas: no incluya 'user _ id' en etiquetas, límites en 'route' y 'provider'.

Downsampling y retention-classes (caliente 7-14 días, cálido 30-90, frío archivo).

Registros: salto de eventos - incluya sampling/dedoop; almacene la estaca por separado.

Tracks: sampling dinámico por caminos «caros» (pagos/conclusiones).

13) Seguridad y privacidad en el monitoreo

mTLS desde agentes hasta colectores; encriptación at-nat.

Seudonimización de 'user _ pid', prohibición de correo electrónico/teléfono/documentos en los logs.

RBAC/MFA, WORM para auditoría; DPA con proveedores de monitoreo de terceros.

14) Integración con CI/CD y autocorrección

Exposición de SLI como métrica prom para análisis de CD.

Release labels ('versión', 'rollout _ step') en métricas/logs/tries.

Gates canarios automáticos: el deploy solo continuará con los SLO verdes.

15) Stack de inicio rápido (referencia)

Recogida/transporte: OTEL Collector + Prometheus/VM Agent + Fluent Bit.

Almacenamiento: VictoriaMetrics/Thanos (métricas), Loki/OpenSearch (registros), Tempo/Jaeger (tracks).

Visualización: Grafana + acabados dashboards k8s/Envoy/Postgres.

Sintética & RUM: Checkly/k6 + Grafana RUM (o análogo comercial).

Alerta: Alertmanager → PagerDuty/Slack; runbooks en los enlaces.

16) Lista de comprobación de la implementación (prod-ready)

SLO/SLI definidos para el inicio de sesión/depósito/apuesta/retiro.
Métricas de RED/USE + SLI empresarial; una ontología unificada de etiquetas.
Registros JSON con 'trace _ id', enmascaramiento PII, WORM para auditoría.
OpenTelemetry end-to-end; sampling errores 100%.
Sintética de regiones clave + RUM en venta.
Dashboards «depósito flow», «WS», «API salud», «DR».
Alerting: síntomas de SLO + causas de recursos; anti-ruido.
Las puertas SLO están conectadas a un CD; autocartera.
Plan de valor: Retenchen/sampling/cardinality.
DPA/seguridad: mTLS, RBAC, privacidad de los registros.

Resumen

Un fuerte monitoreo no es un conjunto de «gráficos hermosos», sino un sistema conectado: métricas RED/USE, registros con 'trace _ id', rastreo OpenTelemetry, sintética y RUM, además de dashboards, alertas y getas SLO incorporadas en su CI/CUM D. Reúne una pila alrededor de los estándares abiertos, controla el costo de la telemetría y estandariza la ontología de las etiquetas, entonces cualquier problema con la API y la infraestructura se verá de antemano y se arreglará antes de que los jugadores los noten.