Documentación de Métricas - OpenObserve Floutic

Este documento describe todas las métricas que se envían a OpenObserve, cómo interpretarlas y ejemplos de queries útiles.

📋 Resumen Rápido: ¿Qué se Envía Automáticamente?

Sin errores:

✅ Frontend: SÍ envía datos (page views, clicks, performance, interacciones, errores de red)
❌ Backend: NO envía logs normales (solo errores, a menos que LOG_TO_OPENOBSERVE=true)

Con errores:

✅ Frontend: Errores JavaScript + datos RUM
✅ Backend: Errores no controlados (4xx → client-errors-stream, 5xx → server-errors-stream)

Métricas automáticas:

✅ API: Cada request HTTP genera una métrica en api-metrics-stream
✅ Infraestructura: Métricas de PostgreSQL, Redis y sistema cada 5 minutos
✅ Negocio: Eventos como registro, creación de proyectos, reseñas, mensajes
✅ Seguridad: Eventos de seguridad (accesos no autorizados, rate limiting)

📌 Nota Importante: Todas las métricas mencionadas aquí se almacenan como logs estructurados (JSON) en OpenObserve, no como el tipo "metrics". Esto es normal e intencional. Si no ves nada en la sección "Métricas" de OpenObserve pero sí en "Logs", no es un problema. Consulta la sección ¿Por qué no hay nada en "Métricas"? para más detalles.

Métricas de API

Stream: api-metrics-stream

Descripción

Métricas de rendimiento y uso de los endpoints de la API. Se envían automáticamente para cada request HTTP.

Campos

type: "api_metric"
endpoint: Ruta del endpoint (ej: /api/v1/projects)
method: Método HTTP (GET, POST, PUT, DELETE, etc.)
status_code: Código de estado HTTP (200, 404, 500, etc.)
response_time_ms: Tiempo de respuesta en milisegundos
success: true si 200 <= status_code < 400, false en caso contrario
user_id: ID del usuario (si está autenticado)
timestamp: Fecha/hora en ISO 8601
Campos adicionales: project_id, payment_id, etc. (dependiendo del endpoint)

Ejemplo

{
  "type": "api_metric",
  "endpoint": "/api/v1/projects",
  "method": "GET",
  "status_code": 200,
  "response_time_ms": 145.3,
  "success": true,
  "user_id": 123,
  "timestamp": "2025-01-15T10:30:00Z"
}

Cómo Interpretar

Tiempo de respuesta alto: Indica endpoints lentos que pueden necesitar optimización
Tasa de errores alta: Indica problemas de estabilidad
Picos de tráfico: Ayuda a identificar patrones de uso

Queries Útiles

-- Tiempo promedio de respuesta por endpoint
SELECT endpoint, AVG(response_time_ms) as avg_time
FROM api-metrics-stream
WHERE timestamp > NOW() - INTERVAL 1 HOUR
GROUP BY endpoint
ORDER BY avg_time DESC;

-- Tasa de errores por endpoint
SELECT endpoint, 
       COUNT(*) as total,
       SUM(CASE WHEN success = false THEN 1 ELSE 0 END) as errors,
       (SUM(CASE WHEN success = false THEN 1 ELSE 0 END) * 100.0 / COUNT(*)) as error_rate
FROM api-metrics-stream
WHERE timestamp > NOW() - INTERVAL 1 HOUR
GROUP BY endpoint
ORDER BY error_rate DESC;

-- Percentiles de tiempo de respuesta (p50, p95, p99)
SELECT endpoint,
       PERCENTILE(response_time_ms, 50) as p50,
       PERCENTILE(response_time_ms, 95) as p95,
       PERCENTILE(response_time_ms, 99) as p99
FROM api-metrics-stream
WHERE timestamp > NOW() - INTERVAL 1 HOUR
GROUP BY endpoint;

Métricas de Negocio

Stream: business-metrics-stream

Descripción

Métricas relacionadas con eventos de negocio: registros de usuarios, creación de proyectos, reseñas, mensajes, etc.

Campos

type: "business_metric"
metric_name: Nombre de la métrica (ej: "user_registered", "project_created", "review_created")
value: Valor de la métrica (generalmente 1 para contadores)
metric_type: Tipo de métrica ("counter", "gauge", "histogram")
tags: Tags adicionales (ej: {"role": "empresa", "status": "verified"})
user_id: ID del usuario relacionado
project_id: ID del proyecto (si aplica)
timestamp: Fecha/hora en ISO 8601
Campos adicionales según el evento

Métricas Disponibles

user_registered: Usuario registrado
project_created: Proyecto creado
project_updated: Proyecto actualizado
review_created: Reseña creada
review_updated: Reseña actualizada
review_responded: Respuesta a reseña
message_sent: Mensaje enviado en chat

Ejemplo

{
  "type": "business_metric",
  "metric_name": "review_created",
  "value": 1,
  "metric_type": "counter",
  "user_id": 123,
  "project_id": 456,
  "metadata": {
    "reviewed_id": 789,
    "rating": 5,
    "status": "published"
  },
  "timestamp": "2025-01-15T10:30:00Z"
}

Queries Útiles

-- Resumen de eventos de negocio por tipo
SELECT metric_name, COUNT(*) as count
FROM business-metrics-stream
WHERE timestamp > NOW() - INTERVAL 24 HOUR
GROUP BY metric_name
ORDER BY count DESC;

-- Proyectos creados por día
SELECT DATE(timestamp) as date, COUNT(*) as projects_created
FROM business-metrics-stream
WHERE metric_name = 'project_created'
  AND timestamp > NOW() - INTERVAL 30 DAY
GROUP BY date
ORDER BY date;

-- Reseñas creadas con distribución de ratings
SELECT metadata.rating, COUNT(*) as count
FROM business-metrics-stream
WHERE metric_name = 'review_created'
  AND timestamp > NOW() - INTERVAL 7 DAY
GROUP BY metadata.rating
ORDER BY metadata.rating;

Métricas de Rendimiento

Stream: performance-stream

Descripción

Métricas de rendimiento del sistema: tiempos de consulta, hit rate de caché, etc.

Campos

type: "performance_metric"
metric_name: Nombre de la métrica (ej: "query_duration", "cache_hit_rate")
value: Valor de la métrica
unit: Unidad de medida ("ms", "bytes", "count", "percent")
url: URL relacionada (opcional)
user_id: ID del usuario (opcional)
timestamp: Fecha/hora en ISO 8601

Queries Útiles

-- Tiempo promedio de consultas
SELECT AVG(value) as avg_duration
FROM performance-stream
WHERE metric_name = 'query_duration'
  AND timestamp > NOW() - INTERVAL 1 HOUR;

-- Hit rate de caché
SELECT AVG(value) as avg_hit_rate
FROM performance-stream
WHERE metric_name = 'cache_hit_rate'
  AND timestamp > NOW() - INTERVAL 1 HOUR;

Métricas de Infraestructura

Stream: infrastructure-stream

Descripción

Métricas de PostgreSQL, Redis y sistema (CPU, memoria, disco). Se envían automáticamente cada 5 minutos.

PostgreSQL

Campos

type: "infrastructure_metric"
service: "postgres"
connections: Información de conexiones
- total: Total de conexiones
- active: Conexiones activas
- idle: Conexiones idle
- max: Máximo de conexiones permitidas
- usage_percent: Porcentaje de uso
database_size: Tamaño de la base de datos
- size_mb: Tamaño en MB
- size_pretty: Tamaño formateado
slow_queries: Cantidad de queries > 1 segundo
top_tables: Top 10 tablas más grandes
active_locks: Bloqueos activos
long_transactions: Transacciones > 1 minuto
unused_indexes: Índices sin usar
timestamp: Fecha/hora en ISO 8601

Ejemplo

{
  "type": "infrastructure_metric",
  "service": "postgres",
  "connections": {
    "total": 15,
    "active": 3,
    "idle": 12,
    "max": 100,
    "usage_percent": 15.0
  },
  "database_size": {
    "size_mb": 125.5,
    "size_pretty": "126 MB"
  },
  "timestamp": "2025-01-15T10:30:00Z"
}

Redis

Campos

type: "infrastructure_metric"
service: "redis"
memory: Información de memoria
- used_mb: Memoria usada en MB
- usage_percent: Porcentaje de uso
- fragmentation_ratio: Ratio de fragmentación
cache_stats: Estadísticas de caché
- hit_rate_percent: Porcentaje de hits (> 90% es óptimo)
- keyspace_hits: Total de hits
- keyspace_misses: Total de misses
commands: Estadísticas de comandos
- instantaneous_ops_per_sec: Ops/seg instantáneos
keys: Información de keys
- total: Total de keys
- in_db0: Keys en db0
clients: Información de clientes
- connected: Clientes conectados
- blocked: Clientes bloqueados
latency: Tiempo de respuesta de PING
timestamp: Fecha/hora en ISO 8601

Ejemplo

{
  "type": "infrastructure_metric",
  "service": "redis",
  "memory": {
    "used_mb": 50.2,
    "usage_percent": 45.5,
    "fragmentation_ratio": 1.1
  },
  "cache_stats": {
    "hit_rate_percent": 95.5,
    "keyspace_hits": 10000,
    "keyspace_misses": 450
  },
  "timestamp": "2025-01-15T10:30:00Z"
}

Sistema (CPU, Memoria, Disco)

Campos

type: "infrastructure_metric"
service: "system"
cpu: Información de CPU
- percent: Porcentaje de uso total
- per_core: Lista de porcentajes por core
- count: Número de cores
- frequency_mhz: Frecuencia en MHz
memory: Información de memoria
- total_bytes, total_mb: Memoria total
- available_bytes, available_mb: Memoria disponible
- used_bytes, used_mb: Memoria usada
- percent: Porcentaje de uso
swap: Información de swap
- total_bytes, total_mb: Swap total
- used_bytes, used_mb: Swap usado
- percent: Porcentaje de uso
disk: Información de disco
- total_bytes, total_gb: Disco total
- used_bytes, used_gb: Disco usado
- free_bytes, free_gb: Disco libre
- percent: Porcentaje de uso
disk_io: Estadísticas de I/O de disco
- read_bytes, write_bytes: Bytes leídos/escritos
- read_count, write_count: Número de operaciones
network: Estadísticas de red
- bytes_sent, bytes_recv: Bytes enviados/recibidos
- packets_sent, packets_recv: Paquetes enviados/recibidos
- errin, errout: Errores de entrada/salida
processes: Información de procesos
- count: Número de procesos
timestamp: Fecha/hora en ISO 8601

Queries Útiles

-- Uso de conexiones PostgreSQL
SELECT timestamp, connections.usage_percent
FROM infrastructure-stream
WHERE service = 'postgres'
  AND timestamp > NOW() - INTERVAL 24 HOUR
ORDER BY timestamp;

-- Hit rate de Redis
SELECT timestamp, cache_stats.hit_rate_percent
FROM infrastructure-stream
WHERE service = 'redis'
  AND timestamp > NOW() - INTERVAL 24 HOUR
ORDER BY timestamp;

-- Uso de CPU
SELECT timestamp, cpu.percent
FROM infrastructure-stream
WHERE service = 'system'
  AND timestamp > NOW() - INTERVAL 24 HOUR
ORDER BY timestamp;

-- Uso de memoria
SELECT timestamp, memory.percent
FROM infrastructure-stream
WHERE service = 'system'
  AND timestamp > NOW() - INTERVAL 24 HOUR
ORDER BY timestamp;

Métricas de Seguridad

Stream: security-stream

Descripción

Eventos de seguridad: intentos de acceso no autorizado, rate limiting, autenticaciones fallidas, etc.

Campos

type: "security_event"
operation_type: Tipo de operación (ej: "unauthorized_access", "rate_limit_exceeded", "login_failed")
operation_name: Nombre descriptivo de la operación
success: true o false
user_id: ID del usuario (si aplica)
ip_address: Dirección IP
user_agent: User agent del cliente
metadata: Información adicional
timestamp: Fecha/hora en ISO 8601

Queries Útiles

-- Intentos de acceso no autorizado
SELECT COUNT(*) as count, ip_address
FROM security-stream
WHERE operation_type = 'unauthorized_access'
  AND timestamp > NOW() - INTERVAL 24 HOUR
GROUP BY ip_address
ORDER BY count DESC;

-- Rate limits excedidos
SELECT COUNT(*) as count, ip_address
FROM security-stream
WHERE operation_type = 'rate_limit_exceeded'
  AND timestamp > NOW() - INTERVAL 1 HOUR
GROUP BY ip_address
ORDER BY count DESC;

Métricas de Frontend (RUM)

Stream: frontend-stream

Descripción

Real User Monitoring: page views, clicks, métricas de rendimiento web, errores de red, interacciones.

Tipos de Eventos

Page View

type: "page_view"
url: URL completa
path: Ruta
user_id: ID del usuario (si está autenticado)
timestamp: Fecha/hora en ISO 8601

Click

type: "click"
target: Elemento clickeado
url: URL donde ocurrió el click
user_id: ID del usuario
timestamp: Fecha/hora en ISO 8601

Performance (Web Vitals)

type: "performance"
metric: Nombre de la métrica ("LCP", "CLS", "FID", "FCP", "TTFB")
value: Valor de la métrica
url: URL donde se midió
timestamp: Fecha/hora en ISO 8601

Network Error

type: "network_error"
url: URL de la petición
method: Método HTTP
status: Código de estado (si es error HTTP)
error_type: Tipo de error ("http_error", "network_failure")
error_message: Mensaje del error
duration: Duración de la petición en ms
timestamp: Fecha/hora en ISO 8601

Interaction

type: "interaction"
metric: Nombre de la métrica ("time_to_first_click", "time_to_first_input")
value: Valor en milisegundos
timestamp: Fecha/hora en ISO 8601

Queries Útiles

-- Page views por ruta
SELECT path, COUNT(*) as views
FROM frontend-stream
WHERE type = 'page_view'
  AND timestamp > NOW() - INTERVAL 24 HOUR
GROUP BY path
ORDER BY views DESC;

-- Web Vitals promedio
SELECT metric, AVG(value) as avg_value
FROM frontend-stream
WHERE type = 'performance'
  AND timestamp > NOW() - INTERVAL 24 HOUR
GROUP BY metric;

-- Errores de red
SELECT url, COUNT(*) as error_count
FROM frontend-stream
WHERE type = 'network_error'
  AND timestamp > NOW() - INTERVAL 24 HOUR
GROUP BY url
ORDER BY error_count DESC;

Métricas del Sistema de Logging

Stream: logging-system-metrics

Descripción

Métricas sobre el rendimiento del propio sistema de logging: logs enviados, fallos, rate limiting, etc.

Campos

type: "logging_system_metric"
logs_sent_total: Total de logs enviados exitosamente
logs_failed_total: Total de logs que fallaron
logs_rejected_rate_limit: Logs rechazados por rate limit
avg_send_time_ms: Tiempo promedio de envío en ms
success_rate: Tasa de éxito (0-1)
batches_sent: Número de batches enviados
timestamp: Fecha/hora en ISO 8601

Queries Útiles

-- Tasa de éxito del sistema de logging
SELECT timestamp, success_rate
FROM logging-system-metrics
WHERE timestamp > NOW() - INTERVAL 24 HOUR
ORDER BY timestamp;

-- Logs rechazados por rate limit
SELECT SUM(logs_rejected_rate_limit) as total_rejected
FROM logging-system-metrics
WHERE timestamp > NOW() - INTERVAL 24 HOUR;

Errores

Errores de Cliente (4xx)

Stream: client-errors-stream

Errores HTTP 4xx (Bad Request, Unauthorized, Forbidden, Not Found, etc.).

Errores de Servidor (5xx)

Stream: server-errors-stream

Errores HTTP 5xx (Internal Server Error, Bad Gateway, etc.).

Errores JavaScript (Frontend)

Stream: frontend-stream

type: "javascript_error" o "unhandled_rejection"
message: Mensaje del error
stack: Stack trace
filename: Archivo donde ocurrió
lineno: Número de línea
colno: Número de columna
url: URL donde ocurrió
user_id: ID del usuario
timestamp: Fecha/hora en ISO 8601

Errores Agrupados (Frontend)

type: "javascript_error_grouped"
message: Mensaje del error
count: Número de ocurrencias
first_occurrence: Primera ocurrencia
last_occurrence: Última ocurrencia
sample_stack: Stack trace de ejemplo
Otros campos similares a errores individuales

Queries Útiles

-- Errores más comunes (frontend)
SELECT message, COUNT(*) as count
FROM frontend-stream
WHERE type = 'javascript_error'
  AND timestamp > NOW() - INTERVAL 24 HOUR
GROUP BY message
ORDER BY count DESC
LIMIT 10;

-- Errores de servidor por endpoint
SELECT endpoint, COUNT(*) as error_count
FROM server-errors-stream
WHERE timestamp > NOW() - INTERVAL 24 HOUR
GROUP BY endpoint
ORDER BY error_count DESC;

Dashboards Recomendados

Dashboard 1: Visión General

Gráfico 1: Tasa de errores (4xx + 5xx) por hora
Gráfico 2: Tiempo de respuesta promedio por endpoint (p50, p95, p99)
Gráfico 3: Requests por segundo
Gráfico 4: Uso de CPU y memoria

Dashboard 2: Infraestructura

Gráfico 1: Uso de conexiones PostgreSQL
Gráfico 2: Hit rate de Redis
Gráfico 3: Uso de CPU, memoria y disco
Gráfico 4: I/O de disco y red

Dashboard 3: Frontend

Gráfico 1: Web Vitals (LCP, CLS, FID)
Gráfico 2: Page views por ruta
Gráfico 3: Errores JavaScript más comunes
Gráfico 4: Errores de red

Dashboard 4: Negocio

Gráfico 1: Eventos de negocio por tipo
Gráfico 2: Proyectos creados por día
Gráfico 3: Reseñas creadas con distribución de ratings
Gráfico 4: Mensajes enviados por día

Dashboard 5: Seguridad

Gráfico 1: Intentos de acceso no autorizado por IP
Gráfico 2: Rate limits excedidos
Gráfico 3: Autenticaciones fallidas
Gráfico 4: Actividad sospechosa

Notas Importantes

Sampling: El frontend puede usar sampling para reducir el volumen de datos. Verificar PUBLIC_OPENOBSERVE_SAMPLING_RATE.
Batching: Los logs se envían en batches para mejorar el rendimiento. Verificar OPENOBSERVE_BATCH_SIZE y OPENOBSERVE_BATCH_INTERVAL_SECONDS.
Rate Limiting: El sistema tiene rate limiting interno para evitar sobrecargar OpenObserve. Verificar OPENOBSERVE_RATE_LIMIT_PER_SECOND.
Retention: Los logs se almacenan según la configuración de OpenObserve. Considerar configurar políticas de retención.
Agrupación de Errores: Los errores similares del frontend se agrupan automáticamente para reducir el volumen.

📋 Resumen Rápido: ¿Qué se Envía Automáticamente?​

Índice​

Métricas de API​

Descripción​

Campos​

Ejemplo​

Cómo Interpretar​

Queries Útiles​

Métricas de Negocio​

Descripción​

Campos​

Métricas Disponibles​

Ejemplo​

Queries Útiles​

Métricas de Rendimiento​

Descripción​

Campos​

Queries Útiles​

Métricas de Infraestructura​

Descripción​

PostgreSQL​

Campos​

Ejemplo​

Redis​

Campos​

Ejemplo​

Sistema (CPU, Memoria, Disco)​

Campos​

Queries Útiles​

Métricas de Seguridad​

Descripción​

Campos​

Queries Útiles​

Métricas de Frontend (RUM)​

Descripción​

Tipos de Eventos​

Page View​

Click​

Performance (Web Vitals)​

Network Error​

Interaction​

Queries Útiles​

Métricas del Sistema de Logging​

Descripción​

Campos​

Queries Útiles​

Errores​

Errores de Cliente (4xx)​

Errores de Servidor (5xx)​

Errores JavaScript (Frontend)​

Errores Agrupados (Frontend)​

Queries Útiles​

Dashboards Recomendados​

Dashboard 1: Visión General​

Dashboard 2: Infraestructura​

Dashboard 3: Frontend​

Dashboard 4: Negocio​

Dashboard 5: Seguridad​

Notas Importantes​

Referencias​

📋 Resumen Rápido: ¿Qué se Envía Automáticamente?

Índice

Métricas de API

Descripción

Campos

Ejemplo

Cómo Interpretar

Queries Útiles

Métricas de Negocio

Descripción

Campos

Métricas Disponibles

Ejemplo

Queries Útiles

Métricas de Rendimiento

Descripción

Campos

Queries Útiles

Métricas de Infraestructura

Descripción

PostgreSQL

Campos

Ejemplo

Redis

Campos

Ejemplo

Sistema (CPU, Memoria, Disco)

Campos

Queries Útiles

Métricas de Seguridad

Descripción

Campos

Queries Útiles

Métricas de Frontend (RUM)

Descripción

Tipos de Eventos

Page View

Click

Performance (Web Vitals)

Network Error

Interaction

Queries Útiles

Métricas del Sistema de Logging

Descripción

Campos

Queries Útiles

Errores

Errores de Cliente (4xx)

Errores de Servidor (5xx)

Errores JavaScript (Frontend)

Errores Agrupados (Frontend)

Queries Útiles

Dashboards Recomendados

Dashboard 1: Visión General

Dashboard 2: Infraestructura

Dashboard 3: Frontend

Dashboard 4: Negocio

Dashboard 5: Seguridad

Notas Importantes

Referencias