Logging Sucks: ทำไม Log ของคุณถึง “โกหก” — และวิธีแก้ด้วย Wide Events
บทความนี้ของ Boris Tane เป็นการ “เขย่าวงการ Observability” แบบตรงไปตรงมา เขาชี้ให้เห็นว่าระบบ Logging แบบดั้งเดิมที่องค์กรส่วนใหญ่ใช้อยู่ในปี 2025 นั้นล้าสมัยเกินไปสำหรับระบบ distributed ที่ซับซ้อนในยุค microservices และ cloud-native ความจริงคือ log ส่วนใหญ่ “ไม่ได้โกหกโดยตั้งใจ” แต่เพราะมันถูกออกแบบมาสำหรับยุคที่ระบบมีเพียงเซิร์ฟเวอร์เดียวและ request flow ง่ายกว่ามาก
ปัญหาหลักคือ log แบบเก่าเน้น “เขียนง่าย” มากกว่า “ค้นหาได้จริง” ทำให้เมื่อเกิดเหตุการณ์สำคัญ เช่น checkout ล้มเหลว หรือ latency พุ่งขึ้นตอนตีสาม ทีม DevOps ต้อง grep หานรกแตกเป็นหมื่นบรรทัดโดยไม่เจอ context ที่ต้องการ เพราะ log กระจัดกระจาย ขาดโครงสร้าง และไม่สื่อความหมายเชิงธุรกิจที่แท้จริง
Boris เสนอแนวคิด “Wide Events” หรือ “Canonical Log Line” ซึ่งเป็นการเปลี่ยนมุมมองจากการ log เป็นชิ้นเล็ก ๆ หลายบรรทัด ไปสู่การสร้าง “หนึ่ง event ต่อหนึ่ง request” ที่รวมทุก context ที่จำเป็น เช่น user, subscription tier, payment provider, feature flags, latency breakdown, error code ฯลฯ วิธีนี้ทำให้ log กลายเป็นข้อมูลเชิงวิเคราะห์ (analytics-grade data) ที่ตอบคำถามเชิงธุรกิจได้ทันที เช่น “ทำไม premium users checkout fail มากขึ้น?” หรือ “feature flag ใหม่ทำให้ error rate เพิ่มหรือไม่?”
บทความยังชี้ให้เห็นว่า OpenTelemetry ไม่ใช่ยาวิเศษ เพราะมันเป็นเพียง plumbing — ถ้าไม่ใส่ context ที่ถูกต้องลงไป ก็ยังได้ telemetry ที่ไร้ประโยชน์เหมือนเดิม การแก้ปัญหาที่แท้จริงคือการออกแบบ event ให้ “กว้างพอ” และใช้ tail-based sampling เพื่อควบคุมต้นทุนโดยไม่เสียข้อมูลสำคัญ เช่น error, slow requests หรือ VIP users
สรุปประเด็นสำคัญ
ปัญหาของ Logging แบบเดิม
Log กระจัดกระจาย ขาด context ที่จำเป็น
String search ใช้ไม่ได้ผลในระบบ distributed
แนวคิด Wide Events / Canonical Log Line
หนึ่ง event ต่อหนึ่ง request พร้อม context ครบถ้วน
เปลี่ยน log จาก “ข้อความ” เป็น “ข้อมูลวิเคราะห์ได้”
ความเข้าใจผิดที่พบบ่อย
Structured logging ≠ Wide events
OpenTelemetry ไม่ได้แก้ปัญหาให้เองถ้าไม่ใส่ context
สิ่งที่ต้องระวังในการใช้งานจริง
High-cardinality fields อาจทำให้ระบบเก่า choke
Random sampling เสี่ยงทำให้ error สำคัญหายไป
https://loggingsucks.com/
บทความนี้ของ Boris Tane เป็นการ “เขย่าวงการ Observability” แบบตรงไปตรงมา เขาชี้ให้เห็นว่าระบบ Logging แบบดั้งเดิมที่องค์กรส่วนใหญ่ใช้อยู่ในปี 2025 นั้นล้าสมัยเกินไปสำหรับระบบ distributed ที่ซับซ้อนในยุค microservices และ cloud-native ความจริงคือ log ส่วนใหญ่ “ไม่ได้โกหกโดยตั้งใจ” แต่เพราะมันถูกออกแบบมาสำหรับยุคที่ระบบมีเพียงเซิร์ฟเวอร์เดียวและ request flow ง่ายกว่ามาก
ปัญหาหลักคือ log แบบเก่าเน้น “เขียนง่าย” มากกว่า “ค้นหาได้จริง” ทำให้เมื่อเกิดเหตุการณ์สำคัญ เช่น checkout ล้มเหลว หรือ latency พุ่งขึ้นตอนตีสาม ทีม DevOps ต้อง grep หานรกแตกเป็นหมื่นบรรทัดโดยไม่เจอ context ที่ต้องการ เพราะ log กระจัดกระจาย ขาดโครงสร้าง และไม่สื่อความหมายเชิงธุรกิจที่แท้จริง
Boris เสนอแนวคิด “Wide Events” หรือ “Canonical Log Line” ซึ่งเป็นการเปลี่ยนมุมมองจากการ log เป็นชิ้นเล็ก ๆ หลายบรรทัด ไปสู่การสร้าง “หนึ่ง event ต่อหนึ่ง request” ที่รวมทุก context ที่จำเป็น เช่น user, subscription tier, payment provider, feature flags, latency breakdown, error code ฯลฯ วิธีนี้ทำให้ log กลายเป็นข้อมูลเชิงวิเคราะห์ (analytics-grade data) ที่ตอบคำถามเชิงธุรกิจได้ทันที เช่น “ทำไม premium users checkout fail มากขึ้น?” หรือ “feature flag ใหม่ทำให้ error rate เพิ่มหรือไม่?”
บทความยังชี้ให้เห็นว่า OpenTelemetry ไม่ใช่ยาวิเศษ เพราะมันเป็นเพียง plumbing — ถ้าไม่ใส่ context ที่ถูกต้องลงไป ก็ยังได้ telemetry ที่ไร้ประโยชน์เหมือนเดิม การแก้ปัญหาที่แท้จริงคือการออกแบบ event ให้ “กว้างพอ” และใช้ tail-based sampling เพื่อควบคุมต้นทุนโดยไม่เสียข้อมูลสำคัญ เช่น error, slow requests หรือ VIP users
สรุปประเด็นสำคัญ
ปัญหาของ Logging แบบเดิม
Log กระจัดกระจาย ขาด context ที่จำเป็น
String search ใช้ไม่ได้ผลในระบบ distributed
แนวคิด Wide Events / Canonical Log Line
หนึ่ง event ต่อหนึ่ง request พร้อม context ครบถ้วน
เปลี่ยน log จาก “ข้อความ” เป็น “ข้อมูลวิเคราะห์ได้”
ความเข้าใจผิดที่พบบ่อย
Structured logging ≠ Wide events
OpenTelemetry ไม่ได้แก้ปัญหาให้เองถ้าไม่ใส่ context
สิ่งที่ต้องระวังในการใช้งานจริง
High-cardinality fields อาจทำให้ระบบเก่า choke
Random sampling เสี่ยงทำให้ error สำคัญหายไป
https://loggingsucks.com/
🧨 Logging Sucks: ทำไม Log ของคุณถึง “โกหก” — และวิธีแก้ด้วย Wide Events
บทความนี้ของ Boris Tane เป็นการ “เขย่าวงการ Observability” แบบตรงไปตรงมา เขาชี้ให้เห็นว่าระบบ Logging แบบดั้งเดิมที่องค์กรส่วนใหญ่ใช้อยู่ในปี 2025 นั้นล้าสมัยเกินไปสำหรับระบบ distributed ที่ซับซ้อนในยุค microservices และ cloud-native ความจริงคือ log ส่วนใหญ่ “ไม่ได้โกหกโดยตั้งใจ” แต่เพราะมันถูกออกแบบมาสำหรับยุคที่ระบบมีเพียงเซิร์ฟเวอร์เดียวและ request flow ง่ายกว่ามาก
ปัญหาหลักคือ log แบบเก่าเน้น “เขียนง่าย” มากกว่า “ค้นหาได้จริง” ทำให้เมื่อเกิดเหตุการณ์สำคัญ เช่น checkout ล้มเหลว หรือ latency พุ่งขึ้นตอนตีสาม ทีม DevOps ต้อง grep หานรกแตกเป็นหมื่นบรรทัดโดยไม่เจอ context ที่ต้องการ เพราะ log กระจัดกระจาย ขาดโครงสร้าง และไม่สื่อความหมายเชิงธุรกิจที่แท้จริง
Boris เสนอแนวคิด “Wide Events” หรือ “Canonical Log Line” ซึ่งเป็นการเปลี่ยนมุมมองจากการ log เป็นชิ้นเล็ก ๆ หลายบรรทัด ไปสู่การสร้าง “หนึ่ง event ต่อหนึ่ง request” ที่รวมทุก context ที่จำเป็น เช่น user, subscription tier, payment provider, feature flags, latency breakdown, error code ฯลฯ วิธีนี้ทำให้ log กลายเป็นข้อมูลเชิงวิเคราะห์ (analytics-grade data) ที่ตอบคำถามเชิงธุรกิจได้ทันที เช่น “ทำไม premium users checkout fail มากขึ้น?” หรือ “feature flag ใหม่ทำให้ error rate เพิ่มหรือไม่?”
บทความยังชี้ให้เห็นว่า OpenTelemetry ไม่ใช่ยาวิเศษ เพราะมันเป็นเพียง plumbing — ถ้าไม่ใส่ context ที่ถูกต้องลงไป ก็ยังได้ telemetry ที่ไร้ประโยชน์เหมือนเดิม การแก้ปัญหาที่แท้จริงคือการออกแบบ event ให้ “กว้างพอ” และใช้ tail-based sampling เพื่อควบคุมต้นทุนโดยไม่เสียข้อมูลสำคัญ เช่น error, slow requests หรือ VIP users
📌 สรุปประเด็นสำคัญ
✅ ปัญหาของ Logging แบบเดิม
➡️ Log กระจัดกระจาย ขาด context ที่จำเป็น
➡️ String search ใช้ไม่ได้ผลในระบบ distributed
✅ แนวคิด Wide Events / Canonical Log Line
➡️ หนึ่ง event ต่อหนึ่ง request พร้อม context ครบถ้วน
➡️ เปลี่ยน log จาก “ข้อความ” เป็น “ข้อมูลวิเคราะห์ได้”
‼️ ความเข้าใจผิดที่พบบ่อย
⛔ Structured logging ≠ Wide events
⛔ OpenTelemetry ไม่ได้แก้ปัญหาให้เองถ้าไม่ใส่ context
‼️ สิ่งที่ต้องระวังในการใช้งานจริง
⛔ High-cardinality fields อาจทำให้ระบบเก่า choke
⛔ Random sampling เสี่ยงทำให้ error สำคัญหายไป
https://loggingsucks.com/
0 Comments
0 Shares
7 Views
0 Reviews