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Die meisten Node.js-Dienste brechen bei jedem Deployment laufende Requests stillschweigend ab; hier erfährst du, wie du SIGTERM korrekt behandelst, Verbindungen drainst und sauber in Kubernetes beendest.
Ein bewährtes Framework zur schnellen Diagnose und Behebung von Produktionsvorfällen — vom ersten Alert bis zur Root-Cause-Analyse und Prävention.
So implementierst du structured logging in Node.js-Diensten und erzeugst maschinenlesbare, durchsuchbare Log-Einträge mit Korrelations-IDs, einheitlichen Schweregraden und Kontextweitergabe – für schnelle, zuverlässige Fehlersuche bei Produktionsvorfällen.
Praktiziere Chaos Engineering, indem du kontrollierte Fehler in Produktionssysteme injizierst, um Schwachstellen zu entdecken, bevor sie Ausfälle verursachen – mit praktischen Experimenten zu Netzwerkpartitionen, Ressourcenerschöpfung und Abhängigkeitsfehlern.
Systematische Prompt-Engineering-Patterns für produktive LLM-Anwendungen, darunter strukturierte Ausgabenextraktion, Chain-of-Thought-Reasoning, Few-Shot-Kalibrierung, Prompt-Versionierung und automatisierte Evaluierungs-Pipelines.
Praktische Techniken zur Absicherung von Docker-Containern — von Image-Scans über minimale Rechtevergabe und Secrets-Management bis hin zu Netzwerkrichtlinien und Laufzeit-Sicherheitsüberwachung.
Wie man produktionsreife NLP-Pipelines aufbaut – von der Textvorverarbeitung über Tokenisierung und Embeddings bis hin zu Klassifikation und Entitätsextraktion, mit praktischen TypeScript- und Python-Beispielen.
Wie strukturiertes Logging die Fehlersuche in Produktionsumgebungen beschleunigt — JSON-Log-Formate, Kontextweitergabe, Log-Level, das Maskieren sensibler Daten und die Integration mit Tools zur Log-Aggregation.
So konfigurierst und überwachst du Datenbank-Connection-Pools — von der Pool-Dimensionierung über Leak-Erkennung und Failover-Handling bis hin zu typischen Fehlkonfigurationen.
Techniken zur Diagnose von Memory Leaks, übermäßiger Allokation und OOM-Kills in Produktion — mit Heap Snapshots, Profiling-Tools und gängigen Leak-Patterns.
Chaos Engineering ist die Praxis, absichtlich Fehler in Produktionssysteme zu injizieren, um Schwachstellen zu entdecken, bevor sie echte Ausfälle verursachen.
Alarmmüdigkeit sabotiert die Reaktion auf Vorfälle — bauen Sie eine Monitoring-Strategie auf SLIs, aussagekräftigen Schwellenwerten und umsetzbaren Alarmen auf, statt auf laute Dashboards zu setzen.
Strukturiertes Logging, Log-Level und Correlation-IDs — die Muster, die aus lauter Log-Ausgabe eine durchsuchbare, verwertbare Observability-Schicht machen.