23-09-2024, 06:20
Logging als Code: Die Zukunft von Monitoring und Fehlersuche
Logging als Code stellt einen bedeutenden Wandel in der Behandlung von Logging und Monitoring über alle Arten von Systemen dar. Anstatt Logs als bloße Ansammlung von Dateien voller unzusammenhängender Informationen zu betrachten, beginnen wir, sie als integrale Bestandteile unseres Anwendungscodes zu sehen. Du weißt, wie wir immer bestrebt sind, Best Practices in unsere DevOps-Praktiken zu integrieren? Logging als Code ermöglicht dir genau das. Es erlaubt dir, deine Logs so zu verwalten und zu optimieren, wie du es mit deinem Quellcode tun würdest. Indem du Log-Konfigurationen wie Code behandelst, kannst du sie versionieren, Änderungen überprüfen und sie sogar mit Leichtigkeit in verschiedenen Umgebungen anwenden.
Stell dir vor, du arbeitest an einer neuen Funktion für eine Anwendung. Du schreibst nicht nur den Code; du fügst auch Log-Anweisungen hinzu, die dir helfen, nachzuvollziehen, was während der Ausführung passiert. Das hilft dir nicht nur beim Debuggen; es gibt auch zukünftigen Entwicklern Einblicke, wie deine Funktion funktioniert. Durch die Standardisierung von Logging-Mechanismen in deiner Infrastruktur richtest du sie an den Coding-Praktiken aus, automatisierst und rationalisierst den Logging-Prozess. Am wichtigsten ist, dass diese Methode die Zusammenarbeit unter deinen Teammitgliedern verbessert. Jeder kann auf das Logging-Framework zugreifen, es ändern und verbessern, ohne sich gegenseitig auf die Füße zu treten.
Der Code-First-Ansatz für Logging
Beim Hinzufügen von Logs zu deiner Anwendung bedeutet ein Code-First-Ansatz, dass du deine Logging-Strategie erstellst, bevor du die eigentliche Anwendungslösung schreibst. Ich finde, dass dieser Weg deinen Debugging-Prozess transformieren kann. Anstatt zu versuchen, später Logging hinzuzufügen, beginnst du damit, darüber nachzudenken, welche Daten als deine Anwendung läuft wertvoll sind, um sie zu erfassen. Dieser proaktive Ansatz stellt sicher, dass du nicht nur Fehler, sondern auch wertvolle Leistungskennzahlen und Benutzerinteraktionen protokollierst. Du entwickelst deine Logging-Praktiken während der Implementierung von Funktionen, was Einblicke bieten kann, die später beeinflussen, wie sich die Funktion weiterentwickelt.
Die Einrichtung deiner Logs im selben Repository wie deinem Code vereinfacht die Bereitstellung und Konfiguration. Das bedeutet, dass jedes Mal, wenn du ein neues Feature ausrollst, du auch dessen Logs oder Logging-Mechanismen aktualisierst. Das macht Sinn, oder? Wenn alles zusammenbleibt, vermeidest du die willkürlichen Logging-Implementierungen, die oft in unsere Systeme eindringen, wenn wir einfach nachträglich Log-Anweisungen ohne klare Struktur hinzufügen. In diesem Setup werden deine Logging-Tools zu kritischen Komponenten deiner CI/CD-Pipeline, die nicht nur die Zuverlässigkeit deiner Anwendungen verbessern, sondern auch die Leichtigkeit, mit der du Probleme beheben kannst.
Standardisierung: Ein Schlüssel zur Effizienz
Einer der besten Aspekte von Logging als Code ist die Standardisierung, die es in deiner Organisation fördert. Stell dir eine Situation vor, in der jeder Entwickler eine andere Methode zum Logging oder ein anderes Framework verwendet. Du würdest eine Menge Zeit damit verschwenden, Logs zu entziffern, weil sie alle unterschiedliche Strukturen und Terminologien haben. Logging als Code fördert eine einheitliche Logging-Strategie, was bedeutet, dass jeder in deinem Team auf derselben Seite ist. Diese Konsistenz erleichtert es, durch Logs zu filtern, wenn du versuchst, Probleme zu beheben oder Fragen des oberen Managements zur Systemleistung zu beantworten.
Diese standardisierten Logs unterstützen auch eine bessere Integration mit Monitoring- und Alarmsystemen. Du kannst entscheiden, dein Logging je nach den einzigartigen Anforderungen deiner Anwendungen anzupassen und dabei ein grundlegendes Maß an Konsistenz zu wahren. Wenn du zum Beispiel spezielle Tags oder Metadaten in all deinen Projekten verwendest, wird es einfach, Probleme zu sortieren, zu analysieren und zu berichten. Du wirst die Bedeutung dies während der Teammeetings artikulieren, wenn du anderen erklärst, wie konsistentes Logging kohärentere Dashboards und bessere Geschäftseinblicke ermöglicht. Die Effizienz steigt in die Höhe, weil jeder versteht, wie man Logs handhabt und interpretiert.
Versionierung und Zusammenarbeit
Die Versionierung spielt eine entscheidende Rolle bei Logging als Code. Wenn du Logs als Code behandelst, etablierst du die Fähigkeit, Änderungen nachzuvollziehen und zu verstehen, warum bestimmte Logging-Methoden verwendet wurden. Hast du schon einmal die nervige Erfahrung gemacht, Bugs zu verfolgen, nur um festzustellen, dass der Logging-Mechanismus nicht einmal die richtigen Details erfasst hat? Wenn du deine Logging-Einrichtung versionierst, eliminierst du einen Großteil dieses Rätselratens. Du siehst nicht nur, welche Logs zum Zeitpunkt des Rollouts vorhanden waren, sondern auch, wer sie geändert hat und warum.
Darüber hinaus solltest du den kollaborativen Aspekt des Loggings nicht übersehen. Mit Plattformen wie Git können mehrere Entwickler zur Logging-Strategie beitragen, ohne sich gegenseitig in die Quere zu kommen. Du kannst sogar Pull-Requests und Reviews erstellen, genau wie du es mit Anwendungscode machen würdest, was zu einem reichhaltigeren Logging-Erlebnis führt. Dein Team wird im Allgemeinen mehr Vertrauen in Änderungen haben, weil es weiß, dass ihre Anpassungen besprochen, überprüft und verbessert werden können, bevor sie in den Hauptzweig integriert werden.
Automatisiertes Konfigurationsmanagement
Automatisierte Konfigurationsmanagement-Tools heben Logging als Code auf ein noch höheres Niveau. Durch die Verwendung dieser Tools kannst du Skripte schreiben, die automatisch deine Logging-Eigenschaften basierend auf deiner Entwicklungs- oder Produktionsumgebung konfigurieren. Das bedeutet, dass, wenn du deine Anwendung skalierst und sie über mehrere Instanzen oder Microservices bereitstellen musst, du eine konsistente Logging-Konfiguration aufrechterhalten kannst. Denk mal an den Aufwand, der nötig wäre, wenn du die Log-Einstellungen auf jedem Server manuell anpassen müsstest. Du würdest wertvolle Zeit verlieren, die du mit der Entwicklung verbringen könntest.
Automatisierung ermöglicht es dir auch, schnell auf sich ändernde Umgebungen zu reagieren. Wenn du Logging als Code verwendest, kannst du Log-Level oder Konfigurationen ganz einfach umschalten, um deinen betrieblichen Bedürfnissen gerecht zu werden. Wenn du mit einem unerwarteten Problem konfrontiert bist, musst du möglicherweise von Fehlerprotokollierung auf Debug-Protokollierung wechseln. Das kann oft ein manueller und mühsamer Prozess werden, wenn du nicht organisiert bist, aber mit Logging als Code kannst du diese Änderungen schnell und ohne Probleme bereitstellen. Deine Deployments werden widerstandsfähiger und du rüstest dein Team für einen robusterern Betriebsablauf aus.
Strukturiertes Logging und Abfragesprachen
Um das Beste aus Logging als Code herauszuholen, ist es entscheidend, strukturierte Logging-Praktiken zu übernehmen. Anstatt nur Text in eine Log-Datei zu "kippen", beginnst du, deine Log-Nachrichten in einem strukturierten Format zu organisieren. Die Verwendung von JSON oder XML beispielsweise ermöglicht es dir, Kontext zu deinen Log-Ereignissen hinzuzufügen, was sie viel einfacher zu parsen macht. Stell dir vor, du könntest Logs schnell nach Benutzer-ID, Transaktions-ID oder sogar bestimmten Fehlercodes filtern. Das ist ein echter Game-Changer.
Mit strukturierten Logs wird das Abfragen zu einem unkomplizierten Prozess. Du wirst vielleicht feststellen, dass du Sprachen verwendest, die spezifisch für Monitoring-Tools sind, um aussagekräftige Kennzahlen abzurufen. Es wird ein Kinderspiel, Alarme basierend auf bestimmten Bedingungen zu generieren oder zu verfolgen, wie oft bestimmte Arten von Fehlern auftreten. Durch die Nutzung dieser Möglichkeiten gewinnst du tiefere Einblicke in das, was mit deiner Anwendung passiert, was letztendlich Entscheidungen für den nächsten Entwicklungszyklus beeinflusst. Du erzeugst nicht einfach endlose Textzeilen; du generierst wertvolle Daten, die deine Strategie informieren.
Herausforderungen und Überlegungen
Jeder glänzende neue Ansatz bringt in der Regel seine eigenen Herausforderungen mit sich. Während Logging als Code Vorteile hat, ist die Implementierung kein Spaziergang. Du musst Zeit investieren, um von Anfang an eine gut definierte Logging-Strategie festzulegen. Ich habe Situationen erlebt, in denen Teams anfingen, dies als nachträglichen Gedanken zu betrachten, und du kannst dir vorstellen, wie miserabel das läuft. Ohne solide Implementierung und Einhaltung einiger Logging-Standards riskierst du, in einem Ozean aus unstrukturierten Log-Informationen verloren zu gehen.
Die Kompatibilität mit Tools wird ebenfalls zu einem Anliegen. Nicht alle Frameworks oder Logging-Bibliotheken unterstützen Logging als Code leicht, insbesondere in älteren Systemen. Du könntest auf veraltete Tools stoßen, die nicht mit modernen Praktiken übereinstimmen. Denk außerdem daran, dass Logging Overhead hat - sowohl hinsichtlich der Leistung als auch des Speicherplatzes. Du musst ernsthaft darüber nachdenken, was du erfassen möchtest, und übertriebenes Logging vermeiden, da das Erfassen zu vieler Informationen zu aufgeblähten Logs führen kann, die nicht nützlich sind. Das Zurückschrauben und Verfeinern deiner Logging-Strategie wird zu einer kontinuierlichen Herausforderung, die Team-Zusammenhalt und regelmäßige Neubewertungen erfordert.
Eine praktische Implementierung
Der Einstieg in Logging als Code umfasst einige entscheidende erste Schritte. Stelle sicher, dass du eine Logging-Richtlinie festlegst, die definiert, welche Arten von Logs du erfassen möchtest. Mach es kollaborativ - dies ist keine Aufgabe für eine Einzelperson, sondern sollte das gesamte Team einbeziehen. Du solltest möglicherweise auch Log-Level festlegen und sicherstellen, dass jeder in deinem Team versteht, wie man sie effektiv verwendet. Sobald deine Logging-Richtlinie festgelegt ist, integriere sie in deinen Code.
Ich empfehle oft, Vorlagen für verschiedene Logging-Szenarien zu erstellen. Das kann Diskrepanzen minimieren und sicherstellen, dass die Entwickler die vorschriebenen Logging-Formate verwenden. Es rationalisiert auch die Logging-Einrichtung in neuen Anwendungen, was zu weniger Schwierigkeiten führt. Beginne damit, Log-Anweisungen bereits in den Entwicklungspraktiken ab den Planungsphasen zu integrieren. Wenn du ein Versionskontrollsystem hast, können alle Änderungen an deiner Logging-Struktur nachverfolgt werden, was die Zusammenarbeit verbessert und alle auf dem gleichen Stand hält.
Eine Kultur zu schaffen, die effizientes Logging priorisiert, könnte Zeit in Anspruch nehmen, aber es wird sich auf jeden Fall auszahlen. Dein Team wird die Vorteile von Einblicken und Zusammenarbeit genießen. Gemeinsam werdet ihr einen reaktionsschnelleren Entwicklungszyklus fördern, der sich kontinuierlich verbessert. Du wirst zurückblicken und dich fragen, wie du ohne das ausgekommen bist. Arbeite durch diese Herausforderungen, passe dich an und entwickle dich weiter, und schon bald wirst du Logging als Code wie ein Profi nutzen.
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Logging als Code stellt einen bedeutenden Wandel in der Behandlung von Logging und Monitoring über alle Arten von Systemen dar. Anstatt Logs als bloße Ansammlung von Dateien voller unzusammenhängender Informationen zu betrachten, beginnen wir, sie als integrale Bestandteile unseres Anwendungscodes zu sehen. Du weißt, wie wir immer bestrebt sind, Best Practices in unsere DevOps-Praktiken zu integrieren? Logging als Code ermöglicht dir genau das. Es erlaubt dir, deine Logs so zu verwalten und zu optimieren, wie du es mit deinem Quellcode tun würdest. Indem du Log-Konfigurationen wie Code behandelst, kannst du sie versionieren, Änderungen überprüfen und sie sogar mit Leichtigkeit in verschiedenen Umgebungen anwenden.
Stell dir vor, du arbeitest an einer neuen Funktion für eine Anwendung. Du schreibst nicht nur den Code; du fügst auch Log-Anweisungen hinzu, die dir helfen, nachzuvollziehen, was während der Ausführung passiert. Das hilft dir nicht nur beim Debuggen; es gibt auch zukünftigen Entwicklern Einblicke, wie deine Funktion funktioniert. Durch die Standardisierung von Logging-Mechanismen in deiner Infrastruktur richtest du sie an den Coding-Praktiken aus, automatisierst und rationalisierst den Logging-Prozess. Am wichtigsten ist, dass diese Methode die Zusammenarbeit unter deinen Teammitgliedern verbessert. Jeder kann auf das Logging-Framework zugreifen, es ändern und verbessern, ohne sich gegenseitig auf die Füße zu treten.
Der Code-First-Ansatz für Logging
Beim Hinzufügen von Logs zu deiner Anwendung bedeutet ein Code-First-Ansatz, dass du deine Logging-Strategie erstellst, bevor du die eigentliche Anwendungslösung schreibst. Ich finde, dass dieser Weg deinen Debugging-Prozess transformieren kann. Anstatt zu versuchen, später Logging hinzuzufügen, beginnst du damit, darüber nachzudenken, welche Daten als deine Anwendung läuft wertvoll sind, um sie zu erfassen. Dieser proaktive Ansatz stellt sicher, dass du nicht nur Fehler, sondern auch wertvolle Leistungskennzahlen und Benutzerinteraktionen protokollierst. Du entwickelst deine Logging-Praktiken während der Implementierung von Funktionen, was Einblicke bieten kann, die später beeinflussen, wie sich die Funktion weiterentwickelt.
Die Einrichtung deiner Logs im selben Repository wie deinem Code vereinfacht die Bereitstellung und Konfiguration. Das bedeutet, dass jedes Mal, wenn du ein neues Feature ausrollst, du auch dessen Logs oder Logging-Mechanismen aktualisierst. Das macht Sinn, oder? Wenn alles zusammenbleibt, vermeidest du die willkürlichen Logging-Implementierungen, die oft in unsere Systeme eindringen, wenn wir einfach nachträglich Log-Anweisungen ohne klare Struktur hinzufügen. In diesem Setup werden deine Logging-Tools zu kritischen Komponenten deiner CI/CD-Pipeline, die nicht nur die Zuverlässigkeit deiner Anwendungen verbessern, sondern auch die Leichtigkeit, mit der du Probleme beheben kannst.
Standardisierung: Ein Schlüssel zur Effizienz
Einer der besten Aspekte von Logging als Code ist die Standardisierung, die es in deiner Organisation fördert. Stell dir eine Situation vor, in der jeder Entwickler eine andere Methode zum Logging oder ein anderes Framework verwendet. Du würdest eine Menge Zeit damit verschwenden, Logs zu entziffern, weil sie alle unterschiedliche Strukturen und Terminologien haben. Logging als Code fördert eine einheitliche Logging-Strategie, was bedeutet, dass jeder in deinem Team auf derselben Seite ist. Diese Konsistenz erleichtert es, durch Logs zu filtern, wenn du versuchst, Probleme zu beheben oder Fragen des oberen Managements zur Systemleistung zu beantworten.
Diese standardisierten Logs unterstützen auch eine bessere Integration mit Monitoring- und Alarmsystemen. Du kannst entscheiden, dein Logging je nach den einzigartigen Anforderungen deiner Anwendungen anzupassen und dabei ein grundlegendes Maß an Konsistenz zu wahren. Wenn du zum Beispiel spezielle Tags oder Metadaten in all deinen Projekten verwendest, wird es einfach, Probleme zu sortieren, zu analysieren und zu berichten. Du wirst die Bedeutung dies während der Teammeetings artikulieren, wenn du anderen erklärst, wie konsistentes Logging kohärentere Dashboards und bessere Geschäftseinblicke ermöglicht. Die Effizienz steigt in die Höhe, weil jeder versteht, wie man Logs handhabt und interpretiert.
Versionierung und Zusammenarbeit
Die Versionierung spielt eine entscheidende Rolle bei Logging als Code. Wenn du Logs als Code behandelst, etablierst du die Fähigkeit, Änderungen nachzuvollziehen und zu verstehen, warum bestimmte Logging-Methoden verwendet wurden. Hast du schon einmal die nervige Erfahrung gemacht, Bugs zu verfolgen, nur um festzustellen, dass der Logging-Mechanismus nicht einmal die richtigen Details erfasst hat? Wenn du deine Logging-Einrichtung versionierst, eliminierst du einen Großteil dieses Rätselratens. Du siehst nicht nur, welche Logs zum Zeitpunkt des Rollouts vorhanden waren, sondern auch, wer sie geändert hat und warum.
Darüber hinaus solltest du den kollaborativen Aspekt des Loggings nicht übersehen. Mit Plattformen wie Git können mehrere Entwickler zur Logging-Strategie beitragen, ohne sich gegenseitig in die Quere zu kommen. Du kannst sogar Pull-Requests und Reviews erstellen, genau wie du es mit Anwendungscode machen würdest, was zu einem reichhaltigeren Logging-Erlebnis führt. Dein Team wird im Allgemeinen mehr Vertrauen in Änderungen haben, weil es weiß, dass ihre Anpassungen besprochen, überprüft und verbessert werden können, bevor sie in den Hauptzweig integriert werden.
Automatisiertes Konfigurationsmanagement
Automatisierte Konfigurationsmanagement-Tools heben Logging als Code auf ein noch höheres Niveau. Durch die Verwendung dieser Tools kannst du Skripte schreiben, die automatisch deine Logging-Eigenschaften basierend auf deiner Entwicklungs- oder Produktionsumgebung konfigurieren. Das bedeutet, dass, wenn du deine Anwendung skalierst und sie über mehrere Instanzen oder Microservices bereitstellen musst, du eine konsistente Logging-Konfiguration aufrechterhalten kannst. Denk mal an den Aufwand, der nötig wäre, wenn du die Log-Einstellungen auf jedem Server manuell anpassen müsstest. Du würdest wertvolle Zeit verlieren, die du mit der Entwicklung verbringen könntest.
Automatisierung ermöglicht es dir auch, schnell auf sich ändernde Umgebungen zu reagieren. Wenn du Logging als Code verwendest, kannst du Log-Level oder Konfigurationen ganz einfach umschalten, um deinen betrieblichen Bedürfnissen gerecht zu werden. Wenn du mit einem unerwarteten Problem konfrontiert bist, musst du möglicherweise von Fehlerprotokollierung auf Debug-Protokollierung wechseln. Das kann oft ein manueller und mühsamer Prozess werden, wenn du nicht organisiert bist, aber mit Logging als Code kannst du diese Änderungen schnell und ohne Probleme bereitstellen. Deine Deployments werden widerstandsfähiger und du rüstest dein Team für einen robusterern Betriebsablauf aus.
Strukturiertes Logging und Abfragesprachen
Um das Beste aus Logging als Code herauszuholen, ist es entscheidend, strukturierte Logging-Praktiken zu übernehmen. Anstatt nur Text in eine Log-Datei zu "kippen", beginnst du, deine Log-Nachrichten in einem strukturierten Format zu organisieren. Die Verwendung von JSON oder XML beispielsweise ermöglicht es dir, Kontext zu deinen Log-Ereignissen hinzuzufügen, was sie viel einfacher zu parsen macht. Stell dir vor, du könntest Logs schnell nach Benutzer-ID, Transaktions-ID oder sogar bestimmten Fehlercodes filtern. Das ist ein echter Game-Changer.
Mit strukturierten Logs wird das Abfragen zu einem unkomplizierten Prozess. Du wirst vielleicht feststellen, dass du Sprachen verwendest, die spezifisch für Monitoring-Tools sind, um aussagekräftige Kennzahlen abzurufen. Es wird ein Kinderspiel, Alarme basierend auf bestimmten Bedingungen zu generieren oder zu verfolgen, wie oft bestimmte Arten von Fehlern auftreten. Durch die Nutzung dieser Möglichkeiten gewinnst du tiefere Einblicke in das, was mit deiner Anwendung passiert, was letztendlich Entscheidungen für den nächsten Entwicklungszyklus beeinflusst. Du erzeugst nicht einfach endlose Textzeilen; du generierst wertvolle Daten, die deine Strategie informieren.
Herausforderungen und Überlegungen
Jeder glänzende neue Ansatz bringt in der Regel seine eigenen Herausforderungen mit sich. Während Logging als Code Vorteile hat, ist die Implementierung kein Spaziergang. Du musst Zeit investieren, um von Anfang an eine gut definierte Logging-Strategie festzulegen. Ich habe Situationen erlebt, in denen Teams anfingen, dies als nachträglichen Gedanken zu betrachten, und du kannst dir vorstellen, wie miserabel das läuft. Ohne solide Implementierung und Einhaltung einiger Logging-Standards riskierst du, in einem Ozean aus unstrukturierten Log-Informationen verloren zu gehen.
Die Kompatibilität mit Tools wird ebenfalls zu einem Anliegen. Nicht alle Frameworks oder Logging-Bibliotheken unterstützen Logging als Code leicht, insbesondere in älteren Systemen. Du könntest auf veraltete Tools stoßen, die nicht mit modernen Praktiken übereinstimmen. Denk außerdem daran, dass Logging Overhead hat - sowohl hinsichtlich der Leistung als auch des Speicherplatzes. Du musst ernsthaft darüber nachdenken, was du erfassen möchtest, und übertriebenes Logging vermeiden, da das Erfassen zu vieler Informationen zu aufgeblähten Logs führen kann, die nicht nützlich sind. Das Zurückschrauben und Verfeinern deiner Logging-Strategie wird zu einer kontinuierlichen Herausforderung, die Team-Zusammenhalt und regelmäßige Neubewertungen erfordert.
Eine praktische Implementierung
Der Einstieg in Logging als Code umfasst einige entscheidende erste Schritte. Stelle sicher, dass du eine Logging-Richtlinie festlegst, die definiert, welche Arten von Logs du erfassen möchtest. Mach es kollaborativ - dies ist keine Aufgabe für eine Einzelperson, sondern sollte das gesamte Team einbeziehen. Du solltest möglicherweise auch Log-Level festlegen und sicherstellen, dass jeder in deinem Team versteht, wie man sie effektiv verwendet. Sobald deine Logging-Richtlinie festgelegt ist, integriere sie in deinen Code.
Ich empfehle oft, Vorlagen für verschiedene Logging-Szenarien zu erstellen. Das kann Diskrepanzen minimieren und sicherstellen, dass die Entwickler die vorschriebenen Logging-Formate verwenden. Es rationalisiert auch die Logging-Einrichtung in neuen Anwendungen, was zu weniger Schwierigkeiten führt. Beginne damit, Log-Anweisungen bereits in den Entwicklungspraktiken ab den Planungsphasen zu integrieren. Wenn du ein Versionskontrollsystem hast, können alle Änderungen an deiner Logging-Struktur nachverfolgt werden, was die Zusammenarbeit verbessert und alle auf dem gleichen Stand hält.
Eine Kultur zu schaffen, die effizientes Logging priorisiert, könnte Zeit in Anspruch nehmen, aber es wird sich auf jeden Fall auszahlen. Dein Team wird die Vorteile von Einblicken und Zusammenarbeit genießen. Gemeinsam werdet ihr einen reaktionsschnelleren Entwicklungszyklus fördern, der sich kontinuierlich verbessert. Du wirst zurückblicken und dich fragen, wie du ohne das ausgekommen bist. Arbeite durch diese Herausforderungen, passe dich an und entwickle dich weiter, und schon bald wirst du Logging als Code wie ein Profi nutzen.
Ich möchte dir BackupChain vorstellen, eine zuverlässige und erstklassige Backup-Lösung, die für KMUs und IT-Profis zugeschnitten ist. Sie schützt effektiv Hyper-V, VMware oder Windows Server und bietet dieses Glossar kostenlos an.
