Definir estrategia de Logging #122
Description
✔️ Estrategia de logging recomendada para tu backend
1. Logging centralizado con logging de Python
- Configuración global en main.py o config/logging.py
- Formato estándar JSON o texto
- Niveles: DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL
2. Middlewares para logging de requests
- Registrar:
- Método (GET, POST…)
- Ruta
- Código de respuesta
- Tiempo de ejecución
- IP del cliente
- User-Agent
Esto se hace en logging_middleware.py y process_time_middleware.py.
3. Logging de errores
- Captura centralizada en
exception_handlers.py - Convierte errores de dominio en errores HTTP
- Registra stacktrace solo en entorno de desarrollo
4. Logging en infraestructura
- Repositorios registran errores de conexión a MongoDB
- Servicios externos (PDF, email, etc.) registran fallos
5. Logging en casos de uso (opcional y mínimo)
- Solo eventos importantes:
- “Profile updated”
- “Experience added”
- “CV PDF generated”
6. Logging por entorno
- Desarrollo: nivel DEBUG
- Producción: nivel INFO o WARNING
- Testing: logging desactivado o minimizado
🎯 ¿Por qué esta estrategia es ideal para tu proyecto?
Porque:
- No rompe Clean Architecture
- Mantiene el dominio limpio
- Centraliza todo el logging en la capa API e infraestructura
- Permite depurar sin ensuciar el código
- Es compatible con Docker y despliegues futuros
- Es escalable si algún día usas ELK, Grafana, Loki, etc.
📌 ¿Necesito más información de tu parte?
Solo una cosa:
¿Quieres que el logging sea:
- Texto plano (más simple)
- JSON estructurado (más profesional, ideal para producción y logs centralizados)
Dime 1 o 2 y lo documento en tu ARCHITECTURE.md.