Monitoramento de aplicações TypeScript: ferramentas e bibliotecas

Monitoramento de aplicações TypeScript: da diagnose à observability

O desenvolvimento em TypeScript hoje abrange tanto o lado do servidor (Node.js, Deno, Bun) quanto o lado do cliente (React, Angular, Vue). No entanto, quanto mais complexa a aplicação, mais importante é entender o que está acontecendo em produção. O monitoramento de aplicações TypeScript não é apenas a coleta de logs, mas um sistema completo de observability, incluindo métricas, tracing e alertas. Neste artigo, abordaremos as principais bibliotecas e abordagens para configurar o monitoramento.

Por que o TypeScript exige uma abordagem especial

O TypeScript é compilado para JavaScript, portanto, as ferramentas padrão para JS funcionam também com TS. No entanto, existem nuances:

• O stack de erros pode apontar para o código compilado, e não para o TS original.
• Source maps são obrigatórios para o rastreamento correto de erros.
• A tipagem permite anotar métricas e spans com mais precisão.

1. Sentry — o rei dos erros para frontend e backend

Sentry é a plataforma mais popular para rastreamento de erros e desempenho. Para TypeScript, existe um SDK oficial.

Instalação:

npm install @sentry/node @sentry/tracing# ou para React:npm install @sentry/react @sentry/tracing

Exemplo para Node.js:

import * as Sentry from "@sentry/node";import { ProfilingIntegration } from "@sentry/profiling-node";

Sentry.init({  dsn: "https://examplePublicKey@o0.ingest.sentry.io/0",  integrations: [new ProfilingIntegration()],  tracesSampleRate: 1.0,  profilesSampleRate: 1.0, // perfilamento});

// Captura automática de errosapp.get("/api/data", async (req, res) => {  try {    const data = await fetchData();    res.json(data);  } catch (err) {    Sentry.captureException(err);    res.status(500).send("Error");  }});

Recursos para TypeScript:

• Suporte a source maps: carregue-os via sentry-cli ou plugin webpack.
• Tipagem: o SDK exporta tipos para todos os métodos.
• Perfilamento: veja quais funções estão lentas.

2. OpenTelemetry — padrão universal de observability

OpenTelemetry (OTel) é um conjunto de APIs e SDKs para coleta de traces, métricas e logs. É ideal para microsserviços em TypeScript.

Instalação:

npm install @opentelemetry/api @opentelemetry/sdk-node @opentelemetry/instrumentation-http @opentelemetry/instrumentation-express

Exemplo de configuração de tracing:

import { NodeSDK } from "@opentelemetry/sdk-node";import { ConsoleSpanExporter } from "@opentelemetry/sdk-trace-node";import { getNodeAutoInstrumentations } from "@opentelemetry/auto-instrumentations-node";

const sdk = new NodeSDK({  traceExporter: new ConsoleSpanExporter(),  instrumentations: [getNodeAutoInstrumentations()],});

sdk.start();

// Aplicaçãoimport express from "express";const app = express();app.get("/", (req, res) => {  res.send("Hello OTel!");});app.listen(3000);

Vantagens:

• Neutralidade de fornecedor: os dados podem ser enviados para Jaeger, Zipkin, Datadog, Grafana.
• Instrumentação automática de bibliotecas populares (Express, gRPC, MongoDB).
• TypeScript-first: todos os SDKs são escritos em TS com tipagem completa.

3. Prometheus + cliente para métricas

Para coleta de métricas (RPS, latência, memória), use o Prometheus com o cliente prom-client.

Instalação:

npm install prom-client

Exemplo com Express e TypeScript:

import ex