⚙️ Config & Observability — Configuración y Monitoreo

⚙️ Config & Observability — Configuración y Monitoreo

Módulo transversal de configuración centralizada, logging estructurado, manejo de excepciones globales y buenas prácticas operacionales.

Propósito

Proveer una base sólida de configuración y observabilidad que permita diagnosticar problemas rápidamente, mantener el sistema seguro y facilitar el despliegue en producción.

Casos de Uso

• Configuración centralizada: Un solo punto de verdad para todas las variables del sistema (config.py con Pydantic Settings).
• Logging estructurado: Logs con rotación, niveles, timestamps y contexto.
• Manejo de excepciones: Excepciones de dominio tipadas y handler global.
• Variables de entorno: Separación clara entre dev, staging y producción.
• Validación al inicio: Verificar que todas las variables requeridas estén presentes antes de arrancar.

Tecnología

• pydantic-settings para configuración tipada.
• logging de la stdlib con RotatingFileHandler.
• python-dotenv para cargar .env.

Patrones

• Settings Pattern: Singleton de configuración validado con Pydantic.
• Structured Logging: Formato consistente para facilitar grep/​parsing.
• Exception Hierarchy: Excepciones de dominio que extienden una base común.
• Fail-Fast on Boot: Si falta config crítica, no arrancar.

Anti-patrones a Evitar

• ❌ Leer variables de entorno directamente con os.getenv() en cada módulo.
• ❌ Imprimir con print() en lugar de usar el logger.
• ❌ Silenciar excepciones con except: pass.
• ❌ Logs sin contexto (sin module, user_id, evento_id).
• ❌ Secrets en logs (tokens, API keys, contraseñas).

Referencias

• Configuración con Pydantic
• Logging Setup
• Excepciones de Dominio