Seminar NestJS – Performance, Observability und Deployment

Performance ohne Messung führt zu Zufallstreffern, Observability ohne klare Fragen zu Datenfriedhöfen. Dieses Seminar verbindet beides mit einer reproduzierbaren Bereitstellung und einem kontrollierten Anwendungslebenszyklus.

Die Teilnehmer untersuchen eine absichtlich problematische NestJS-Anwendung. Engpässe werden auf Request-, Laufzeit- und Datenbankebene gemessen, anschließend optimiert und durch Logs, Metriken, Traces und Health-Signale dauerhaft beobachtbar gemacht.

Seminarziele

Sie können Leistungsprobleme systematisch lokalisieren und zwischen CPU, Speicher, I/O, Datenbank und externer Abhängigkeit unterscheiden.

Sie gestalten Observability und Deployment so, dass Fehler früh erkennbar, Releases überprüfbar und Anwendungen kontrolliert start- und stoppbar sind.

Seminarinhalte

Messstrategie und Lastprofil

• Relevante Nutzerpfade, Lastannahmen und messbare Zielwerte definieren
• Latenzverteilungen, Durchsatz, Fehlerquote und Ressourcennutzung richtig interpretieren
• Reproduzierbare Lasttests und Vergleichsmessungen vorbereiten

NestJS- und Node.js-Performance

• Request-Lifecycle, Provider-Scopes, Serialisierung und Validierung auf Kosten untersuchen
• Blockierende Arbeit, Event-Loop-Verzögerung, Speicherwachstum und Garbage Collection erkennen
• Express und Fastify sowie Kompression, Caching und Streaming passend einsetzen

Datenbank und externe Dienste

• N+1-Abfragen, fehlende Indizes, große Resultate und ineffiziente Transaktionen analysieren
• Connection Pools, Timeouts und Parallelität kontrollieren
• Retries und Caching so konfigurieren, dass keine Lastverstärkung entsteht

Strukturiertes Logging und Korrelation

• Maschinenlesbare Logs mit einheitlichen Feldern und Schweregraden erzeugen
• Request- und Trace-Kontext über asynchrone Verarbeitung weitergeben
• Sensible Daten, Logvolumen und Aufbewahrung bewusst begrenzen

Metriken, Traces und Health Checks

• Technische und fachliche Metriken mit klarer Fragestellung auswählen
• Verteilte Traces für langsame Abhängigkeiten und Fehlerketten nutzen
• Liveness, Readiness, Startup und Abhängigkeitschecks korrekt unterscheiden

Deployment und Anwendungslebenszyklus

• Produktionsbuild, Container, Konfiguration und Geheimnisse reproduzierbar bereitstellen
• Graceful Shutdown, Verbindungspools und laufende Requests bei Rollouts berücksichtigen
• Rolling, Blue-Green und Canary Deployment anhand von Risiko und Infrastruktur vergleichen

Betriebsregeln und Alarmierung

• Service Level Indicators und Alarmgrenzen aus Nutzerwirkung ableiten
• Dashboards, Runbooks und Eskalationswege für typische Fehlerbilder erstellen
• Release-Metriken und automatische Rückfallentscheidungen vorbereiten

Praxisorientierung

Die Laboranwendung enthält langsame Endpunkte, ineffiziente Abfragen, unklare Logs und fehlerhafte Health Checks. Die Teilnehmer messen den Ausgangszustand, führen Optimierungen durch und belegen die Veränderung mit neuen Messdaten.

Zum Abschluss wird ein containerisierter Rollout mit kontrolliertem Shutdown und überprüfbaren Bereitschaftssignalen vorbereitet.