Using Faro data

1. Interroger Loki #

Les signaux Faro sont des logs structurés.

Requêtes LogQL #

Chaque signal Faro arrive dans Loki sous forme de ligne au format logfmt, avec un champ kind (measurement, exception, log, event) et des métadonnées (application, version, page, navigateur, session).

# Erreurs JavaScript par message
sum by (value) (count_over_time({app_name="boutique"} | logfmt | kind="exception" [1h]))

# LCP au 75e percentile par page
quantile_over_time(0.75, {app_name="boutique"} | logfmt | kind="measurement" | lcp != "" | unwrap lcp [15m]) by (page_url)

# Événements « ajout_panier » par version
sum by (app_version) (count_over_time({app_name="boutique"} | logfmt | kind="event" | event_name="ajout_panier" [1h]))

À savoir : Les noms exacts des labels et des champs dépendent de la version d'Alloy et de votre configuration : ouvrez une ligne dans Explore pour les vérifier avant d'écrire un dashboard.

2. Dashboards et alertes #

Suivre l'expérience utilisateur.

Un dashboard front-end #

Alertes #

# Règle Loki (ruler) ou Grafana : pic d'erreurs JavaScript après un déploiement
sum(count_over_time({app_name="boutique"} | logfmt | kind="exception" [10m])) > 50

Bonne Pratique : Comparez toujours par app_version : une hausse d'erreurs limitée à la dernière version pointe immédiatement le déploiement fautif.

3. RGPD et confidentialité #

Mesurer sans pister.

Règles #

initializeFaro({
  // ...
  beforeSend: (item) => {
    // retirer les paramètres d'URL des métadonnées de page
    if (item.meta?.page?.url) item.meta.page.url = item.meta.page.url.split('?')[0];
    return item;
  },
  ignoreErrors: [/ResizeObserver loop/, /Script error\./],
});