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शॉपिफाई कैसे 377,000 से अधिक ऑनलाइन स्टोरों को सेवा प्रदान करने के लिए बगस्नैग का उपयोग करता हैद्वारा@bugsnag
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शॉपिफाई कैसे 377,000 से अधिक ऑनलाइन स्टोरों को सेवा प्रदान करने के लिए बगस्नैग का उपयोग करता है

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The leading application stability management solution trusted by over 6,000...

3 मिनट read2023/06/16
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बहुत लंबा; पढ़ने के लिए

विश्वसनीयता अपने 300 हजार से अधिक दैनिक उपयोगकर्ताओं के लिए शॉपिफाई की सर्वोच्च प्राथमिकता है। त्रुटियों के प्रभाव को नापने की क्षमता के बिना, Shopify इंजीनियरों के पास उपयोगकर्ता अनुभव में दृश्यता सीमित थी। स्पाइक नोटिफिकेशन के बिना, अलर्ट जो किसी त्रुटि की घटना में अचानक वृद्धि का संकेत देते हैं, बग्स बढ़ेंगे और ग्राहकों को प्रभावित करेंगे, जिससे उन्हें Shopify तक पहुंचने की आवश्यकता होगी।
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The leading application stability management solution trusted by over 6,000 engineering teams worldwide.

चुनौती : विश्वसनीयता अपने 300 हजार से अधिक दैनिक उपयोगकर्ताओं के लिए शॉपिफाई की सर्वोच्च प्राथमिकता है। त्रुटियों के प्रभाव को नापने की क्षमता के बिना, Shopify इंजीनियरों के पास उपयोगकर्ता अनुभव में सीमित दृश्यता थी, और कई बार, त्रुटियों का पता चलने से पहले ग्राहकों ने समस्याओं के साथ उनसे संपर्क किया।


परिणाम : Bugsnag का उपयोग करते हुए, Shopify इंजीनियरों को त्रुटियों के बारे में बहुत तेजी से पता चलता है, वे अधिक आसानी से त्रुटियों को दोहरा सकते हैं, और अपने कोड के प्रभावों को सक्रिय रूप से देख सकते हैं। प्रवृत्ति विश्लेषण से इंजीनियरों को त्रुटियों के सामान्य कारणों को समझने और भविष्य की समस्याओं को कम करने में मदद मिलती है।


त्रुटि निगरानी से पहले, Shopify के विश्वव्यापी ग्राहक आधार के लिए विश्वसनीयता सुनिश्चित करना थकाऊ, समय लेने वाला और अक्षम था।


शॉपिफाई दुनिया भर में 377,500 से अधिक ऑनलाइन स्टोर और रिटेल पॉइंट-ऑफ-सेल सिस्टम के लिए ई-कॉमर्स सॉफ्टवेयर विकसित करता है। शॉपिफ़ की इंजीनियरिंग टीम के लिए, दुनिया भर में प्रत्येक ग्राहक के लिए विश्वसनीयता बनाए रखना सर्वोच्च प्राथमिकता है।


हालाँकि, वह प्रक्रिया Shopify के सॉफ़्टवेयर इंजीनियरों के लिए बहुत समय लेने वाली और थकाऊ थी।


शॉपिफाई की सीआई इन्फ्रास्ट्रक्चर टीम के सीनियर डेवलपर ब्लेक मेसडैग कहते हैं, "समस्या निवारण धीमा और अप्रिय हुआ करता था, जिसके लिए हमें लॉग के माध्यम से खुदाई करने और कई स्रोतों से जानकारी को एक साथ जोड़ने में बहुत समय लगाने की आवश्यकता होती है।"


रुझान विश्लेषण संभावित अपवादों को कम करने का एक और शानदार तरीका है, लेकिन त्रुटि निगरानी लागू करने से पहले, समय के साथ त्रुटियों की पूरी तस्वीर बनाना मुश्किल था।


स्पाइक नोटिफिकेशन के बिना, अलर्ट जो किसी त्रुटि की घटना में अचानक वृद्धि का संकेत देते हैं, बग बढ़ेंगे और ग्राहकों को प्रभावित करेंगे, जिससे उन्हें Shopify तक पहुंचने की आवश्यकता होगी ताकि उन्हें ठीक किया जा सके।


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त्रुटियों में बढ़ी हुई दृश्यता के साथ सहायता कॉल को रोकना

जल्द ही यह स्पष्ट हो गया कि शॉपिफाई की सभी विकास प्रक्रियाओं के लिए त्रुटियों को संबोधित करने का एक अधिक सक्रिय तरीका लागू किया जाना था।


मेसडैग कहते हैं, "त्रुटि की निगरानी के बिना, आप अंधे उड़ रहे हैं - लगभग कोई मतलब नहीं है अगर आप यह नहीं देख सकते हैं कि आप सही और गलत क्या कर रहे हैं, और आप कोई सूचित निर्णय नहीं ले सकते हैं।"


कई विकल्पों पर विचार करने के बाद, Shopify ने अपने संपूर्ण टेक स्टैक की स्वचालित त्रुटि निगरानी के लिए Bugsnag को चुना। शॉपिफ़ के डेवलपर्स, 20-30 टीमों में, अब अपने कोड के प्रभावों को सक्रिय रूप से देख सकते हैं और व्यापारियों को प्रभावित करने से पहले त्रुटियों की पहचान और समस्या निवारण कर सकते हैं।


"कुल मिलाकर, Bugsnag ने मुझे भेजे जाने वाले कोड में और अधिक आत्मविश्वासी बनने में मदद की है, जो बदले में मुझे तेज़ी से शिप करने में मदद करता है"

- ब्लेक मेसडैग, सीनियर डेवलपर


Bugsnag से पहले, Shopify सॉफ़्टवेयर इंजीनियर सक्रिय रूप से यह नहीं देख सकते थे कि क्या त्रुटियाँ हो रही हैं और ग्राहकों को समस्याओं के साथ पहुँचने के लिए प्रतीक्षा करनी होगी। फिर उन्हें अपवाद आईडी खोजने के लिए लॉग के माध्यम से खोदना होगा, और उसके बाद अपवाद ट्रैकर में इसे खोजने के लिए इसका इस्तेमाल करना होगा।


मेसडैग कहते हैं, "बगस्नैग इस सारी जानकारी को एक ही स्थान पर रखता है, और यह हमें बताता है कि वास्तव में क्या त्रुटि हुई है।" "बग्सनाग में बहुत कम खोज शामिल है, और समस्या निवारण बग की समग्र प्रक्रिया काफी अधिक सुखद है।"


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भविष्य की त्रुटियों को कम करने के लिए रुझान विश्लेषण का उपयोग करना

Bugsnag के साथ, Shopify डेवलपर्स अपवादों पर रुझानों का विश्लेषण भी कर सकते हैं। इससे उन्हें उन सामान्य कारकों को समझने में मदद मिलती है जो विफलताओं का कारण बनते हैं ताकि वे भविष्य में इन्हें कम करने के लिए एक सक्रिय दृष्टिकोण अपना सकें।


यदि विशिष्ट मशीनें दूसरों की तुलना में अधिक समस्याएँ पैदा कर रही हैं, तो निदान करने के लिए इन्फ्रास्ट्रक्चर टीम के लिए रुझान विश्लेषण शक्तिशाली है। इसके अलावा, स्पाइक सूचनाएं होने से, उन त्रुटियों को इंगित करना बहुत आसान हो जाता है जो तेजी से बढ़ रही हैं, उन्हें प्राथमिकता दें और उन्हें बहुत तेजी से ठीक करें।

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