Surveillance de votre application Python avec AppSignal

AppSignal: Guardian de performance de votre application Python

AppSignal est un outil de surveillance des performances d'application (APM) convivial conçu pour les projets Ruby, Elixir, Node.js, Frontend JavaScript et Python. Cet article montre comment AppSignal améliore les performances de l'application Python, en utilisant l'application de datation fictive "NESSTR" pour les serpents comme étude de cas. Cet article est parrainé par AppSignal.

Comprendre APM et ses avantages

Les outils de surveillance des performances des applications (APM) convertissent les données de surveillance des applications (métriques) en informations exploitables pour l'amélioration des performances. AppSignal détecte les exceptions, les goulots d'étranglement des performances (comme les temps de réponse lents et les files d'attente de travaux de fond) et les anomalies. Considérez AppSignal comme l'outil de diagnostic de votre application, en fournissant des informations en temps réel sur sa santé et ses performances.

Débogage avec AppSignal

Même avec des tests rigoureux, les bogues peuvent se glisser en production. Imaginez que les utilisateurs de NESSTR ne reçoivent pas de notifications après avoir aimé un profil. Pincerner la source du problème (composant React, API, tâche d'arrière-plan) peut être difficile. AppSignal simplifie cela en identifiant l'emplacement de l'exception. Dans l'exemple NESSTR, l'intégration de Slack d'Appsignal a alerté les développeurs d'un problème.

Les données d'exception détaillées d'AppSignal d'AppSignal ont révélé la cause profonde: la tâche

Céleri a essayé d'accéder à l'attribut send_like_notification d'un objet name car le NoneType était user_id. L'extrait de code ci-dessous montre l'erreur: nil

<code class="language-python">@app.task
def like_profile(profile, user):
    profile.add_like_from(user)

user = User.get(user_id) # This returns None because user_id is nil.
profile = Profile.get(profile_id)
like_profile(post, user)</code>

Appsignal a empêché le besoin de reproduction manuelle de l'ensemble du flux "comme", permettant une résolution immédiate en garantissant que l'objet

a été correctement géré. NoneType

Surveillance des performances

Après avoir résolu le problème de notification, AppSignal a signalé le point de terminaison lent

. Au lieu d'attendre les plaintes des utilisateurs ou de reproduire le problème localement, les développeurs ont utilisé le calendrier des événements d'AppSignal pour analyser fetch_matches des échantillons de performances. fetch_profiles

La chronologie a clairement montré

à la traîne pendant les demandes psycopg2, en identifiant un goulot d'étranglement potentiel. Cette identification proactive a permis une amélioration en temps opportun et une mise à l'échelle confiante. request_match

Détection d'anomalies

La détection des anomalies d'AppSignal identifie de manière proactive les problèmes avant qu'ils aient un impact sur les utilisateurs. Les déclencheurs personnalisables informent les développeurs lorsque les mesures dépassent les seuils (par exemple, taux d'erreur & gt; 5%, temps de réponse & gt; 200 ms). L'intégration avec des outils comme Slack et Discord garantit l'intégration sans couture du flux de travail.

Tableau de bord et gestion des journaux

Les tableaux de bord d'AppSignal fournissent des informations visuelles sur les métriques des applications, permettant le suivi rapide et le traçage. Cliquer sur un point de données (par exemple, l'augmentation du taux d'erreur) montre l'état de l'application à ce moment précis. Les marqueurs personnalisés améliorent la compréhension et le support plein écran maximise la visibilité.

AppSignal ingère également des journaux, fournissant une vue en direct avec les capacités de filtrage et de requête. La fonction "Time Detective" relie rapidement les incidents d'erreur aux journaux correspondants.

Pour commencer

L'intégration d'applications AppSignal dans votre application Python est simple. Inscrivez-vous à un compte et suivez les instructions de l'assistant d'installation. Une documentation détaillée Python est également disponible pour l'installation manuelle et la configuration métrique.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!