AppsignalでPythonアプリを監視します

appsignal：Pythonアプリのパフォーマンスガーディアン

Appsignalは、Ruby、Elixir、Node.js、Frontend JavaScript、およびPythonプロジェクト向けに設計されたユーザーフレンドリーなアプリケーションパフォーマンス監視（APM）ツールです。この記事では、ケーススタディとして、架空の「nesstr」デートアプリを使用して、AppsignalがPythonアプリケーションのパフォーマンスをどのように強化するかを示しています。 この記事はAppsignalが後援しています

APMとその利点を理解する

アプリケーションパフォーマンス監視（APM）ツールは、アプリケーション監視データ（メトリック）をパフォーマンス改善のための実用的な洞察に変換します。 Appsignalは、例外、パフォーマンスボトルネック（遅い応答時間やバックグラウンドジョブキューなど）、および異常を検出します。 Appsignalをアプリの診断ツールと考えて、その健康とパフォーマンスに関するリアルタイムの洞察を提供します。 Appsignal

でデバッグ

厳密なテストでも、バグは生産に陥る可能性があります。 nesstrユーザーがプロフィールが気に入った後に通知を受信して​​いないと想像してください。 問題のソース（Reactコンポーネント、API、バックグラウンドタスク）を特定するのは難しい場合があります。 Appsignalは、例外の位置を識別することにより、これを簡素化します。 Nesstrの例では、AppsignalのSlack Integrationは開発者に問題を警告しました。

オブジェクトの属性にアクセスしようとした

はsend_like_notificationでした。 以下のコードスニペットは、エラーを示しています：name NoneType user_id appsignalは、nilオブジェクトが適切に処理されるようにすることで、「類似の」フロー全体の手動再生の必要性を妨げ、即時解像度を可能にします。

パフォーマンス監視

@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)

通知の問題を修正した後、appsignalはslowNoneTypeエンドポイントにフラグを立てました。 ユーザーの苦情を待つか、問題をローカルで再現する代わりに、開発者はAppSignalのイベントタイムラインを使用して

パフォーマンスサンプルを分析しました。

fetch_matchesタイムラインは、fetch_profilesリクエスト中に遅れをとり、潜在的なボトルネックを特定したことを明確に示しました。 この積極的な識別により、タイムリーなエンドポイントの改善と自信のあるスケーリングが可能になりました。

異常検出

Appsignalの異常検出は、ユーザーに影響を与える前に問題を積極的に特定します。 カスタマイズ可能なトリガーメトリックがしきい値を超えると、開発者に通知されます（例：エラー率＆GT; 5％、応答時間＆GT; 200ms）。 SlackやDiscordなどのツールとの統合により、シームレスなワークフロー統合が保証されます。

ダッシュボードとログ管理

AppSignalのダッシュボードは、アプリメトリックに関する視覚的な洞察を提供し、迅速な追跡と追跡を可能にします。 データポイントをクリックすると（たとえば、エラー率の増加）、その正確な瞬間にアプリの状態が表示されます。 カスタムマーカーは理解を高め、フルスクリーンサポートは視界を最大化します

また、 appsignalはログを摂取し、フィルタリングとクエリ機能を備えたライブビューを提供します。 「Time Detective」機能は、エラーインシデントを対応するログにすばやくリンクします。

AppSignalをPythonアプリに統合するのは簡単です。 アカウントにサインアップし、インストールウィザードの指示に従ってください。 詳細なPythonドキュメントは、手動のインストールとメトリックの構成にも利用できます。

以上がAppsignalでPythonアプリを監視しますの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。