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백엔드 개발파이썬 튜토리얼AppSignal로 Python 앱을 모니터링합니다

appSignal : Python 앱의 성능 가디언 AppSignal은 Ruby, Elixir, Node.js, Frontend JavaScript 및 Python Projects 용으로 설계된 사용자 친화적 인 응용 프로그램 성능 모니터링 (APM) 도구입니다. 이 기사는 AppSignal이 사례 연구로 뱀을위한 가상의 "Nesstr"데이트 앱을 사용하여 Python Application Performance를 향상시키는 방법을 보여줍니다. 이 기사는 AppSignal이 후원합니다 APM 이해와 그 이점을 이해합니다 APM (Application Performance Monitoring) 도구는 응용 프로그램 모니터링 데이터 (메트릭)를 성능 향상을위한 실행 가능한 통찰력으로 변환합니다. AppSignal은 예외, 성능 병목 현상 (느린 응답 시간 및 배경 작업 대기열과 같은 성능 병목 현상 및 이상을 감지합니다. AppSignal을 앱의 진단 도구로 생각하여 건강 및 성능에 대한 실시간 통찰력을 제공하십시오. appSignal을 사용하여 디버깅을합니다 엄격한 테스트에서도 버그는 생산에 빠질 수 있습니다. NESSTR 사용자가 프로필을 좋아 한 후 알림을받지 못한다고 상상해보십시오. 문제의 소스 (React Component, API, 백그라운드 작업)를 정확히 찾아내는 것은 어려울 수 있습니다. AppSignal은 예외 위치를 식별하여이를 단순화합니다. NESSTR 예에서 AppSignal의 슬랙 통합은 개발자에게 문제를 경고했습니다.

AppSignal의 자세한 예외 데이터는 근본 원인을 드러 냈습니다.

셀러리 태스크는

가 이기 때문에 객체의

속성에 액세스하려고 시도했습니다. 아래 코드 스 니펫은 오류를 보여줍니다

AppSignal은 전체 "Like"흐름의 수동 재현 필요성을 방해하여 객체가 올바르게 처리되도록 즉각적인 해상도를 가능하게합니다. 성능 모니터링

알림 문제를 수정 한 후 AppSignal은 느린

엔드 포인트를 표시했습니다. 개발자는 사용자 불만을 기다리거나 문제를 로컬로 재생하는 대신 AppSignal의 이벤트 타임 라인을 사용하여

성능 샘플을 분석했습니다.

Monitoring Your Python App with AppSignal 타임 라인은 요청 중에

지연을 명확하게 보여 주면서 잠재적 인 병목 현상을 식별했습니다. 이 사전 식별 식별은 적시 엔드 포인트 개선 및 자신감 스케일링을 허용했습니다. 이상 탐지

AppSignal의 이상 탐지는 사용자에게 영향을 미치기 전에 문제를 적극적으로 식별합니다. 사용자 정의 가능한 트리거는 메트릭이 임계 값을 초과 할 때 (예 : 오류율 및 5%, 응답 시간 & gt; 200ms) 개발자에게 알립니다. Slack 및 Discord와 같은 도구와의 통합은 원활한 워크 플로 통합을 보장합니다.

대시 보드 및 로그 관리 AppSignal의 대시 보드는 앱 메트릭에 대한 시각적 통찰력을 제공하여 빠른 추적 및 추적을 가능하게합니다. 데이터 포인트 (예 : 오류율 증가)를 클릭하면 정확한 순간에 앱의 상태가 표시됩니다. 사용자 정의 마커는 이해를 향상시키고 전체 화면 지원은 가시성을 극대화합니다

Monitoring Your Python App with AppSignal AppSignal은 또한 로그를 수집하여 필터링 및 쿼리 기능으로 라이브 뷰를 제공합니다. "Time Detective"기능은 오류 사고를 해당 로그에 빠르게 연결합니다.

시작하기

appSignal을 Python 앱에 통합하는 것은 간단합니다. 계정에 가입하고 설치 마법사의 지침을 따르십시오. 자세한 파이썬 문서는 수동 설치 및 메트릭 구성에도 사용할 수 있습니다.

위 내용은 AppSignal로 Python 앱을 모니터링합니다의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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금융, 과학 연구, 의료 및 AI 분야에서 수치 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하는 것이 중요합니다. 1) 금융에서 메모리 매핑 파일과 Numpy 라이브러리를 사용하면 데이터 처리 속도가 크게 향상 될 수 있습니다. 2) 과학 연구 분야에서 HDF5 파일은 데이터 저장 및 검색에 최적화됩니다. 3) 의료에서 ​​인덱싱 및 파티셔닝과 같은 데이터베이스 최적화 기술은 데이터 쿼리 성능을 향상시킵니다. 4) AI에서 데이터 샤딩 및 분산 교육은 모델 교육을 가속화합니다. 올바른 도구와 기술을 선택하고 스토리지 및 처리 속도 간의 트레이드 오프를 측정함으로써 시스템 성능 및 확장 성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

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