Recopilación de métricas de Python: Impulsando la telemetría de aplicaciones para el éxito global

En el panorama digital interconectado de hoy, las aplicaciones ya no se limitan a los centros de datos locales. Sirven a una base de usuarios diversa y global, operan en entornos de nube distribuida y deben funcionar sin problemas independientemente de las fronteras geográficas o los momentos de máxima demanda. Para los desarrolladores y organizaciones de Python que construyen estos sofisticados sistemas, simplemente implementar una aplicación no es suficiente; comprender su comportamiento en tiempo de ejecución, rendimiento e interacción del usuario es primordial. Aquí es donde la telemetría de aplicaciones, impulsada por una sólida recopilación de métricas, se convierte en un activo indispensable.

Esta guía completa profundiza en el mundo de la recopilación de métricas de Python, ofreciendo información y estrategias prácticas para implementar una telemetría eficaz en tus aplicaciones. Ya sea que estés administrando un pequeño microservicio o un sistema empresarial a gran escala que sirve a usuarios desde Tokio hasta Toronto, dominar la recopilación de métricas es clave para garantizar la estabilidad, optimizar el rendimiento e impulsar decisiones empresariales informadas a nivel mundial.

Por qué la telemetría importa: un imperativo global para la salud de las aplicaciones y la información empresarial

La telemetría no se trata solo de recopilar números; se trata de obtener una comprensión profunda y procesable de la salud operativa de tu aplicación y su impacto en tus usuarios y objetivos empresariales, independientemente de dónde se encuentren en el mundo. Para una audiencia global, la importancia de una telemetría integral se amplifica:

• Optimización proactiva del rendimiento: Identifica cuellos de botella y la degradación del rendimiento antes de que afecten a los usuarios en diferentes zonas horarias. Los picos de latencia pueden ser aceptables en una región, pero catastróficos para los usuarios que dependen de interacciones en tiempo real al otro lado del mundo.
• Depuración eficiente y análisis de la causa raíz: Cuando se produce un error, especialmente en un sistema distribuido que abarca varias regiones, la telemetría proporciona las pistas para identificar rápidamente el problema. Conocer el servicio exacto, el host y el contexto del usuario en una implementación global reduce drásticamente el tiempo medio de resolución (MTTR).
• Planificación de la capacidad y escalabilidad: Comprende los patrones de consumo de recursos durante las horas pico en diferentes continentes. Estos datos son cruciales para escalar tu infraestructura de manera eficiente, asegurando que los recursos estén disponibles cuándo y dónde más se necesitan, evitando el sobreaprovisionamiento o el subaprovisionamiento.
• Experiencia de usuario (UX) mejorada: Monitorea los tiempos de respuesta y las tasas de error para funciones específicas o segmentos de usuarios en todo el mundo. Esto te permite adaptar las experiencias y abordar las disparidades regionales en el rendimiento. Una página que se carga lentamente en un país puede generar tasas de rebote más altas y la pérdida de ingresos.
• Inteligencia empresarial informada: Más allá de las métricas técnicas, la telemetría puede rastrear KPI críticos para el negocio, como las tasas de conversión, los volúmenes de transacciones y la adopción de funciones por geografía. Esto permite a los equipos de producto y a los ejecutivos tomar decisiones basadas en datos que impactan la estrategia del mercado global.
• Auditoría de cumplimiento y seguridad: En las industrias reguladas, la recopilación de métricas relacionadas con los patrones de acceso, los flujos de datos y los cambios del sistema puede ser vital para demostrar el cumplimiento de las regulaciones globales, como el RGPD (Europa), la CCPA (California, EE. UU.) o las leyes locales de residencia de datos.

Tipos de métricas a recopilar: qué medir en tus aplicaciones Python

La telemetría efectiva comienza con la recopilación de los datos correctos. Las métricas generalmente se pueden clasificar en algunos tipos clave, proporcionando una visión holística de tu aplicación:

1. Métricas de rendimiento

• Utilización de la CPU: Cuánta potencia de procesamiento está consumiendo tu aplicación. Una CPU alta podría indicar un código ineficiente o recursos insuficientes.
• Uso de la memoria: Realiza un seguimiento del consumo de RAM para detectar fugas de memoria o comprender la huella de memoria, lo cual es fundamental para los servicios que se ejecutan en entornos con recursos limitados o que manejan grandes conjuntos de datos.
• E/S de red: Datos enviados y recibidos, vitales para comprender los cuellos de botella de la comunicación entre servicios o con API externas.
• E/S de disco: Tasas de lectura y escritura en el disco, importantes para las aplicaciones que interactúan intensamente con el almacenamiento persistente.
• Latencia: El tiempo que tarda una operación en completarse. Esto puede ser la latencia de la red, la latencia de la consulta de la base de datos o la latencia general de la solicitud.
• Rendimiento: El número de operaciones completadas por unidad de tiempo (por ejemplo, solicitudes por segundo, mensajes procesados por minuto).

2. Métricas específicas de la aplicación

Estas son métricas personalizadas que reflejan directamente el comportamiento y el rendimiento de la lógica específica de tu aplicación Python:

• Tasas de solicitud: Número de solicitudes HTTP recibidas por un punto final de API por segundo/minuto.
• Tasas de error: Porcentaje de solicitudes que resultan en errores (por ejemplo, respuestas HTTP 5xx).
• Tiempos de respuesta: Tiempos de respuesta promedio, medio, percentil 90, 95 y 99 para puntos finales de API críticos, consultas de bases de datos o llamadas a servicios externos.
• Longitudes de cola: Tamaño de las colas de mensajes (por ejemplo, Kafka, RabbitMQ) que indican retrasos en el procesamiento.
• Duraciones de las tareas: Tiempo que tardan en completarse los trabajos en segundo plano o las tareas asíncronas.
• Uso del grupo de conexiones de la base de datos: Número de conexiones activas e inactivas.
• Tasas de aciertos/fallos de la caché: Eficacia de tus capas de almacenamiento en caché.

3. Métricas empresariales

Estas métricas proporcionan información sobre el impacto real de tu aplicación en los objetivos empresariales:

• Registros/inicios de sesión de usuarios: Realiza un seguimiento de la adquisición de nuevos usuarios y la participación de usuarios activos en diferentes regiones.
• Tasas de conversión: Porcentaje de usuarios que completan una acción deseada (por ejemplo, compra, envío de formulario).
• Volumen/valor de las transacciones: Número total y valor monetario de las transacciones procesadas.
• Uso de funciones: Con qué frecuencia se utilizan funciones específicas, lo que ayuda a los equipos de producto a priorizar el desarrollo.
• Métricas de suscripción: Nuevas suscripciones, cancelaciones y tasas de abandono.

4. Métricas de salud del sistema

Si bien a menudo son recopiladas por herramientas de monitoreo de infraestructura, es una buena práctica que las aplicaciones expongan algunos indicadores básicos de salud del sistema:

• Tiempo de actividad: Cuánto tiempo ha estado en ejecución el proceso de la aplicación.
• Número de procesos/hilos activos: Información sobre la concurrencia.
• Uso del descriptor de archivo: Especialmente importante para aplicaciones de red de alta concurrencia.

Herramientas y bibliotecas de Python para una recopilación de métricas robusta

Python ofrece un rico ecosistema de bibliotecas y marcos para facilitar la recopilación de métricas, desde módulos integrados simples hasta soluciones de observabilidad sofisticadas e independientes del proveedor.

1. Biblioteca estándar de Python

Para la sincronización y el registro básicos, la biblioteca estándar de Python proporciona bloques de construcción fundamentales:

• módulo time: Usa time.perf_counter() o time.time() para medir las duraciones de la ejecución. Si bien son simples, estos requieren agregación e informes manuales.
• módulo logging: Se puede usar para registrar valores de métricas, que luego pueden ser analizados y agregados por un sistema de administración de registros. Esto suele ser menos eficiente para métricas numéricas de alta cardinalidad, pero útil para datos contextuales.

Ejemplo (sincronización básica):

            import time

def process_data(data):
    start_time = time.perf_counter()
    # Simulate data processing
    time.sleep(0.1)
    end_time = time.perf_counter()
    duration = end_time - start_time
    print(f"Data processing took {duration:.4f} seconds")
    return True

# Example usage
process_data({"id": 123, "payload": "some_data"})

            

              
                Copy
              
            
          

2. Biblioteca de cliente de Python de Prometheus

Prometheus se ha convertido en un estándar de facto para el monitoreo de código abierto. Su biblioteca de cliente de Python te permite exponer métricas de tus aplicaciones Python en un formato que Prometheus pueda raspar y almacenar. Es particularmente adecuado para instrumentar servicios y microservicios de larga duración.

Tipos de métricas clave:

• Contador: Una métrica acumulativa que solo aumenta. Útil para contar eventos (por ejemplo, solicitudes totales, errores encontrados).
• Medidor: Una métrica que representa un solo valor numérico que puede subir y bajar arbitrariamente. Útil para valores actuales (por ejemplo, número actual de solicitudes activas, uso de memoria).
• Histograma: Muestrea observaciones (por ejemplo, duraciones de solicitudes) y las cuenta en depósitos configurables. Proporciona información sobre la distribución (por ejemplo, "la mayoría de las solicitudes terminan en menos de 100 ms").
• Resumen: Similar a un histograma, pero calcula cuantiles configurables sobre una ventana de tiempo deslizante en el lado del cliente. Más intensivo en recursos en el cliente, menos en el servidor.

Ejemplo (cliente Prometheus):

            from prometheus_client import start_http_server, Counter, Gauge, Histogram
import random
import time

# Create metric objects
REQUEST_COUNT = Counter('python_app_requests_total', 'Total number of requests served by the Python app.', ['endpoint', 'method'])
IN_PROGRESS_REQUESTS = Gauge('python_app_in_progress_requests', 'Number of requests currently being processed.')
REQUEST_LATENCY_SECONDS = Histogram('python_app_request_duration_seconds', 'Histogram of request durations.', ['endpoint'])

def process_request(endpoint, method):
    IN_PROGRESS_REQUESTS.inc()
    REQUEST_COUNT.labels(endpoint=endpoint, method=method).inc()
    
    with REQUEST_LATENCY_SECONDS.labels(endpoint=endpoint).time():
        # Simulate work
        time.sleep(random.uniform(0.05, 0.5))
        if random.random() < 0.1: # Simulate some errors
            raise ValueError("Simulated processing error")
            
    IN_PROGRESS_REQUESTS.dec()

if __name__ == '__main__':
    # Start up the server to expose the metrics.
    start_http_server(8000)
    print("Prometheus metrics exposed on port 8000")

    while True:
        try:
            # Simulate requests to different endpoints
            endpoints = ["/api/users", "/api/products", "/api/orders"]
            methods = ["GET", "POST"]
            
            endpoint = random.choice(endpoints)
            method = random.choice(methods)
            
            process_request(endpoint, method)
        except ValueError as e:
            # Increment an error counter if you have one
            print(f"Error processing request: {e}")
        time.sleep(random.uniform(0.5, 2))

            

              
                Copy
              
            
          

Este ejemplo demuestra cómo instrumentar tu código con contadores, medidores e histogramas. Prometheus luego raspará estas métricas desde el punto final /metrics expuesto por tu aplicación, haciéndolas disponibles para consultas y visualización en herramientas como Grafana.

3. SDK de Python de OpenTelemetry

OpenTelemetry (OTel) es un marco de observabilidad de código abierto y neutral con respecto al proveedor diseñado para estandarizar la generación y recopilación de datos de telemetría (métricas, trazas y registros). Es una opción poderosa para aplicaciones implementadas globalmente, ya que ofrece una forma consistente de instrumentar y recopilar datos independientemente de tu plataforma de observabilidad de backend.

Beneficios de OpenTelemetry:

• Independiente del proveedor: Recopila datos una vez y expórtalos a varios sistemas de backend (Prometheus, Datadog, Jaeger, Honeycomb, etc.) sin volver a instrumentar tu código. Esto es crucial para las organizaciones que podrían usar diferentes pilas de observabilidad en diferentes regiones o que desean evitar el bloqueo del proveedor.
• Telemetría unificada: Combina métricas, trazas y registros en un solo marco, proporcionando una visión más holística del comportamiento de tu aplicación. El seguimiento distribuido, en particular, es invaluable para depurar problemas en arquitecturas de microservicios que abarcan servicios globales.
• Contexto enriquecido: Propaga automáticamente el contexto a través de los límites del servicio, lo que te permite rastrear una sola solicitud a través de múltiples microservicios, incluso si están implementados en diferentes regiones.
• Impulsado por la comunidad: Respaldado por una comunidad sólida y el proyecto Cloud Native Computing Foundation (CNCF), lo que garantiza un desarrollo continuo y un amplio soporte.

Ejemplo conceptual (métricas de OpenTelemetry):

            from opentelemetry import metrics
from opentelemetry.sdk.metrics import MeterProvider
from opentelemetry.sdk.metrics.export import (
    ConsoleMetricExporter,
    PeriodicExportingMetricReader,
)
from opentelemetry.sdk.resources import Resource
import time
import random

# Configure resource (important for identifying your service globally)
resource = Resource.create({"service.name": "my-global-python-app", "service.instance.id": "instance-east-1a", "region": "us-east-1"})

# Configure metrics
meter_provider = MeterProvider(
    metric_readers=[PeriodicExportingMetricReader(ConsoleMetricExporter())], # Export to console for demo
    resource=resource
)
metrics.set_meter_provider(meter_provider)

meter = metrics.get_meter(__name__)

# Create a counter instrument
requests_counter = meter.create_counter(
    "app.requests.total",
    description="Total number of processed requests",
    unit="1",
)

# Create a gauge instrument (asynchronous for dynamic values)
active_users_gauge = meter.create_gauge(
    "app.active_users",
    description="Number of currently active users",
    unit="1",
)

# Simulate dynamic value for gauge
def get_active_users_callback():
    # In a real app, this would query a database or cache
    return {"active_users": random.randint(50, 200)}

active_users_gauge.add_callback(lambda: [metrics.observation_from_instrument(get_active_users_callback()["active_users"])])

# Create a histogram instrument
request_duration_histogram = meter.create_histogram(
    "app.request.duration",
    description="Duration of requests",
    unit="ms",
)

# Simulate usage
for i in range(10):
    requests_counter.add(1, {"endpoint": "/home", "method": "GET", "region": "eu-central-1"})
    requests_counter.add(1, {"endpoint": "/login", "method": "POST", "region": "ap-southeast-2"})
    
    duration = random.uniform(50, 500)
    request_duration_histogram.record(duration, {"endpoint": "/home"})
    
    time.sleep(1)

# Ensure all metrics are exported before exiting
meter_provider.shutdown()

            

              
                Copy
              
            
          

Este ejemplo destaca cómo OpenTelemetry te permite asociar atributos enriquecidos (etiquetas/tags) con tus métricas, como region, endpoint o method, lo cual es increíblemente poderoso para segmentar y dividir tus datos globalmente.

4. Otras bibliotecas e integraciones

• StatsD: Un daemon de red simple para enviar métricas (contadores, medidores, temporizadores) a través de UDP. Existen muchas bibliotecas de cliente para Python. A menudo se usa como intermediario para recopilar métricas antes de enviarlas a un backend como Graphite o Datadog.
• SDK de proveedores de nube: Si estás muy invertido en un solo proveedor de nube (por ejemplo, AWS, Azure, GCP), sus respectivos SDK de Python podrían ofrecer formas directas de publicar métricas personalizadas en servicios como CloudWatch, Azure Monitor o Google Cloud Monitoring.
• SDK específicos de herramientas APM/observabilidad: Herramientas como Datadog, New Relic, AppDynamics, etc., a menudo proporcionan sus propios agentes o SDK de Python para recopilar métricas, trazas y registros, ofreciendo una integración profunda en sus plataformas. OpenTelemetry se está convirtiendo cada vez más en el método preferido para integrarse con estas herramientas debido a su neutralidad de proveedor.

Diseñando tu estrategia de métricas: consideraciones globales y mejores prácticas

Recopilar métricas de manera efectiva no se trata solo de elegir las herramientas correctas; se trata de una estrategia bien pensada que tenga en cuenta las complejidades de las implementaciones globales.

1. Define objetivos y KPI claros

Antes de escribir cualquier código, pregunta: "¿Qué preguntas necesitamos responder?"

• ¿Estamos tratando de reducir la latencia para los usuarios en Asia?
• ¿Necesitamos comprender las tasas de éxito del procesamiento de pagos en diferentes monedas?
• ¿El objetivo es optimizar los costos de infraestructura prediciendo con precisión las cargas máximas en Europa y América del Norte?

Concéntrate en recopilar métricas que sean procesables y estén directamente vinculadas a los indicadores clave de rendimiento (KPI) empresariales u operativos.

2. Granularidad y cardinalidad

• Granularidad: ¿Con qué frecuencia necesitas recopilar datos? Los datos de alta frecuencia (por ejemplo, cada segundo) proporcionan información detallada, pero requieren más almacenamiento y procesamiento. Una frecuencia más baja (por ejemplo, cada minuto) es suficiente para el análisis de tendencias. Equilibra el detalle con el costo y la gestionabilidad.
• Cardinalidad: El número de valores únicos que pueden tomar las etiquetas (tags/atributos) de una métrica. Las etiquetas de alta cardinalidad (por ejemplo, ID de usuario, ID de sesión) pueden hacer que exploten tus costos de almacenamiento y consulta de métricas. Úsalas con prudencia. Agrega donde sea posible (por ejemplo, en lugar de ID de usuario individuales, realiza un seguimiento por "segmento de usuario" o "país").

3. Metadatos contextuales (etiquetas/atributos)

Los metadatos enriquecidos son cruciales para segmentar y dividir tus métricas. Siempre incluye:

• service_name: ¿Qué servicio está emitiendo la métrica?
• environment: producción, pruebas, desarrollo.
• version: Versión de la aplicación o hash de confirmación para un fácil análisis de reversión.
• host_id o instance_id: Máquina o contenedor específico.
• Contexto global:
  • region o datacenter: Por ejemplo, us-east-1, eu-central-1. Esencial para comprender el rendimiento geográfico.
  • country_code: Si corresponde, para métricas orientadas al usuario.
  • tenant_id o customer_segment: Para aplicaciones multiinquilino o para comprender problemas específicos del cliente.
• endpoint u operation: Para llamadas API o funciones internas.
• status_code o error_type: Para análisis de errores.

4. Convenciones de nomenclatura de métricas

Adopta una convención de nomenclatura consistente y descriptiva. Por ejemplo:

• <service_name>_<metric_type>_<unit> (por ejemplo, auth_service_requests_total, payment_service_latency_seconds)
• Prefija con el nombre de la aplicación/servicio para evitar colisiones en un sistema de monitoreo compartido.
• Usa snake_case para la consistencia.

5. Privacidad y cumplimiento de datos

Cuando se trata de datos de telemetría de una base de usuarios global, la privacidad de los datos no es negociable.

• Anonimización/seudonimización: Asegúrate de que no se recopile información de identificación personal (PII) en tus métricas, o si debe serlo, asegúrate de que esté debidamente anonimizada o seudonimizada antes del almacenamiento.
• Regulaciones regionales: Ten en cuenta leyes como el RGPD, la CCPA y otros requisitos locales de residencia de datos. Algunas regulaciones pueden restringir dónde se pueden almacenar o procesar ciertos tipos de datos.
• Consentimiento: Para ciertos tipos de métricas de comportamiento del usuario, es posible que se requiera el consentimiento explícito del usuario.
• Políticas de retención de datos: Define y aplica políticas sobre cuánto tiempo se almacenan los datos de métricas, alineándose con los requisitos de cumplimiento y las consideraciones de costos.

6. Almacenamiento, visualización y alertas

• Almacenamiento: Elige una base de datos de series temporales (TSDB) como Prometheus, InfluxDB o un servicio nativo de la nube (CloudWatch, Azure Monitor, Google Cloud Monitoring) que pueda manejar la escala de tus datos globales.
• Visualización: Herramientas como Grafana son excelentes para crear paneles que proporcionen información en tiempo real sobre el rendimiento de tu aplicación en diferentes regiones, servicios y segmentos de usuarios.
• Alertas: Configura alertas automatizadas en umbrales críticos. Por ejemplo, si la tasa de error para una API en la región de Asia-Pacífico supera el 5% durante más de 5 minutos, o si la latencia para un servicio de pago aumenta globalmente. Intégrate con sistemas de gestión de incidentes como PagerDuty u Opsgenie.

7. Escalabilidad y confiabilidad de tu pila de monitoreo

A medida que crece tu aplicación global, también lo hará el volumen de métricas. Asegúrate de que tu infraestructura de monitoreo en sí misma sea escalable, redundante y de alta disponibilidad. Considera configuraciones distribuidas de Prometheus (por ejemplo, Thanos, Mimir) o servicios de observabilidad en la nube administrados para implementaciones globales a gran escala.

Pasos prácticos para implementar la recopilación de métricas de Python

¿Listo para comenzar a instrumentar tus aplicaciones Python? Aquí tienes un enfoque paso a paso:

Paso 1: Identifica tu ruta crítica y tus KPI

Comienza poco a poco. No intentes medir todo a la vez. Concéntrate en:

• Los viajes de usuario o las transacciones comerciales más críticas.
• Indicadores clave de rendimiento (KPI) que definen el éxito o el fracaso (por ejemplo, tasa de éxito de inicio de sesión, tiempo de conversión de pago, disponibilidad de la API).
• SLO (objetivos de nivel de servicio) que necesitas cumplir.

Paso 2: Elige tus herramientas

En función de tu infraestructura existente, la experiencia del equipo y los planes futuros:

• Para una solución de código abierto y autohospedada, Prometheus con Grafana es una combinación popular y poderosa.
• Para una instrumentación neutral con respecto al proveedor y a prueba de futuro, especialmente en microservicios complejos, adopta OpenTelemetry. Te permite recopilar datos una vez y enviarlos a varios backends.
• Para implementaciones nativas de la nube, aprovecha los servicios de monitoreo de tu proveedor de nube, tal vez complementados con OpenTelemetry.

Paso 3: Integra la recopilación de métricas en tu aplicación Python

• Agrega las bibliotecas necesarias: Instala prometheus_client o opentelemetry-sdk y los exportadores relacionados.
• Instrumenta tu código:
  • Envuelve las funciones críticas con temporizadores (histogramas/resúmenes para Prometheus, histogramas para OTel) para medir la duración.
  • Incrementa los contadores para operaciones exitosas o fallidas, solicitudes entrantes o eventos específicos.
  • Usa medidores para estados actuales como tamaños de cola, conexiones activas o uso de recursos.
• Expón las métricas:
  • Para Prometheus, asegúrate de que tu aplicación exponga un punto final /metrics (a menudo manejado automáticamente por la biblioteca de cliente).
  • Para OpenTelemetry, configura un exportador (por ejemplo, un exportador OTLP para enviar a un colector de OpenTelemetry o un exportador de Prometheus).

Paso 4: Configura tu backend de monitoreo

• Prometheus: Configura Prometheus para raspar los puntos finales /metrics de tu aplicación. Asegura el descubrimiento de servicios adecuado para implementaciones globales dinámicas.
• Colector OpenTelemetry: Si usas OTel, implementa un colector OpenTelemetry para recibir datos de tus aplicaciones, procesarlos (por ejemplo, agrega más tags, filtra) y exportarlos a tus backends elegidos.
• Monitoreo en la nube: Configura agentes o integración directa del SDK para enviar métricas al servicio de monitoreo de tu proveedor de nube.

Paso 5: Visualiza y alerta

• Paneles: Crea paneles informativos en Grafana (o tu herramienta de visualización elegida) que muestren tus métricas clave, desglosadas por dimensiones globales como región, servicio o inquilino.
• Alertas: Define reglas de alerta basadas en umbrales o anomalías en tus métricas. Asegúrate de que tu sistema de alertas pueda notificar a los equipos globales correctos en el momento adecuado.

Paso 6: Itera y refina

La telemetría no es una configuración única. Revisa regularmente tus métricas, paneles y alertas:

• ¿Sigues recopilando los datos más relevantes?
• ¿Tus paneles proporcionan información procesable?
• ¿Tus alertas son ruidosas o faltan problemas críticos?
• A medida que tu aplicación evoluciona y se expande globalmente, actualiza tu estrategia de instrumentación para que coincida con las nuevas funciones, los servicios y los patrones de comportamiento del usuario.

Conclusión: Potenciando tus aplicaciones Python globales con telemetría

En un mundo donde las aplicaciones operan sin fronteras, la capacidad de recopilar, analizar y actuar sobre datos operativos y de rendimiento ya no es un lujo, es un requisito fundamental para el éxito. Python, con su versatilidad y su extenso ecosistema de bibliotecas, proporciona a los desarrolladores herramientas poderosas para implementar una sofisticada recopilación de métricas y telemetría de aplicaciones.

Al instrumentar estratégicamente tus aplicaciones Python, comprender los diversos tipos de métricas y adoptar las mejores prácticas adaptadas para una audiencia global, equipas a tus equipos con la visibilidad necesaria para:

• Ofrecer experiencias de usuario consistentes y de alta calidad en todo el mundo.
• Optimizar la utilización de recursos en diversas regiones de la nube.
• Acelerar la depuración y la resolución de problemas.
• Impulsar el crecimiento empresarial a través de decisiones basadas en datos.
• Mantener el cumplimiento de las regulaciones globales de datos en constante evolución.

Adopta el poder de la recopilación de métricas de Python hoy mismo. Comienza identificando tus necesidades básicas, eligiendo las herramientas adecuadas e integrando progresivamente la telemetría en tus aplicaciones. La información que obtengas no solo mantendrá tus aplicaciones saludables, sino que también impulsará tu negocio en el competitivo panorama digital global.

¿Listo para transformar la observabilidad de tu aplicación Python?

Comienza a instrumentar tu código, explora las capacidades de OpenTelemetry o Prometheus y desbloquea un nuevo nivel de conocimiento de tus operaciones globales. Tus usuarios, tu equipo y tu negocio te lo agradecerán.