نظارت بر پایتون: ثبت وقایع (Logging) در مقابل جمع‌آوری معیارها (Metrics Collection) – راهنمای جهانی قابلیت مشاهده

در دنیای وسیع و به هم پیوسته توسعه نرم‌افزار، جایی که پایتون همه چیز را از برنامه‌های وب و خطوط لوله علم داده گرفته تا میکروسرویس‌های پیچیده و سیستم‌های تعبیه‌شده را قدرت می‌بخشد، اطمینان از سلامت و عملکرد برنامه‌های شما از اهمیت بالایی برخوردار است. قابلیت مشاهده (Observability)، توانایی درک وضعیت‌های داخلی یک سیستم با بررسی خروجی‌های خارجی آن، به یکی از ارکان اصلی نرم‌افزارهای قابل اعتماد تبدیل شده است. در قلب قابلیت مشاهده پایتون، دو عمل اساسی اما متمایز وجود دارد: ثبت وقایع (logging) و جمع‌آوری معیارها (metrics collection).

در حالی که اغلب به طور همزمان مورد بحث قرار می‌گیرند، ثبت وقایع و معیارها اهداف متفاوتی را دنبال می‌کنند و بینش‌های منحصر به فردی در مورد رفتار برنامه شما ارائه می‌دهند. درک نقاط قوت فردی آن‌ها و نحوه مکمل بودنشان برای ساخت سیستم‌های پایتون انعطاف‌پذیر، مقیاس‌پذیر و قابل نگهداری، بدون در نظر گرفتن موقعیت تیم یا کاربران شما، حیاتی است.

این راهنمای جامع به بررسی دقیق ثبت وقایع و جمع‌آوری معیارها می‌پردازد و ویژگی‌ها، موارد استفاده و بهترین شیوه‌های آن‌ها را مقایسه می‌کند. ما به این می‌پردازیم که چگونه اکوسیستم پایتون هر دو را تسهیل می‌کند و چگونه می‌توانید از آن‌ها با هم برای دستیابی به دید بی‌نظیر نسبت به برنامه‌های خود استفاده کنید.

اساس قابلیت مشاهده: ما چه چیزی را نظارت می‌کنیم؟

قبل از پرداختن به جزئیات ثبت وقایع و معیارها، اجازه دهید به طور خلاصه تعریف کنیم که «نظارت» در زمینه برنامه‌های پایتون واقعاً به چه معناست. در هسته خود، نظارت شامل موارد زیر است:

• شناسایی مشکلات: تشخیص زمانی که مشکلی پیش می‌آید (به عنوان مثال، خطاها، استثناها، کاهش عملکرد).
• درک رفتار: کسب بینش در مورد نحوه استفاده از برنامه شما و عملکرد آن تحت شرایط مختلف.
• پیش‌بینی مشکلات: تشخیص روندهایی که ممکن است منجر به مشکلات آتی شوند.
• بهینه‌سازی منابع: اطمینان از استفاده کارآمد از CPU، حافظه، شبکه و سایر اجزای زیرساخت.

ثبت وقایع و معیارها جریان‌های داده اصلی هستند که این اهداف نظارتی را تغذیه می‌کنند. در حالی که هر دو داده را ارائه می‌دهند، نوع داده‌ای که ارائه می‌کنند و نحوه استفاده بهینه از آن‌ها به طور قابل توجهی متفاوت است.

درک ثبت وقایع: روایت برنامه شما

ثبت وقایع (Logging) عمل ضبط رویدادهای گسسته و دارای برچسب زمانی است که در یک برنامه اتفاق می‌افتد. لاگ‌ها را به عنوان «داستان» یا «روایت» اجرای برنامه خود در نظر بگیرید. هر ورودی لاگ یک رویداد خاص را، اغلب با اطلاعات متنی، در یک نقطه زمانی خاص توصیف می‌کند.

ثبت وقایع چیست؟

هنگامی که شما یک رویداد را ثبت می‌کنید، اساساً پیامی را به یک خروجی تعیین شده (کنسول، فایل، جریان شبکه) می‌نویسید که جزئیات آنچه اتفاق افتاده است را بیان می‌کند. این پیام‌ها می‌توانند از یادداشت‌های اطلاعاتی در مورد عمل کاربر تا گزارش‌های خطای حیاتی هنگام بروز یک وضعیت غیرمنتظره متغیر باشند.

هدف اصلی ثبت وقایع، ارائه جزئیات کافی به توسعه‌دهندگان و تیم‌های عملیاتی برای اشکال‌زدایی مشکلات، درک جریان اجرا و انجام تجزیه و تحلیل پس از حادثه است. لاگ‌ها معمولاً متن‌های بدون ساختار یا نیمه‌ساختاریافته هستند، اگرچه شیوه‌های مدرن به طور فزاینده‌ای به سمت ثبت وقایع ساختاریافته برای خوانایی آسان‌تر توسط ماشین گرایش دارند.

ماژول `logging` پایتون: یک استاندارد جهانی

کتابخانه استاندارد پایتون شامل ماژول `logging` قدرتمند و انعطاف‌پذیر است که یک استاندارد بالفعل برای ثبت وقایع در برنامه‌های پایتون در سراسر جهان است. این ماژول یک چارچوب قوی برای انتشار، فیلتر کردن و مدیریت پیام‌های لاگ فراهم می‌کند.

اجزای کلیدی ماژول `logging` شامل موارد زیر است:

• لاگرها (Loggers): نقطه ورودی برای انتشار پیام‌های لاگ. برنامه‌ها معمولاً یک نمونه لاگر برای ماژول‌ها یا اجزای خاص دریافت می‌کنند.
• هندلرها (Handlers): تعیین می‌کنند که پیام‌های لاگ به کجا بروند (به عنوان مثال، `StreamHandler` برای کنسول، `FileHandler` برای فایل‌ها، `SMTPHandler` برای ایمیل، `SysLogHandler` برای لاگ‌های سیستمی).
• فرمت‌کننده‌ها (Formatters): طرح‌بندی رکوردهای لاگ را در خروجی نهایی مشخص می‌کنند.
• فیلترها (Filters): راه دقیق‌تری برای کنترل اینکه کدام رکوردهای لاگ خروجی داده شوند، ارائه می‌دهند.

سطوح لاگ: دسته‌بندی رویدادها

ماژول `logging` سطوح استاندارد لاگ را برای دسته‌بندی شدت یا اهمیت یک رویداد تعریف می‌کند. این برای فیلتر کردن نویز و تمرکز بر اطلاعات حیاتی بسیار مهم است:

• DEBUG: اطلاعات جزئی، که معمولاً فقط هنگام تشخیص مشکلات مورد علاقه است.
• INFO: تأیید اینکه همه چیز طبق انتظار کار می‌کند.
• WARNING: نشانه‌ای از وقوع چیزی غیرمنتظره، یا نشان‌دهنده مشکلی در آینده نزدیک (به عنوان مثال، 'فضای دیسک کم'). نرم‌افزار همچنان طبق انتظار کار می‌کند.
• ERROR: به دلیل یک مشکل جدی‌تر، نرم‌افزار قادر به انجام برخی وظایف نبوده است.
• CRITICAL: یک خطای جدی، نشان‌دهنده این است که خود برنامه ممکن است قادر به ادامه اجرا نباشد.

توسعه‌دهندگان می‌توانند حداقل سطح لاگ را برای هندلرها و لاگرها تنظیم کنند و اطمینان حاصل کنند که فقط پیام‌هایی با شدت مشخص یا بالاتر پردازش می‌شوند.

مثال: ثبت وقایع پایه در پایتون

            
import logging

# Configure basic logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')

def process_data(data):
    logging.info(f"Processing data for ID: {data['id']}")
    try:
        result = 10 / data['value']
        logging.debug(f"Calculation successful: {result}")
        return result
    except ZeroDivisionError:
        logging.error(f"Attempted to divide by zero for ID: {data['id']}", exc_info=True)
        raise
    except Exception as e:
        logging.critical(f"An unrecoverable error occurred for ID: {data['id']}: {e}", exc_info=True)
        raise

if __name__ == "__main__":
    logging.info("Application started.")
    try:
        process_data({"id": "A1", "value": 5})
        process_data({"id": "B2", "value": 0})
    except (ZeroDivisionError, Exception):
        logging.warning("An error occurred, but application continues if possible.")
    logging.info("Application finished.")

            

              
                Copy
              
            
          

ثبت وقایع ساختاریافته: افزایش خوانایی و تجزیه و تحلیل

به طور سنتی، لاگ‌ها متن ساده بودند. با این حال، تجزیه این لاگ‌ها، به ویژه در مقیاس بزرگ، می‌تواند چالش‌برانگیز باشد. ثبت وقایع ساختاریافته (Structured logging) با خروجی دادن لاگ‌ها در قالبی قابل خواندن توسط ماشین، مانند JSON، این مشکل را برطرف می‌کند. این امر باعث می‌شود که سیستم‌های تجمیع لاگ به طور قابل توجهی آسان‌تر لاگ‌ها را فهرست‌بندی، جستجو و تجزیه و تحلیل کنند.

            
import logging
import json

class JsonFormatter(logging.Formatter):
    def format(self, record):
        log_record = {
            "timestamp": self.formatTime(record, self.datefmt),
            "level": record.levelname,
            "message": record.getMessage(),
            "service": "my_python_app",
            "module": record.name,
            "lineno": record.lineno,
        }
        if hasattr(record, 'extra_context'):
            log_record.update(record.extra_context)
        if record.exc_info:
            log_record['exception'] = self.formatException(record.exc_info)
        return json.dumps(log_record)

logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(logging.INFO)
handler = logging.StreamHandler()
handler.setFormatter(JsonFormatter())
logger.addHandler(handler)

def perform_task(user_id, task_name):
    extra_context = {"user_id": user_id, "task_name": task_name}
    logger.info("Starting task", extra={'extra_context': extra_context})
    try:
        # Simulate some work
        if user_id == "invalid":
            raise ValueError("Invalid user ID")
        logger.info("Task completed successfully", extra={'extra_context': extra_context})
    except ValueError as e:
        logger.error(f"Task failed: {e}", exc_info=True, extra={'extra_context': extra_context})

if __name__ == "main":
    perform_task("user123", "upload_file")
    perform_task("invalid", "process_report")

            

              
                Copy
              
            
          

کتابخانه‌هایی مانند `python-json-logger` یا `loguru` ثبت وقایع ساختاریافته را حتی ساده‌تر می‌کنند و آن را برای توسعه‌دهندگان در سراسر جهان که به قابلیت‌های تحلیل لاگ قوی نیاز دارند، در دسترس قرار می‌دهند.

تجمیع و تحلیل لاگ

برای سیستم‌های تولیدی، به ویژه آنهایی که در محیط‌های توزیع‌شده یا در چندین منطقه مستقر شده‌اند، صرفاً نوشتن لاگ‌ها در فایل‌های محلی کافی نیست. سیستم‌های تجمیع لاگ (Log aggregation systems) لاگ‌ها را از تمام نمونه‌های یک برنامه جمع‌آوری کرده و آن‌ها را برای ذخیره‌سازی، فهرست‌بندی و تجزیه و تحلیل متمرکز می‌کنند.

راه حل‌های محبوب عبارتند از:

• پشته ELK (الاستیک‌سرچ، لاگ‌استش، کیبانا): یک مجموعه قدرتمند منبع باز برای جمع‌آوری، پردازش، ذخیره‌سازی و تجسم لاگ‌ها.
• اسپلانک (Splunk): یک پلتفرم تجاری که قابلیت‌های گسترده‌ای برای فهرست‌بندی و تجزیه و تحلیل داده‌ها ارائه می‌دهد.
• گری‌لاگ (Graylog): یک راه حل مدیریت لاگ منبع باز دیگر.
• خدمات ابری بومی: AWS CloudWatch Logs، Google Cloud Logging، Azure Monitor Logs راه‌حل‌های یکپارچه ثبت وقایع را برای اکوسیستم‌های ابری مربوطه خود ارائه می‌دهند.

چه زمانی از ثبت وقایع استفاده کنیم

ثبت وقایع در سناریوهایی که نیاز به اطلاعات دقیق و رویداد محور دارند، برتری دارد. از ثبت وقایع استفاده کنید زمانی که نیاز دارید:

• تجزیه و تحلیل ریشه مشکل را انجام دهید: دنباله رویدادهایی که منجر به خطا شده‌اند را ردیابی کنید.
• اشکالات خاص را اشکال‌زدایی کنید: زمینه دقیق (مقادیر متغیرها، پشته فراخوانی) را برای یک مشکل دریافت کنید.
• عملیات حیاتی را حسابرسی کنید: رویدادهای حساس امنیتی (مانند ورود کاربران، تغییرات داده) را ثبت کنید.
• جریان‌های اجرای پیچیده را درک کنید: نحوه جریان داده از طریق اجزای مختلف یک سیستم توزیع‌شده را ردیابی کنید.
• رویدادهای نادر و با جزئیات بالا را ثبت کنید: رویدادهایی که به تجمیع عددی مناسب نیستند.

لاگ‌ها «چرا» و «چگونه» یک حادثه را ارائه می‌دهند و جزئیات دقیق‌تری را فراهم می‌کنند که معیارها اغلب نمی‌توانند.

درک جمع‌آوری معیارها: وضعیت قابل اندازه‌گیری برنامه شما

جمع‌آوری معیارها (Metrics collection) عمل جمع‌آوری نقاط داده عددی است که وضعیت کمی یا رفتار یک برنامه را در طول زمان نشان می‌دهد. برخلاف لاگ‌ها که رویدادهای گسسته هستند، معیارها اندازه‌گیری‌های تجمیع‌شده هستند. آن‌ها را به عنوان داده‌های سری زمانی در نظر بگیرید: مجموعه‌ای از مقادیر، که هر کدام با یک برچسب زمانی و یک یا چند برچسب (label) مرتبط هستند.

معیارها چیست؟

معیارها به سوالاتی مانند «چند تا؟»، «چقدر سریع؟»، «چقدر؟» یا «مقدار فعلی چقدر است؟» پاسخ می‌دهند. آن‌ها برای تجمیع، روند یابی و هشدار طراحی شده‌اند. به جای یک روایت دقیق، معیارها یک خلاصه عددی مختصر از سلامت و عملکرد برنامه شما را ارائه می‌دهند.

نمونه‌های رایج عبارتند از:

• درخواست در ثانیه (RPS)
• میزان استفاده از CPU
• میزان استفاده از حافظه
• تاخیر کوئری پایگاه داده
• تعداد کاربران فعال
• نرخ خطا

انواع معیارها

سیستم‌های معیار معمولاً از چندین نوع اصلی پشتیبانی می‌کنند:

• شمارنده‌ها (Counters): مقادیر یکنواخت افزایشی که فقط بالا می‌روند (یا به صفر بازنشانی می‌شوند). برای شمارش درخواست‌ها، خطاها یا کارهای تکمیل شده مفید هستند.
• گیج‌ها (Gauges): یک مقدار عددی واحد را نشان می‌دهند که می‌تواند بالا یا پایین برود. برای اندازه‌گیری وضعیت‌های فعلی مانند بار CPU، مصرف حافظه یا اندازه صف مفید هستند.
• هیستوگرام‌ها (Histograms): مشاهدات نمونه (به عنوان مثال، مدت زمان درخواست، اندازه‌های پاسخ) را نمونه‌برداری کرده و آن‌ها را در سطل‌های قابل تنظیم گروه‌بندی می‌کنند و آمارهایی مانند تعداد، مجموع و چندک‌ها (به عنوان مثال، تاخیر در صدک 90) را ارائه می‌دهند.
• خلاصه‌ها (Summaries): مشابه هیستوگرام‌ها هستند اما چندک‌های قابل تنظیم را در یک پنجره زمانی متحرک در سمت کلاینت محاسبه می‌کنند.

چگونه برنامه‌های پایتون معیارها را جمع‌آوری می‌کنند

برنامه‌های پایتون معمولاً معیارها را با استفاده از کتابخانه‌های کلاینت که با سیستم‌های نظارتی خاص ادغام می‌شوند، جمع‌آوری و نمایش می‌دهند.

کتابخانه کلاینت پرومتئوس

پرومتئوس یک سیستم نظارتی متن‌باز فوق‌العاده محبوب است. کتابخانه کلاینت پایتون آن (`prometheus_client`) به برنامه‌ها اجازه می‌دهد معیارها را در قالبی نمایش دهند که یک سرور پرومتئوس بتواند آن‌ها را در فواصل زمانی منظم «اسکرپ» (pull) کند (کِشیدن).

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

# Create metric instances
REQUESTS_TOTAL = Counter('http_requests_total', 'Total HTTP Requests', ['method', 'endpoint'])
IN_PROGRESS_REQUESTS = Gauge('http_requests_in_progress', 'Number of in-progress HTTP requests')
REQUEST_LATENCY = Histogram('http_request_duration_seconds', 'HTTP Request Latency', ['endpoint'])

def application():
    IN_PROGRESS_REQUESTS.inc()
    method = random.choice(['GET', 'POST'])
    endpoint = random.choice(['/', '/api/data', '/api/status'])
    REQUESTS_TOTAL.labels(method, endpoint).inc()

    start_time = time.time()
    time.sleep(random.uniform(0.1, 2.0)) # Simulate work
    REQUEST_LATENCY.labels(endpoint).observe(time.time() - start_time)

    IN_PROGRESS_REQUESTS.dec()

if __name__ == '__main__':
    start_http_server(8000) # Expose metrics on port 8000
    print("Prometheus metrics exposed on port 8000")
    while True:
        application()
        time.sleep(0.5)

            

              
                Copy
              
            
          

این برنامه، هنگام اجرا، یک نقطه پایانی HTTP (به عنوان مثال، `http://localhost:8000/metrics`) را نمایش می‌دهد که پرومتئوس می‌تواند آن را برای جمع‌آوری معیارهای تعریف‌شده اسکرپ کند.

کتابخانه‌های کلاینت StatsD

StatsD یک پروتکل شبکه برای ارسال داده‌های معیار از طریق UDP است. بسیاری از کتابخانه‌های کلاینت برای پایتون وجود دارند (مانند `statsd`، `python-statsd`). این کتابخانه‌ها معیارها را به یک دیمون StatsD ارسال می‌کنند که سپس آن‌ها را تجمیع کرده و به یک پایگاه داده سری زمانی (مانند Graphite یا Datadog) ارسال می‌کند.

            
import statsd
import random
import time

c = statsd.StatsClient('localhost', 8125) # Connect to StatsD daemon

def process_transaction():
    c.incr('transactions.processed') # Increment a counter
    latency = random.uniform(50, 500) # Simulate latency in ms
    c.timing('transaction.latency', latency) # Record a timing
    if random.random() < 0.1:
        c.incr('transactions.failed') # Increment error counter

    current_queue_size = random.randint(0, 100) # Simulate queue size
    c.gauge('queue.size', current_queue_size) # Set a gauge

if __name__ == '__main__':
    print("Sending metrics to StatsD on localhost:8125 (ensure a daemon is running)")
    while True:
        process_transaction()
        time.sleep(0.1)

            

              
                Copy
              
            
          

پایگاه‌های داده سری زمانی و تجسم

معیارها معمولاً در پایگاه‌های داده سری زمانی (TSDBs) تخصصی ذخیره می‌شوند که برای ذخیره‌سازی و پرس‌وجو نقاط داده با برچسب‌های زمانی بهینه‌سازی شده‌اند. نمونه‌ها عبارتند از:

• پرومتئوس (Prometheus): همچنین به عنوان یک TSDB عمل می‌کند.
• اینفلوکس‌دی‌بی (InfluxDB): یک TSDB منبع باز محبوب.
• گرافیت (Graphite): یک TSDB قدیمی‌تر اما هنوز هم به طور گسترده استفاده می‌شود.
• راه حل‌های ابری بومی: AWS Timestream، Google Cloud Monitoring (که قبلاً Stackdriver نام داشت)، Azure Monitor.
• پلتفرم‌های SaaS: Datadog، New Relic، Dynatrace، جمع‌آوری، ذخیره‌سازی و تجسم معیارهای یکپارچه را ارائه می‌دهند.

گرافانا (Grafana) یک پلتفرم منبع باز فراگیر برای تجسم داده‌های سری زمانی از منابع مختلف (پرومتئوس، اینفلوکس‌دی‌بی و غیره) از طریق داشبوردها است. این پلتفرم امکان ایجاد تجسم‌های غنی و تعاملی و تنظیم هشدارها بر اساس آستانه‌های معیار را فراهم می‌کند.

چه زمانی از معیارها استفاده کنیم

معیارها برای درک سلامت کلی و روندهای عملکرد برنامه شما بسیار ارزشمند هستند. زمانی از معیارها استفاده کنید که نیاز دارید:

• سلامت کلی سیستم را نظارت کنید: CPU، حافظه، ورودی/خروجی شبکه، استفاده از دیسک را در سراسر زیرساخت خود ردیابی کنید.
• عملکرد برنامه را اندازه‌گیری کنید: نرخ درخواست‌ها، تاخیرها، نرخ خطاها، توان عملیاتی را نظارت کنید.
• مشکلات عملکردی را شناسایی کنید: نقاطی از برنامه یا زیرساخت خود را که تحت فشار هستند، شناسایی کنید.
• هشدارها را تنظیم کنید: به طور خودکار به تیم‌ها زمانی که آستانه‌های حیاتی از بین می‌روند (به عنوان مثال، نرخ خطا از 5٪ بیشتر شود، تاخیر افزایش یابد) اطلاع دهید.
• KPI‌های کسب و کار را ردیابی کنید: ثبت نام کاربران، حجم تراکنش‌ها، نرخ تبدیل را نظارت کنید.
• داشبورد ایجاد کنید: یک نمای کلی سریع و سطح بالا از وضعیت عملیاتی سیستم خود ارائه دهید.

معیارها «چه چیزی» اتفاق می‌افتد را ارائه می‌دهند و یک دید کلی از رفتار سیستم شما ارائه می‌دهند.

ثبت وقایع در مقابل معیارها: یک مقایسه رودررو

در حالی که هر دو برای قابلیت مشاهده ضروری هستند، ثبت وقایع و جمع‌آوری معیارها به جنبه‌های مختلف درک برنامه‌های پایتون شما می‌پردازند. در اینجا یک مقایسه مستقیم ارائه شده است:

ریزگردی و جزئیات

• ثبت وقایع: ریزگردی بالا، جزئیات زیاد. هر ورودی لاگ یک رویداد خاص و توصیفی است. عالی برای بررسی‌های قضایی و درک تعاملات یا شکست‌های فردی. اطلاعات متنی را فراهم می‌کند.
• معیارها: ریزگردی کم، خلاصه سطح بالا. مقادیر عددی تجمیع‌شده در طول زمان. عالی برای روند یابی و شناسایی ناهنجاری‌ها. اندازه‌گیری‌های کمی را فراهم می‌کند.

کارایی (Cardinality)

کارایی (Cardinality) به تعداد مقادیر منحصر به فردی که یک ویژگی داده می‌تواند داشته باشد، اشاره دارد.

• ثبت وقایع: می‌تواند کارایی بسیار بالا را مدیریت کند. پیام‌های لاگ اغلب حاوی شناسه‌های منحصر به فرد، برچسب‌های زمانی و رشته‌های متنی متنوع هستند که هر ورودی لاگ را متمایز می‌کند. ذخیره داده‌های با کارایی بالا یک عملکرد اصلی سیستم‌های لاگ است.
• معیارها: در حالت ایده‌آل کارایی کم تا متوسط. برچسب‌ها (tags) روی معیارها، در حالی که برای تجزیه مفید هستند، در صورت زیاد شدن ترکیب‌های منحصر به فرد آن‌ها می‌توانند هزینه‌های ذخیره‌سازی و پردازش را به شدت افزایش دهند. مقادیر برچسب منحصر به فرد بیش از حد می‌تواند منجر به «انفجار کارایی» در پایگاه‌های داده سری زمانی شود.

ذخیره‌سازی و هزینه

• ثبت وقایع: به دلیل حجم و پرگویی داده‌های متنی، نیاز به فضای ذخیره‌سازی قابل توجهی دارد. هزینه می‌تواند با دوره‌های نگهداری و ترافیک برنامه به سرعت افزایش یابد. پردازش لاگ (تجزیه، فهرست‌بندی) نیز می‌تواند منابع زیادی را مصرف کند.
• معیارها: به طور کلی از نظر ذخیره‌سازی کارآمدتر هستند. نقاط داده عددی فشرده هستند. تجمیع تعداد کل نقاط داده را کاهش می‌دهد و داده‌های قدیمی‌تر اغلب می‌توانند برای صرفه‌جویی در فضا بدون از دست دادن روندهای کلی، نمونه‌برداری مجدد (کاهش وضوح) شوند.

پرس‌وجو و تحلیل

• ثبت وقایع: بهترین گزینه برای جستجوی رویدادهای خاص، فیلتر کردن بر اساس کلمات کلیدی و ردیابی درخواست‌ها. نیاز به قابلیت‌های جستجو و فهرست‌بندی قدرتمند (مانند پرس‌وجوهای Elasticsearch) دارد. می‌تواند برای تحلیل آماری تجمیع‌شده در مجموعه‌های داده بزرگ کند باشد.
• معیارها: برای تجمیع سریع، عملیات ریاضی و روند یابی در طول زمان بهینه‌سازی شده‌اند. زبان‌های پرس‌وجو (مانند PromQL برای Prometheus، Flux برای InfluxDB) برای تحلیل سری زمانی و ایجاد داشبورد طراحی شده‌اند.

زمان واقعی در مقابل پس از حادثه

• ثبت وقایع: عمدتاً برای تجزیه و تحلیل پس از حادثه و اشکال‌زدایی استفاده می‌شود. هنگامی که یک هشدار فعال می‌شود (اغلب از یک معیار)، شما برای یافتن ریشه مشکل به لاگ‌ها مراجعه می‌کنید.
• معیارها: عالی برای نظارت و هشدار در زمان واقعی. داشبوردها بینش فوری در مورد وضعیت فعلی سیستم ارائه می‌دهند و هشدارها به طور فعال تیم‌ها را از مشکلات آگاه می‌کنند.

خلاصه موارد استفاده

هم‌افزایی: استفاده از ثبت وقایع و معیارها برای قابلیت مشاهده جامع

مؤثرترین استراتژی‌های نظارت، بین ثبت وقایع و معیارها یکی را انتخاب نمی‌کنند؛ بلکه هر دو را می‌پذیرند. ثبت وقایع و معیارها مکمل یکدیگر هستند و ترکیبی قدرتمند برای دستیابی به قابلیت مشاهده کامل را تشکیل می‌دهند.

چه زمانی از کدام استفاده کنیم (و چگونه با هم تلاقی دارند)

• معیارها برای شناسایی و هشدار: هنگامی که نرخ خطای یک برنامه (یک معیار) ناگهان افزایش می‌یابد، یا تاخیر آن (معیار دیگر) از آستانه‌ای فراتر می‌رود، سیستم نظارت شما باید هشداری را فعال کند.
• لاگ‌ها برای تشخیص و تجزیه و تحلیل ریشه مشکل: پس از دریافت هشدار، شما به لاگ‌های آن سرویس خاص یا دوره زمانی مراجعه می‌کنید تا دنباله دقیق رویدادهایی که منجر به مشکل شده‌اند را درک کنید. معیارها به شما می‌گویند که چیزی اشتباه است؛ لاگ‌ها به شما می‌گویند چرا.
• همبستگی: اطمینان حاصل کنید که لاگ‌ها و معیارهای شما شناسه‌های مشترکی (مانند شناسه‌های درخواست، شناسه‌های ردیابی، نام‌های سرویس) را به اشتراک می‌گذارند. این به شما امکان می‌دهد به راحتی از یک ناهنجاری معیار به ورودی‌های لاگ مربوطه بپرید.

استراتژی‌های عملی برای ادغام

1. نامگذاری و برچسب‌گذاری سازگار

از قراردادهای نامگذاری سازگار برای برچسب‌های معیار و فیلدهای لاگ استفاده کنید. به عنوان مثال، اگر درخواست‌های HTTP شما دارای برچسب service_name در معیارها هستند، اطمینان حاصل کنید که لاگ‌های شما نیز شامل یک فیلد service_name هستند. این سازگاری برای همبستگی داده‌ها در سراسر سیستم‌ها، به ویژه در معماری‌های میکروسرویس، حیاتی است.

2. ردیابی و شناسه‌های درخواست

ردیابی توزیع‌شده (به عنوان مثال، با استفاده از OpenTelemetry با کتابخانه‌های پایتون مانند `opentelemetry-python`) را پیاده‌سازی کنید. ردیابی به طور خودکار شناسه‌های منحصر به فردی را در درخواست‌ها هنگام عبور از سرویس‌های شما تزریق می‌کند. این شناسه‌های ردیابی باید در هر دو لاگ و معیارها در جایی که مرتبط هستند، گنجانده شوند. این به شما امکان می‌دهد تا یک درخواست کاربر را از آغاز آن از طریق چندین سرویس ردیابی کنید و عملکرد آن (معیارها) را با رویدادهای فردی (لاگ‌ها) در هر مرحله همبسته کنید.

3. ثبت وقایع و معیارهای متنی

هم لاگ‌ها و هم معیارهای خود را با اطلاعات متنی غنی کنید. به عنوان مثال، هنگام ثبت یک خطا، شناسه کاربر متاثر، شناسه تراکنش یا جزء مربوطه را درج کنید. به همین ترتیب، معیارها باید دارای برچسب‌هایی باشند که به شما امکان می‌دهند داده‌ها را برش دهید و قطعه‌بندی کنید (به عنوان مثال، `http_requests_total{method="POST", status_code="500", region="eu-west-1"}`).

4. هشدار هوشمند

هشدارها را عمدتاً بر اساس معیارها پیکربندی کنید. معیارها برای تعریف آستانه‌های واضح و تشخیص انحرافات از خطوط مبنا بسیار مناسب‌تر هستند. هنگامی که یک هشدار فعال می‌شود، پیوندهایی به داشبوردهای مربوطه (که معیارهای مشکل‌ساز را نشان می‌دهند) و پرس‌وجوهای جستجوی لاگ (از پیش فیلتر شده برای سرویس متاثر و محدوده زمانی) را در اعلان هشدار قرار دهید. این به تیم‌های آماده‌باش شما قدرت می‌دهد تا به سرعت تحقیق کنند.

سناریوی مثال: شکست پرداخت در تجارت الکترونیک

یک پلتفرم تجارت الکترونیک را تصور کنید که با میکروسرویس‌های پایتون در سراسر جهان کار می‌کند:

1. هشدار معیار: یک هشدار پرومتئوس فعال می‌شود زیرا معیار `checkout_service_5xx_errors_total` ناگهان از 0 به 5% در منطقه `us-east-1` افزایش می‌یابد.
   • بینش اولیه: مشکلی در سرویس پرداخت در US-East وجود دارد.
2. بررسی لاگ: اعلان هشدار شامل یک پیوند مستقیم به سیستم مدیریت لاگ متمرکز (به عنوان مثال، Kibana) است که از پیش برای `service: checkout_service`، `level: ERROR` و محدوده زمانی افزایش در `us-east-1` فیلتر شده است. توسعه‌دهندگان بلافاصله ورودی‌های لاگ مانند: را مشاهده می‌کنند:
   • `ERROR - Database connection failed for user_id: XZY789, transaction_id: ABC123`
   • `ERROR - Payment gateway response timeout for transaction_id: PQR456`
   • تشخیص دقیق: لاگ‌ها مشکلات خاص اتصال به پایگاه داده و مهلت‌های زمانی پاسخ درگاه پرداخت را نشان می‌دهند که اغلب شامل ردیابی کامل پشته و داده‌های متنی مانند کاربر و شناسه‌های تراکنش متاثر است.
3. همبستگی و راه‌حل: با استفاده از `transaction_id` یا `user_id` یافت شده در لاگ‌ها، مهندسان می‌توانند لاگ‌های سایر سرویس‌ها یا حتی معیارهای مرتبط (به عنوان مثال، `database_connection_pool_saturation_gauge`) را برای شناسایی ریشه دقیق مشکل، مانند اضافه بار موقت پایگاه داده یا قطعی ارائه‌دهنده پرداخت خارجی، بیشتر پرس‌وجو کنند.

این گردش کار تلاقی حیاتی را نشان می‌دهد: معیارها سیگنال اولیه را فراهم می‌کنند و تأثیر را کمی می‌کنند، در حالی که لاگ‌ها روایت مورد نیاز برای اشکال‌زدایی و راه‌حل دقیق را ارائه می‌دهند.

بهترین شیوه‌ها برای نظارت بر پایتون

برای ایجاد یک استراتژی نظارت قوی برای برنامه‌های پایتون خود، این بهترین شیوه‌های جهانی را در نظر بگیرید:

1. استانداردسازی و مستندسازی

استانداردهای روشنی برای فرمت‌های ثبت وقایع (مانند JSON ساختاریافته)، سطوح ثبت وقایع، نام معیارها و برچسب‌ها اتخاذ کنید. این استانداردها را مستند کنید و اطمینان حاصل کنید که همه تیم‌های توسعه به آن‌ها پایبند هستند. این سازگاری برای حفظ قابلیت مشاهده در سراسر تیم‌های متنوع و سیستم‌های پیچیده و توزیع‌شده حیاتی است.

2. ثبت اطلاعات معنی‌دار

از ثبت اطلاعات بیش از حد یا خیلی کم خودداری کنید. رویدادهایی را ثبت کنید که زمینه حیاتی برای اشکال‌زدایی فراهم می‌کنند، مانند آرگومان‌های تابع، شناسه‌های منحصر به فرد و جزئیات خطا (از جمله ردیابی پشته). مراقب داده‌های حساس باشید – هرگز اطلاعات شناسایی شخصی (PII) یا اسرار را بدون حذف یا رمزگذاری مناسب، به ویژه در یک زمینه جهانی که مقررات حفظ حریم خصوصی داده‌ها (مانند GDPR، CCPA، LGPD، POPIA) متنوع و سخت‌گیرانه هستند، ثبت نکنید.

3. ابزارسازی منطق کلیدی کسب و کار

فقط زیرساخت را نظارت نکنید. کد پایتون خود را برای جمع‌آوری معیارها و لاگ‌ها در مورد فرآیندهای حیاتی کسب و کار ابزارسازی کنید: ثبت نام کاربران، ثبت سفارشات، وظایف پردازش داده. این بینش‌ها به طور مستقیم عملکرد فنی را به نتایج کسب و کار گره می‌زنند.

4. استفاده از سطوح مناسب ثبت وقایع

به شدت به تعاریف سطح ثبت وقایع پایبند باشید. `DEBUG` برای بینش‌های توسعه پرگو، `INFO` برای عملیات معمول، `WARNING` برای مشکلات احتمالی، `ERROR` برای شکست‌های عملکردی و `CRITICAL` برای مشکلات تهدیدکننده سیستم. سطوح ثبت وقایع را به صورت پویا در تولید هنگام بررسی یک مشکل تنظیم کنید تا به طور موقت پرگویی را بدون استقرار مجدد افزایش دهید.

5. ملاحظات کارایی بالا برای معیارها

در مورد برچسب‌های معیار با احتیاط عمل کنید. در حالی که برچسب‌ها برای فیلتر کردن و گروه‌بندی قدرتمند هستند، مقادیر برچسب منحصر به فرد بیش از حد می‌تواند پایگاه داده سری زمانی شما را تحت فشار قرار دهد. از استفاده مستقیم از رشته‌های بسیار پویا یا تولید شده توسط کاربر (مانند `user_id` یا `session_id`) به عنوان برچسب‌های معیار خودداری کنید. در عوض، *تعداد* کاربران/نشست‌های منحصر به فرد را بشمارید یا از دسته‌بندی‌های از پیش تعریف شده استفاده کنید.

6. ادغام با سیستم‌های هشدار

سیستم معیارهای خود (مانند Grafana، Prometheus Alertmanager، Datadog) را به کانال‌های اطلاع‌رسانی تیم خود (مانند Slack، PagerDuty، ایمیل، Microsoft Teams) متصل کنید. اطمینان حاصل کنید که هشدارها قابل اجرا هستند، زمینه کافی را فراهم می‌کنند و تیم‌های آماده‌باش صحیح را در مناطق زمانی مختلف هدف قرار می‌دهند.

7. ایمن‌سازی داده‌های نظارتی شما

اطمینان حاصل کنید که دسترسی به داشبوردهای نظارتی، تجمیع‌کننده‌های لاگ و انبارهای معیار شما به درستی ایمن شده است. داده‌های نظارتی می‌توانند حاوی اطلاعات حساسی در مورد عملکرد داخلی برنامه و رفتار کاربر باشند. کنترل دسترسی مبتنی بر نقش را پیاده‌سازی کرده و داده‌ها را در حین انتقال و در حالت سکون رمزگذاری کنید.

8. تاثیر عملکرد را در نظر بگیرید

ثبت وقایع یا جمع‌آوری معیارهای بیش از حد می‌تواند سربار ایجاد کند. برنامه خود را پروفایل کنید تا اطمینان حاصل شود که ابزارسازی نظارتی به طور قابل توجهی بر عملکرد تأثیر نمی‌گذارد. ثبت وقایع ناهمزمان و کتابخانه‌های کلاینت معیار کارآمد به حداقل رساندن این تاثیر کمک می‌کنند.

9. پذیرش پلتفرم‌های قابلیت مشاهده

برای سیستم‌های توزیع‌شده پیچیده، استفاده از پلتفرم‌های قابلیت مشاهده یکپارچه (مانند Datadog، New Relic، Dynatrace، Honeycomb، Splunk Observability Cloud) را در نظر بگیرید. این پلتفرم‌ها نماهای یکپارچه‌ای از لاگ‌ها، معیارها و ردیابی‌ها را ارائه می‌دهند که همبستگی و تجزیه و تحلیل را در محیط‌های ناهمگون و استقرار جهانی ساده می‌کند.

نتیجه‌گیری: رویکردی یکپارچه به قابلیت مشاهده پایتون

در چشم‌انداز پویای نرم‌افزارهای مدرن، نظارت موثر بر برنامه‌های پایتون شما دیگر اختیاری نیست؛ بلکه یک الزام اساسی برای برتری عملیاتی و تداوم کسب و کار است. ثبت وقایع روایت دقیق و شواهد پزشکی قانونی لازم برای اشکال‌زدایی و درک رویدادهای خاص را فراهم می‌کند، در حالی که معیارها بینش‌های قابل اندازه‌گیری و تجمیع‌شده را ارائه می‌دهند که برای بررسی‌های سلامت در زمان واقعی، روند عملکرد و هشدار فعالانه حیاتی هستند.

با درک نقاط قوت منحصر به فرد هر دو ثبت وقایع و جمع‌آوری معیارها، و با ادغام استراتژیک آن‌ها، توسعه‌دهندگان پایتون و تیم‌های عملیاتی در سراسر جهان می‌توانند یک چارچوب قابلیت مشاهده قوی بسازند. این چارچوب به آن‌ها قدرت می‌دهد تا مشکلات را به سرعت شناسایی کنند، مسائل را به طور کارآمد تشخیص دهند و در نهایت برنامه‌های قابل اعتمادتر و کارآمدتری را به کاربران در سراسر جهان ارائه دهند.

هم «داستان» گفته شده توسط لاگ‌های خود و هم «اعداد» ارائه شده توسط معیارهای خود را در آغوش بگیرید. آن‌ها با هم، تصویری کامل از رفتار برنامه شما را ترسیم می‌کنند، حدس و گمان را به اقدام آگاهانه و اطفاء حریق واکنشی را به مدیریت پیشگیرانه تبدیل می‌کنند.