பைத்தான் அளவீடுகள் சேகரிப்பு: உலகளாவிய வெற்றிக்காக பயன்பாட்டு தொலைஅளவீட்டியலை வலுப்படுத்துதல்

இன்றைய ஒன்றோடொன்று இணைக்கப்பட்ட டிஜிட்டல் உலகில், பயன்பாடுகள் இனி உள்ளூர் தரவு மையங்களுக்குள் மட்டும் முடக்கப்படவில்லை. அவை பன்முகத்தன்மை கொண்ட, உலகளாவிய பயனர் தளத்திற்கு சேவை செய்கின்றன, பரவலாக்கப்பட்ட கிளவுட் சூழல்களில் இயங்குகின்றன, மற்றும் புவியியல் எல்லைகள் அல்லது உச்ச தேவை நேரங்களைப் பொருட்படுத்தாமல் குறைபாடின்றி செயல்பட வேண்டும். இந்த அதிநவீன அமைப்புகளை உருவாக்கும் பைத்தான் டெவலப்பர்கள் மற்றும் நிறுவனங்களுக்கு, ஒரு பயன்பாட்டைப் பயன்படுத்துவது மட்டும் போதாது; அதன் இயக்க நேர நடத்தை, செயல்திறன் மற்றும் பயனர் தொடர்புகளைப் புரிந்துகொள்வது மிக முக்கியம். இங்குதான் வலுவான அளவீடுகள் சேகரிப்பால் இயக்கப்படும் பயன்பாட்டு தொலைஅளவீட்டியல் ஒரு இன்றியமையாத சொத்தாக மாறுகிறது.

இந்த விரிவான வழிகாட்டி, பைத்தான் அளவீடுகள் சேகரிப்பு உலகிற்குள் ஆழமாகச் செல்கிறது, உங்கள் பயன்பாடுகளில் திறமையான தொலைஅளவீட்டியலைச் செயல்படுத்த நடைமுறை நுண்ணறிவுகளையும் உத்திகளையும் வழங்குகிறது. நீங்கள் ஒரு சிறிய மைக்ரோசர்வீஸை நிர்வகித்தாலும் அல்லது டோக்கியோவிலிருந்து டொராண்டோ வரையிலான பயனர்களுக்கு சேவை செய்யும் ஒரு பெரிய அளவிலான நிறுவன அமைப்பை நிர்வகித்தாலும், அளவீடுகள் சேகரிப்பில் தேர்ச்சி பெறுவது ஸ்திரத்தன்மையை உறுதி செய்வதற்கும், செயல்திறனை மேம்படுத்துவதற்கும், உலகளவில் தகவலறிந்த வணிக முடிவுகளை எடுப்பதற்கும் முக்கியமாகும்.

தொலைஅளவீட்டியல் ஏன் முக்கியம்: பயன்பாட்டு ஆரோக்கியம் மற்றும் வணிக நுண்ணறிவுக்கான ஒரு உலகளாவிய கட்டாயம்

தொலைஅளவீட்டியல் என்பது வெறும் எண்களைச் சேகரிப்பது மட்டுமல்ல; இது உங்கள் பயன்பாட்டின் செயல்பாட்டு ஆரோக்கியம் மற்றும் அதன் பயனர்கள் மற்றும் வணிக நோக்கங்கள் மீதான அதன் தாக்கம் பற்றிய ஆழமான, செயல்படக்கூடிய புரிதலைப் பெறுவதாகும், அவர்கள் உலகில் எங்கிருந்தாலும் சரி. உலகளாவிய பார்வையாளர்களுக்கு, விரிவான தொலைஅளவீட்டியலின் முக்கியத்துவம் அதிகரிக்கிறது:

• முன்கூட்டிய செயல்திறன் மேம்படுத்தல்: வெவ்வேறு நேர மண்டலங்களில் உள்ள பயனர்களைப் பாதிக்கும் முன், செயல்திறன் தடைகள் மற்றும் சீரழிவுகளை அடையாளம் காணுங்கள். தாமதத்தின் அதிகரிப்பு ஒரு பிராந்தியத்தில் ஏற்றுக்கொள்ளத்தக்கதாக இருக்கலாம், ஆனால் உலகெங்கிலும் பாதி வழியில் நிகழ்நேர தொடர்புகளைச் சார்ந்திருக்கும் பயனர்களுக்கு இது பேரழிவை ஏற்படுத்தக்கூடும்.
• திறமையான பிழைத்திருத்தம் மற்றும் மூல காரண பகுப்பாய்வு: ஒரு பிழை ஏற்படும்போது, குறிப்பாக பல பிராந்தியங்களில் பரவியிருக்கும் ஒரு பரவலாக்கப்பட்ட அமைப்பில், தொலைஅளவீட்டியல் சிக்கலை விரைவாகக் கண்டறிய தடயங்களை வழங்குகிறது. உலகளாவிய வரிசைப்படுத்தல் முழுவதும் சரியான சேவை, ஹோஸ்ட் மற்றும் பயனர் சூழலை அறிவது தீர்மானத்திற்கான சராசரி நேரத்தை (MTTR) வியத்தகு முறையில் குறைக்கிறது.
• கொள்ளளவு திட்டமிடல் மற்றும் அளவிடுதல்: வெவ்வேறு கண்டங்களில் உச்ச நேரங்களில் வள நுகர்வு முறைகளைப் புரிந்து கொள்ளுங்கள். இந்தத் தரவு உங்கள் உள்கட்டமைப்பை திறமையாக அளவிடுவதற்கு முக்கியமானது, வளங்கள் தேவைப்படும்போது மற்றும் எங்கு அதிகமாகத் தேவைப்படுகிறதோ அங்கே கிடைப்பதை உறுதிசெய்கிறது, அதிகப்படியான ஒதுக்கீடு அல்லது குறைவான ஒதுக்கீட்டைத் தவிர்க்கிறது.
• மேம்பட்ட பயனர் அனுபவம் (UX): உலகெங்கிலும் உள்ள குறிப்பிட்ட அம்சங்கள் அல்லது பயனர் பிரிவுகளுக்கான மறுமொழி நேரங்கள் மற்றும் பிழை விகிதங்களைக் கண்காணிக்கவும். இது அனுபவங்களைத் தனிப்பயனாக்கவும் பிராந்திய செயல்திறன் ஏற்றத்தாழ்வுகளை நிவர்த்தி செய்யவும் உங்களை அனுமதிக்கிறது. ஒரு நாட்டில் மெதுவாக ஏற்றப்படும் பக்கம் அதிக பவுன்ஸ் விகிதங்களுக்கும் இழந்த வருவாய்க்கும் வழிவகுக்கும்.
• தகவலறிந்த வணிக நுண்ணறிவு: தொழில்நுட்ப அளவீடுகளுக்கு அப்பால், தொலைஅளவீட்டியல் புவியியல் ரீதியாக மாற்று விகிதங்கள், பரிவர்த்தனை அளவுகள் மற்றும் அம்ச ஏற்பு போன்ற வணிக-முக்கியமான KPI-களைக் கண்காணிக்க முடியும். இது உலகளாவிய சந்தை உத்தியைப் பாதிக்கும் தரவு சார்ந்த முடிவுகளை எடுக்க தயாரிப்புக் குழுக்கள் மற்றும் நிர்வாகிகளுக்கு அதிகாரம் அளிக்கிறது.
• இணக்கம் மற்றும் பாதுகாப்பு தணிக்கை: ஒழுங்குபடுத்தப்பட்ட தொழில்களில், அணுகல் முறைகள், தரவு ஓட்டங்கள் மற்றும் கணினி மாற்றங்கள் தொடர்பான அளவீடுகளை சேகரிப்பது GDPR (ஐரோப்பா), CCPA (கலிபோர்னியா, அமெரிக்கா) அல்லது உள்ளூர் தரவு வசிப்புச் சட்டங்கள் போன்ற உலகளாவிய விதிமுறைகளுடன் இணக்கத்தை நிரூபிக்க இன்றியமையாததாக இருக்கும்.

சேகரிக்க வேண்டிய அளவீடுகளின் வகைகள்: உங்கள் பைத்தான் பயன்பாடுகளில் எதை அளவிடுவது

திறமையான தொலைஅளவீட்டியல் சரியான தரவை சேகரிப்பதில் இருந்து தொடங்குகிறது. அளவீடுகளை பொதுவாக சில முக்கிய வகைகளாகப் பிரிக்கலாம், இது உங்கள் பயன்பாட்டின் முழுமையான பார்வையை வழங்குகிறது:

1. செயல்திறன் அளவீடுகள்

• சிபியு பயன்பாடு: உங்கள் பயன்பாடு எவ்வளவு செயலாக்க சக்தியைப் பயன்படுத்துகிறது. அதிக சிபியு பயன்பாடு திறனற்ற குறியீடு அல்லது போதுமான வளங்கள் இல்லாததைக் குறிக்கலாம்.
• நினைவகப் பயன்பாடு: ரேம் நுகர்வைக் கண்காணித்து நினைவகக் கசிவுகளைக் கண்டறியவும் அல்லது நினைவகத் தடத்தைப் புரிந்துகொள்ளவும், இது வளக் கட்டுப்பாடான சூழல்களில் இயங்கும் அல்லது பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளுடன் கையாளும் சேவைகளுக்கு முக்கியமானது.
• நெட்வொர்க் உள்ளீடு/வெளியீடு (I/O): அனுப்பப்பட்ட மற்றும் பெறப்பட்ட தரவு, சேவைகளுக்கு இடையேயான அல்லது வெளிப்புற ஏபிஐ-களுடனான தகவல் தொடர்புத் தடைகளைப் புரிந்துகொள்ள இன்றியமையாதது.
• வட்டு உள்ளீடு/வெளியீடு (I/O): வட்டில் இருந்து படிக்கும் மற்றும் எழுதும் விகிதங்கள், நிலையான சேமிப்பகத்துடன் பெரிதும் தொடர்பு கொள்ளும் பயன்பாடுகளுக்கு முக்கியமானது.
• தாமதம் (Latency): ஒரு செயல்பாடு முடிவடைய எடுக்கும் நேரம். இது நெட்வொர்க் தாமதம், தரவுத்தள வினவல் தாமதம் அல்லது ஒட்டுமொத்த கோரிக்கை தாமதமாக இருக்கலாம்.
• செயல்பாடு வீதம் (Throughput): ஒரு யூனிட் நேரத்திற்கு முடிக்கப்பட்ட செயல்பாடுகளின் எண்ணிக்கை (எ.கா., வினாடிக்கு கோரிக்கைகள், நிமிடத்திற்கு செயலாக்கப்பட்ட செய்திகள்).

2. பயன்பாடு-சார்ந்த அளவீடுகள்

இவை உங்கள் குறிப்பிட்ட பைத்தான் பயன்பாட்டு தர்க்கத்தின் நடத்தை மற்றும் செயல்திறனை நேரடியாகப் பிரதிபலிக்கும் தனிப்பயன் அளவீடுகள்:

• கோரிக்கை விகிதங்கள்: ஒரு ஏபிஐ எண்ட்பாயிண்ட்டால் வினாடி/நிமிடத்திற்கு பெறப்பட்ட HTTP கோரிக்கைகளின் எண்ணிக்கை.
• பிழை விகிதங்கள்: பிழைகளில் விளையும் கோரிக்கைகளின் சதவீதம் (எ.கா., HTTP 5xx பதில்கள்).
• மறுமொழி நேரங்கள்: முக்கியமான ஏபிஐ எண்ட்பாயிண்ட்கள், தரவுத்தள வினவல்கள் அல்லது வெளிப்புற சேவை அழைப்புகளுக்கான சராசரி, இடைநிலை, 90வது, 95வது, 99வது சதவிகித மறுமொழி நேரங்கள்.
• வரிசை நீளங்கள்: செய்தி வரிசைகளின் அளவு (எ.கா., Kafka, RabbitMQ) செயலாக்கப் பின்னடைவுகளைக் குறிக்கிறது.
• பணி காலங்கள்: பின்னணி வேலைகள் அல்லது ஒத்திசைவற்ற பணிகள் முடிவடைய எடுக்கும் நேரம்.
• தரவுத்தள இணைப்பு பூல் பயன்பாடு: செயலில் உள்ள மற்றும் செயலற்ற இணைப்புகளின் எண்ணிக்கை.
• கேச் ஹிட்/மிஸ் விகிதங்கள்: உங்கள் கேச்சிங் அடுக்குகளின் செயல்திறன்.

3. வணிக அளவீடுகள்

இந்த அளவீடுகள் உங்கள் பயன்பாட்டின் நிஜ உலகத் தாக்கத்தை வணிக நோக்கங்கள் மீது வழங்குகின்றன:

• பயனர் பதிவுகள்/உள்நுழைவுகள்: புதிய பயனர் பெறுதல் மற்றும் வெவ்வேறு பிராந்தியங்களில் செயலில் உள்ள பயனர் ஈடுபாட்டைக் கண்காணிக்கவும்.
• மாற்று விகிதங்கள்: விரும்பிய செயலை முடிக்கும் பயனர்களின் சதவீதம் (எ.கா., கொள்முதல், படிவம் சமர்ப்பிப்பு).
• பரிவர்த்தனை அளவு/மதிப்பு: செயலாக்கப்பட்ட பரிவர்த்தனைகளின் மொத்த எண்ணிக்கை மற்றும் பண மதிப்பு.
• அம்சப் பயன்பாடு: குறிப்பிட்ட அம்சங்கள் எவ்வளவு அடிக்கடி பயன்படுத்தப்படுகின்றன, இது தயாரிப்புக் குழுக்கள் மேம்பாட்டிற்கு முன்னுரிமை அளிக்க உதவுகிறது.
• சந்தா அளவீடுகள்: புதிய சந்தாக்கள், ரத்துசெய்தல்கள் மற்றும் வாடிக்கையாளர் இழப்பு விகிதங்கள்.

4. கணினி ஆரோக்கிய அளவீடுகள்

இவை பெரும்பாலும் உள்கட்டமைப்பு கண்காணிப்புக் கருவிகளால் சேகரிக்கப்பட்டாலும், பயன்பாடுகள் சில அடிப்படை கணினி ஆரோக்கிய குறிகாட்டிகளை வெளிப்படுத்துவது ஒரு நல்ல நடைமுறை:

• செயல்படும் நேரம் (Uptime): பயன்பாட்டு செயல்முறை எவ்வளவு காலமாக இயங்குகிறது.
• செயலில் உள்ள செயல்முறைகள்/திரெட்களின் எண்ணிக்கை: ஒரே நேரத்தில் நடக்கும் செயல்பாடுகள் பற்றிய நுண்ணறிவு.
• கோப்பு விவரிப்பான் பயன்பாடு: குறிப்பாக அதிக ஒரே நேரத்தில் நடக்கும் நெட்வொர்க் பயன்பாடுகளுக்கு முக்கியமானது.

வலுவான அளவீடுகள் சேகரிப்புக்கான பைத்தான் கருவிகள் மற்றும் நூலகங்கள்

பைத்தான் அளவீடுகள் சேகரிப்பை எளிதாக்க, எளிய உள்ளமைக்கப்பட்ட தொகுதிகள் முதல் அதிநவீன, விற்பனையாளர்-சார்பற்ற கவனிக்கத்தக்க தீர்வுகள் வரை ஒரு வளமான நூலகங்கள் மற்றும் கட்டமைப்புகளின் சூழலை வழங்குகிறது.

1. பைத்தானின் நிலையான நூலகம்

அடிப்படை நேர அளவீடு மற்றும் பதிவுக்கு, பைத்தானின் நிலையான நூலகம் அடிப்படை கட்டுமானத் தொகுதிகளை வழங்குகிறது:

• time தொகுதி: செயல்பாட்டு காலங்களை அளவிட time.perf_counter() அல்லது time.time() பயன்படுத்தவும். எளிமையானதாக இருந்தாலும், இவற்றுக்கு கைமுறை திரட்டல் மற்றும் அறிக்கை தேவை.
• logging தொகுதி: அளவீடு மதிப்புகளைப் பதிவு செய்யப் பயன்படுத்தலாம், பின்னர் அவை ஒரு பதிவு மேலாண்மை அமைப்பால் பாகுபடுத்தப்பட்டு திரட்டப்படலாம். இது அதிக கார்டினாலிட்டி எண் அளவீடுகளுக்கு பெரும்பாலும் குறைவான திறமையானது, ஆனால் சூழல்சார்ந்த தரவுகளுக்கு பயனுள்ளதாக இருக்கும்.

எடுத்துக்காட்டு (அடிப்படை நேர அளவீடு):

            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. புரோமிதியஸ் பைத்தான் கிளையன்ட் நூலகம்

புரோமிதியஸ் திறந்த மூல கண்காணிப்புக்கான ஒரு நடைமுறைத் தரமாக மாறியுள்ளது. அதன் பைத்தான் கிளையன்ட் நூலகம் உங்கள் பைத்தான் பயன்பாடுகளிலிருந்து அளவீடுகளை புரோமிதியஸ் சேகரித்து சேமிக்கக்கூடிய ஒரு வடிவத்தில் வெளிப்படுத்த உங்களை அனுமதிக்கிறது. இது நீண்டகாலமாக இயங்கும் சேவைகள் மற்றும் மைக்ரோசர்வீஸ்களைக் கருவியாக்கம் செய்ய குறிப்பாக நன்கு பொருந்துகிறது.

முக்கிய அளவீடு வகைகள்:

• கவுண்டர் (Counter): இது ஒரு ஒட்டுமொத்த அளவீடு, இது எப்போதும் அதிகரிக்கும். நிகழ்வுகளை எண்ணுவதற்கு இது பயனுள்ளதாக இருக்கும் (எ.கா., மொத்த கோரிக்கைகள், ஏற்பட்ட பிழைகள்).
• கேஜ் (Gauge): இது ஒரு ஒற்றை எண் மதிப்பைக் குறிக்கும் ஒரு அளவீடு, இது தன்னிச்சையாக உயரவும் குறையவும் முடியும். தற்போதைய மதிப்புகளுக்கு இது பயனுள்ளதாக இருக்கும் (எ.கா., தற்போது செயலில் உள்ள கோரிக்கைகளின் எண்ணிக்கை, நினைவகப் பயன்பாடு).
• ஹிஸ்டோகிராம் (Histogram): இது அவதானிப்புகளை (எ.கா., கோரிக்கை காலங்கள்) மாதிரி எடுத்து அவற்றை உள்ளமைக்கக்கூடிய பக்கெட்டுகளில் கணக்கிடுகிறது. இது பரவல் பற்றிய நுண்ணறிவுகளை வழங்குகிறது (எ.கா., "பெரும்பாலான கோரிக்கைகள் 100ms-க்குள் முடிவடைகின்றன").
• சம்மரி (Summary): ஹிஸ்டோகிராமைப் போன்றது, ஆனால் இது கிளையன்ட் பக்கத்தில் ஒரு நகரும் நேர சாளரத்தில் உள்ளமைக்கக்கூடிய அளவுகளைக் கணக்கிடுகிறது. கிளையன்டில் அதிக வளம் தேவைப்படும், சர்வரில் குறைவாக இருக்கும்.

எடுத்துக்காட்டு (புரோமிதியஸ் கிளையன்ட்):

            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
              
            
          

இந்த எடுத்துக்காட்டு உங்கள் குறியீட்டை கவுண்டர்கள், கேஜ்கள் மற்றும் ஹிஸ்டோகிராம்களுடன் எவ்வாறு கருவியாக்கம் செய்வது என்பதைக் காட்டுகிறது. புரோமிதியஸ் பின்னர் இந்த அளவீடுகளை உங்கள் பயன்பாட்டால் வெளிப்படுத்தப்படும் /metrics எண்ட்பாயிண்டிலிருந்து சேகரிக்கும், அவற்றை கிராஃபானா போன்ற கருவிகளில் வினவவும் காட்சிப்படுத்தவும் கிடைக்கும்.

3. ஓப்பன்டெலிமெட்ரி பைத்தான் SDK

ஓப்பன்டெலிமெட்ரி (OTel) என்பது தொலைஅளவீட்டியல் தரவின் (அளவீடுகள், தடயங்கள் மற்றும் பதிவுகள்) உருவாக்கம் மற்றும் சேகரிப்பை தரப்படுத்துவதற்காக வடிவமைக்கப்பட்ட ஒரு விற்பனையாளர்-நடுநிலை, திறந்த மூல கவனிக்கத்தக்க கட்டமைப்பு ஆகும். இது உலகளவில் பயன்படுத்தப்படும் பயன்பாடுகளுக்கு ஒரு சக்திவாய்ந்த தேர்வாகும், ஏனெனில் இது உங்கள் பின்தள கவனிக்கத்தக்க தளத்தைப் பொருட்படுத்தாமல் தரவை கருவியாக்கம் செய்யவும் சேகரிக்கவும் ஒரு நிலையான வழியை வழங்குகிறது.

ஓப்பன்டெலிமெட்ரியின் நன்மைகள்:

• விற்பனையாளர் சார்பற்றது (Vendor Agnostic): ஒருமுறை தரவை சேகரித்து, உங்கள் குறியீட்டை மீண்டும் மாற்றியமைக்காமல் பல்வேறு பின்தள அமைப்புகளுக்கு (புரோமிதியஸ், டேட்டாடாக், ஜேகர், ஹனிகோம்ப் போன்றவை) ஏற்றுமதி செய்யுங்கள். இது வெவ்வேறு பகுதிகளில் வெவ்வேறு கவனிக்கத்தக்க ஸ்டேக்குகளைப் பயன்படுத்தும் அல்லது விற்பனையாளர் பூட்டுதலைத் தவிர்க்க விரும்பும் நிறுவனங்களுக்கு முக்கியமானது.
• ஒருங்கிணைந்த தொலைஅளவீட்டியல்: அளவீடுகள், தடயங்கள் மற்றும் பதிவுகளை ஒரே கட்டமைப்பில் இணைக்கிறது, இது உங்கள் பயன்பாட்டின் நடத்தை பற்றிய முழுமையான பார்வையை வழங்குகிறது. குறிப்பாக, பரவலாக்கப்பட்ட தடமறிதல் உலகளாவிய சேவைகளை உள்ளடக்கிய மைக்ரோசர்வீஸ் கட்டமைப்புகளில் உள்ள சிக்கல்களைத் தீர்க்க விலைமதிப்பற்றது.
• வளமான சூழல்: சேவை எல்லைகளுக்கு இடையில் சூழலை தானாகவே பரப்புகிறது, இது ஒரு ஒற்றைக் கோரிக்கையை பல மைக்ரோசர்வீஸ்கள் வழியாகத் தடமறிய உதவுகிறது, அவை வெவ்வேறு பிராந்தியங்களில் பயன்படுத்தப்பட்டிருந்தாலும் கூட.
• சமூக-உந்துதல்: ஒரு வலுவான சமூகம் மற்றும் கிளவுட் நேட்டிவ் கம்ப்யூட்டிங் ஃபவுண்டேஷன் (CNCF) திட்டத்தால் ஆதரிக்கப்படுகிறது, இது தொடர்ச்சியான மேம்பாடு மற்றும் பரந்த ஆதரவை உறுதி செய்கிறது.

கருத்தியல் எடுத்துக்காட்டு (ஓப்பன்டெலிமெட்ரி அளவீடுகள்):

            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
              
            
          

இந்த எடுத்துக்காட்டு ஓப்பன்டெலிமெட்ரி உங்கள் அளவீடுகளுடன் region, endpoint, அல்லது method போன்ற வளமான பண்புக்கூறுகளை (லேபிள்கள்/குறிச்சொற்கள்) இணைக்க எவ்வாறு அனுமதிக்கிறது என்பதை எடுத்துக்காட்டுகிறது, இது உலகளவில் உங்கள் தரவைப் பிரித்து ஆராய்வதற்கு நம்பமுடியாத அளவிற்கு சக்தி வாய்ந்தது.

4. பிற நூலகங்கள் மற்றும் ஒருங்கிணைப்புகள்

• StatsD: அளவீடுகளை (கவுண்டர்கள், கேஜ்கள், டைமர்கள்) UDP வழியாக அனுப்புவதற்கான ஒரு எளிய நெட்வொர்க் டீமான். பைத்தானுக்கு பல கிளையன்ட் நூலகங்கள் உள்ளன. இது பெரும்பாலும் கிராஃபைட் அல்லது டேட்டாடாக் போன்ற பின்தளத்திற்கு அனுப்பும் முன் அளவீடுகளை சேகரிப்பதற்கான ஒரு இடைத்தரகராகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது.
• கிளவுட் வழங்குநர் SDK-கள்: நீங்கள் ஒரு ஒற்றை கிளவுட் வழங்குநரில் (எ.கா., AWS, Azure, GCP) பெரிதும் முதலீடு செய்திருந்தால், அவர்களின் பைத்தான் SDK-கள் கிளவுட்வாட்ச், அஸூர் மானிட்டர் அல்லது கூகிள் கிளவுட் மானிட்டரிங் போன்ற சேவைகளுக்கு தனிப்பயன் அளவீடுகளை நேரடியாக வெளியிடுவதற்கான வழிகளை வழங்கலாம்.
• குறிப்பிட்ட APM/கவனிக்கத்தக்க கருவி SDK-கள்: டேட்டாடாக், நியூ ரெலிக், ஆப் டைனமிக்ஸ் போன்ற கருவிகள் பெரும்பாலும் அளவீடுகள், தடயங்கள் மற்றும் பதிவுகளை சேகரிப்பதற்காக தங்கள் சொந்த பைத்தான் ஏஜெண்டுகள் அல்லது SDK-களை வழங்குகின்றன, அவற்றின் தளங்களில் ஆழமான ஒருங்கிணைப்பை வழங்குகின்றன. ஓப்பன்டெலிமெட்ரி அதன் விற்பனையாளர்-நடுநிலைத்தன்மை காரணமாக இந்தக் கருவிகளுடன் ஒருங்கிணைப்பதற்கான விருப்பமான முறையாக பெருகிய முறையில் மாறி வருகிறது.

உங்கள் அளவீடுகள் உத்தியை வடிவமைத்தல்: உலகளாவிய பரிசீலனைகள் மற்றும் சிறந்த நடைமுறைகள்

அளவீடுகளை திறம்பட சேகரிப்பது சரியான கருவிகளைத் தேர்ந்தெடுப்பது மட்டுமல்ல; இது உலகளாவிய வரிசைப்படுத்தல்களின் சிக்கல்களைக் கணக்கில் கொள்ளும் ஒரு நன்கு சிந்திக்கப்பட்ட உத்தியைப் பற்றியது.

1. தெளிவான நோக்கங்கள் மற்றும் KPI-களை வரையறுக்கவும்

எந்தவொரு குறியீட்டையும் எழுதுவதற்கு முன், கேளுங்கள்: "நாம் என்ன கேள்விகளுக்கு பதிலளிக்க வேண்டும்?"

• ஆசியாவில் உள்ள பயனர்களுக்கான தாமதத்தைக் குறைக்க முயற்சிக்கிறோமா?
• வெவ்வேறு நாணயங்களில் கட்டணச் செயலாக்க வெற்றி விகிதங்களைப் புரிந்துகொள்ள வேண்டுமா?
• ஐரோப்பா மற்றும் வட அமெரிக்காவில் உச்ச சுமைகளைத் துல்லியமாகக் கணிப்பதன் மூலம் உள்கட்டமைப்பு செலவுகளை மேம்படுத்துவதே குறிக்கோளா?

செயல்படக்கூடிய மற்றும் வணிக அல்லது செயல்பாட்டு முக்கிய செயல்திறன் குறிகாட்டிகளுடன் (KPIs) நேரடியாக இணைக்கப்பட்டுள்ள அளவீடுகளை சேகரிப்பதில் கவனம் செலுத்துங்கள்.

2. நுணுக்கம் மற்றும் கார்டினாலிட்டி

• நுணுக்கம் (Granularity): நீங்கள் எவ்வளவு அடிக்கடி தரவை சேகரிக்க வேண்டும்? உயர்-அதிர்வெண் தரவு (எ.கா., ஒவ்வொரு வினாடிக்கும்) விரிவான நுண்ணறிவுகளை வழங்குகிறது, ஆனால் அதிக சேமிப்பு மற்றும் செயலாக்கம் தேவைப்படுகிறது. குறைந்த அதிர்வெண் (எ.கா., ஒவ்வொரு நிமிடத்திற்கும்) போக்கு பகுப்பாய்வுக்கு போதுமானது. விவரங்களை செலவு மற்றும் நிர்வகிக்கும் தன்மையுடன் சமநிலைப்படுத்துங்கள்.
• கார்டினாலிட்டி (Cardinality): ஒரு அளவீட்டின் லேபிள்கள் (குறிச்சொற்கள்/பண்புக்கூறுகள்) எடுக்கக்கூடிய தனிப்பட்ட மதிப்புகளின் எண்ணிக்கை. உயர்-கார்டினாலிட்டி லேபிள்கள் (எ.கா., பயனர் ஐடிகள், அமர்வு ஐடிகள்) உங்கள் அளவீடு சேமிப்பு மற்றும் வினவல் செலவுகளை வெடிக்கச் செய்யலாம். அவற்றை விவேகத்துடன் பயன்படுத்துங்கள். முடிந்தவரை திரட்டவும் (எ.கா., தனிப்பட்ட பயனர் ஐடிகளுக்குப் பதிலாக, "பயனர் பிரிவு" அல்லது "நாடு" மூலம் கண்காணிக்கவும்).

3. சூழல்சார்ந்த மெட்டாடேட்டா (லேபிள்கள்/பண்புக்கூறுகள்)

உங்கள் அளவீடுகளைப் பிரித்து ஆராய்வதற்கு வளமான மெட்டாடேட்டா முக்கியமானது. எப்போதும் சேர்க்கவும்:

• service_name: எந்த சேவை அளவீட்டை வெளியிடுகிறது?
• environment: உற்பத்தி, ஸ்டேஜிங், மேம்பாடு.
• version: எளிதான ரோல்பேக் பகுப்பாய்வுக்கான பயன்பாட்டு பதிப்பு அல்லது கமிட் ஹேஷ்.
• host_id அல்லது instance_id: குறிப்பிட்ட இயந்திரம் அல்லது கொள்கலன்.
• உலகளாவிய சூழல்:
  • region அல்லது datacenter: எ.கா., us-east-1, eu-central-1. புவியியல் செயல்திறனைப் புரிந்துகொள்வதற்கு இது அவசியம்.
  • country_code: பொருந்தினால், பயனர் எதிர்கொள்ளும் அளவீடுகளுக்கு.
  • tenant_id அல்லது customer_segment: பல-குத்தகைதாரர் பயன்பாடுகளுக்கு அல்லது வாடிக்கையாளர்-குறிப்பிட்ட சிக்கல்களைப் புரிந்துகொள்வதற்கு.
• endpoint அல்லது operation: ஏபிஐ அழைப்புகள் அல்லது உள் செயல்பாடுகளுக்கு.
• status_code அல்லது error_type: பிழை பகுப்பாய்வுக்கு.

4. அளவீடு பெயரிடும் மரபுகள்

ஒரு நிலையான, விளக்கமான பெயரிடும் மரபைப் பின்பற்றுங்கள். உதாரணமாக:

• <service_name>_<metric_type>_<unit> (எ.கா., auth_service_requests_total, payment_service_latency_seconds)
• பகிரப்பட்ட கண்காணிப்பு அமைப்பில் மோதல்களைத் தவிர்க்க பயன்பாடு/சேவை பெயருடன் முன்னொட்டு சேர்க்கவும்.
• நிலைத்தன்மைக்கு snake_case பயன்படுத்தவும்.

5. தரவு தனியுரிமை மற்றும் இணக்கம்

உலகளாவிய பயனர் தளத்திலிருந்து தொலைஅளவீட்டியல் தரவைக் கையாளும்போது, தரவு தனியுரிமை பேரம் பேச முடியாதது.

• அடையாளம் நீக்கம்/பெயர்மாற்றம்: உங்கள் அளவீடுகளில் தனிப்பட்ட முறையில் அடையாளம் காணக்கூடிய தகவல் (PII) எதுவும் சேகரிக்கப்படவில்லை என்பதை உறுதிப்படுத்தவும், அல்லது அது அவசியமானால், சேமிப்பிற்கு முன் அது சரியாக அடையாளம் நீக்கப்பட்டுள்ளதா அல்லது பெயர்மாற்றம் செய்யப்பட்டுள்ளதா என்பதை உறுதிப்படுத்தவும்.
• பிராந்திய ஒழுங்குமுறைகள்: GDPR, CCPA மற்றும் பிற உள்ளூர் தரவு வசிப்புத் தேவைகள் போன்ற சட்டங்களைப் பற்றி அறிந்திருங்கள். சில ஒழுங்குமுறைகள் சில வகையான தரவுகளை எங்கே சேமிக்கலாம் அல்லது செயலாக்கலாம் என்பதைக் கட்டுப்படுத்தலாம்.
• ஒப்புதல்: சில வகையான பயனர்-நடத்தை அளவீடுகளுக்கு, வெளிப்படையான பயனர் ஒப்புதல் தேவைப்படலாம்.
• தரவு தக்கவைப்புக் கொள்கைகள்: அளவீடு தரவு எவ்வளவு காலம் சேமிக்கப்படுகிறது என்பதற்கான கொள்கைகளை வரையறுத்து செயல்படுத்தவும், இது இணக்கத் தேவைகள் மற்றும் செலவுக் கருத்தாய்வுகளுடன் ஒத்துப்போக வேண்டும்.

6. சேமிப்பு, காட்சிப்படுத்தல் மற்றும் எச்சரிக்கை

• சேமிப்பு: புரோமிதியஸ், இன்ஃப்ளக்ஸ்டிபி போன்ற ஒரு நேர-தொடர் தரவுத்தளத்தை (TSDB) அல்லது உங்கள் உலகளாவிய தரவின் அளவைக் கையாளக்கூடிய ஒரு கிளவுட்-நேட்டிவ் சேவையை (கிளவுட்வாட்ச், அஸூர் மானிட்டர், கூகிள் கிளவுட் மானிட்டரிங்) தேர்வு செய்யவும்.
• காட்சிப்படுத்தல்: கிராஃபானா போன்ற கருவிகள் உங்கள் பயன்பாட்டின் செயல்திறனை வெவ்வேறு பிராந்தியங்கள், சேவைகள் மற்றும் பயனர் பிரிவுகளில் நிகழ்நேர நுண்ணறிவுகளை வழங்கும் டாஷ்போர்டுகளை உருவாக்க சிறந்தவை.
• எச்சரிக்கை: முக்கியமான வரம்புகளில் தானியங்கு எச்சரிக்கைகளை அமைக்கவும். உதாரணமாக, ஆசிய-பசிபிக் பிராந்தியத்தில் ஒரு ஏபிஐ-க்கான பிழை விகிதம் 5 நிமிடங்களுக்கு மேல் 5% ஐ தாண்டினால், அல்லது ஒரு கட்டணச் சேவைக்கான தாமதம் உலகளவில் அதிகரித்தால். பேஜர்டூட்டி அல்லது ஆப்ஸ்ஜீனி போன்ற சம்பவ மேலாண்மை அமைப்புகளுடன் ஒருங்கிணைக்கவும்.

7. உங்கள் கண்காணிப்பு ஸ்டேக்கின் அளவிடுதல் மற்றும் நம்பகத்தன்மை

உங்கள் உலகளாவிய பயன்பாடு வளரும்போது, அளவீடுகளின் அளவும் வளரும். உங்கள் கண்காணிப்பு உள்கட்டமைப்பே அளவிடக்கூடியதாகவும், தேவையற்றதாகவும், அதிக அளவில் கிடைக்கக்கூடியதாகவும் இருப்பதை உறுதிப்படுத்தவும். பெரிய அளவிலான உலகளாவிய வரிசைப்படுத்தல்களுக்கு பரவலாக்கப்பட்ட புரோமிதியஸ் அமைப்புகளை (எ.கா., தானோஸ், மிமிர்) அல்லது நிர்வகிக்கப்பட்ட கிளவுட் கவனிக்கத்தக்க சேவைகளைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள்.

பைத்தான் அளவீடுகள் சேகரிப்பை செயல்படுத்துவதற்கான நடைமுறைப் படிகள்

உங்கள் பைத்தான் பயன்பாடுகளைக் கருவியாக்கம் செய்யத் தயாரா? இதோ ஒரு படிப்படியான அணுகுமுறை:

படி 1: உங்கள் முக்கியமான பாதை மற்றும் KPI-களை அடையாளம் காணுங்கள்

சிறியதாகத் தொடங்குங்கள். எல்லாவற்றையும் ஒரே நேரத்தில் அளவிட முயற்சிக்காதீர்கள். கவனம் செலுத்துங்கள்:

• மிக முக்கியமான பயனர் பயணங்கள் அல்லது வணிகப் பரிவர்த்தனைகள்.
• வெற்றி அல்லது தோல்வியை வரையறுக்கும் முக்கிய செயல்திறன் குறிகாட்டிகள் (KPIs) (எ.கா., உள்நுழைவு வெற்றி விகிதம், செக்அவுட் மாற்று நேரம், ஏபிஐ கிடைக்கும் தன்மை).
• நீங்கள் சந்திக்க வேண்டிய சேவை நிலை நோக்கங்கள் (SLOs).

படி 2: உங்கள் கருவிகளைத் தேர்வு செய்யுங்கள்

உங்கள் தற்போதைய உள்கட்டமைப்பு, குழு நிபுணத்துவம் மற்றும் எதிர்காலத் திட்டங்களின் அடிப்படையில்:

• ஒரு திறந்த மூல, சுய-ஹோஸ்ட் செய்யப்பட்ட தீர்வுக்கு, கிராஃபானாவுடன் புரோமிதியஸ் ஒரு பிரபலமான மற்றும் சக்திவாய்ந்த கலவையாகும்.
• விற்பனையாளர்-சார்பற்ற மற்றும் எதிர்கால-ஆதார கருவியாக்கத்திற்கு, குறிப்பாக சிக்கலான மைக்ரோசர்வீஸ்களில், ஓப்பன்டெலிமெட்ரியை ஏற்றுக்கொள்ளுங்கள். இது ஒருமுறை தரவை சேகரித்து பல்வேறு பின்தளங்களுக்கு அனுப்ப உங்களை அனுமதிக்கிறது.
• கிளவுட்-நேட்டிவ் வரிசைப்படுத்தல்களுக்கு, உங்கள் கிளவுட் வழங்குநரின் கண்காணிப்பு சேவைகளைப் பயன்படுத்தவும், ஒருவேளை ஓப்பன்டெலிமெட்ரியுடன் கூடுதலாக.

படி 3: உங்கள் பைத்தான் பயன்பாட்டில் அளவீடுகள் சேகரிப்பை ஒருங்கிணைக்கவும்

• தேவையான நூலகங்களைச் சேர்க்கவும்: prometheus_client அல்லது opentelemetry-sdk மற்றும் தொடர்புடைய ஏற்றுமதியாளர்களை நிறுவவும்.
• உங்கள் குறியீட்டைக் கருவியாக்கம் செய்யவும்:
  • கால அளவை அளவிட முக்கியமான செயல்பாடுகளை டைமர்களுடன் (புரோமிதியஸிற்கான ஹிஸ்டோகிராம்கள்/சம்மரிகள், OTel-க்கான ஹிஸ்டோகிராம்கள்) சுற்றவும்.
  • வெற்றிகரமான அல்லது தோல்வியுற்ற செயல்பாடுகள், உள்வரும் கோரிக்கைகள் அல்லது குறிப்பிட்ட நிகழ்வுகளுக்கு கவுண்டர்களை அதிகரிக்கவும்.
  • வரிசை அளவுகள், செயலில் உள்ள இணைப்புகள் அல்லது வளப் பயன்பாடு போன்ற தற்போதைய நிலைகளுக்கு கேஜ்களைப் பயன்படுத்தவும்.
• அளவீடுகளை வெளிப்படுத்தவும்:
  • புரோமிதியஸிற்கு, உங்கள் பயன்பாடு ஒரு /metrics எண்ட்பாயிண்ட்டை வெளிப்படுத்துவதை உறுதிசெய்யவும் (பெரும்பாலும் கிளையன்ட் நூலகத்தால் தானாகவே கையாளப்படுகிறது).
  • ஓப்பன்டெலிமெட்ரிக்கு, ஒரு ஏற்றுமதியாளரை உள்ளமைக்கவும் (எ.கா., ஒரு ஓப்பன்டெலிமெட்ரி சேகரிப்பாளருக்கு அனுப்ப OTLP ஏற்றுமதியாளர், அல்லது ஒரு புரோமிதியஸ் ஏற்றுமதியாளர்).

படி 4: உங்கள் கண்காணிப்பு பின்தளத்தை உள்ளமைக்கவும்

• புரோமிதியஸ்: உங்கள் பயன்பாட்டின் /metrics எண்ட்பாயிண்ட்(களை) சேகரிக்க புரோமிதியஸை உள்ளமைக்கவும். டைனமிக் உலகளாவிய வரிசைப்படுத்தல்களுக்கு சரியான சேவை கண்டுபிடிப்பை உறுதிசெய்யவும்.
• ஓப்பன்டெலிமெட்ரி சேகரிப்பாளர்: OTel-ஐப் பயன்படுத்தினால், உங்கள் பயன்பாடுகளிலிருந்து தரவைப் பெற, அதைச் செயலாக்க (எ.கா., அதிக குறிச்சொற்களைச் சேர்க்க, வடிகட்ட), மற்றும் அதை உங்கள் தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட பின்தளத்திற்கு(களுக்கு) ஏற்றுமதி செய்ய ஒரு ஓப்பன்டெலிமெட்ரி சேகரிப்பாளரை வரிசைப்படுத்தவும்.
• கிளவுட் கண்காணிப்பு: உங்கள் கிளவுட் வழங்குநரின் கண்காணிப்பு சேவைக்கு அளவீடுகளை அனுப்ப ஏஜெண்டுகள் அல்லது நேரடி SDK ஒருங்கிணைப்பை உள்ளமைக்கவும்.

படி 5: காட்சிப்படுத்தவும் மற்றும் எச்சரிக்கை செய்யவும்

• டாஷ்போர்டுகள்: கிராஃபானாவில் (அல்லது நீங்கள் தேர்ந்தெடுத்த காட்சிப்படுத்தல் கருவியில்) உங்கள் முக்கிய அளவீடுகளைக் காட்டும், பிராந்தியம், சேவை அல்லது குத்தகைதாரர் போன்ற உலகளாவிய பரிமாணங்களால் பிரிக்கப்பட்ட தகவல் தரும் டாஷ்போர்டுகளை உருவாக்கவும்.
• எச்சரிக்கைகள்: உங்கள் அளவீடுகளில் உள்ள வரம்புகள் அல்லது முரண்பாடுகளின் அடிப்படையில் எச்சரிக்கை விதிகளை வரையறுக்கவும். உங்கள் எச்சரிக்கை அமைப்பு சரியான உலகளாவிய அணிகளுக்கு சரியான நேரத்தில் அறிவிக்க முடியும் என்பதை உறுதிப்படுத்தவும்.

படி 6: மீண்டும் மீண்டும் செய்யவும் மற்றும் செம்மைப்படுத்தவும்

தொலைஅளவீட்டியல் ஒரு முறை அமைப்பு அல்ல. உங்கள் அளவீடுகள், டாஷ்போர்டுகள் மற்றும் எச்சரிக்கைகளைத் தவறாமல் மதிப்பாய்வு செய்யுங்கள்:

• நீங்கள் இன்னும் மிகவும் பொருத்தமான தரவை சேகரிக்கிறீர்களா?
• உங்கள் டாஷ்போர்டுகள் செயல்படக்கூடிய நுண்ணறிவுகளை வழங்குகின்றனவா?
• உங்கள் எச்சரிக்கைகள் சத்தமாக இருக்கின்றனவா அல்லது முக்கியமான சிக்கல்களைத் தவறவிடுகின்றனவா?
• உங்கள் பயன்பாடு உருவாகி உலகளவில் விரிவடையும்போது, புதிய அம்சங்கள், சேவைகள் மற்றும் பயனர் நடத்தை முறைகளுக்குப் பொருந்த உங்கள் கருவியாக்க உத்தியைப் புதுப்பிக்கவும்.

முடிவுரை: உங்கள் உலகளாவிய பைத்தான் பயன்பாடுகளை தொலைஅளவீட்டியல் மூலம் வலுப்படுத்துதல்

பயன்பாடுகள் எல்லைகளற்ற உலகில் இயங்கும் போது, செயல்திறன் மற்றும் செயல்பாட்டுத் தரவைச் சேகரித்து, பகுப்பாய்வு செய்து, அதன் மீது செயல்படும் திறன் இனி ஒரு ஆடம்பரம் அல்ல - இது வெற்றிக்கு ஒரு அடிப்படைத் தேவை. பைத்தான், அதன் பல்துறைத்திறன் மற்றும் விரிவான நூலகச் சூழலுடன், டெவலப்பர்களுக்கு அதிநவீன அளவீடுகள் சேகரிப்பு மற்றும் பயன்பாட்டு தொலைஅளவீட்டியலைச் செயல்படுத்த சக்திவாய்ந்த கருவிகளை வழங்குகிறது.

உங்கள் பைத்தான் பயன்பாடுகளை உத்தியுடன் கருவியாக்கம் செய்வதன் மூலமும், பல்வேறு வகையான அளவீடுகளைப் புரிந்துகொள்வதன் மூலமும், உலகளாவிய பார்வையாளர்களுக்காக வடிவமைக்கப்பட்ட சிறந்த நடைமுறைகளைப் பின்பற்றுவதன் மூலமும், உங்கள் அணிகளுக்குத் தேவையான தெரிவுநிலையை வழங்குகிறீர்கள்:

• உலகளவில் நிலையான, உயர்தர பயனர் அனுபவங்களை வழங்குதல்.
• பல்வேறு கிளவுட் பிராந்தியங்களில் வளப் பயன்பாட்டை மேம்படுத்துதல்.
• பிழைத்திருத்தம் மற்றும் சிக்கல் தீர்மானத்தை விரைவுபடுத்துதல்.
• தரவு-அறிவிக்கப்பட்ட முடிவுகள் மூலம் வணிக வளர்ச்சியை ஊக்குவித்தல்.
• தொடர்ந்து உருவாகி வரும் உலகளாவிய தரவு விதிமுறைகளுடன் இணக்கத்தைப் பேணுதல்.

பைத்தான் அளவீடுகள் சேகரிப்பின் சக்தியை இன்றே ஏற்றுக்கொள்ளுங்கள். உங்கள் முக்கிய தேவைகளை அடையாளம் கண்டு, சரியான கருவிகளைத் தேர்ந்தெடுத்து, படிப்படியாக உங்கள் பயன்பாடுகளில் தொலைஅளவீட்டியலை ஒருங்கிணைப்பதன் மூலம் தொடங்குங்கள். நீங்கள் பெறும் நுண்ணறிவுகள் உங்கள் பயன்பாடுகளை ஆரோக்கியமாக வைத்திருப்பது மட்டுமல்லாமல், போட்டி நிறைந்த உலகளாவிய டிஜிட்டல் உலகில் உங்கள் வணிகத்தை முன்னோக்கிச் செலுத்தும்.

உங்கள் பைத்தான் பயன்பாட்டின் கவனிக்கத்தக்க தன்மையை மாற்றத் தயாரா?

உங்கள் குறியீட்டைக் கருவியாக்கம் செய்யத் தொடங்குங்கள், ஓப்பன்டெலிமெட்ரி அல்லது புரோமிதியஸின் திறன்களை ஆராயுங்கள், மற்றும் உங்கள் உலகளாவிய செயல்பாடுகளில் ஒரு புதிய அளவிலான நுண்ணறிவைத் திறக்கவும். உங்கள் பயனர்கள், உங்கள் குழு மற்றும் உங்கள் வணிகம் உங்களுக்கு நன்றி தெரிவிக்கும்.