పైథాన్ మెట్రిక్స్ సేకరణ: ప్రపంచవ్యాప్త విజయం కోసం అప్లికేషన్ టెలిమెట్రీని శక్తివంతం చేయడం

నేటి అనుసంధానిత డిజిటల్ ల్యాండ్‌స్కేప్‌లో, అప్లికేషన్‌లు ఇకపై స్థానిక డేటా సెంటర్లకే పరిమితం కావు. అవి విభిన్నమైన, ప్రపంచవ్యాప్త వినియోగదారుల బేస్‌కు సేవలందిస్తాయి, పంపిణీ చేయబడిన క్లౌడ్ వాతావరణాలలో పనిచేస్తాయి మరియు భౌగోళిక సరిహద్దులు లేదా గరిష్ట డిమాండ్ సమయాలతో సంబంధం లేకుండా దోషరహితంగా పని చేయాలి. పైథాన్ డెవలపర్‌లు మరియు ఈ అధునాతన సిస్టమ్‌లను నిర్మించే సంస్థలకు, కేవలం అప్లికేషన్‌ను డిప్లాయ్ చేయడం సరిపోదు; దాని రన్‌టైమ్ ప్రవర్తన, పనితీరు మరియు వినియోగదారు పరస్పర చర్యను అర్థం చేసుకోవడం చాలా ముఖ్యం. ఇక్కడే పటిష్టమైన మెట్రిక్స్ సేకరణ ద్వారా నడిచే అప్లికేషన్ టెలిమెట్రీ ఒక అనివార్య ఆస్తిగా మారుతుంది.

ఈ సమగ్ర మార్గదర్శిని పైథాన్ మెట్రిక్స్ సేకరణ ప్రపంచాన్ని లోతుగా పరిశీలిస్తుంది, మీ అప్లికేషన్‌లలో సమర్థవంతమైన టెలిమెట్రీని అమలు చేయడానికి ఆచరణాత్మక అంతర్దృష్టులు మరియు వ్యూహాలను అందిస్తుంది. మీరు చిన్న మైక్రోసర్వీస్‌ను నిర్వహిస్తున్నా లేదా టోక్యో నుండి టొరంటో వరకు వినియోగదారులకు సేవలందించే పెద్ద-స్థాయి ఎంటర్‌ప్రైజ్ సిస్టమ్‌ను నిర్వహిస్తున్నా, స్థిరత్వాన్ని నిర్ధారించడానికి, పనితీరును ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి మరియు ప్రపంచవ్యాప్తంగా సమాచారంతో కూడిన వ్యాపార నిర్ణయాలను నడపడానికి మెట్రిక్స్ సేకరణను మాస్టర్ చేయడం కీలకం.

టెలిమెట్రీ ఎందుకు ముఖ్యమైనది: అప్లికేషన్ ఆరోగ్యం మరియు వ్యాపార అంతర్దృష్టి కోసం గ్లోబల్ అనివార్యం

టెలిమెట్రీ అనేది కేవలం సంఖ్యలను సేకరించడం మాత్రమే కాదు; ఇది మీ అప్లికేషన్ యొక్క కార్యాచరణ ఆరోగ్యం మరియు మీ వినియోగదారులపై మరియు వ్యాపార లక్ష్యాలపై దాని ప్రభావం గురించి లోతైన, ఆచరణాత్మక అవగాహన పొందడం, వారు ప్రపంచంలో ఎక్కడ ఉన్నా సరే. ప్రపంచవ్యాప్త ప్రేక్షకులకు, సమగ్ర టెలిమెట్రీ యొక్క ప్రాముఖ్యత విస్తృతమవుతుంది:

• క్రియాశీల పనితీరు ఆప్టిమైజేషన్: వివిధ సమయ మండలాల్లోని వినియోగదారులను ప్రభావితం చేయడానికి ముందే బాటిల్‌నెక్‌లు మరియు పనితీరు క్షీణతను గుర్తించండి. లాటెన్సీ స్పైక్‌లు ఒక ప్రాంతంలో ఆమోదయోగ్యంగా ఉండవచ్చు, కానీ ప్రపంచవ్యాప్తంగా రియల్-టైమ్ పరస్పర చర్యలపై ఆధారపడే వినియోగదారులకు వినాశకరంగా మారవచ్చు.
• సమర్థవంతమైన డీబగ్గింగ్ మరియు రూట్ కాజ్ అనాలిసిస్: ఒక లోపం సంభవించినప్పుడు, ముఖ్యంగా బహుళ ప్రాంతాలకు విస్తరించి ఉన్న పంపిణీ చేయబడిన సిస్టమ్‌లో, సమస్యను త్వరగా గుర్తించడానికి టెలిమెట్రీ ఆధారాలను అందిస్తుంది. గ్లోబల్ డిప్లాయ్‌మెంట్ అంతటా ఖచ్చితమైన సేవ, హోస్ట్ మరియు వినియోగదారు సందర్భాన్ని తెలుసుకోవడం పరిష్కారానికి సగటు సమయాన్ని (MTTR) నాటకీయంగా తగ్గిస్తుంది.
• సామర్థ్య ప్రణాళిక మరియు స్కేలబిలిటీ: వివిధ ఖండాలలో గరిష్ట సమయాలలో వనరుల వినియోగ నమూనాలను అర్థం చేసుకోండి. మీ మౌలిక సదుపాయాలను సమర్థవంతంగా స్కేల్ చేయడానికి, వనరులు ఎప్పుడు మరియు ఎక్కడ ఎక్కువగా అవసరమో అక్కడ అందుబాటులో ఉన్నాయని నిర్ధారించడానికి, అధిక-ప్రొవిజనింగ్ లేదా తక్కువ-ప్రొవిజనింగ్‌ను నివారించడానికి ఈ డేటా కీలకం.
• మెరుగైన వినియోగదారు అనుభవం (UX): ప్రపంచవ్యాప్తంగా నిర్దిష్ట లక్షణాలు లేదా వినియోగదారుల విభాగాల కోసం ప్రతిస్పందన సమయాలు మరియు లోపాల రేట్లను పర్యవేక్షించండి. ఇది అనుభవాలను అనుకూలీకరించడానికి మరియు ప్రాంతీయ పనితీరు వ్యత్యాసాలను పరిష్కరించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. ఒక దేశంలో నెమ్మదిగా లోడ్ అవుతున్న పేజీ అధిక బౌన్స్ రేట్లు మరియు ఆదాయ నష్టానికి దారితీస్తుంది.
• సమాచారంతో కూడిన వ్యాపార తెలివితేటలు: సాంకేతిక మెట్రిక్స్ దాటి, టెలిమెట్రీ భౌగోళికంగా మార్పిడి రేట్లు, లావాదేవీల వాల్యూమ్‌లు మరియు ఫీచర్ స్వీకరణ వంటి వ్యాపార-క్లిష్టమైన KPIలను ట్రాక్ చేయగలదు. ఇది ప్రపంచ మార్కెట్ వ్యూహాన్ని ప్రభావితం చేసే డేటా-ఆధారిత నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి ఉత్పత్తి బృందాలు మరియు కార్యనిర్వాహకులకు అధికారం ఇస్తుంది.
• వర్తింపు మరియు భద్రతా ఆడిటింగ్: నియంత్రిత పరిశ్రమలలో, యాక్సెస్ నమూనాలకు, డేటా ప్రవాహాలకు మరియు సిస్టమ్ మార్పులకు సంబంధించిన మెట్రిక్స్ సేకరించడం GDPR (యూరప్), CCPA (కాలిఫోర్నియా, USA) లేదా స్థానిక డేటా రెసిడెన్సీ చట్టాలు వంటి ప్రపంచ నిబంధనలకు అనుగుణంగా ఉందని నిరూపించడానికి చాలా ముఖ్యమైనది.

సేకరించాల్సిన మెట్రిక్స్ రకాలు: మీ పైథాన్ అప్లికేషన్‌లలో ఏమి కొలవాలి

సమర్థవంతమైన టెలిమెట్రీ సరైన డేటాను సేకరించడంతో మొదలవుతుంది. మెట్రిక్స్ సాధారణంగా కొన్ని కీలక రకాలుగా వర్గీకరించబడతాయి, మీ అప్లికేషన్ యొక్క సమగ్ర వీక్షణను అందిస్తాయి:

1. పనితీరు మెట్రిక్స్

• CPU వినియోగం: మీ అప్లికేషన్ ఎంత ప్రాసెసింగ్ శక్తిని వినియోగిస్తుంది. అధిక CPU సామర్థ్యం లేని కోడ్ లేదా సరిపోని వనరులను సూచించవచ్చు.
• మెమరీ వినియోగం: మెమరీ లీక్‌లను గుర్తించడానికి లేదా మెమరీ పాదముద్రను అర్థం చేసుకోవడానికి RAM వినియోగాన్ని ట్రాక్ చేయండి, వనరుల-పరిమిత వాతావరణాలలో నడుస్తున్న సేవలకు లేదా పెద్ద డేటాసెట్‌లతో వ్యవహరించే సేవలకు ఇది చాలా ముఖ్యమైనది.
• నెట్‌వర్క్ I/O: పంపిన మరియు స్వీకరించిన డేటా, సేవలు లేదా బాహ్య APIల మధ్య కమ్యూనికేషన్ బాటిల్‌నెక్‌లను అర్థం చేసుకోవడానికి చాలా ముఖ్యమైనది.
• డిస్క్ I/O: డిస్క్ నుండి చదివే మరియు వ్రాసే రేట్లు, నిరంతర నిల్వతో భారీగా సంకర్షించే అప్లికేషన్‌లకు ముఖ్యమైనది.
• లాటెన్సీ: ఒక ఆపరేషన్ పూర్తి కావడానికి పట్టే సమయం. ఇది నెట్‌వర్క్ లాటెన్సీ, డేటాబేస్ క్వెరీ లాటెన్సీ లేదా మొత్తం అభ్యర్థన లాటెన్సీ కావచ్చు.
• త్రూపుట్: ఒక యూనిట్ కాలంలో పూర్తయిన ఆపరేషన్‌ల సంఖ్య (ఉదాహరణకు, సెకనుకు అభ్యర్థనలు, నిమిషానికి ప్రాసెస్ చేయబడిన సందేశాలు).

2. అప్లికేషన్-నిర్దిష్ట మెట్రిక్స్

ఇవి మీ నిర్దిష్ట పైథాన్ అప్లికేషన్ లాజిక్ యొక్క ప్రవర్తన మరియు పనితీరును నేరుగా ప్రతిబింబించే కస్టమ్ మెట్రిక్స్:

• అభ్యర్థన రేట్లు: API ఎండ్‌పాయింట్ ద్వారా సెకనుకు/నిమిషానికి స్వీకరించబడిన HTTP అభ్యర్థనల సంఖ్య.
• లోపాల రేట్లు: లోపాలకు దారితీసిన అభ్యర్థనల శాతం (ఉదాహరణకు, HTTP 5xx ప్రతిస్పందనలు).
• ప్రతిస్పందన సమయాలు: కీలకమైన API ఎండ్‌పాయింట్‌లు, డేటాబేస్ క్వెరీలు లేదా బాహ్య సేవ కాల్‌ల కోసం సగటు, మధ్యస్థ, 90వ, 95వ, 99వ పర్సంటైల్ ప్రతిస్పందన సమయాలు.
• క్యూ పొడవులు: సందేశ క్యూల పరిమాణం (ఉదాహరణకు, కాఫ్కా, రాబిట్‌MQ) ప్రాసెసింగ్ బ్యాక్‌లాగ్‌లను సూచిస్తుంది.
• పని వ్యవధులు: బ్యాక్‌గ్రౌండ్ జాబ్‌లు లేదా అసమకాలిక పనులు పూర్తి కావడానికి పట్టే సమయం.
• డేటాబేస్ కనెక్షన్ పూల్ వినియోగం: యాక్టివ్ మరియు ఐడిల్ కనెక్షన్‌ల సంఖ్య.
• కాష్ హిట్/మిస్ రేట్లు: మీ క్యాషింగ్ లేయర్‌ల సామర్థ్యం.

3. వ్యాపార మెట్రిక్స్

ఈ మెట్రిక్స్ వ్యాపార లక్ష్యాలపై మీ అప్లికేషన్ యొక్క వాస్తవ-ప్రపంచ ప్రభావాన్ని గురించి అంతర్దృష్టులను అందిస్తాయి:

• వినియోగదారు నమోదులు/లాగిన్‌లు: వివిధ ప్రాంతాలలో కొత్త వినియోగదారుల సముపార్జన మరియు క్రియాశీల వినియోగదారుల నిమగ్నతను ట్రాక్ చేయండి.
• మార్పిడి రేట్లు: కావలసిన చర్యను పూర్తి చేసే వినియోగదారుల శాతం (ఉదాహరణకు, కొనుగోలు, ఫారమ్ సమర్పణ).
• లావాదేవీల వాల్యూమ్/విలువ: ప్రాసెస్ చేయబడిన లావాదేవీల మొత్తం సంఖ్య మరియు ద్రవ్య విలువ.
• ఫీచర్ వినియోగం: నిర్దిష్ట లక్షణాలు ఎంత తరచుగా ఉపయోగించబడుతున్నాయి, ఉత్పత్తి బృందాలు అభివృద్ధికి ప్రాధాన్యత ఇవ్వడానికి సహాయపడుతుంది.
• సబ్‌స్క్రిప్షన్ మెట్రిక్స్: కొత్త సబ్‌స్క్రిప్షన్‌లు, రద్దులు మరియు చర్న్ రేట్లు.

4. సిస్టమ్ ఆరోగ్యం మెట్రిక్స్

తరచుగా మౌలిక సదుపాయాల పర్యవేక్షణ సాధనాల ద్వారా సేకరించబడుతున్నప్పటికీ, అప్లికేషన్‌లు కొన్ని ప్రాథమిక సిస్టమ్ ఆరోగ్య సూచికలను బహిర్గతం చేయడం మంచి పద్ధతి:

• అప్‌టైమ్: అప్లికేషన్ ప్రక్రియ ఎంతకాలంగా నడుస్తోంది.
• యాక్టివ్ ప్రాసెస్‌లు/థ్రెడ్‌ల సంఖ్య: ఏకకాలత గురించి అంతర్దృష్టి.
• ఫైల్ డిస్క్రిప్టర్ వినియోగం: ముఖ్యంగా అధిక-ఏకకాలత నెట్‌వర్క్ అప్లికేషన్‌లకు ముఖ్యమైనది.

పటిష్టమైన మెట్రిక్స్ సేకరణ కోసం పైథాన్ సాధనాలు మరియు లైబ్రరీలు

పైథాన్ సాధారణ అంతర్నిర్మిత మాడ్యూల్‌ల నుండి అధునాతన, విక్రేత-నిర్దిష్ట పరిశీలనా పరిష్కారాల వరకు మెట్రిక్స్ సేకరణను సులభతరం చేయడానికి లైబ్రరీలు మరియు ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ల యొక్క గొప్ప ఎకోసిస్టమ్‌ను అందిస్తుంది.

1. పైథాన్ స్టాండర్డ్ లైబ్రరీ

ప్రాథమిక టైమింగ్ మరియు లాగింగ్ కోసం, పైథాన్ యొక్క స్టాండర్డ్ లైబ్రరీ ప్రాథమిక బిల్డింగ్ బ్లాక్‌లను అందిస్తుంది:

• time మాడ్యూల్: అమలు వ్యవధులను కొలవడానికి time.perf_counter() లేదా time.time() ఉపయోగించండి. ఇవి సరళమైనవి అయినప్పటికీ, మాన్యువల్ అగ్రిగేషన్ మరియు రిపోర్టింగ్ అవసరం.
• logging మాడ్యూల్: మెట్రిక్ విలువలను లాగ్ చేయడానికి ఉపయోగించవచ్చు, వీటిని లాగ్ నిర్వహణ సిస్టమ్ ద్వారా పార్స్ చేసి, అగ్రిగేట్ చేయవచ్చు. అధిక-కార్డినాలిటీ సంఖ్యా మెట్రిక్స్ కోసం ఇది తరచుగా తక్కువ సమర్థవంతంగా ఉంటుంది, కానీ సందర్భోచిత డేటాకు ఉపయోగపడుతుంది.

ఉదాహరణ (ప్రాథమిక టైమింగ్):

            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. ప్రోమేథియస్ పైథాన్ క్లయింట్ లైబ్రరీ

ప్రోమేథియస్ ఓపెన్ సోర్స్ పర్యవేక్షణకు వాస్తవ ప్రమాణంగా మారింది. దీని పైథాన్ క్లయింట్ లైబ్రరీ మీ పైథాన్ అప్లికేషన్‌ల నుండి మెట్రిక్స్‌ను ప్రోమేథియస్ స్క్రాప్ చేసి నిల్వ చేయగల ఆకృతిలో బహిర్గతం చేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. దీర్ఘకాలంగా నడుస్తున్న సేవలు మరియు మైక్రోసర్వీస్‌లను ఇన్‌స్ట్రుమెంట్ చేయడానికి ఇది ప్రత్యేకంగా అనుకూలంగా ఉంటుంది.

ప్రధాన మెట్రిక్ రకాలు:

• కౌంటర్: ఎల్లప్పుడూ పైకి మాత్రమే వెళ్ళే సంచిత మెట్రిక్. ఈవెంట్‌లను లెక్కించడానికి ఉపయోగపడుతుంది (ఉదాహరణకు, మొత్తం అభ్యర్థనలు, ఎదుర్కొన్న లోపాలు).
• గేజ్: ఏకపక్షంగా పైకి క్రిందికి వెళ్ళగల ఒకే సంఖ్యా విలువను సూచించే మెట్రిక్. ప్రస్తుత విలువలకు ఉపయోగపడుతుంది (ఉదాహరణకు, ప్రస్తుతం ప్రాసెసింగ్ చేయబడుతున్న అభ్యర్థనల సంఖ్య, మెమరీ వినియోగం).
• హిస్టోగ్రామ్: నమూనా పరిశీలనలు (ఉదాహరణకు, అభ్యర్థన వ్యవధులు) మరియు వాటిని కాన్ఫిగర్ చేయగల బకెట్లలో లెక్కిస్తుంది. పంపిణీ గురించి అంతర్దృష్టులను అందిస్తుంది (ఉదాహరణకు, "చాలా అభ్యర్థనలు 100ms లోపు పూర్తవుతాయి").
• సారాంశం: హిస్టోగ్రామ్‌తో సమానం, కానీ క్లయింట్ వైపు స్లైడింగ్ టైమ్ విండోలో కాన్ఫిగర్ చేయగల క్వాంటైల్‌లను గణిస్తుంది. క్లయింట్‌పై ఎక్కువ వనరుల-ఇంటెన్సివ్, సర్వర్‌పై తక్కువ.

ఉదాహరణ (ప్రోమేథియస్ క్లయింట్):

            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
              
            
          

ఈ ఉదాహరణ కౌంటర్‌లు, గేజ్‌లు మరియు హిస్టోగ్రామ్‌లతో మీ కోడ్‌ను ఎలా ఇన్‌స్ట్రుమెంట్ చేయాలో ప్రదర్శిస్తుంది. ప్రోమేథియస్ అప్పుడు మీ అప్లికేషన్ ద్వారా బహిర్గతం చేయబడిన /metrics ఎండ్‌పాయింట్ నుండి ఈ మెట్రిక్స్‌ను స్క్రాప్ చేస్తుంది, తద్వారా వాటిని గ్రాఫానా వంటి సాధనాలలో ప్రశ్నించడానికి మరియు దృశ్యమానం చేయడానికి అందుబాటులో ఉంచుతుంది.

3. ఓపెన్‌టెలిమెట్రీ పైథాన్ SDK

ఓపెన్‌టెలిమెట్రీ (OTel) అనేది విక్రేత-తటస్థ, ఓపెన్ సోర్స్ పరిశీలనా ఫ్రేమ్‌వర్క్, ఇది టెలిమెట్రీ డేటా (మెట్రిక్స్, ట్రేస్‌లు మరియు లాగ్‌లు) ఉత్పత్తి మరియు సేకరణను ప్రామాణీకరించడానికి రూపొందించబడింది. ఇది ప్రపంచవ్యాప్తంగా డిప్లాయ్ చేయబడిన అప్లికేషన్‌లకు శక్తివంతమైన ఎంపిక, ఎందుకంటే ఇది మీ బ్యాకెండ్ పరిశీలనా ప్లాట్‌ఫారమ్‌తో సంబంధం లేకుండా డేటాను ఇన్‌స్ట్రుమెంట్ చేయడానికి మరియు సేకరించడానికి స్థిరమైన మార్గాన్ని అందిస్తుంది.

ఓపెన్‌టెలిమెట్రీ ప్రయోజనాలు:

• విక్రేత అజ్ఞాతవాసి: మీ కోడ్‌ను తిరిగి ఇన్‌స్ట్రుమెంట్ చేయకుండా ఒకసారి డేటాను సేకరించి, వివిధ బ్యాకెండ్ సిస్టమ్‌లకు (ప్రోమేథియస్, డేటాడాగ్, జాగర్, హనీకాంబ్ మొదలైనవి) ఎగుమతి చేయండి. ఇది వివిధ ప్రాంతాలలో విభిన్న పరిశీలనా స్టాక్‌లను ఉపయోగించే లేదా విక్రేత లాక్-ఇన్‌ను నివారించాలనుకునే సంస్థలకు చాలా కీలకమైనది.
• యూనిఫైడ్ టెలిమెట్రీ: మెట్రిక్స్, ట్రేస్‌లు మరియు లాగ్‌లను ఒకే ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లో మిళితం చేస్తుంది, మీ అప్లికేషన్ యొక్క ప్రవర్తన గురించి మరింత సమగ్ర వీక్షణను అందిస్తుంది. డిస్ట్రిబ్యూటెడ్ ట్రేసింగ్, ముఖ్యంగా, ప్రపంచ సేవలకు విస్తరించి ఉన్న మైక్రోసర్వీసెస్ ఆర్కిటెక్చర్లలో సమస్యలను డీబగ్గింగ్ చేయడానికి అమూల్యమైనది.
• రిచ్ కాంటెక్స్ట్: సేవ సరిహద్దుల అంతటా సందర్భాన్ని స్వయంచాలకంగా ప్రచారం చేస్తుంది, మీరు ఒకే అభ్యర్థనను బహుళ మైక్రోసర్వీస్‌ల ద్వారా గుర్తించడానికి అనుమతిస్తుంది, అవి వేర్వేరు ప్రాంతాలలో డిప్లాయ్ చేయబడినప్పటికీ.
• కమ్యూనిటీ-డ్రైవెన్: బలమైన కమ్యూనిటీ మరియు క్లౌడ్ నేటివ్ కంప్యూటింగ్ ఫౌండేషన్ (CNCF) ప్రాజెక్ట్ ద్వారా మద్దతు ఇస్తుంది, నిరంతర అభివృద్ధి మరియు విస్తృత మద్దతును నిర్ధారిస్తుంది.

భావన ఉదాహరణ (ఓపెన్‌టెలిమెట్రీ మెట్రిక్స్):

            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
              
            
          

ఈ ఉదాహరణ ఓపెన్‌టెలిమెట్రీ మీ మెట్రిక్స్‌తో region, endpoint, లేదా method వంటి రిచ్ లక్షణాలను (లేబుల్స్/ట్యాగ్‌లు) ఎలా అనుబంధించడానికి అనుమతిస్తుందో హైలైట్ చేస్తుంది, ఇది మీ డేటాను ప్రపంచవ్యాప్తంగా స్లైస్ చేయడానికి మరియు డైస్ చేయడానికి చాలా శక్తివంతమైనది.

4. ఇతర లైబ్రరీలు మరియు ఇంటిగ్రేషన్లు

• StatsD: UDP ద్వారా మెట్రిక్స్‌ను (కౌంటర్లు, గేజ్‌లు, టైమర్‌లు) పంపడానికి ఒక సాధారణ నెట్‌వర్క్ డెమాన్. పైథాన్ కోసం అనేక క్లయింట్ లైబ్రరీలు ఉన్నాయి. గ్రాఫైట్ లేదా డేటాడాగ్ వంటి బ్యాకెండ్‌కు పంపడానికి ముందు మెట్రిక్స్‌ను సేకరించడానికి ఇది తరచుగా మధ్యవర్తిగా ఉపయోగించబడుతుంది.
• క్లౌడ్ ప్రొవైడర్ SDKలు: మీరు ఒకే క్లౌడ్ ప్రొవైడర్‌లో (ఉదాహరణకు, AWS, Azure, GCP) ఎక్కువగా పెట్టుబడి పెట్టినట్లయితే, వారి సంబంధిత పైథాన్ SDKలు CloudWatch, Azure Monitor, లేదా Google Cloud Monitoring వంటి సేవలకు కస్టమ్ మెట్రిక్స్‌ను ప్రచురించడానికి ప్రత్యక్ష మార్గాలను అందించవచ్చు.
• నిర్దిష్ట APM/పరిశీలనా సాధనం SDKలు: డేటాడాగ్, న్యూ రిలీక్, అప్‌డైనమిక్స్ మొదలైన సాధనాలు తరచుగా మెట్రిక్స్, ట్రేస్‌లు మరియు లాగ్‌లను సేకరించడానికి వారి స్వంత పైథాన్ ఏజెంట్‌లు లేదా SDKలను అందిస్తాయి, వారి ప్లాట్‌ఫారమ్‌లలో లోతైన అనుసంధానాన్ని అందిస్తాయి. ఓపెన్‌టెలిమెట్రీ దాని విక్రేత-తటస్థత కారణంగా ఈ సాధనాలతో అనుసంధానం చేయడానికి ఎక్కువగా ఇష్టపడే పద్ధతిగా మారుతోంది.

మీ మెట్రిక్స్ వ్యూహాన్ని రూపొందించడం: గ్లోబల్ పరిగణనలు మరియు ఉత్తమ పద్ధతులు

మెట్రిక్స్‌ను సమర్థవంతంగా సేకరించడం అంటే సరైన సాధనాలను ఎంచుకోవడం మాత్రమే కాదు; ఇది ప్రపంచవ్యాప్త విస్తరణల యొక్క సంక్లిష్టతలను పరిగణనలోకి తీసుకునే బాగా ఆలోచించిన వ్యూహం గురించి.

1. స్పష్టమైన లక్ష్యాలు మరియు KPIలను నిర్వచించండి

ఏ కోడ్ రాయడానికి ముందు, అడగండి: "మనం ఏ ప్రశ్నలకు సమాధానం చెప్పాలి?"

• ఆసియాలోని వినియోగదారులకు లాటెన్సీని తగ్గించడానికి ప్రయత్నిస్తున్నామా?
• వివిధ కరెన్సీలలో చెల్లింపు ప్రాసెసింగ్ విజయ రేట్లను అర్థం చేసుకోవాల్సిన అవసరం ఉందా?
• యూరప్ మరియు నార్త్ అమెరికాలో గరిష్ట లోడ్‌లను ఖచ్చితంగా అంచనా వేయడం ద్వారా మౌలిక సదుపాయాల ఖర్చులను ఆప్టిమైజ్ చేయడమే లక్ష్యం?

కార్యాచరణ మరియు వ్యాపారం లేదా కార్యాచరణ కీ పనితీరు సూచికలు (KPIలు) తో నేరుగా ముడిపడి ఉన్న మెట్రిక్స్‌ను సేకరించడంపై దృష్టి పెట్టండి.

2. గ్రాన్యులారిటీ మరియు కార్డినాలిటీ

• గ్రాన్యులారిటీ: మీరు ఎంత తరచుగా డేటాను సేకరించాలి? అధిక-ఫ్రీక్వెన్సీ డేటా (ఉదాహరణకు, ప్రతి సెకనుకు) వివరణాత్మక అంతర్దృష్టులను అందిస్తుంది, కానీ ఎక్కువ నిల్వ మరియు ప్రాసెసింగ్ అవసరం. తక్కువ ఫ్రీక్వెన్సీ (ఉదాహరణకు, ప్రతి నిమిషానికి) ట్రెండ్ విశ్లేషణకు సరిపోతుంది. వివరాలను ఖర్చు మరియు నిర్వహణతో సమతుల్యం చేయండి.
• కార్డినాలిటీ: ఒక మెట్రిక్ యొక్క లేబుల్‌లు (ట్యాగ్‌లు/లక్షణాలు) తీసుకోగల ప్రత్యేక విలువల సంఖ్య. అధిక-కార్డినాలిటీ లేబుల్‌లు (ఉదాహరణకు, వినియోగదారు IDలు, సెషన్ IDలు) మీ మెట్రిక్ నిల్వ మరియు ప్రశ్నించే ఖర్చులను పెంచవచ్చు. వాటిని వివేకంతో ఉపయోగించండి. సాధ్యమైన చోట అగ్రిగేట్ చేయండి (ఉదాహరణకు, వ్యక్తిగత వినియోగదారు IDలకు బదులుగా, "వినియోగదారుల విభాగం" లేదా "దేశం" ద్వారా ట్రాక్ చేయండి).

3. సందర్భోచిత మెటాడేటా (లేబుల్‌లు/లక్షణాలు)

మీ మెట్రిక్స్‌ను స్లైస్ చేయడానికి మరియు డైస్ చేయడానికి రిచ్ మెటాడేటా చాలా ముఖ్యమైనది. ఎల్లప్పుడూ వీటిని చేర్చండి:

• service_name: ఏ సేవ మెట్రిక్‌ను వెలువరిస్తుంది?
• environment: ఉత్పత్తి, స్టేజింగ్, అభివృద్ధి.
• version: సులభమైన రోల్‌బ్యాక్ విశ్లేషణ కోసం అప్లికేషన్ వెర్షన్ లేదా కమిట్ హాష్.
• host_id లేదా instance_id: నిర్దిష్ట యంత్రం లేదా కంటైనర్.
• గ్లోబల్ సందర్భం:
  • region లేదా datacenter: ఉదాహరణకు, us-east-1, eu-central-1. భౌగోళిక పనితీరును అర్థం చేసుకోవడానికి అవసరం.
  • country_code: వర్తిస్తే, వినియోగదారు-ముఖంగా ఉండే మెట్రిక్స్ కోసం.
  • tenant_id లేదా customer_segment: బహుళ-అద్దె అప్లికేషన్‌ల కోసం లేదా కస్టమర్-నిర్దిష్ట సమస్యలను అర్థం చేసుకోవడం కోసం.
• endpoint లేదా operation: API కాల్‌ల కోసం లేదా అంతర్గత ఫంక్షన్‌ల కోసం.
• status_code లేదా error_type: లోపం విశ్లేషణ కోసం.

4. మెట్రిక్ నామకరణ సంప్రదాయాలు

స్థిరమైన, వివరణాత్మక నామకరణ సంప్రదాయాన్ని అనుసరించండి. ఉదాహరణకు:

• <service_name>_<metric_type>_<unit> (ఉదాహరణకు, auth_service_requests_total, payment_service_latency_seconds)
• పంచుకున్న పర్యవేక్షణ సిస్టమ్‌లో ఘర్షణలను నివారించడానికి అప్లికేషన్/సేవ పేరుతో ముందుమాటను ఉపయోగించండి.
• స్థిరత్వం కోసం స్నేక్_కేస్‌ను ఉపయోగించండి.

5. డేటా గోప్యత మరియు వర్తింపు

ప్రపంచవ్యాప్త వినియోగదారుల బేస్ నుండి టెలిమెట్రీ డేటాతో వ్యవహరించేటప్పుడు, డేటా గోప్యత రాజీపడనిది.

• అనామకత్వం/సుడోనిమైజేషన్: మీ మెట్రిక్స్‌లో వ్యక్తిగతంగా గుర్తించదగిన సమాచారం (PII) సేకరించబడలేదని నిర్ధారించుకోండి, లేదా అది తప్పనిసరి అయితే, నిల్వ చేయడానికి ముందు అది సరిగ్గా అనామక లేదా సుడోనిమైజ్ చేయబడిందని నిర్ధారించుకోండి.
• ప్రాంతీయ నిబంధనలు: GDPR, CCPA మరియు ఇతర స్థానిక డేటా రెసిడెన్సీ అవసరాలు వంటి చట్టాల గురించి తెలుసుకోండి. కొన్ని నిబంధనలు కొన్ని రకాల డేటా ఎక్కడ నిల్వ చేయబడతాయి లేదా ప్రాసెస్ చేయబడతాయి అనేదానిని పరిమితం చేయవచ్చు.
• సమ్మతి: కొన్ని రకాల వినియోగదారు-ప్రవర్తన మెట్రిక్స్ కోసం, స్పష్టమైన వినియోగదారు సమ్మతి అవసరం కావచ్చు.
• డేటా నిలుపుదల విధానాలు: వర్తింపు అవసరాలు మరియు ఖర్చు పరిగణనలతో సమలేఖనం చేస్తూ, మెట్రిక్ డేటా ఎంతకాలం నిల్వ చేయబడుతుందో అనే విధానాలను నిర్వచించండి మరియు అమలు చేయండి.

6. నిల్వ, దృశ్యమానం మరియు హెచ్చరిక

• నిల్వ: ప్రోమేథియస్, ఇన్‌ఫ్లక్స్‌DB వంటి టైమ్-సిరీస్ డేటాబేస్ (TSDB) లేదా మీ ప్రపంచవ్యాప్త డేటా స్థాయిని నిర్వహించగల క్లౌడ్-నేటివ్ సేవ (క్లౌడ్‌వాచ్, అజూర్ మానిటర్, గూగుల్ క్లౌడ్ మానిటరింగ్) ఎంచుకోండి.
• దృశ్యమానం: గ్రాఫానా వంటి సాధనాలు మీ అప్లికేషన్ యొక్క పనితీరును వివిధ ప్రాంతాలు, సేవలు మరియు వినియోగదారుల విభాగాల అంతటా నిజ-సమయ అంతర్దృష్టులను అందించే డాష్‌బోర్డ్‌లను సృష్టించడానికి అద్భుతమైనవి.
• హెచ్చరిక: కీలకమైన థ్రెషోల్డ్‌లపై స్వయంచాలక హెచ్చరికలను సెటప్ చేయండి. ఉదాహరణకు, ఆసియా-పసిఫిక్ ప్రాంతంలో ఒక APIకి లోపం రేటు 5 నిమిషాల కంటే ఎక్కువసేపు 5% మించి ఉంటే, లేదా చెల్లింపు సేవకు లాటెన్సీ ప్రపంచవ్యాప్తంగా పెరిగితే. పేజర్‌డ్యూటీ లేదా ఆప్స్‌జెనీ వంటి సంఘటన నిర్వహణ సిస్టమ్‌లతో అనుసంధానం చేయండి.

7. మీ పర్యవేక్షణ స్టాక్ యొక్క స్కేలబిలిటీ మరియు విశ్వసనీయత

మీ ప్రపంచవ్యాప్త అప్లికేషన్ పెరిగేకొద్దీ, మెట్రిక్స్‌ల వాల్యూమ్ కూడా పెరుగుతుంది. మీ పర్యవేక్షణ మౌలిక సదుపాయాలు స్కేలబుల్, రిడండెంట్ మరియు అత్యంత అందుబాటులో ఉన్నాయని నిర్ధారించుకోండి. పెద్ద-స్థాయి ప్రపంచవ్యాప్త విస్తరణల కోసం పంపిణీ చేయబడిన ప్రోమేథియస్ సెటప్‌లు (ఉదాహరణకు, థానోస్, మిమిర్) లేదా నిర్వహించబడిన క్లౌడ్ పరిశీలనా సేవలను పరిగణించండి.

పైథాన్ మెట్రిక్స్ సేకరణను అమలు చేయడానికి ఆచరణాత్మక దశలు

మీ పైథాన్ అప్లికేషన్‌లను ఇన్‌స్ట్రుమెంట్ చేయడం ప్రారంభించడానికి సిద్ధంగా ఉన్నారా? ఇక్కడ ఒక దశలవారీ విధానం ఉంది:

దశ 1: మీ కీలక మార్గం మరియు KPIలను గుర్తించండి

చిన్నగా ప్రారంభించండి. ఒకేసారి ప్రతిదీ కొలవడానికి ప్రయత్నించవద్దు. దీనిపై దృష్టి పెట్టండి:

• అత్యంత కీలకమైన వినియోగదారుల ప్రయాణాలు లేదా వ్యాపార లావాదేవీలు.
• విజయం లేదా వైఫల్యాన్ని నిర్వచించే కీలక పనితీరు సూచికలు (KPIలు) (ఉదాహరణకు, లాగిన్ విజయ రేటు, చెక్అవుట్ మార్పిడి సమయం, API లభ్యత).
• మీరు చేరుకోవాల్సిన SLOలు (సర్వీస్ లెవెల్ ఆబ్జెక్టివ్స్).

దశ 2: మీ సాధనాలను ఎంచుకోండి

మీ ప్రస్తుత మౌలిక సదుపాయాలు, టీమ్ నైపుణ్యం మరియు భవిష్యత్ ప్రణాళికల ఆధారంగా:

• ఒక ఓపెన్ సోర్స్, స్వీయ-హోస్ట్ చేయబడిన పరిష్కారం కోసం, గ్రాఫానాతో కూడిన ప్రోమేథియస్ ఒక ప్రసిద్ధ మరియు శక్తివంతమైన కలయిక.
• విక్రేత-తటస్థ మరియు భవిష్యత్-ప్రూఫ్ ఇన్‌స్ట్రుమెంటేషన్ కోసం, ముఖ్యంగా సంక్లిష్ట మైక్రోసర్వీస్‌లలో, ఓపెన్‌టెలిమెట్రీని స్వీకరించండి. ఇది డేటాను ఒకసారి సేకరించి, వివిధ బ్యాకెండ్‌లకు పంపడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.
• క్లౌడ్-నేటివ్ విస్తరణల కోసం, మీ క్లౌడ్ ప్రొవైడర్ యొక్క పర్యవేక్షణ సేవలను ఉపయోగించుకోండి, బహుశా ఓపెన్‌టెలిమెట్రీ ద్వారా.

దశ 3: మీ పైథాన్ అప్లికేషన్‌లో మెట్రిక్స్ సేకరణను అనుసంధానం చేయండి

• అవసరమైన లైబ్రరీలను జోడించండి: prometheus_client లేదా opentelemetry-sdk మరియు సంబంధిత ఎగుమతిదారులను ఇన్‌స్టాల్ చేయండి.
• మీ కోడ్‌ను ఇన్‌స్ట్రుమెంట్ చేయండి:
  • వ్యవధిని కొలవడానికి టైమర్‌లతో కీలకమైన ఫంక్షన్‌లను (ప్రోమేథియస్ కోసం హిస్టోగ్రామ్‌లు/సారాంశాలు, OTel కోసం హిస్టోగ్రామ్‌లు) చుట్టండి.
  • విజయవంతమైన లేదా విఫలమైన ఆపరేషన్‌లు, ఇన్‌కమింగ్ అభ్యర్థనలు లేదా నిర్దిష్ట ఈవెంట్‌ల కోసం కౌంటర్‌లను పెంచండి.
  • క్యూ పరిమాణాలు, యాక్టివ్ కనెక్షన్‌లు లేదా వనరుల వినియోగం వంటి ప్రస్తుత స్థితుల కోసం గేజ్‌లను ఉపయోగించండి.
• మెట్రిక్స్‌ను బహిర్గతం చేయండి:
  • ప్రోమేథియస్ కోసం, మీ అప్లికేషన్ /metrics ఎండ్‌పాయింట్‌ను బహిర్గతం చేస్తుందని నిర్ధారించుకోండి (క్లయింట్ లైబ్రరీ ద్వారా తరచుగా స్వయంచాలకంగా నిర్వహించబడుతుంది).
  • ఓపెన్‌టెలిమెట్రీ కోసం, ఒక ఎగుమతిదారుని కాన్ఫిగర్ చేయండి (ఉదాహరణకు, ఓపెన్‌టెలిమెట్రీ కలెక్టర్‌కు పంపడానికి OTLP ఎగుమతిదారు, లేదా ప్రోమేథియస్ ఎగుమతిదారు).

దశ 4: మీ పర్యవేక్షణ బ్యాకెండ్‌ను కాన్ఫిగర్ చేయండి

• ప్రోమేథియస్: మీ అప్లికేషన్ యొక్క /metrics ఎండ్‌పాయింట్‌లను స్క్రాప్ చేయడానికి ప్రోమేథియస్‌ను కాన్ఫిగర్ చేయండి. డైనమిక్ గ్లోబల్ విస్తరణల కోసం సరైన సేవ గుర్తింపును నిర్ధారించుకోండి.
• ఓపెన్‌టెలిమెట్రీ కలెక్టర్: OTel ఉపయోగిస్తున్నట్లయితే, మీ అప్లికేషన్‌ల నుండి డేటాను స్వీకరించడానికి, దానిని ప్రాసెస్ చేయడానికి (ఉదాహరణకు, మరిన్ని ట్యాగ్‌లను జోడించండి, ఫిల్టర్ చేయండి) మరియు దానిని మీ ఎంచుకున్న బ్యాకెండ్‌లకు ఎగుమతి చేయడానికి ఓపెన్‌టెలిమెట్రీ కలెక్టర్‌ను డిప్లాయ్ చేయండి.
• క్లౌడ్ పర్యవేక్షణ: మీ క్లౌడ్ ప్రొవైడర్ యొక్క పర్యవేక్షణ సేవకు మెట్రిక్స్‌ను పంపడానికి ఏజెంట్‌లు లేదా ప్రత్యక్ష SDK అనుసంధానాన్ని కాన్ఫిగర్ చేయండి.

దశ 5: దృశ్యమానం మరియు హెచ్చరిక

• డాష్‌బోర్డ్‌లు: గ్రాఫానా (లేదా మీరు ఎంచుకున్న దృశ్యమాన సాధనం)లో సమాచార డాష్‌బోర్డ్‌లను సృష్టించండి, ఇది మీ కీలక మెట్రిక్స్‌ను, ప్రాంతం, సేవ లేదా అద్దెదారు వంటి గ్లోబల్ కొలతల ద్వారా విభజించి ప్రదర్శిస్తుంది.
• హెచ్చరికలు: మీ మెట్రిక్స్‌లో థ్రెషోల్డ్‌లు లేదా అసాధారణతల ఆధారంగా హెచ్చరిక నియమాలను నిర్వచించండి. మీ హెచ్చరిక సిస్టమ్ సరైన గ్లోబల్ టీమ్‌లకు సరైన సమయంలో తెలియజేయగలదని నిర్ధారించుకోండి.

దశ 6: పునరావృతం మరియు శుద్ధి చేయండి

టెలిమెట్రీ ఒకసారి చేసే సెటప్ కాదు. మీ మెట్రిక్స్, డాష్‌బోర్డ్‌లు మరియు హెచ్చరికలను క్రమం తప్పకుండా సమీక్షించండి:

• మీరు ఇప్పటికీ అత్యంత సంబంధిత డేటాను సేకరిస్తున్నారా?
• మీ డాష్‌బోర్డ్‌లు కార్యాచరణ అంతర్దృష్టులను అందిస్తున్నాయా?
• మీ హెచ్చరికలు ధ్వనిగా ఉన్నాయా లేదా కీలక సమస్యలను కోల్పోతున్నాయా?
• మీ అప్లికేషన్ ప్రపంచవ్యాప్తంగా అభివృద్ధి చెందుతున్నప్పుడు మరియు విస్తరిస్తున్నప్పుడు, కొత్త ఫీచర్‌లు, సేవలు మరియు వినియోగదారు ప్రవర్తన నమూనాలకు సరిపోయేలా మీ ఇన్‌స్ట్రుమెంటేషన్ వ్యూహాన్ని అప్‌డేట్ చేయండి.

ముగింపు: టెలిమెట్రీతో మీ గ్లోబల్ పైథాన్ అప్లికేషన్‌లను శక్తివంతం చేయడం

అప్లికేషన్‌లు సరిహద్దులు లేకుండా పనిచేసే ప్రపంచంలో, పనితీరు మరియు కార్యాచరణ డేటాను సేకరించగల, విశ్లేషించగల మరియు దానిపై చర్య తీసుకోగల సామర్థ్యం ఇకపై విలాసం కాదు—ఇది విజయానికి ప్రాథమిక అవసరం. పైథాన్, దాని బహుముఖ ప్రజ్ఞ మరియు విస్తృత లైబ్రరీ ఎకోసిస్టమ్‌తో, అధునాతన మెట్రిక్స్ సేకరణ మరియు అప్లికేషన్ టెలిమెట్రీని అమలు చేయడానికి డెవలపర్‌లకు శక్తివంతమైన సాధనాలను అందిస్తుంది.

మీ పైథాన్ అప్లికేషన్‌లను వ్యూహాత్మకంగా ఇన్‌స్ట్రుమెంట్ చేయడం ద్వారా, వివిధ రకాల మెట్రిక్స్‌ను అర్థం చేసుకోవడం ద్వారా మరియు గ్లోబల్ ప్రేక్షకులకు అనుగుణంగా ఉత్తమ పద్ధతులను అవలంబించడం ద్వారా, మీ బృందాలకు అవసరమైన దృశ్యమానతను అందిస్తారు:

• ప్రపంచవ్యాప్తంగా స్థిరమైన, అధిక-నాణ్యత వినియోగదారు అనుభవాలను అందించండి.
• వివిధ క్లౌడ్ ప్రాంతాలలో వనరుల వినియోగాన్ని ఆప్టిమైజ్ చేయండి.
• డీబగ్గింగ్ మరియు సమస్య పరిష్కారాన్ని వేగవంతం చేయండి.
• డేటా-ఆధారిత నిర్ణయాల ద్వారా వ్యాపార వృద్ధిని నడపండి.
• ఎప్పటికప్పుడు అభివృద్ధి చెందుతున్న గ్లోబల్ డేటా నిబంధనలకు అనుగుణంగా ఉండండి.

ఈ రోజు పైథాన్ మెట్రిక్స్ సేకరణ యొక్క శక్తిని స్వీకరించండి. మీ ప్రధాన అవసరాలను గుర్తించడం ద్వారా, సరైన సాధనాలను ఎంచుకోవడం ద్వారా మరియు మీ అప్లికేషన్‌లలో టెలిమెట్రీని క్రమంగా అనుసంధానించడం ద్వారా ప్రారంభించండి. మీరు పొందే అంతర్దృష్టులు మీ అప్లికేషన్‌లను ఆరోగ్యంగా ఉంచడమే కాకుండా, పోటీ ప్రపంచ డిజిటల్ ల్యాండ్‌స్కేప్‌లో మీ వ్యాపారాన్ని ముందుకు నడిపిస్తాయి.

మీ పైథాన్ అప్లికేషన్ యొక్క పరిశీలనా సామర్థ్యాన్ని మార్చడానికి సిద్ధంగా ఉన్నారా?

మీ కోడ్‌ను ఇన్‌స్ట్రుమెంట్ చేయడం ప్రారంభించండి, ఓపెన్‌టెలిమెట్రీ లేదా ప్రోమేథియస్ యొక్క సామర్థ్యాలను అన్వేషించండి మరియు మీ గ్లోబల్ ఆపరేషన్‌లలో కొత్త స్థాయి అంతర్దృష్టిని అన్‌లాక్ చేయండి. మీ వినియోగదారులు, మీ బృందం మరియు మీ వ్యాపారం మీకు కృతజ్ఞతలు తెలుపుతారు.