పైథాన్ పర్యవేక్షణ: లాగింగ్ vs. మెట్రిక్స్ సేకరణ – పరిశీలనాత్మకతకు ఒక గ్లోబల్ గైడ్

వెబ్ అప్లికేషన్‌లు మరియు డేటా సైన్స్ పైప్‌లైన్‌ల నుండి సంక్లిష్ట మైక్రోసర్వీసెస్ మరియు ఎంబెడెడ్ సిస్టమ్‌ల వరకు పైథాన్ అన్నింటినీ శక్తివంతం చేస్తున్న సాఫ్ట్‌వేర్ అభివృద్ధి యొక్క విస్తారమైన మరియు పరస్పరం అనుసంధానించబడిన ప్రపంచంలో, మీ అప్లికేషన్‌ల ఆరోగ్యం మరియు పనితీరును నిర్ధారించడం అత్యంత ముఖ్యమైనది. పరిశీలనాత్మకత, ఒక సిస్టమ్ యొక్క అంతర్గత స్థితులను దాని బాహ్య అవుట్‌పుట్‌లను పరిశీలించడం ద్వారా అర్థం చేసుకునే సామర్థ్యం, విశ్వసనీయ సాఫ్ట్‌వేర్‌కు మూలస్తంభంగా మారింది. పైథాన్ పరిశీలనాత్మకతకు రెండు ప్రాథమిక ఇంకా విభిన్న పద్ధతులు ఉన్నాయి: లాగింగ్ మరియు మెట్రిక్స్ సేకరణ.

తరచుగా ఒకేసారి చర్చించినప్పటికీ, లాగింగ్ మరియు మెట్రిక్స్ విభిన్న ప్రయోజనాలకు ఉపయోగపడతాయి మరియు మీ అప్లికేషన్ యొక్క ప్రవర్తన గురించి ప్రత్యేక అంతర్దృష్టులను అందిస్తాయి. వాటి వ్యక్తిగత బలాలు మరియు అవి ఒకదానికొకటి ఎలా పూరిస్తాయో అర్థం చేసుకోవడం, మీ బృందం లేదా వినియోగదారులు ఎక్కడ ఉన్నా, స్థితిస్థాపకంగా, స్కేలబుల్‌గా మరియు నిర్వహించదగిన పైథాన్ సిస్టమ్‌లను నిర్మించడానికి చాలా ముఖ్యమైనది.

ఈ సమగ్ర గైడ్ లాగింగ్ మరియు మెట్రిక్స్ సేకరణను వివరంగా విశ్లేషిస్తుంది, వాటి లక్షణాలు, వినియోగ సందర్భాలు మరియు ఉత్తమ పద్ధతులను పోల్చుతుంది. పైథాన్ ఎకోసిస్టమ్ రెండింటినీ ఎలా సులభతరం చేస్తుందో మరియు మీ అప్లికేషన్‌లలో అపూర్వమైన దృశ్యమానతను సాధించడానికి మీరు వాటిని ఎలా ఉపయోగించుకోవచ్చో మేము వివరిస్తాము.

పరిశీలనాత్మకతకు పునాది: మనం దేనిని పర్యవేక్షిస్తున్నాం?

లాగింగ్ మరియు మెట్రిక్స్ యొక్క విశేషాలలోకి వెళ్ళే ముందు, పైథాన్ అప్లికేషన్‌ల సందర్భంలో "పర్యవేక్షణ" నిజంగా ఏమిటో క్లుప్తంగా నిర్వచిద్దాం. దాని ప్రధానంగా, పర్యవేక్షణలో ఇవి ఉంటాయి:

• సమస్యలను గుర్తించడం: ఏదైనా తప్పు జరిగినప్పుడు గుర్తించడం (ఉదా., లోపాలు, మినహాయింపులు, పనితీరు క్షీణత).
• ప్రవర్తనను అర్థం చేసుకోవడం: మీ అప్లికేషన్ ఎలా ఉపయోగించబడుతోంది మరియు వివిధ పరిస్థితులలో ఎలా పనిచేస్తుంది అనే దాని గురించి అంతర్దృష్టులను పొందడం.
• సమస్యలను అంచనా వేయడం: భవిష్యత్తు సమస్యలకు దారితీసే ధోరణులను గుర్తించడం.
• వనరులను ఆప్టిమైజ్ చేయడం: CPU, మెమరీ, నెట్‌వర్క్ మరియు ఇతర మౌలిక సదుపాయాల భాగాలను సమర్థవంతంగా ఉపయోగించుకోవడం.

లాగింగ్ మరియు మెట్రిక్స్ ఈ పర్యవేక్షణ లక్ష్యాలను అందించే ప్రాథమిక డేటా స్ట్రీమ్‌లు. అవి రెండూ డేటాను అందించినప్పటికీ, అవి అందించే డేటా రకం మరియు అది ఎలా ఉత్తమంగా ఉపయోగించబడుతుంది అనేది గణనీయంగా మారుతుంది.

లాగింగ్‌ను అర్థం చేసుకోవడం: మీ అప్లికేషన్ యొక్క కథనం

లాగింగ్ అనేది ఒక అప్లికేషన్‌లో జరిగే వివిక్త, టైమ్‌స్టాంప్ చేయబడిన సంఘటనలను నమోదు చేసే పద్ధతి. లాగ్‌లను మీ అప్లికేషన్ యొక్క అమలు యొక్క "కథ" లేదా "వివరణ"గా భావించండి. ప్రతి లాగ్ ఎంట్రీ ఒక నిర్దిష్ట సమయంలో, తరచుగా సందర్భోచిత సమాచారంతో ఒక నిర్దిష్ట సంఘటనను వివరిస్తుంది.

లాగింగ్ అంటే ఏమిటి?

మీరు ఒక సంఘటనను లాగ్ చేసినప్పుడు, మీరు ఏమి జరిగిందో వివరించే సందేశాన్ని నియమించబడిన అవుట్‌పుట్‌కు (కన్సోల్, ఫైల్, నెట్‌వర్క్ స్ట్రీమ్) వ్రాస్తున్నారు. ఈ సందేశాలు వినియోగదారు చర్య గురించి సమాచార గమనికల నుండి ఊహించని పరిస్థితి తలెత్తినప్పుడు క్లిష్టమైన ఎర్రర్ నివేదికల వరకు ఉండవచ్చు.

లాగింగ్ యొక్క ప్రాథమిక లక్ష్యం డెవలపర్‌లు మరియు ఆపరేషన్స్ టీమ్‌లకు సమస్యలను డీబగ్ చేయడానికి, ఎగ్జిక్యూషన్ ఫ్లోను అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు పోస్ట్-మార్టమ్ విశ్లేషణను నిర్వహించడానికి తగినంత వివరాలను అందించడం. లాగ్‌లు సాధారణంగా నిర్మాణాత్మకం కాని లేదా పాక్షిక-నిర్మాణాత్మక వచనం, అయినప్పటికీ ఆధునిక పద్ధతులు సులభంగా మెషిన్ రీడబిలిటీ కోసం నిర్మాణాత్మక లాగింగ్‌కు ఎక్కువగా మొగ్గు చూపుతున్నాయి.

పైథాన్ యొక్క `logging` మాడ్యూల్: ఒక గ్లోబల్ స్టాండర్డ్

పైథాన్ యొక్క ప్రామాణిక లైబ్రరీ శక్తివంతమైన మరియు సౌకర్యవంతమైన `logging` మాడ్యూల్‌ను కలిగి ఉంది, ఇది ప్రపంచవ్యాప్తంగా పైథాన్ అప్లికేషన్‌లలో లాగింగ్ కోసం ఒక డి ఫ్యాక్టో స్టాండర్డ్. ఇది లాగ్ సందేశాలను విడుదల చేయడానికి, ఫిల్టర్ చేయడానికి మరియు నిర్వహించడానికి బలమైన ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ను అందిస్తుంది.

పైథాన్ యొక్క `logging` మాడ్యూల్ యొక్క ముఖ్య భాగాలు:

• లాగర్‌లు: లాగ్ సందేశాలను విడుదల చేయడానికి ఎంట్రీ పాయింట్. అప్లికేషన్‌లు సాధారణంగా నిర్దిష్ట మాడ్యూల్‌లు లేదా భాగాల కోసం లాగర్ ఇన్‌స్టాన్స్‌ను పొందుతాయి.
• హ్యాండ్లర్‌లు: లాగ్ సందేశాలు ఎక్కడికి వెళ్లాలో నిర్ణయిస్తాయి (ఉదా., `StreamHandler` కన్సోల్ కోసం, `FileHandler` ఫైల్‌ల కోసం, `SMTPHandler` ఇమెయిల్ కోసం, `SysLogHandler` సిస్టమ్ లాగ్‌ల కోసం).
• ఫార్మాటర్‌లు: తుది అవుట్‌పుట్‌లో లాగ్ రికార్డ్‌ల లేఅవుట్‌ను పేర్కొంటాయి.
• ఫిల్టర్‌లు: ఏ లాగ్ రికార్డ్‌లు అవుట్‌పుట్ చేయబడతాయో నియంత్రించడానికి మరింత మెరుగైన మార్గాన్ని అందిస్తాయి.

లాగ్ స్థాయిలు: ఈవెంట్‌లను వర్గీకరించడం

పైథాన్ యొక్క `logging` మాడ్యూల్ ఒక ఈవెంట్ యొక్క తీవ్రత లేదా ప్రాముఖ్యతను వర్గీకరించడానికి ప్రామాణిక లాగ్ స్థాయిలను నిర్వచిస్తుంది. శబ్దాన్ని ఫిల్టర్ చేయడానికి మరియు క్లిష్టమైన సమాచారంపై దృష్టి పెట్టడానికి ఇది చాలా ముఖ్యమైనది:

• DEBUG: వివరణాత్మక సమాచారం, సాధారణంగా సమస్యలను నిర్ధారించేటప్పుడు మాత్రమే ఆసక్తికరంగా ఉంటుంది.
• INFO: విషయాలు ఆశించిన విధంగా పనిచేస్తున్నాయని నిర్ధారణ.
• WARNING: ఊహించని ఏదో జరిగిందని సూచిక, లేదా సమీప భవిష్యత్తులో సమస్యకు సూచన (ఉదా., 'డిస్క్ స్థలం తక్కువ'). సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంకా ఆశించిన విధంగా పనిచేస్తుంది.
• ERROR: మరింత తీవ్రమైన సమస్య కారణంగా, సాఫ్ట్‌వేర్ కొన్ని ఫంక్షన్‌లను నిర్వహించలేకపోయింది.
• CRITICAL: ఒక తీవ్రమైన లోపం, ప్రోగ్రామ్ స్వయంగా పనిచేయడం కొనసాగించలేకపోవచ్చని సూచిస్తుంది.

డెవలపర్‌లు హ్యాండ్లర్‌లు మరియు లాగర్‌ల కోసం కనీస లాగ్ స్థాయిని సెట్ చేయవచ్చు, తద్వారా నిర్దిష్ట తీవ్రత లేదా అంతకంటే ఎక్కువ సందేశాలు మాత్రమే ప్రాసెస్ చేయబడతాయి.

ఉదాహరణ: ప్రాథమిక పైథాన్ లాగింగ్

            
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
              
            
          

నిర్మాణాత్మక లాగింగ్: రీడబిలిటీ మరియు విశ్లేషణను మెరుగుపరచడం

సాంప్రదాయకంగా, లాగ్‌లు సాధారణ టెక్స్ట్‌గా ఉండేవి. అయితే, ఈ లాగ్‌లను విశ్లేషించడం, ముఖ్యంగా పెద్ద ఎత్తున, సవాలుతో కూడుకున్నది. నిర్మాణాత్మక లాగింగ్ ఈ సమస్యను JSON వంటి మెషిన్-రీడబుల్ ఫార్మాట్‌లో లాగ్‌లను అవుట్‌పుట్ చేయడం ద్వారా పరిష్కరిస్తుంది. ఇది లాగ్ అగ్రిగేషన్ సిస్టమ్‌లకు లాగ్‌లను ఇండెక్స్ చేయడం, శోధించడం మరియు విశ్లేషించడం గణనీయంగా సులభతరం చేస్తుంది.

            
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
              
            
          

నిర్మాణాత్మక లాగింగ్‌ను `python-json-logger` లేదా `loguru` వంటి లైబ్రరీలు మరింత సులభతరం చేస్తాయి, తద్వారా బలమైన లాగ్ విశ్లేషణ సామర్థ్యాలు అవసరమయ్యే ప్రపంచవ్యాప్త డెవలపర్‌లకు ఇది అందుబాటులోకి వస్తుంది.

లాగ్ అగ్రిగేషన్ మరియు విశ్లేషణ

ప్రొడక్షన్ సిస్టమ్‌ల కోసం, ముఖ్యంగా డిస్ట్రిబ్యూటెడ్ ఎన్విరాన్‌మెంట్‌లలో లేదా బహుళ ప్రాంతాలలో విస్తరించబడిన వాటి కోసం, స్థానిక ఫైల్‌లకు లాగ్‌లను వ్రాయడం సరిపోదు. లాగ్ అగ్రిగేషన్ సిస్టమ్స్ ఒక అప్లికేషన్ యొక్క అన్ని ఇన్‌స్టాన్స్‌ల నుండి లాగ్‌లను సేకరించి, నిల్వ, సూచిక మరియు విశ్లేషణ కోసం వాటిని కేంద్రీకరిస్తాయి.

ప్రసిద్ధ పరిష్కారాలలో ఇవి ఉన్నాయి:

• ELK స్టాక్ (Elasticsearch, Logstash, Kibana): లాగ్‌లను సేకరించడం, ప్రాసెస్ చేయడం, నిల్వ చేయడం మరియు దృశ్యమానం చేయడానికి ఒక శక్తివంతమైన ఓపెన్-సోర్స్ సూట్.
• స్ప్లBక్: విస్తృతమైన డేటా ఇండెక్సింగ్ మరియు విశ్లేషణ సామర్థ్యాలను అందించే వాణిజ్య వేదిక.
• గ్రేలాగ్: మరొక ఓపెన్-సోర్స్ లాగ్ మేనేజ్‌మెంట్ పరిష్కారం.
• క్లౌడ్-నేటివ్ సేవలు: AWS CloudWatch Logs, Google Cloud Logging, Azure Monitor Logs వాటి సంబంధిత క్లౌడ్ ఎకోసిస్టమ్‌ల కోసం ఇంటిగ్రేటెడ్ లాగింగ్ పరిష్కారాలను అందిస్తాయి.

లాగింగ్‌ను ఎప్పుడు ఉపయోగించాలి

లాగింగ్ వివరణాత్మక, ఈవెంట్-నిర్దిష్ట సమాచారం అవసరమయ్యే సందర్భాలలో రాణిస్తుంది. మీకు అవసరమైనప్పుడు లాగింగ్‌ను ఉపయోగించండి:

• మూల కారణ విశ్లేషణను నిర్వహించండి: లోపానికి దారితీసిన సంఘటనల క్రమాన్ని గుర్తించండి.
• నిర్దిష్ట సమస్యలను డీబగ్ చేయండి: ఒక సమస్య కోసం వివరణాత్మక సందర్భాన్ని (వేరియబుల్ విలువలు, కాల్ స్టాక్‌లు) పొందండి.
• క్లిష్టమైన చర్యలను ఆడిట్ చేయండి: భద్రతా-సున్నితమైన సంఘటనలను రికార్డ్ చేయండి (ఉదా., వినియోగదారు లాగిన్‌లు, డేటా మార్పులు).
• సంక్లిష్ట ఎగ్జిక్యూషన్ ప్రవాహాలను అర్థం చేసుకోండి: డిస్ట్రిబ్యూటెడ్ సిస్టమ్ యొక్క వివిధ భాగాల ద్వారా డేటా ఎలా ప్రవహిస్తుందో ట్రాక్ చేయండి.
• అరుదుగా సంభవించే, అధిక-వివరణాత్మక సంఘటనలను నమోదు చేయండి: సంఖ్యా అగ్రిగేషన్‌కు సరిపోని సంఘటనలు.

లాగ్‌లు ఒక సంఘటన వెనుక ఉన్న "ఎందుకు" మరియు "ఎలా"ను అందిస్తాయి, మెట్రిక్స్ తరచుగా అందించలేని సూక్ష్మ వివరాలను అందిస్తాయి.

మెట్రిక్స్ సేకరణను అర్థం చేసుకోవడం: మీ అప్లికేషన్ యొక్క కొలవగల స్థితి

మెట్రిక్స్ సేకరణ అనేది కాలక్రమేణా ఒక అప్లికేషన్ యొక్క పరిమాణాత్మక స్థితి లేదా ప్రవర్తనను సూచించే సంఖ్యా డేటా పాయింట్లను సేకరించే పద్ధతి. వివిక్త సంఘటనలైన లాగ్‌ల వలె కాకుండా, మెట్రిక్స్ అగ్రిగేటెడ్ కొలతలు. వాటిని టైమ్-సిరీస్ డేటాగా భావించండి: విలువలు వరుసగా, ప్రతి ఒక్కటి టైమ్‌స్టాంప్ మరియు ఒకటి లేదా అంతకంటే ఎక్కువ లేబుల్‌లతో అనుబంధించబడి ఉంటుంది.

మెట్రిక్స్ అంటే ఏమిటి?

మెట్రిక్స్ "ఎన్ని?", "ఎంత వేగంగా?", "ఎంత?", లేదా "ప్రస్తుత విలువ ఎంత?" వంటి ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇస్తాయి. అవి అగ్రిగేషన్, ట్రెండింగ్ మరియు హెచ్చరిక కోసం రూపొందించబడ్డాయి. వివరణాత్మక కథనానికి బదులుగా, మెట్రిక్స్ మీ అప్లికేషన్ ఆరోగ్యం మరియు పనితీరు యొక్క సంక్షిప్త, సంఖ్యా సారాంశాన్ని అందిస్తాయి.

సాధారణ ఉదాహరణలలో ఇవి ఉన్నాయి:

• సెకనుకు అభ్యర్థన (RPS)
• CPU వినియోగం
• మెమరీ వినియోగం
• డేటాబేస్ క్వెరీ లేటెన్సీ
• యాక్టివ్ వినియోగదారుల సంఖ్య
• ఎర్రర్ రేట్లు

మెట్రిక్స్ రకాలు

మెట్రిక్ సిస్టమ్‌లు సాధారణంగా అనేక ప్రాథమిక రకాలను మద్దతు ఇస్తాయి:

• కౌంటర్‌లు: ఏకరీతిగా పెరిగే విలువలు (లేదా సున్నకు రీసెట్ అవుతాయి). అభ్యర్థనలు, లోపాలు లేదా పూర్తి చేసిన పనులను లెక్కించడానికి ఉపయోగపడుతుంది.
• గేజ్‌లు: పైకి లేదా క్రిందకు వెళ్ళగల ఒకే సంఖ్యా విలువను సూచిస్తాయి. CPU లోడ్, మెమరీ వినియోగం లేదా క్యూ పరిమాణం వంటి ప్రస్తుత స్థితులను కొలవడానికి ఉపయోగపడుతుంది.
• హిస్టోగ్రామ్‌లు: నమూనా పరిశీలనలు (ఉదా., అభ్యర్థన వ్యవధులు, ప్రతిస్పందన పరిమాణాలు) మరియు వాటిని కాన్ఫిగర్ చేయదగిన బకెట్‌లుగా సమూహపరుస్తాయి, గణన, మొత్తం మరియు క్వాంటైల్స్ (ఉదా., 90వ పర్సంటైల్ లేటెన్సీ) వంటి గణాంకాలను అందిస్తాయి.
• సారాంశాలు: హిస్టోగ్రామ్‌ల వలె ఉంటాయి కానీ క్లయింట్ వైపు స్లైడింగ్ టైమ్ విండోలో కాన్ఫిగర్ చేయదగిన క్వాంటైల్స్‌ను లెక్కిస్తాయి.

పైథాన్ అప్లికేషన్‌లు మెట్రిక్స్‌ను ఎలా సేకరిస్తాయి

పైథాన్ అప్లికేషన్‌లు సాధారణంగా నిర్దిష్ట పర్యవేక్షణ సిస్టమ్‌లతో అనుసంధానించబడిన క్లయింట్ లైబ్రరీలను ఉపయోగించి మెట్రిక్స్‌ను సేకరించి మరియు బహిర్గతం చేస్తాయి.

ప్రోమెథియస్ క్లయింట్ లైబ్రరీ

ప్రోమెథియస్ ఒక అద్భుతమైన ప్రజాదరణ పొందిన ఓపెన్-సోర్స్ పర్యవేక్షణ వ్యవస్థ. దాని పైథాన్ క్లయింట్ లైబ్రరీ (`prometheus_client`) అప్లికేషన్‌లను మెట్రిక్స్‌ను ఒక ఫార్మాట్‌లో బహిర్గతం చేయడానికి అనుమతిస్తుంది, దానిని ప్రోమెథియస్ సర్వర్ క్రమ వ్యవధిలో "స్క్రాప్" (లాగగలదు).

            
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
              
            
          

ఈ అప్లికేషన్, నడుస్తున్నప్పుడు, ఒక HTTP ఎండ్‌పాయింట్‌ను (ఉదా., `http://localhost:8000/metrics`) బహిర్గతం చేస్తుంది, దానిని ప్రోమెథియస్ నిర్వచించిన మెట్రిక్స్‌ను సేకరించడానికి స్క్రాప్ చేయగలదు.

స్టాట్స్‌డి క్లయింట్ లైబ్రరీలు

StatsD అనేది UDP ద్వారా మెట్రిక్స్ డేటాను పంపడానికి ఒక నెట్‌వర్క్ ప్రోటోకాల్. పైథాన్ కోసం అనేక క్లయింట్ లైబ్రరీలు ఉన్నాయి (ఉదా., `statsd`, `python-statsd`). ఈ లైబ్రరీలు మెట్రిక్స్‌ను StatsD డెమోన్‌కు పంపుతాయి, ఇది వాటిని అగ్రిగేట్ చేసి టైమ్-సిరీస్ డేటాబేస్‌కు (గ్రాఫైట్ లేదా డేటాడాగ్ వంటివి) ఫార్వార్డ్ చేస్తుంది.

            
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
              
            
          

టైమ్-సిరీస్ డేటాబేస్‌లు మరియు విజువలైజేషన్

మెట్రిక్స్ సాధారణంగా ప్రత్యేకమైన టైమ్-సిరీస్ డేటాబేస్‌లలో (TSDBలు) నిల్వ చేయబడతాయి, ఇవి టైమ్‌స్టాంప్‌లతో డేటా పాయింట్‌లను నిల్వ చేయడానికి మరియు ప్రశ్నించడానికి ఆప్టిమైజ్ చేయబడతాయి. ఉదాహరణలలో ఇవి ఉన్నాయి:

• ప్రోమెథియస్: TSDB వలె కూడా పనిచేస్తుంది.
• ఇన్‌ఫ్లక్స్DB: ఒక ప్రసిద్ధ ఓపెన్-సోర్స్ TSDB.
• గ్రాఫైట్: పాతది కానీ ఇంకా విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతున్న TSDB.
• క్లౌడ్-నేటివ్ పరిష్కారాలు: AWS టైమ్‌స్ట్రీమ్, Google Cloud Monitoring (గతంలో స్టాక్‌డ్రైవర్), అజూర్ మానిటర్.
• SaaS ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు: డేటాడాగ్, న్యూ రిలీక్, డైనట్రేస్, ఇంటిగ్రేటెడ్ మెట్రిక్స్ సేకరణ, నిల్వ మరియు విజువలైజేషన్‌ను అందిస్తాయి.

గ్రాఫనా అనేది వివిధ వనరుల నుండి (ప్రోమెథియస్, ఇన్‌ఫ్లక్స్DB, మొదలైనవి) డాష్‌బోర్డ్‌ల ద్వారా టైమ్-సిరీస్ డేటాను దృశ్యమానం చేయడానికి ఒక సర్వత్రా ఓపెన్-సోర్స్ ప్లాట్‌ఫారమ్. ఇది రిచ్, ఇంటరాక్టివ్ విజువలైజేషన్‌లను సృష్టించడానికి మరియు మెట్రిక్ థ్రెషోల్డ్‌ల ఆధారంగా హెచ్చరికలను సెటప్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది.

మెట్రిక్స్‌ను ఎప్పుడు ఉపయోగించాలి

మెట్రిక్స్ మీ అప్లికేషన్ యొక్క మొత్తం ఆరోగ్యం మరియు పనితీరు ధోరణులను అర్థం చేసుకోవడానికి అమూల్యమైనవి. మీకు అవసరమైనప్పుడు మెట్రిక్స్‌ను ఉపయోగించండి:

• మొత్తం సిస్టమ్ ఆరోగ్యాన్ని పర్యవేక్షించండి: మీ మౌలిక సదుపాయాలలో CPU, మెమరీ, నెట్‌వర్క్ I/O, డిస్క్ వినియోగాన్ని ట్రాక్ చేయండి.
• అప్లికేషన్ పనితీరును కొలవండి: అభ్యర్థన రేట్లు, లేటెన్సీలు, ఎర్రర్ రేట్లు, థ్రూపుట్‌ను పర్యవేక్షించండి.
• బాటిల్‌నెక్స్‌ను గుర్తించండి: మీ అప్లికేషన్ లేదా మౌలిక సదుపాయాలలో ఒత్తిడిలో ఉన్న ప్రాంతాలను కనుగొనండి.
• హెచ్చరికలను సెటప్ చేయండి: క్లిష్టమైన థ్రెషోల్డ్‌లు దాటినప్పుడు బృందాలకు స్వయంచాలకంగా తెలియజేయండి (ఉదా., ఎర్రర్ రేటు 5% మించిపోయింది, లేటెన్సీ పెరుగుతుంది).
• వ్యాపార KPIలను ట్రాక్ చేయండి: వినియోగదారు సైన్-అప్‌లు, లావాదేవీల పరిమాణాలు, మార్పిడి రేట్లను పర్యవేక్షించండి.
• డాష్‌బోర్డ్‌లను సృష్టించండి: మీ సిస్టమ్ యొక్క కార్యాచరణ స్థితి యొక్క శీఘ్ర, ఉన్నత-స్థాయి అవలోకనాన్ని అందించండి.

మెట్రిక్స్ "ఏమి" జరుగుతుందో అందిస్తాయి, మీ సిస్టమ్ ప్రవర్తన యొక్క పక్షి-కంటి వీక్షణను అందిస్తాయి.

లాగింగ్ vs. మెట్రిక్స్: ఒక తల-తల పోలిక

పరిశీలనాత్మకతకు రెండూ అవసరం అయినప్పటికీ, లాగింగ్ మరియు మెట్రిక్స్ సేకరణ మీ పైథాన్ అప్లికేషన్‌లను అర్థం చేసుకోవడానికి వివిధ అంశాలకు ఉపయోగపడతాయి. ఇక్కడ ప్రత్యక్ష పోలిక ఉంది:

సూక్ష్మత మరియు వివరాలు

• లాగింగ్: అధిక సూక్ష్మత, అధిక వివరాలు. ప్రతి లాగ్ ఎంట్రీ ఒక నిర్దిష్ట, వివరణాత్మక సంఘటన. ఫోరెన్సిక్స్ మరియు వ్యక్తిగత పరస్పర చర్యలు లేదా వైఫల్యాలను అర్థం చేసుకోవడానికి అద్భుతమైనది. సందర్భోచిత సమాచారాన్ని అందిస్తుంది.
• మెట్రిక్స్: తక్కువ సూక్ష్మత, ఉన్నత-స్థాయి సారాంశం. కాలక్రమేణా అగ్రిగేటెడ్ సంఖ్యా విలువలు. ట్రెండింగ్ మరియు అనామలీలను గుర్తించడానికి అద్భుతమైనది. పరిమాణాత్మక కొలతలను అందిస్తుంది.

కార్డినాలిటీ

కార్డినాలిటీ అనేది ఒక డేటా లక్షణం కలిగి ఉండే ప్రత్యేక విలువల సంఖ్యను సూచిస్తుంది.

• లాగింగ్: చాలా అధిక కార్డినాలిటీని నిర్వహించగలదు. లాగ్ సందేశాలలో తరచుగా ప్రత్యేక IDలు, టైమ్‌స్టాంప్‌లు మరియు విభిన్న సందర్భోచిత స్ట్రింగ్‌లు ఉంటాయి, ప్రతి లాగ్ ఎంట్రీని విభిన్నంగా చేస్తాయి. అధిక-కార్డినాలిటీ డేటాను నిల్వ చేయడం లాగ్ సిస్టమ్‌ల యొక్క ప్రధాన విధి.
• మెట్రిక్స్: ఆదర్శంగా తక్కువ నుండి మధ్యస్థ కార్డినాలిటీ. మెట్రిక్స్‌పై లేబుల్‌లు (ట్యాగ్‌లు), విశ్లేషణకు ఉపయోగకరంగా ఉన్నప్పటికీ, వాటి ప్రత్యేక కలయికలు చాలా ఎక్కువగా మారితే నిల్వ మరియు ప్రాసెసింగ్ ఖర్చులను గణనీయంగా పెంచుతాయి. చాలా ప్రత్యేక లేబుల్ విలువలు టైమ్-సిరీస్ డేటాబేస్‌లలో "కార్డినాలిటీ పేలుడుకు" దారితీయవచ్చు.

నిల్వ మరియు ఖర్చు

• లాగింగ్: టెక్స్చువల్ డేటా యొక్క వాల్యూమ్ మరియు వెర్బోసిటీ కారణంగా గణనీయమైన నిల్వ అవసరం. నిలుపుదల కాలాలు మరియు అప్లికేషన్ ట్రాఫిక్‌తో ఖర్చు త్వరగా పెరిగిపోతుంది. లాగ్ ప్రాసెసింగ్ (పార్సింగ్, ఇండెక్సింగ్) కూడా వనరు-ఇంటెన్సివ్ కావచ్చు.
• మెట్రిక్స్: సాధారణంగా నిల్వ పరంగా మరింత సమర్థవంతమైనది. సంఖ్యా డేటా పాయింట్లు కాంపాక్ట్‌గా ఉంటాయి. అగ్రిగేషన్ మొత్తం డేటా పాయింట్ల సంఖ్యను తగ్గిస్తుంది మరియు పాత డేటాను తరచుగా మొత్తం ధోరణులను కోల్పోకుండా స్థలాన్ని ఆదా చేయడానికి డౌన్‌సాంపుల్ చేయవచ్చు (తగ్గించబడిన రిజల్యూషన్).

క్వెరీయింగ్ మరియు విశ్లేషణ

• లాగింగ్: నిర్దిష్ట సంఘటనలను శోధించడానికి, కీవర్డ్‌ల ద్వారా ఫిల్టర్ చేయడానికి మరియు అభ్యర్థనలను గుర్తించడానికి ఉత్తమంగా సరిపోతుంది. శక్తివంతమైన శోధన మరియు ఇండెక్సింగ్ సామర్థ్యాలు అవసరం (ఉదా., Elasticsearch క్వెరీలు). విస్తారమైన డేటాసెట్‌లలో అగ్రిగేటెడ్ స్టాటిస్టికల్ విశ్లేషణకు నెమ్మదిగా ఉండవచ్చు.
• మెట్రిక్స్: వేగవంతమైన అగ్రిగేషన్, గణిత కార్యకలాపాలు మరియు కాలక్రమేణా ధోరణి కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయబడింది. క్వెరీ భాషలు (ఉదా., ప్రోమెథియస్ కోసం PromQL, InfluxDB కోసం Flux) టైమ్-సిరీస్ విశ్లేషణ మరియు డాష్‌బోర్డింగ్ కోసం రూపొందించబడ్డాయి.

రియల్-టైమ్ vs. పోస్ట్-మార్టమ్

• లాగింగ్: ప్రధానంగా పోస్ట్-మార్టమ్ విశ్లేషణ మరియు డీబగ్గింగ్ కోసం ఉపయోగించబడుతుంది. ఒక హెచ్చరిక వచ్చినప్పుడు (తరచుగా ఒక మెట్రిక్ నుండి), మీరు మూల కారణాన్ని కనుగొనడానికి లాగ్‌లలోకి వెళతారు.
• మెట్రిక్స్: రియల్-టైమ్ పర్యవేక్షణ మరియు హెచ్చరిక కోసం అద్భుతమైనది. డాష్‌బోర్డ్‌లు ప్రస్తుత సిస్టమ్ స్థితి గురించి తక్షణ అంతర్దృష్టిని అందిస్తాయి మరియు హెచ్చరికలు సమస్యల గురించి బృందాలకు ముందుగానే తెలియజేస్తాయి.

ఉపయోగ సందర్భాల సారాంశం

సమన్వయం: సమగ్ర పరిశీలనాత్మకత కోసం లాగింగ్ మరియు మెట్రిక్స్ రెండింటినీ ఉపయోగించడం

అత్యంత ప్రభావవంతమైన పర్యవేక్షణ వ్యూహాలు లాగింగ్ మరియు మెట్రిక్స్ మధ్య ఎంచుకోవు; అవి రెండింటినీ స్వీకరిస్తాయి. లాగింగ్ మరియు మెట్రిక్స్ పూరకమైనవి, పూర్తి పరిశీలనాత్మకతను సాధించడానికి ఒక శక్తివంతమైన కలయికను ఏర్పరుస్తాయి.

దేనిని ఎప్పుడు ఉపయోగించాలి (మరియు అవి ఎలా కలుస్తాయి)

• గుర్తింపు మరియు హెచ్చరిక కోసం మెట్రిక్స్: ఒక అప్లికేషన్ యొక్క ఎర్రర్ రేటు (ఒక మెట్రిక్) పెరిగినప్పుడు, లేదా దాని లేటెన్సీ (మరొక మెట్రిక్) ఒక థ్రెషోల్డ్‌ను మించిపోయినప్పుడు, మీ పర్యవేక్షణ సిస్టమ్ ఒక హెచ్చరికను పంపాలి.
• నిర్ధారణ మరియు మూల కారణ విశ్లేషణ కోసం లాగ్‌లు: ఒకసారి హెచ్చరిక అందిన తర్వాత, సమస్యకు దారితీసిన సంఘటనల వివరణాత్మక క్రమాన్ని అర్థం చేసుకోవడానికి మీరు ఆ నిర్దిష్ట సేవ లేదా సమయ వ్యవధి నుండి లాగ్‌లలోకి వెళతారు. మెట్రిక్స్ మీకు ఏదో తప్పు జరిగిందని చెబుతాయి; లాగ్‌లు ఎందుకు జరిగిందో చెబుతాయి.
• సహసంబంధం: మీ లాగ్‌లు మరియు మెట్రిక్స్ సాధారణ గుర్తింపుదారులను (ఉదా., అభ్యర్థన IDలు, ట్రేస్ IDలు, సేవా పేర్లు) పంచుకునేలా చూసుకోండి. ఇది మెట్రిక్ అనామలీ నుండి సంబంధిత లాగ్ ఎంట్రీలకు సులభంగా దూకడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.

ఇంటిగ్రేషన్ కోసం ప్రాక్టికల్ వ్యూహాలు

1. స్థిరమైన నామకరణం మరియు ట్యాగింగ్

మెట్రిక్ లేబుల్‌లు మరియు లాగ్ ఫీల్డ్‌లు రెండింటికీ స్థిరమైన నామకరణ సంప్రదాయాలను ఉపయోగించండి. ఉదాహరణకు, మీ HTTP అభ్యర్థనలకు మెట్రిక్స్‌లో service_name లేబుల్ ఉంటే, మీ లాగ్‌లలో కూడా service_name ఫీల్డ్ ఉండేలా చూసుకోండి. మైక్రోసర్వీసెస్ ఆర్కిటెక్చర్‌లలో ప్రత్యేకించి, సిస్టమ్‌ల అంతటా డేటాను సహసంబంధం చేయడానికి ఈ స్థిరత్వం చాలా ముఖ్యమైనది.

2. ట్రేసింగ్ మరియు అభ్యర్థన IDలు

డిస్ట్రిబ్యూటెడ్ ట్రేసింగ్‌ను అమలు చేయండి (ఉదా., `opentelemetry-python` వంటి పైథాన్ లైబ్రరీలతో ఓపెన్‌టెలిమెట్రీని ఉపయోగించడం). మీ సేవల ద్వారా ప్రయాణించేటప్పుడు ట్రేసింగ్ స్వయంచాలకంగా ప్రత్యేక IDలను అభ్యర్థనలలోకి ఇంజెక్ట్ చేస్తుంది. ఈ ట్రేస్ IDలు సంబంధిత చోట లాగ్‌లు మరియు మెట్రిక్స్ రెండింటిలోనూ చేర్చబడాలి. ఇది ఒకే వినియోగదారు అభ్యర్థనను దాని ఆవిర్భావం నుండి బహుళ సేవల ద్వారా గుర్తించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది, ప్రతి దశలో దాని పనితీరును (మెట్రిక్స్) వ్యక్తిగత సంఘటనలతో (లాగ్‌లు) సహసంబంధం చేస్తుంది.

3. సందర్భోచిత లాగింగ్ మరియు మెట్రిక్స్

మీ లాగ్‌లు మరియు మెట్రిక్స్ రెండింటినీ సందర్భోచిత సమాచారంతో సుసంపన్నం చేయండి. ఉదాహరణకు, ఒక లోపాన్ని లాగ్ చేసినప్పుడు, ప్రభావిత వినియోగదారు ID, లావాదేవీ ID లేదా సంబంధిత భాగాన్ని చేర్చండి. అదేవిధంగా, మెట్రిక్స్‌కు మీరు డేటాను స్లైస్ మరియు డైస్ చేయడానికి అనుమతించే లేబుల్‌లు ఉండాలి (ఉదా., `http_requests_total{method="POST", status_code="500", region="eu-west-1"}`).

4. ఇంటెలిజెంట్ హెచ్చరిక

ప్రధానంగా మెట్రిక్స్ ఆధారంగా హెచ్చరికలను కాన్ఫిగర్ చేయండి. స్పష్టమైన థ్రెషోల్డ్‌లను నిర్వచించడానికి మరియు బేస్‌లైన్‌ల నుండి విచలనాలను గుర్తించడానికి మెట్రిక్స్ చాలా బాగా సరిపోతాయి. ఒక హెచ్చరిక ట్రిగ్గర్ అయినప్పుడు, సంబంధిత డాష్‌బోర్డ్‌లకు లింక్‌లను (సమస్య ఉన్న మెట్రిక్స్‌ను చూపుతూ) మరియు లాగ్ శోధన క్వెరీలను (ప్రభావిత సేవ మరియు సమయ పరిధికి ముందుగా ఫిల్టర్ చేయబడినవి) హెచ్చరిక నోటిఫికేషన్‌లో చేర్చండి. ఇది మీ ఆన్-కాల్ టీమ్‌లను త్వరగా పరిశోధించడానికి శక్తినిస్తుంది.

ఉదాహరణ దృశ్యం: ఈ-కామర్స్ చెక్అవుట్ వైఫల్యం

పైథాన్ మైక్రోసర్వీసెస్‌తో ప్రపంచవ్యాప్తంగా పనిచేస్తున్న ఒక ఈ-కామర్స్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌ను ఊహించండి:

1. మెట్రిక్స్ అలారం: `checkout_service_5xx_errors_total` మెట్రిక్ `us-east-1` ప్రాంతంలో అకస్మాత్తుగా 0 నుండి 5%కి పెరిగినందున ప్రోమెథియస్ హెచ్చరిక వస్తుంది.
   • ప్రారంభ అంతర్దృష్టి: US-ఈస్ట్‌లో చెక్అవుట్ సేవలో ఏదో తప్పు జరిగింది.
2. లాగ్ దర్యాప్తు: హెచ్చరిక నోటిఫికేషన్ కేంద్రీకృత లాగ్ మేనేజ్‌మెంట్ సిస్టమ్‌కు (ఉదా., కిబానా) ప్రత్యక్ష లింక్‌ను కలిగి ఉంటుంది, ఇది `service: checkout_service`, `level: ERROR` మరియు `us-east-1`లో స్పైక్ యొక్క సమయ పరిధి కోసం ముందుగా ఫిల్టర్ చేయబడింది. డెవలపర్‌లు వెంటనే లాగ్ ఎంట్రీలను చూస్తారు:
   • `ERROR - Database connection failed for user_id: XZY789, transaction_id: ABC123`
   • `ERROR - Payment gateway response timeout for transaction_id: PQR456`
   • వివరణాత్మక నిర్ధారణ: లాగ్‌లు నిర్దిష్ట డేటాబేస్ కనెక్టివిటీ సమస్యలు మరియు చెల్లింపు గేట్‌వే టైమ్‌అవుట్‌లను వెల్లడిస్తాయి, తరచుగా పూర్తి స్టాక్ ట్రేస్‌లు మరియు ప్రభావిత వినియోగదారు మరియు లావాదేవీ IDలు వంటి సందర్భోచిత డేటాను కలిగి ఉంటాయి.
3. సహసంబంధం మరియు పరిష్కారం: లాగ్‌లలో కనుగొనబడిన `transaction_id` లేదా `user_id`ను ఉపయోగించి, ఇంజనీర్లు ఇతర సేవల లాగ్‌లను లేదా సంబంధిత మెట్రిక్స్‌ను (ఉదా., `database_connection_pool_saturation_gauge`) మరింత ప్రశ్నించి, తాత్కాలిక డేటాబేస్ ఓవర్‌లోడ్ లేదా బాహ్య చెల్లింపు ప్రదాత అంతరాయం వంటి ఖచ్చితమైన మూల కారణాన్ని గుర్తించగలరు.

ఈ వర్క్‌ఫ్లో కీలకమైన పరస్పర చర్యను ప్రదర్శిస్తుంది: మెట్రిక్స్ ప్రారంభ సంకేతాన్ని అందిస్తాయి మరియు ప్రభావాన్ని కొలమానం చేస్తాయి, అయితే లాగ్‌లు వివరణాత్మక డీబగ్గింగ్ మరియు పరిష్కారం కోసం అవసరమైన కథనాన్ని అందిస్తాయి.

పైథాన్ పర్యవేక్షణ కోసం ఉత్తమ పద్ధతులు

మీ పైథాన్ అప్లికేషన్‌ల కోసం బలమైన పర్యవేక్షణ వ్యూహాన్ని ఏర్పాటు చేయడానికి, ఈ గ్లోబల్ ఉత్తమ పద్ధతులను పరిగణించండి:

1. ప్రామాణీకరించండి మరియు డాక్యుమెంట్ చేయండి

లాగింగ్ ఫార్మాట్‌లు (ఉదా., నిర్మాణాత్మక JSON), లాగ్ స్థాయిలు, మెట్రిక్ పేర్లు మరియు లేబుల్‌ల కోసం స్పష్టమైన ప్రమాణాలను అనుసరించండి. ఈ ప్రమాణాలను డాక్యుమెంట్ చేయండి మరియు అన్ని అభివృద్ధి బృందాలు వాటికి కట్టుబడి ఉండేలా చూసుకోండి. విభిన్న బృందాలు మరియు సంక్లిష్ట, డిస్ట్రిబ్యూటెడ్ సిస్టమ్‌లలో పరిశీలనాత్మకతను నిర్వహించడానికి ఈ స్థిరత్వం చాలా ముఖ్యమైనది.

2. అర్థవంతమైన సమాచారాన్ని లాగ్ చేయండి

ఎక్కువగా లేదా తక్కువగా లాగ్ చేయకుండా ఉండండి. ఫంక్షన్ ఆర్గ్యుమెంట్‌లు, ప్రత్యేక గుర్తింపుదారులు మరియు లోపం వివరాలు (స్టాక్ ట్రేస్‌లతో సహా) వంటి డీబగ్గింగ్‌కు కీలకమైన సందర్భాన్ని అందించే లాగ్ ఈవెంట్‌లను లాగ్ చేయండి. సున్నితమైన డేటా పట్ల జాగ్రత్త వహించండి – వ్యక్తిగతంగా గుర్తించదగిన సమాచారం (PII) లేదా రహస్యాలను సరైన రెడక్షన్ లేదా ఎన్‌క్రిప్షన్ లేకుండా ఎప్పుడూ లాగ్ చేయవద్దు, ముఖ్యంగా డేటా గోప్యతా నిబంధనలు (GDPR, CCPA, LGPD, POPIA వంటివి) విభిన్నంగా మరియు కఠినంగా ఉండే గ్లోబల్ సందర్భంలో.

3. కీలక వ్యాపార లాజిక్‌ను ఇన్‌స్ట్రుమెంట్ చేయండి

కేవలం మౌలిక సదుపాయాలను పర్యవేక్షించవద్దు. కీలక వ్యాపార ప్రక్రియల చుట్టూ మెట్రిక్స్ మరియు లాగ్‌లను సేకరించడానికి మీ పైథాన్ కోడ్‌ను ఇన్‌స్ట్రుమెంట్ చేయండి: వినియోగదారు సైన్-అప్‌లు, ఆర్డర్ ప్లేస్‌మెంట్‌లు, డేటా ప్రాసెసింగ్ పనులు. ఈ అంతర్దృష్టులు సాంకేతిక పనితీరును వ్యాపార ఫలితాలకు నేరుగా అనుసంధానిస్తాయి.

4. సరైన లాగ్ స్థాయిలను ఉపయోగించండి

లాగ్ స్థాయి నిర్వచనాలకు కట్టుబడి ఉండండి. వెర్బోస్ డెవలప్‌మెంట్ అంతర్దృష్టుల కోసం `DEBUG`, సాధారణ కార్యకలాపాల కోసం `INFO`, సంభావ్య సమస్యల కోసం `WARNING`, క్రియాత్మక వైఫల్యాల కోసం `ERROR` మరియు సిస్టమ్‌కు ముప్పు కలిగించే సమస్యల కోసం `CRITICAL`. ఒక సమస్యను పరిశోధించేటప్పుడు ప్రొడక్షన్‌లో లాగ్ స్థాయిలను డైనమిక్‌గా సర్దుబాటు చేయండి, తిరిగి విస్తరించకుండా తాత్కాలికంగా వెర్బోసిటీని పెంచడానికి.

5. మెట్రిక్స్ కోసం అధిక కార్డినాలిటీ పరిగణనలు

మెట్రిక్ లేబుల్‌లతో వివేకంతో వ్యవహరించండి. లేబుల్‌లు ఫిల్టరింగ్ మరియు గ్రూపింగ్ కోసం శక్తివంతమైనవి అయినప్పటికీ, చాలా ప్రత్యేక లేబుల్ విలువలు మీ టైమ్-సిరీస్ డేటాబేస్‌ను ముంచెత్తుతాయి. అధిక డైనమిక్ లేదా వినియోగదారు-సృష్టించిన స్ట్రింగ్‌లను (`user_id` లేదా `session_id` వంటివి) నేరుగా మెట్రిక్ లేబుల్‌లుగా ఉపయోగించకుండా ఉండండి. బదులుగా, ప్రత్యేక వినియోగదారుల/సెషన్‌ల *సంఖ్యను* లెక్కించండి లేదా ముందుగా నిర్వచించిన వర్గాలను ఉపయోగించండి.

6. హెచ్చరిక సిస్టమ్‌లతో అనుసంధానించండి

మీ మెట్రిక్స్ సిస్టమ్‌ను (ఉదా., గ్రాఫనా, ప్రోమెథియస్ అలర్ట్‌మేనేజర్, డేటాడాగ్) మీ బృందం యొక్క నోటిఫికేషన్ ఛానెల్‌లకు (ఉదా., స్లాక్, పేజర్‌డ్యూటీ, ఇమెయిల్, మైక్రోసాఫ్ట్ టీమ్స్) కనెక్ట్ చేయండి. హెచ్చరికలు చర్య తీసుకోవడానికి వీలుగా, తగినంత సందర్భాన్ని అందించేలా మరియు వివిధ టైమ్ జోన్‌లలో సరైన ఆన్-కాల్ టీమ్‌లను లక్ష్యంగా చేసుకునేలా చూసుకోండి.

7. మీ పర్యవేక్షణ డేటాను సురక్షితం చేయండి

మీ పర్యవేక్షణ డాష్‌బోర్డ్‌లు, లాగ్ అగ్రిగేటర్‌లు మరియు మెట్రిక్స్ స్టోర్‌లకు ప్రాప్యత సరిగ్గా సురక్షితంగా ఉండేలా చూసుకోండి. పర్యవేక్షణ డేటా మీ అప్లికేషన్ యొక్క అంతర్గత పనితీరు మరియు వినియోగదారు ప్రవర్తన గురించి సున్నితమైన సమాచారాన్ని కలిగి ఉండవచ్చు. రోల్-ఆధారిత యాక్సెస్ కంట్రోల్‌ను అమలు చేయండి మరియు ప్రయాణంలో మరియు విశ్రాంతిలో డేటాను ఎన్‌క్రిప్ట్ చేయండి.

8. పనితీరు ప్రభావం గురించి పరిగణించండి

అధిక లాగింగ్ లేదా మెట్రిక్ సేకరణ ఓవర్‌హెడ్‌ను ప్రవేశపెట్టవచ్చు. పర్యవేక్షణ ఇన్‌స్ట్రుమెంటేషన్ పనితీరును గణనీయంగా ప్రభావితం చేయదని నిర్ధారించుకోవడానికి మీ అప్లికేషన్‌ను ప్రొఫైల్ చేయండి. అసమకాలిక లాగింగ్ మరియు సమర్థవంతమైన మెట్రిక్ క్లయింట్ లైబ్రరీలు ఈ ప్రభావాన్ని తగ్గించడంలో సహాయపడతాయి.

9. పరిశీలనాత్మకత ప్లాట్‌ఫారమ్‌లను స్వీకరించండి

సంక్లిష్ట డిస్ట్రిబ్యూటెడ్ సిస్టమ్‌ల కోసం, ఇంటిగ్రేటెడ్ పరిశీలనాత్మకత ప్లాట్‌ఫారమ్‌లను (ఉదా., డేటాడాగ్, న్యూ రిలీక్, డైనట్రేస్, హనీకాంబ్‌, స్ప్లBక్ అబ్జర్వబిలిటీ క్లౌడ్) ఉపయోగించుకోవడాన్ని పరిగణించండి. ఈ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు లాగ్‌లు, మెట్రిక్స్ మరియు ట్రేస్‌ల ఏకీకృత వీక్షణలను అందిస్తాయి, భిన్నమైన వాతావరణాలు మరియు గ్లోబల్ విస్తరణలలో సహసంబంధం మరియు విశ్లేషణను సులభతరం చేస్తాయి.

ముగింపు: పైథాన్ పరిశీలనాత్మకతకు ఏకీకృత విధానం

ఆధునిక సాఫ్ట్‌వేర్ యొక్క డైనమిక్ ల్యాండ్‌స్కేప్‌లో, మీ పైథాన్ అప్లికేషన్‌లను సమర్థవంతంగా పర్యవేక్షించడం ఇకపై ఐచ్ఛికం కాదు; ఇది కార్యాచరణ శ్రేష్ఠత మరియు వ్యాపార కొనసాగింపు కోసం ఒక ప్రాథమిక అవసరం. లాగింగ్ డీబగ్గింగ్ మరియు నిర్దిష్ట సంఘటనలను అర్థం చేసుకోవడానికి అవసరమైన వివరణాత్మక కథనాన్ని మరియు ఫోరెన్సిక్ సాక్ష్యాలను అందిస్తుంది, అయితే మెట్రిక్స్ రియల్-టైమ్ ఆరోగ్య తనిఖీలు, పనితీరు ట్రెండింగ్ మరియు ప్రోయాక్టివ్ హెచ్చరిక కోసం కీలకమైన కొలవగల, అగ్రిగేటెడ్ అంతర్దృష్టులను అందిస్తాయి.

లాగింగ్ మరియు మెట్రిక్స్ సేకరణ రెండింటి యొక్క ప్రత్యేక బలాన్ని అర్థం చేసుకోవడం ద్వారా మరియు వాటిని వ్యూహాత్మకంగా అనుసంధానించడం ద్వారా, ప్రపంచవ్యాప్తంగా ఉన్న పైథాన్ డెవలపర్‌లు మరియు ఆపరేషన్స్ టీమ్‌లు బలమైన పరిశీలనాత్మకత ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ను నిర్మించగలరు. ఈ ఫ్రేమ్‌వర్క్ వారికి సమస్యలను త్వరగా గుర్తించడానికి, సమస్యలను సమర్థవంతంగా నిర్ధారించడానికి మరియు చివరికి ప్రపంచవ్యాప్తంగా ఉన్న వినియోగదారులకు మరింత విశ్వసనీయమైన మరియు అధిక పనితీరు గల అప్లికేషన్‌లను అందించడానికి అధికారం ఇస్తుంది.

మీ లాగ్‌లు చెప్పే "కథ" మరియు మీ మెట్రిక్స్ అందించే "సంఖ్యలు" రెండింటినీ స్వీకరించండి. కలిసి, అవి మీ అప్లికేషన్ ప్రవర్తన యొక్క పూర్తి చిత్రాన్ని చిత్రించి, అంచనాలను సమాచార చర్యగా మరియు రియాక్టివ్ ఫైర్‌ఫైటింగ్‌ను ప్రోయాక్టివ్ మేనేజ్‌మెంట్‌గా మారుస్తాయి.