6 nejlepších monitorovacích nástrojů Pythonu
Programovací jazyk Python je velmi flexibilní. Systém lze používat ve spojení s jinými programovacími jazyky a jeho knihovny užitečných funkcí usnadňují jeho implementaci. Tyto knihovny a objektově orientovaná povaha Pythonu však mohou ztěžovat sledování provádění kódu.
Existují dva typy podniků, které musí být schopny monitorovat výkon Pythonu – ty, které vyvíjejí software, a ty, které jej používají. Je zřejmé, že tyto skupiny zahrnují téměř všechny podniky ve vyspělém světě.
Zde je náš seznam šesti nejlepších monitorovacích nástrojů Pythonu:
- SolarWinds AppOptics VOLBA REDAKTORU Tento cloudový monitor výkonu aplikací může sledovat provádění kódu kdekoli a zahrnuje aplikační programy napsané v Pythonu. Tento nástroj sleduje provádění programu a identifikuje uzamčení a nedostatky prostředků, které by mohly být příčinou nízkého výkonu. Zahajte 30denní bezplatnou zkušební verzi.
- Datadog APM Monitor výkonu aplikace, který nabízí analýzu kódu a distribuované trasování, identifikující využití prostředků aplikacemi při přepínání mezi jazyky a spouštění rozhraní API včetně kódu napsaného v Pythonu. Jedná se o cloudovou službu.
- Dynatrace Monitor systému řízený umělou inteligencí, který zahrnuje sledování kódu a sledování provádění. Možnosti tohoto cloudového systému zahrnují monitorování Pythonu.
- Web 24x7 APM Cloudová monitorovací služba, která nabízí monitorování síťových serverů a aplikací a má funkce monitorování kódu Python.
- ManageEngine OpManager Monitorovací systém pro servery a sítě, který je schopen sledovat provádění kódu Python. Je k dispozici pro Linux a Windows Server.
- AppDynamics Tento cloudový monitor vyhledává v systému všechny aplikace a mapuje jejich aktivity. Tato funkce se rozšiřuje na distribuované procesy API napsaných v Pythonu.
Monitorovací nástroje Pythonu pro uživatele softwaru
Softwarové postupy jen zřídka zapisují do prodejní dokumentace, v jakých programovacích jazycích je jejich software napsán. příchod Aplikační programovací rozhraní (API) znamená, že program mimo Python se může velmi dobře spoléhat na prvky Pythonu přispívající k prvku zásuvného modulu hluboko v softwaru. Pro kupující softwaru je tedy nemožné vědět, kde a kdy používají kód Pythonu.
Firmy, které se přihlásí k odběru Software-as-a-Service (SaaS) produkty mají ještě menší znalosti o tom, které programovací jazyky přispívají k jejich systémům. Nakonec chcete jen sledovat výkon svých aplikací a pravděpodobně vám nezáleží na tom, jak byly tyto aplikace napsány.
Naštěstí nemusíte posílat e-maily všem svým poskytovatelům softwaru, abyste zjistili, zda nasadíte nebo ne Python programy . Monitory výkonu aplikací jsou schopny sledovat veškerý kód bez ohledu na to, v jakém jazyce byl napsán.
Monitorovací nástroje Pythonu pro vývojáře softwaru
Jako vývojář softwaru vás budou přitahovat jakékoli služby, které vám umožní urychlit dokončení programu a snížit náklady . Opětovné použití softwaru je hlavní pomůckou pro efektivitu a možnost získat knihovny funkcí z regálu snižuje náklady a šetří čas.
Pokud získáte kód pro knihovnu funkcí nebo pokud tuto knihovnu zkompilujete sami, můžete zjistit, zda je tento kód efektivní, pouhým pohledem na něj. Pokud používáte funkce, které jsou dodávány jako rozhraní API, jejich základní struktura je skrytá. Tyto funkce mohou být špatně napsané a neefektivně využívají systémové prostředky. Tito API mohou dostat kód, ale mohou skončit tím, že zkrátí dobu odezvy celé aplikace tím, že běží pomalu, zasekávají se při čekání na zdroje nebo prostě spadnou.
Když vyvíjíte kód, musíte otestujte každou jednotku a poté je otestujte v kombinaci, než budete moci uvolnit nový modul jako dokončený. Každý vývojový manažer ví, že neexistuje lepší testovací prostředí než skutečný život, takže musíte také sledovat výkon svého softwaru v terénu. Monitorovací balíčky DevOps vám pomohou vytvořit software a poté Vydání beta k technickému a funkčnímu přezkoušení.
Implementace Pythonu
Jako na vysoké úrovni, objektově orientovaný jazyk , Python je zvláště vhodný pro vytváření uživatelských rozhraní. Knihovny funkcí se starají o úkoly nižší úrovně, které jsou součástí poskytování efektu, jako je funkce přetažení nebo dlouhý seznam vizuálních efektů.
V důsledku jeho vhodnosti pro použití při vytváření rozhraní lze Python nalézt v mnoha a mnoha různých implementacích. Používá se v on-premise softwarových balíčcích, přispívá k tvorbě webových stránek, je často součástí mnoha mobilních aplikací, díky rámec Kivy a dokonce vytváří prostředí pro cloudové služby . Je všude.
Problémy s monitorováním Pythonu
U jakéhokoli programovacího jazyka je klíčovou otázkou, jak tento systém spravuje přístup ke zdrojům. V objektově orientovaných systémech, jako je Python, řízení zdrojů je ještě větší problém. Objektově orientované moduly lze během provádění běžícího programu volat mnohokrát. Nejen to, ale stejný kód může být spuštěn mnohokrát současně.
Když je stejný proces běžet paralelně , je třeba řešit otázku zámků zdrojů. Je možné, že několik různých aplikací, které fungují na stejném systému, bylo vytvořeno různými vývojáři, ale používají stejné funkce z široce používané, veřejně dostupné knihovny nebo API třetích stran. Tyto moduly se tedy budou rychle snažit získat stejné zdroje současně a nakonec se navzájem uzamknou.
Další velký problém s objektově orientovanými jazyky, které jsou skryté za API spočívá v tom, že vývojáři, kteří je integrují do nových programů, nevědí, zda jsou tyto funkce dobré při čištění, ladném ukončování procesů, sledování poločasu rozpadu vytvořeného procesu a uvolnění paměti .
Jako uživatel softwaru a služeb nemáte žádnou naději na vytvoření smysluplné strategie pro řízení všech těchto problémů bez automatického nástroje pro monitorování aplikací. I jako vývojář strávíte spoustu času tím, že se budete snažit ručně vypracovat interakce operačního systému. Každopádně celý smysl používání funkcí napsaných jinými lidmi je ušetřit čas , takže nechcete uvíznout ve snaze vysledovat aktivity těchto funkcí. Je lepší pořídit si monitorovací nástroj, který to udělá za vás.
Nejlepší monitorovací nástroje Pythonu
Ať už pracujete ve vývoji, provozujete IT operace nebo provozujete prostředí DevOps, musíte sledovat výkon kódu Python a musíte si pořídit automatizovaný nástroj, který bude tuto monitorovací práci dělat za vás.
Existuje mnoho monitorovacích systémů, které slouží vývojářům a uživatelům, a některé fungují dobře pro obě komunity. Identifikace nejlepších nástrojů a následné zúžení seznamu na několik kandidátů, které stojí za to vyzkoušet, však může trvat dlouho. Tato příručka identifikuje nejlepší dostupné možnosti, abyste mohli přejít přímo do zkušební fáze.
Naše metodika pro výběr monitorovacích nástrojů Pythonu
Zkontrolovali jsme trh s řešeními pro monitorování Python a analyzovali nástroje na základě následujících kritérií:
- Profilování kódu
- Mapování závislostí aplikací
- Distribuované trasování
- Vytvoření protokolu
- Korelace využití systémových prostředků
- Bezplatná zkušební verze nebo demo balíček pro možnost bezplatného hodnocení
- Hodnota za peníze z API s profilovačem kódu, který je nabízen za rozumnou cenu
S ohledem na tato výběrová kritéria jsme vybrali systémy APM, které mohou pokrýt řadu webových programovacích jazyků, protože monitorovací systém, který pokrývá řadu služeb, je nákladově efektivnější než monitor, který pokrývá pouze Python.
1. SolarWinds AppOptics VOLBA REDAKTORU
SolarWinds AppOpticsje systém SaaS takže nemusíte na svůj web instalovat jeho software ani udržovat jeho kód. Jako vzdálený systém není tato služba omezena hranicemi jediné sítě – nezbytná svoboda v tomto světě distribuovaného zpracování a mikroslužeb.
Klíčové vlastnosti:
- SaaS balíček
- Mapování závislostí aplikací
- Distribuované trasování
- Profiler kódu
- Monitorování infrastruktury
Jakákoli aplikace, zejména webové stránky a webové služby, může bez vašeho vědomí volat v procesech prováděných na vzdálených serverech. The trasovací funkce of AppOptics sleduje, jak se každá aplikace spouští a zpětně sleduje volání k původním základním procesům, identifikuje její programovací jazyk a vystavuje její kód na obrazovce.
Přístrojová deska analyzátor kódu prochází spustitelný kód, podrobně popisuje jeho využití zdrojů a sleduje jeho přístup ke zdrojům. Tato služba dokáže odhalit chyby, neefektivnost kódu, uzamčení prostředků a osiřelé procesy. AppOptics je vynikající monitorovací nástroj pro vývojáře i týmy podpory provozu IT.
Klady:
- Integruje se do rámců, jako je Tornado, Django, Flask a Pyramid pro záznam každé transakce
- Přizpůsobitelné funkce sledování
- Také monitorování PHP, Node.js, Go, .NET, Java a SCALA
- Analýza kořenové příčiny, která identifikuje příslušný řádek kódu
- Korelace využití zdrojů
Nevýhody:
- K monitorování Pythonu potřebujete vyšší z těchto dvou plánů
Služba AppOptics je zpoplatněna předplatným se sazbou za server a je k dispozici ve dvou edicích. Nižší z nich se nazývá Monitorování infrastruktury a bude sledovat podpůrné služby vašeho systému. Chcete-li získat monitorování Pythonu, potřebujete vyšší plán, který se nazývá Monitorování infrastruktury a aplikací . Službu si můžete vyzkoušet na 30denní bezplatné zkušební verzi.
VÝBĚR REDAKCE
S olarWinds AppOptics je naší nejlepší volbou pro monitorovací nástroj Pythonu, protože automaticky detekuje kód Pythonu bez ohledu na to, odkud je spuštěn, a sleduje jeho aktivity, kontroluje chyby kódu a zneužití zdrojů. Systém AppOptics je služba SaaS a ze svého cloudového umístění může sledovat kód kdekoli na světě – není vázán limity vaší sítě. Tato služba nabízí vynikající vizualizaci všech frameworků Pythonu a dokáže identifikovat provádění kódu napsaného v jiných jazycích vedle Pythonu.
Získejte 30denní bezplatnou zkušební verzi:my.appoptics.com/sign_up
VY:Cloudové
dva. Datadog APM
Datadog APMmá baterii monitorovacích nástrojů pro sledování výkonu Pythonu . Tato cloudová platforma je schopna monitorovat kód na vašem webu a v provozu na jakémkoli serveru kdekoli. Díky tomu je nástroj skvělý pro prostředí DevOps. Můžete zkontrolovat kód, který vyvíjí váš vlastní tým, a také sledovat akce všech rozhraní API, která integrujete do svých vlastních aplikací. Služba Datadog dokáže sledovat programy napsané v mnoha jazycích, nejen v Pythonu.
Klíčové vlastnosti:
- Cloudové
- Vývojové testování
- Monitorování provozu
- Sledování kódu
Tento systém zahrnuje testovací utility , jako je sledování a syntetické monitorování. Syntetická monitorovací služba je extra modul, který byste museli přidat do svého účtu APM. Zařízení pro sledování na úrovni kódu je součástí vyšší ze dvou edic Datadog APM. Nižší vydání se právě jmenuje APM a to zahrnuje systém mapování závislostí. Vyšší plán je APM & Continuous Profiler , který vám poskytuje funkci analýzy kódu.
The služba sledování kódu bude fungovat, jakmile bude váš kód spuštěn. Pokud nejste vývojář aplikací, začínáte používat Datadog APM v provozní fázi.
Klady:
- Poskytuje mapování závislostí aplikací až k základním zdrojům
- Distribuované sledování, které může křížit kódovací jazyky
- Profilování kódu, které zaznamenává účinky každého řádku
- Analýza hlavních příčin a upozornění na výkon
Nevýhody:
- K monitorování Pythonu potřebujete vyšší z těchto dvou plánů
Tento systém poskytuje náhled na souhru mezi vaším systémem Python, moduly naprogramovanými v jiných jazycích a systémovými prostředky. Můžeš dostat 14denní bezplatná zkušební verze Datadog APM.
3. Dynatrace
Dynatraceintegruje Techniky detekce AI v monitorovacích službách, které poskytuje ze své cloudové platformy. ' stopa ” část názvu Dynatrace je velmi výstižná, protože tento systém je schopen sledovat všechny procesy, které přispívají k vašim aplikacím. Systém provádí neustálé kontroly, identifikuje aplikace a služby a jak interagují . Poté projde každou aplikací a objeví všechny přispívající moduly.
Klíčové vlastnosti:
- Cloudové
- Procesy detekce AI
- Vícejazyčné schopnosti
Když systém Dynatrace prozkoumá každý modul, zjistí, v jakém programovacím jazyce byl napsán. Poté bude sledovat výkon každého modulu a sledovat, jak interaguje se zdroji. Služba může dokonce sledovat, na kterém serveru je kód spuštěn – to je pro moduly s rozhraním API obtížný úkol.
Dynatrace je skvělý nástroj pro vývojové týmy a je také velmi užitečné pro správci systémů pověřený podporou komplikovaných systémů, jako jsou webové stránky. Řídicí panel je založen v cloudu a lze k němu přistupovat prostřednictvím jakéhokoli standardního prohlížeče. Zahrnuje několik skvělých interaktivních vizualizací dat, které mapují celý váš systém a demonstrují výkon každého prvku.
Klady:
- Prohledá všechny webové aplikace a zjistí jazyk každého modulu
- Distribuované trasování a mapování závislostí aplikací
- Dobré pro testování vývoje a sledování provozu
Nevýhody:
- Žádná možnost vlastního hostování
Dynatrace nabízí několik balíčků svých služeb a vy potřebujete Full-stack monitorování plán, abyste získali trasování Pythonu. Můžete získat a 15denní bezplatná zkušební verze společnosti Dynatrace.
Čtyři. Web 24x7 APM
Stránky 24x7má modul s názvem APM Insight . To je schopno identifikovat všechny aplikace běžící v systému a identifikovat interakce mezi nimi. Cloudová služba se buduje živá mapa interakcí mezi těmito aplikacemi. Poté se ponoří do každé aplikace a identifikuje každý provozní modul.
Klíčové vlastnosti:
- Cloudová platforma
- Kombinované balíčky
- Mapování závislostí aplikací
Analýza komponent APM je schopna identifikovat jazyk, ve kterém je kód napsán sledovat jeho využití zdrojů . Tyto moduly mohou podporovat aplikace spuštěné na vašem webu, webech nebo mobilních aplikacích. Mezi programovací jazyky, které je tento systém schopen analyzovat, patří Krajta . Služba nejen sleduje běh kódu, ale také zkoumá přínos různých rámců Pythonu, které přispívají ke správě těchto modulů.
Služba Site24x7 je také užitečná pro vývojová prostředí. Pomáhá vám to ověřit rámce a rozhraní API Pythonu, které hodláte použít při vytváření svých aplikací. Musíte zajistit, aby komponenty, které voláte, urychlily vaše vývoj aplikací nesnižujte výkon vašeho nového systému. Nástroj nabízí dobrou podporu během jednotky, integrace a testování beta.
Klady:
- Kombinuje monitorování webu, sítě, serveru a aplikací
- Mapování aplikací na využití infrastruktury
- Ověřuje rámce a rozhraní API
Nevýhody:
- Další požadavky na testovací objem mohou zvýšit účet
Služba APM Insight je začleněna do balíčku APM, což je platforma cloudových monitorovacích systémů. APM vám poskytuje nejen sledování aplikací, ale také monitorování sítě a serveru. Tyto doplňkové služby vám umožňují sledovat celou sadu systémů a odhalovat problémy s výkonem.
Můžete získat a 30denní bezplatná zkušební verze webu 24x7.
5. Správce aplikací ManageEngine
Správce aplikací ManageEnginepokrývá operace aplikací a také servery které je podporují. Podobně jako ostatní monitory výkonu aplikací v tomto seznamu je Správce aplikací schopen sestavit mapu závislostí aplikací, která identifikuje spojení mezi různými aplikacemi.
Klíčové vlastnosti:
- On-premise
- Mapování závislostí aplikací
- Profilování kódu
Monitor je schopen zkoumat kód modulů a provádí distribuované trasování, aby sledoval aktivity kódu, který je skrytý za rozhraními API a podpůrnými frameworky., Není možné určit, kde přesně cloudové služby jsou spuštěny nebo jaké další prvky volají. Správce aplikací však může sledovat provádění kódu Pythonu bez ohledu na to, kde je hostován. Monitor může také vidět interakce mezi moduly Pythonu a moduly napsanými v jiných jazycích.
jiný služby testování výkonu zahrnuté ve Správci aplikací zahrnují zařízení pro monitorování syntetických transakcí, která využívají interaktivní funkce na webové stránce. Výkon cloudových služeb lze propojit s monitorováním aplikací běžících na vašich vlastních serverech. Tento systém je schopen hlídat výkon databází, virtualizace a kontejnery, plus webové servery, souborové servery a poštovní servery.
Klady:
- Automatické zjišťování podpůrných modulů pro webové aplikace, frameworky a API
- Distribuované sledování a analýza hlavních příčin
- Profilování kódu mezi jazyky
Nevýhody:
- Žádná možnost SaaS
ManageEngine Applications Manager je dodáván jako místní software, který se nainstaluje na Windows Server nebo Linux . Můžete získat a 30denní bezplatná zkušební verze tohoto balíčku.
6. AppDynamics
AppDynamics je cloudová platforma, která zahrnuje rozsáhlé procesy AI a poskytuje analytické a testovací funkce a také monitorovací služby. Systém AppDynamics je organizován do služeb. Monitorování a trasování Pythonu jsou k dispozici v Infrastruktura a Monitorování výkonu aplikací systémy. Službu monitorování infrastruktury můžete získat samotnou nebo se rozhodnout pro službu Pojistné plán, který zahrnuje monitorování infrastruktury, aplikací a databáze. Nebo můžete získat Podnik edice, která má tyto tři moduly plus Business Performance Monitoring.
Klíčové vlastnosti:
- SaaS balíček
- Na bázi AI
- Mapování závislostí aplikací
Jádrem systému AppDynamics je služba mapování závislostí aplikací. To identifikuje všechny aplikace přispívající do systému a zkoumá vazby mezi nimi. Služba se pak dostane do každé aplikace a identifikuje, kde běží její přispívající moduly. Uživatelé mohou vybrat konkrétní uzel a poté analyzovat všechny jeho součásti.
Monitorovací systém Python v rámci AppDynamics odhaluje interakce každého objektu Pythonu s dalšími moduly a také systémovými prostředky. Nezáleží na tom, kde tyto programy Python běží, AppDynamics je najde.
Služba AI zabudovaná do AppDynamics se nazývá Poznávací stroj . To posuzuje požadavky na výkon každého modulu a také předpovídá zdroje, které bude potřebovat, aby dosáhl své cílové doby odezvy. Pokud Cognition Engine předpovídá, že dostupnost zdrojů nebude dostatečná pro podporu každého spuštěného modulu, spustí výstrahu.
Funkce sledování v AppDynamics jsou ideální pro vývojové týmy a zkušebních inženýrů. Nástroje této služby jsou vhodné pro použití od plánování projektů až po provoz IT.
Klady:
- Automaticky zjišťuje podpůrné mikroslužby
- Identifikuje potenciální nedostatek zdrojů
- Distribuované sledování a analýza hlavních příčin
Nevýhody:
- Používá se pro sledování provozu, nikoli pro testování vývoje
AppDynamics je předplatitelská služba se sazbou za měsíc pro každé vydání. Služba je dostupná pro a 15denní bezplatná zkušební verze .
Časté dotazy k monitorování Pythonu
Co je monitorování v Pythonu?
Python monitoring je forma monitorování webových aplikací. Moduly Pythonu mohou být smíchány do systému, který se skládá z funkcí napsaných v řadě jazyků. Python by měl být monitorován v kontextu, takže propojené funkce a základní zdroje je také třeba sledovat. Cílem monitorování Pythonu je zabránit tomu, aby problémy s výkonem poškodily uživatelskou zkušenost.
Jak mohu sledovat aplikaci v Pythonu?
Monitorování Pythonu vyžaduje podpůrné nástroje. Musíte ve svém systému najít všechny moduly Pythonu spolu s funkcemi napsanými v jiných jazycích. Poté byste měli zmapovat kontakt mezi těmito moduly. Sledujte modul Python, jak běží, sledujte každý řádek kódu, abyste zjistili, zda chyby kódování nadměrně využívají zdroje nebo se nedaří efektivně vypořádat s výjimkami.
K čemu se Python používá?
Python je programovací jazyk, který se používá k poskytování funkcí, které lze zapojit do webových stránek. Modul python je schopen poskytovat funkce pro manipulaci s daty, které nelze provádět v HTML. Lze jej také použít k automatizaci administrativních úloh v síti, jako je čtení nebo přesun souborů nebo vyhledávání dat.
