Python 에이전트는 Python 애플리케이션을 모니터링하여 성능 문제 를 식별하고 해결하는 데 도움을 줍니다. 또한 성능 모니터링을 확장하여 비즈니스 데이터 를 수집 및 분석하여 고객 경험을 개선하고 데이터 기반 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다. 사용자 지정 계측 및 API 에 대한 유연한 옵션을 통해 Python 에이전트는 앱에서 필요한 데이터를 사용자 지정하기 위한 여러 빌딩 블록을 제공합니다.
Python은 Django, Gunicorn, WSGI, CherryPy, uWSGI 등을 포함한 다양한 웹 프레임워크 및 호스팅 메커니즘과 함께 작동합니다. Google App Engine 가변형 환경 에 Python 에이전트를 설치할 수도 있습니다.
앱 성능 모니터링
Python 에이전트를 설치 하면 앱에 대한 데이터 수집이 시작됩니다. New Relic UI 에서 데이터를 차트 및 테이블로 볼 수 있습니다.
View the big picture of your app:
- 앱의 Apdex(사용자 만족도) 를 모니터링합니다.
- 요약 페이지 를 사용하여 앱에 대한 높은 수준의 요약을 얻으십시오.
- 분산 추적 을 활성화하여 많은 서비스가 있는 아키텍처 전반의 활동을 확인합니다.
- 인프라 모니터링 을 설치하고 앱에 대한 자세한 서버/호스트 데이터를 봅니다.
Find errors and problems quickly:
- 귀하의 비즈니스와 관련된 주요 거래 를 추적하십시오.
- 중요한 메트릭에 대한 사용자 지정 대시보드 를 만듭니다.
- 사용자에게 영향을 미치기 전에 오류나 문제가 발생하면 팀에 알립니다.
- 배포 후 성능 보기 .
Drill down into performance details:
- 코드 수준 트랜잭션 추적 을 검사합니다.
- 데이터베이스 쿼리 추적을 검사합니다.
- 오류 추적 을 검사합니다.
- 스레드 프로파일러 세션 을 사용하여 샘플링된 스레드의 자세한 스택 추적 보기
View logs for your APM and infrastructure data:
로그와 애플리케이션의 데이터를 함께 가져와 문제 해결을 더 쉽고 빠르게 만듭니다. 다른 UI 페이지로 전환할 필요가 없습니다.
- 컨텍스트의 로그를 사용하면 앱의 UI에서 직접 오류 및 추적과 관련된 로그 메시지를 볼 수 있습니다.
- Kubernetes 클러스터와 같은 인프라 데이터 컨텍스트에서 로그를 볼 수도 있습니다.
Extend agent instrumentation:
기타 유용한 도구는 다음과 같습니다.
Tools | Description |
|---|---|
브라우저 모니터링 | |
간단한 스크립트 및 백그라운드 작업 | Celery 또는 기타 독립 실행형 비 웹 기능과 같은 작업 기반 또는 작업 대기열 시스템을 모니터링합니다. |
데이터 탐색 을 통한 비즈니스 데이터 분석. | metrics and events와 Python 에이전트를 사용하여 데이터를 정리, 쿼리 및 시각화하여 애플리케이션 성능과 고객 경험에 대한 주요 질문에 답할 수 있습니다.
|
Python 에이전트 설치
Python 에이전트를 설치하기 전에 시스템이 시스템 요구 사항 을 충족하는지 확인하십시오. 또한 New Relic 계정 을 만들어야 합니다.
Django, WSGI 및 Gunicorn을 포함하여 즉시 사용 가능한 여러 웹 프레임워크 및 라이브러리를 지원합니다. 지원되는 웹 프레임워크 중 하나를 사용하면 설치가 쉽습니다. 지원되지 않는 프레임워크를 사용하는 경우 프로세스에 앱 코드 및/또는 웹 서버 파일에 몇 가지 추가 작업이 포함됩니다.
대부분의 설정에서 작동하는 빠르고 간단한 설치 프로세스를 위해 다음의 간단한 단계를 따르십시오.
- Python 패키지를 다운로드하여 설치합니다.
- 구성 파일을 만듭니다.
- Python 에이전트를 애플리케이션과 통합합니다.
웹이 아닌 스크립트, 백그라운드 작업 및 기능 모니터링
또한 Python 에이전트를 사용하면 웹이 아닌 스크립트, 작업자 프로세스, 작업 및 기능을 모니터링할 수 있습니다. 웹이 아닌 트랜잭션에 대한 설치 프로세스는 웹 앱에 사용되는 프로세스와 비슷하지만 한 가지 큰 차이점이 있습니다. 설치 지침 에 설명된 표준 통합 프로세스를 거치는 대신 원하는 기능을 수동으로 "래핑"합니다. 감시 장치. 자세한 내용은 웹이 아닌 작업 및 프로세스 를 참조하십시오. Celery 작업 모니터링에 대한 지침은 Celery 백그라운드 작업 을 참조하십시오.
설치 후 다음은 무엇입니까?
에이전트를 시작하고 실행하면 다음 단계가 제안됩니다.
- 에서 데이터를 탐색하고 사용자 인터페이스에 익숙해집니다.
- 다른 관찰 가능성 솔루션 및 APM 페이지 에서 문서를 읽어보십시오.
- 애플리케이션의 이름 또는 기타 구성 옵션을 변경합니다.
- 기본적으로 모니터링되지 않는 애플리케이션 활동에 대한 사용자 지정 계측 설정에 대해 알아보세요.
- Python Telemetry SDK 를 고려하십시오.
문제점 해결
설치 프로세스를 완료한 후 5분 이내에 APM UI 에 데이터가 표시되어야 합니다. 그렇지 않은 경우 다음 문제 해결 리소스를 사용하십시오.
- 데이터가 표시되지 않으면 다음 문제 해결 단계 를 따르세요.
- 새 호스트에서 Python 에이전트를 설치하거나 실행할 때 문제가 발생 하면 패키지가 올바르게 설치되었는지 테스트하고 New Relic의 데이터 수집기 서비스에 연결할 수 있는지 테스트하십시오.
- 다른 문제에 대해서는 문제 해결 문서의 전체 목록을 참조하십시오.
소스 코드 확인
Python 에이전트는 오픈소스 소프트웨어입니다. 소스 코드를 탐색하고 개선 사항을 보내거나 고유한 포크를 만들어 빌드할 수 있다는 의미입니다. 보다 자세한 내용은 README를 참조하십시오.