Python 全栈开发 -- 监控篇

如果你已经玩转了 Python 编程语言语法，肯定想用这些知识，开发一款应用程序，它可以是在网上，可以炫耀或出售，那就需要全栈式开发 Python。具体如何创建，部署和运行生产 Python Web 应用程序，参考 Full Stack Python，本文主要介绍一点，监控。

为什么要监控？

Web 应用程序在执行时，监控工具收集分析并显示其相关信息，每个有问题的应用程序都有网络堆栈。通过监控工具提供的堆栈信息，开发和运营团队能够响应并解决问题。

收集和分析生产环境的数据在保持稳定性，维持高性能方面是十分重要的，尤其对错误的 Web 应用程序进行优化很有必要。

监控和​​日志的区别

监控和日志都旨在帮助应用程序诊断问题，在调试过程中他们的目的非常相似。唯一的差别是，日志数据只会根据明确的事件而进行记录，而监控数据则集合数据背景进行分析。

例如，当错误发生时，该事件被记录在日志中。同时，监控应用的代码还要收集数据，不仅是异常 log，还包括函数的性能数据。

其实，俩两者之间的区别也不是那么明显，毕竟解决问题不是只有一条路径。只要对 Web 生产应用程序有用都是可以用的。

监控项目

在操作系统和网络堆栈方面有以下几个重要的资源需要监控

• CPU 使用率
• 内存利用率
• 持久性存储消耗与空闲
• 网络带宽和延迟

应用级监控包括以下几个方面，不同应用程序因不同的读写程度，或受流量波动影响而需要不同的响应时间，有不同的资源占用情况。

• 应用程序的警告和错误（例如 500 HTTP 错误）
• 应用程序代码的性能
• 模板渲染时间
• 浏览器为应用程序所需的渲染时间
• 数据库的查询性能

开源监控项目

• statsd 监听和汇总指标转移到其他的服务的 Node.js 的网络守护进程，如到 Graphite。
• Graphite 存储时间序列数据，并通过一个 Django web 应用显示图形。
• Bucky 测量来自最终用户的浏览器 web 应用程序的性能，并发送该数据回服务器。
• Sensu 是用 Ruby 编写的开源监控框架，但适用于任何编程语言的 Web 应用程序。
• Graph Explorer 是基于 Graphite 的仪表盘，添加了一些功能和亮眼设计。
• PacketBeat Elasticsearch 允许开发人员搜索收集的数据并通过 Kibana 用户界面的 Web 应用程序可视化事件。
• Munin 是客户端基于插件来监控系统发送监控流量到 Munin 节点，进行数据分析和可视化。注意，此项目是用 Perl 编写的，所以需要在 Node 上安装 Perl 5。

托管监控服务

• OneAPM 监控终端的用户体验，服务器性能，支持追踪数据库、第三方 API 和 Web 服务器的各种问题，打造 ITOA 一站式 IT 管理解决方案。
• Status.io 专注于 Web 应用程序的正常运行时间和指标响应时间。
• StatusPage.io 提供了只要简单设置状态页面即可监控应用运行时间的方法。
• Appdynamics 致力于应用程序性能管理和 IT 运营分析。专注于管理的整个云计算环境应用的性能和可用性，以及数据中心内部可视化。
• New Relic 用于获取和分析堆栈有关的数据应用和数据库监控以及插件。
• CopperEgg 是监控服务器和基础设施等较低级别的监控。在 DevOps 商店中因为改变生产环境能够将修改的结果即时反馈而受到欢迎。
• PagerDuty 对于指定的个人或团队在稳定性，性能，或运行时间有问题的应用程序进行报警。
• App Enlight 提供了性能，异常和错误监控，目前针对 Python We应用程序。

监控学习清单

• 回顾一下 SaaS 开源监视工具，第三方服务往往更容易建立和托管数据为您服务。开源项目给你更多的控制权，但你需要准备额外的服务器。

• 建议使用第三方监控工具，看看它是如何监控你的应用程序。当然可以自己测试不同第三方监测工具对你应用级的监控能力。

参考：Full Stack Python

OneAPM 能够帮你查看 Python 应用程序的方方面面，不仅能够监控终端的用户体验，还能监控服务器性能，同时还支持追踪数据库、第三方 API 和 Web 服务器的各种问题。想阅读更多技术文章，请访问 OneAPM 官方技术博客。
本文转自 OneAPM 官方博客