Notre Python agent monitore votre Python application pour vous aider à identifier et à résoudre les problèmes de performances. Vous pouvez également étendre votre monitoring des performances pour collecter et analyser des données commerciales afin de vous aider à améliorer l'expérience client et à prendre des décisions commerciales data-driven . Avec des options flexibles pour l'instrumentation personnalisée et les API, l'agent Python propose plusieurs blocs de construction pour personnaliser les données dont vous avez besoin à partir de votre application.
Notre Python fonctionne avec une grande variété de frameworks Web et de mécanismes d'hébergement, notamment Django, Gunicorn, WSGI, CherryPy, uWSGI, etc. Vous pouvez également installer l'agent Python dans un environnement flexible Google App Engine.
performances de l'application de monitoring
Après avoir installé l'agent Python, il commence à collecter des données sur votre application. Vous pouvez afficher les données sous forme de graphiques et de tableaux dans l'New Relic UI.
View the big picture of your app:
- Surveillez l'Apdex de votre application (satisfaction des utilisateurs).
- Obtenez un résumé de haut niveau de votre application avec la page Résumé.
- Activez le tracing distribué pour voir l'activité sur une architecture comportant de nombreux services.
- Installez monitoring d'infrastructure et visualisez les données détaillées du serveur/hôte pour votre application.
Find errors and problems quickly:
- Suivez les clés de transaction spécifiques à votre entreprise.
- Créez des dashboards personnalisés pour les métriques importantes.
- alerter votre équipe lorsqu'une erreur ou un problème survient avant qu'il n'affecte votre utilisateur.
- Afficher les performances après un déploiement.
Drill down into performance details:
- Examiner le niveau du code trace de transaction.
- Examiner la requête de base de données trace.
- Examiner la trace d'erreur.
- Utilisez les sessions de profileur de thread pour voir la trace détaillée des appels des threads échantillonnés
View logs for your APM and infrastructure data:
Rassemblez vos données de log et d' application pour rendre le dépannage plus facile et plus rapide. Pas besoin de passer à une autre page UI .
- Avec les logs en contexte, vous pouvez voir les messages de log liés à vos erreurs et les tracer directement dans UI de votre application.
- Vous pouvez également voir les journaux en contexte de vos données infrastructure , telles que le cluster Kubernetes.
Extend agent instrumentation:
D’autres outils utiles incluent :
Tools | Description |
|---|---|
Monitoring de navigateurs | Intégrez l’agent Python avec pour obtenir une visibilité sur l’activité du navigateur de l’utilisateur final. |
Script simple et tâches en arrière-plan | Monitorer les tâches basées sur des systèmes de mise en file d'attente ou de tâches, comme Celery, ou d'autres fonctions non Web autonomes. |
Analyse de données d'entreprise avec exploration de données. | Utilisez l'agent Python avec métriques et événement pour organiser, interroger et visualiser vos données afin de répondre à des questions clés sur les performances des applicationet l'expérience client.
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Installer l'agent Python
Avant Python agent d'installer l', assurez-vous que votre système répond à l' exigence système . Vous devez également créer un compte New Relic.
Nous prenons en charge un certain nombre de frameworks et de bibliothèques Web prêts à l'emploi, notamment Django, WSGI et Gunicorn. Si vous utilisez l’un des frameworks Web pris en charge, installation est facile. Si vous utilisez un framework non pris en charge, le processus impliquera quelques ajouts au code de votre application et/ou aux fichiers du serveur Web.
Pour un processus d'installation rapide et simple qui fonctionnera pour la majorité des configurations, suivez ces étapes simples :
- Téléchargez et installez le package Python.
- Créer un fichier de configuration.
- Intégrez l'agent Python à votre application.
script non Web du moniteur, tâches d'arrière-plan et fonctions
L'agent Python vous permet également de monitorer les scripts non Web, les processus de travail, les tâches et les fonctions. Le processus installation de ces transactions non Web est similaire à celui utilisé pour une application Web, avec une différence majeure : au lieu de passer par le processus d'intégration standard décrit dans les instructions d'installation, vous « encapsulerez » manuellement toute fonction que vous souhaitez monitorer. Pour plus d'informations, voir Tâches et processus non Web. Pour obtenir des instructions sur monitoring des tâches Celery, consultez Tâches d'arrière-planCelery .
Quelle est la prochaine étape après l'installation ?
Une fois l'agent opérationnel, voici quelques étapes suggérées :
- Explorez vos données et familiarisez-vous avec l'interface utilisateur.
- Lisez notre documentation sur nos autres solutions d'observabilité et la page APM.
- Modifiez le nom de votre application ou d'autres options de configuration.
- Découvrez comment configurer instrumentation personnalisée pour l'activité application non monitorée par défaut.
- Considérez le SDK de télémétrie Python.
Dépannage
Une fois le processus d’installation terminé, vos données devraient apparaître dans l’UI APM dans les cinq minutes. Si ce n’est pas le cas, utilisez ces ressources de dépannage :
- Si aucune donnée n'apparaît, suivez ces étapes de dépannage.
- Si vous rencontrez des problèmes lors de l'installation ou de l'exécution Python agent de l' sur un nouvel hôte, vérifiez que le package est correctement installé et qu'il peut contacter le service de collecte de données de New Relic.
- Pour d'autres problèmes, consultez la liste complète de la documentation de dépannage.
Vérifiez le code source
L'agent Python est un logiciel open source. Cela signifie que vous pouvez parcourir son code source et envoyer des améliorations, ou créer votre propre fork et le construire. Pour plus d'informations, consultez le fichier README.