Python (ibm.com 외부 링크)은 오늘날 마이크로서비스 애플리케이션 개발의 다양한 영역에서 가장 중요한 언어 중 하나가 되었습니다. Python 모니터링이 포괄적인 애플리케이션 모니터링 전략의 핵심 구성 요소가 된 것도 바로 이 때문입니다.1991년 Guido van Rossum이 처음 개발한 Python은 높은 수준의 추상화에서 작동하므로 다양한 프로그래밍 패러다임을 지원할 수 있습니다.Python 모니터링은 전통적으로 운영에 중요하지 않았으며(사용할 수도 없었음) 마이크로 서비스에서 인기가 높아짐에 따라 자동 메모리 관리 및 동적 유형 시스템 기능으로 인해 그 어느 때보다 중요해졌습니다.
Python 분산 추적 지원이 추가됨에 따라 Instana의 애플리케이션 관리 솔루션은 이제 Python 엔티티, 서비스 및 연결뿐만 아니라 애플리케이션 인프라의 다른 컴포넌트와의 관계를 감지, 맵핑 및 모니터링합니다.
Instana 에이전트는 레거시 기반 Python 또는 마이크로서비스 기반 Python의 존재를 자동으로 감지하고 적절한 센서를 설치합니다.
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Instana의 자동 Python 애플리케이션 모니터링은 자동 애플리케이션 검색(관리되는 애플리케이션의 구조 및 구성 요소 모두)으로 시작하여 실시간 모델 (동적 그래프라고 함)을 구축하고 모니터링 에이전트를 구성하고 자동으로 선택된 Python 및 Python 애플리케이션 성능 메트릭을 수집하기 시작합니다. 주요 Python 구성, 성능 및 가용성 메트릭 외에도 Instana는 최상위 수준의 주요 성과 지표(KPI)를 도출하고 테스트하여 모든 서비스 문제를 사용자에게 실시간으로 알립니다.
Instana의 Python 모니터링의 일부로 자동으로 수집되는 메트릭의 예는 다음과 같습니다.
- GC 활동
- 컨텍스트 전환
- 스레드
런타임 및 구성 메트릭의 전체 목록은 Python 센서 문서 (ibm.com 외부 링크)를 참조하세요.
Instana는 모든 Python 구성 변경 사항을 추적하고 타임라인에 표시하여 사용자가 잠재적 사건의 진행 상황을 추적할 수 있도록 합니다. 특히 과거에 발생한 문제를 해결해야 하는 경우에는 컨텍스트가 중요하기 때문에, Instana는 나중에 문제가 발생할 경우를 대비하여 변경 이벤트 데이터를 저장합니다.
Instana의 Python 모니터링 센서는 애플리케이션 추적과 런타임 모니터링을 모두 수행합니다.개발자는 OpenTracing API를 활용하여 Instana 추적을 다른 시스템에 쉽게 통합할 수 있습니다.`pip install instana`로 패키지를 설치하고 환경 변수를 설정하기만 하면 됩니다.
Instana Python 애플리케이션 모니터링에는 기본적으로 다음과 같은 많은 기본 런타임 메트릭이 포함되어 있습니다.
- GC 활동
- 메모리 사용량
- 스레드
- 소요 시간
- 페이징
- 입력/출력
- 이벤트
- 컨텍스트 전환
Instana의 Python 통합은 광범위합니다. `trace.type:python` 또는 `entity.type:python`으로 Python 애플리케이션 및 추적을 검색할 수 있습니다. Python은 추적 호출을 지원되는 다른 언어와 자동으로 통합하고 결합하는 분산 추적을 지원합니다.
Python 분산 추적 지원이 추가됨에 따라 Instana의 애플리케이션 관리 솔루션은 이제 Python 엔티티, 서비스 및 연결뿐만 아니라 애플리케이션 인프라의 다른 컴포넌트와의 관계를 감지, 맵핑 및 모니터합니다.
Python 애플리케이션 추적에 대한 자세한 내용은 Github에서 Instana 오픈 소스 Python Tracer (ibm.com 외부 링크)를 참조하세요.