PythonエージェントはPythonアプリケーションをモニターし、パフォーマンスの問題の特定と解決を支援します。パフォーマンスの監視を拡張してビジネスデータを収集して分析し、顧客体験の向上およびビジネスにおけるデータ駆動型の意思決定を支援することもできます。カスタムインストゥルメンテーションとAPIの柔軟なオプションにより、Pythonエージェントには、アプリケーションに必要なデータをカスタマイズする多くの構築ブロックがあります。
Pythonは、Django、Gunicorn、WSGI、CherryPy、uWSGIなどのさまざまなウェブフレ－ムワークとホスティングメカニズムで動作します。Pythonエージェントは、Google App Engineのフレキシブル環境にインストールすることもできます。
アプリのパフォーマンスの監視
Pythonエージェントをインストール後に、アプリに関するデータの収集を開始します。New Relic UIでは、データはチャートとテーブルとして表示されます。
View the big picture of your app:
- アプリのApdex（ユーザー満足度）を監視します。
- 概要ページでアプリケーションの概要を入手する。
- ディストリビューティッド（分散）トレーシングを有効にして、多くのサービスを含むアーキテクチャー全体の活動を表示します。
- Infrastructureモニタリングをインストールして、アプリケーションの詳細なサーバー/ホストデータを表示します。
Find errors and problems quickly:
- ビジネス特定のキートランザクションを追跡します。
- 重要なメトリクスに対してカスタムダッシュボードを作成します。
- エラーや問題が発生したら、ユーザーに影響が及ぶ前にチームにアラートを発信します。
- デプロイメント後のパフォーマンスを表示します。
Drill down into performance details:
- コードレベルのトランザクショントレースを調査します。
- データベースクエリトレースを調査します。
- エラートレースを調査します。
- スレッドプロファイラーセッションを使用して、サンプリングしたスレッドの詳細なスタックトレースを確認します。
View logs for your APM and infrastructure data:
ログとアプリケーションのデータを統合して、トラブルシューティングをより簡単かつ迅速にできます。別のUIページに切り替える必要はありません。
- コンテキストのログでは、エラーとトレースに関連するログメッセージをアプリケーションのUIで直接表示できます。
- また、Kubernetesクラスタなど、インフラストラクチャデータのコンテキストでログを表示することもできます。
Extend agent instrumentation:
その他の役立つツールとしては、次のものがあります。
Tools | Description |
|---|---|
ブラウザのモニタリング | |
シンプルなスクリプトとバックグラウンドタスク | Celeryなどのジョブベースまたはタスクキューのシステム、またはその他のスタンドアロンの非ウェブ機能を監視します。 |
データ検索によりビジネスデータを分析。 | Pythonエージェントをメトリクスとイベントと併用して、データを整理、クエリ、可視化して、アプリケーションパフォーマンスと顧客体験に関する主な問題に対応します。
|
Pythonエージェントをインストール。
Pythonエージェントをインストールする前に、お使いのシステムがシステム要件を満たしていることを確認します。New Relicアカウントを作成する必要もあります。
当社は、Django、WSGI、Gunicornなど、多くのウェブフレームワークとライブラリを標準でサポートしています。サポートされているウェブフレームワークを使用すると、インストレーションは簡単です。サポートされていないフレームワークを使用する場合は、アプリのコードやウェブサーバーファイルに多少の追加が必要です。
ほとんどのセットアップで使用できる簡単迅速なインストールプロセスについては、次の簡単な手順に従ってください。
- Pythonパッケージをダウンロードしてインストールします。
- 設定ファイルを作成します。
- Pythonエージェントとアプリケーションを統合します。
非ウェブスクリプト、バックグラウンドタスク、および関数の監視
Pythonエージェントでは、非ウェブスクリプト、ワーカープロセス、タスク、および関数もモニターできます。これらの非ウェブトランザクションのインストレーションプロセスはウェブアプリに使うプロセスに似ているものの、1つ異なる点は、インストール手順に説明されている標準的なインテグレーションプロセスを通してではなく、監視したい関数を手作業で「ラップ」することです。詳細については、非ウェブタスクとプロセスを参照してください。Celeryタスクを監視する手順については、Celeryバックグラウンドタスクを参照してください。
インストレーション後の手順
エージェントを起動した後に推奨する手順は次のとおりです。
- データを検索し、ユーザーインタフェースに慣れます。
- 他のオブザーバビリティソリューションとAPMページのドキュメントをお読みください。
- アプリケーション名、またはその他の設定オプションを変更します。
- デフォルトで監視されないアプリケーションのアクティビティに対するカスタムインストゥルメンテーションの設定方法を学びます。
- Python Telemetry SDKをご検討ください。
トラブルシューティング
インストールプロセスが完了したら、APM UIにデータが5分以内に表示されます。表示されない場合は、以下のトラブルシューティングリソースを使用します。
- データが表示されない場合は、トラブルシューティング手順に従います。
- 新しいホストでPythonエージェントをインストールまたは実行する際に問題が発生する場合は、パッケージが正しくインストールされていること、および New Relicのデータコレクターサービスに接続できることを確認します。
- その他の問題については、トラブルシューティングドキュメントの一覧をご覧ください。
ソースコードのチェック
Pythonエージェントは、オープンソースソフトウェアです。つまり、ソースコードを参照して改善を送信したり、独自のフォークを作成して構築したりできます。詳細については、READMEを参照してください。