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계측된 Python 패키지

이 문서는 Python 에이전트설치 한 후 자동으로 계측되는 패키지와 모듈을 나열합니다. 다음과 같은 경우 사용자 정의 계측 을 사용할 수도 있습니다.

  • 계측이 앱을 방해하는 경우 특정 패키지 또는 모듈에 대한 계측을 비활성화합니다.
  • 에이전트가 자동으로 계측하지 않는 타사 패키지 또는 모듈을 계측합니다.
  • 추가 기능에 소요된 시간을 추적하는 것과 같이 고유한 코드에 대한 보다 구체적인 계측을 추가합니다.

추가 패키지에 대한 내장 계측을 요청하려면 support.newrelic.com 에서 지원을 받으십시오.

웹 프레임워크

백엔드 서비스

템플릿 렌더링

GraphQL 프레임워크

Python 에이전트는 GraphQL 애플리케이션의 작업 및 해석기에 대한 통찰력을 제공하고 GraphQL 관련 메트릭 및 범위 속성을 보고합니다. 트랜잭션 이름 지정 및 기타 기능에 대한 자세한 내용은 GraphQL 설명서 를 참조하십시오. 에이전트 버전 6.10.0.165부터 에이전트는 다음 GraphQL 프레임워크를 지원합니다.

인스턴스 세부정보

에이전트는 다양한 데이터베이스 및 데이터베이스 드라이버에 대한 인스턴스 세부 정보를 수집합니다. 특정 인스턴스 및 데이터베이스 정보 유형을 보는 기능은 Python 에이전트 버전에 따라 다릅니다.

Python 에이전트 버전 2.72.0.52 이상 은 다음을 지원합니다.

데이터 베이스

파이썬 패키지 이름

최소 패키지 버전

최소 에이전트 버전

PostgreSQL

psycopg

3.0

9.11.0

PostgreSQL

싸이코프2

2.0.14

2.72.0.52

MySQL

MySQLdb

1.2.5

2.74.0.54

Redis

레디스

2.6.2

2.74.0.54

Redis

아레디스

1.1.4

7.6.0.173

Redis

아이오레디스

1.3.1

7.14.0.177

멤캐시드

파이썬 memcached

1.51

2.76.0.55

aiomcache

aiomcache

0.8.2

9.12.0

엘라스틱서치

엘라스틱서치

0.45

2.78.0.56

현재 에이전트에 대해 나열되지 않은 데이터 저장소에서 인스턴스 수준 정보를 요청하려면 support.newrelic.com 에서 지원을 받으십시오.

SQL 데이터베이스 어댑터

이 섹션에 나열된 Python DB-API 2.0 호환 모듈의 경우 Python 에이전트는 다음을 지원합니다.

  • 데이터베이스 쿼리 타이밍
  • 데이터베이스 쿼리에 대한 SQL 캡처
  • 긴 데이터베이스 쿼리에 대한 스택 추적 캡처
  • MySQL 및 PostgreSQ만 해당: 느린 데이터베이스 쿼리에 대한 계획 설명 캡처

Python 에이전트는 모든 Python DB-API 2.0 호환 모듈에 대한 데이터베이스 쿼리를 추적할 수 있어야 합니다. 그러나 Python 에이전트는 이 섹션에 나열된 모듈만 공식적으로 지원합니다.

다음 데이터베이스 어댑터의 경우 커서를 생성하지 않고 쿼리를 실행하는 바로 가기 메서드와 같이 DB-API 2.0 사양 외부의 기능에 대한 추가 계측을 제공합니다.

데이터베이스 클라이언트 모듈이 이 섹션에 없으면 support.newrelic.com 에서 지원을 받으십시오. New Relic Support는 구성 파일이 작동하도록 임시 변경을 제안할 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스 클라이언트

NoSQL 데이터베이스에 대한 호출 타이밍은 다음 클라이언트 모듈에 대해 제공됩니다.

Elasticsearch 클라이언트

Elasticsearch 호출에 소요된 시간은 기본 개요 차트와 UI의 데이터베이스 탭에 모두 나열됩니다.

Memcache 클라이언트

다음 Memcache 클라이언트 모듈에 대해 Memcache 요청 타이밍 및 요청 유형 캡처가 제공됩니다.

Solr 서비스 클라이언트

Solr 서비스 요청 타이밍 및 요청 유형은 다음 Solr 클라이언트 모듈에 대해 제공됩니다.

메시지 브로커 클라이언트

메시지 브로커 트랜잭션의 타이밍은 다음 모듈에 대해 제공됩니다.

외부 웹 서비스

외부 웹 서비스 요청의 타이밍은 다음 모듈을 통해 수행됩니다.

기계 학습 모델 및 LLM

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