통사론
data_source_factory(name=None, **properties)팩토리로 정의된 데이터 소스를 래핑합니다.
설명
데이터 소스 API는 record_custom_metric 에 의해 구현된 푸시 스타일 API가 아닌 풀 스타일 API 를 사용하여 측정항목 타임슬라이스 데이터 를 생성하는 방법을 제공합니다. 사용자 지정 메트릭에 데이터 소스를 사용하는 이유와 방법에 대한 자세한 내용은 사용자 지정 메트릭 데이터 소스 를 참조하십시오.
data_source_factory 데코레이터는 팩토리로 정의된 데이터 소스를 래핑합니다. 데코레이터는 클래스나 함수에 적용할 수 있습니다. 클래스 생성자 또는 함수는 settings (데이터 소스에 대한 구성 설정) 및 environ (데이터 소스가 사용되는 컨텍스트에 대한 정보)의 인수를 허용해야 합니다.
결과 객체는 각 샘플에 대한 메트릭과 함께 반복 가능/생성기를 직접 반환하는 호출 가능이어야 합니다.
매개변수
매개변수 | 설명 |
|---|---|
끈 | 선택 과목. 데이터 소스의 이름입니다. 이것은 로깅 목적으로만 사용됩니다. 제공하지 않으면 기본적으로 데코레이트된 함수에서 파생된 호출 가능한 이름이 사용됩니다. |
사전 | 선택 과목. 데이터 소스 팩터리에 전달할 추가 속성입니다. 사전에 가능한 필드는 다음과 같습니다.
|
반환 값
함수를 반환합니다.
예
data_source_factory 예
예:
import osimport timeimport multiprocessing
@newrelic.agent.data_source_factory(name='CPU Usage')class CPUMetricsDataSource(object):
def __init__(self, settings, environ): self.last_timestamp = None self.times = None def start(self): self.last_timestamp = time.time() self.times = os.times() def stop(self): self.last_timestamp = None self.times = None
def __call__(self): if self.times is None: return
now = time.time() new_times = os.times() elapsed_time = now - self.last_timestamp user_time = new_times[0] - self.times[0] utilization = user_time / (elapsed_time*multiprocessing.cpu_count()) self.last_timestamp = now self.times = new_times
yield ('Custom/CPU/User Time', user_time) yield ('Custom/CPU/User/Utilization', utilization)
newrelic.agent.register_data_source(CPUMetricsDataSource)