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제품에서 로그 보내기

이 절차는 퀵스타트를 만드는 방법을 가르치는 과정의 일부입니다. 아직 확인하지 않으셨다면 과정 소개를 확인해 보세요.

이 과정의 각 절차는 마지막 절차를 기반으로 하므로 마지막 절차를 완료했는지 확인하고 이 절차를 진행하기 전에 제품에서 이벤트를 보내세요 .

로그는 애플리케이션에 의해 생성됩니다. 이는 사용자가 시스템에서 일어나는 일을 확인하는 데 도움이 되는 시간 기반 텍스트 기록입니다.

뉴렐릭은 로그를 로그 API 로 보내도록 하는 다양한 방법을 제공합니다.

이 단원에서는 스프레드시트 소프트웨어 개발 키트(SDK)를 사용하여 제품에서 로그를 보내는 방법을 배웁니다.

import os
import random
import datetime
from sys import getsizeof
from newrelic_telemetry_sdk import MetricClient, GaugeMetric, CountMetric, SummaryMetric
from newrelic_telemetry_sdk import EventClient, Event
metric_client = MetricClient(os.environ["NEW_RELIC_LICENSE_KEY"])
event_client = EventClient(os.environ["NEW_RELIC_LICENSE_KEY"])
db = {}
stats = {
"read_response_times": [],
"read_errors": 0,
"read_count": 0,
"create_response_times": [],
"create_errors": 0,
"create_count": 0,
"update_response_times": [],
"update_errors": 0,
"update_count": 0,
"delete_response_times": [],
"delete_errors": 0,
"delete_count": 0,
"cache_hit": 0,
}
last_push = {
"read": datetime.datetime.now(),
"create": datetime.datetime.now(),
"update": datetime.datetime.now(),
"delete": datetime.datetime.now(),
}
def read(key):
print(f"Reading...")
if random.randint(0, 30) > 10:
stats["cache_hit"] += 1
stats["read_response_times"].append(random.uniform(0.5, 1.0))
if random.choice([True, False]):
stats["read_errors"] += 1
stats["read_count"] += 1
try_send("read")
def create(key, value):
print(f"Writing...")
db[key] = value
stats["create_response_times"].append(random.uniform(0.5, 1.0))
if random.choice([True, False]):
stats["create_errors"] += 1
stats["create_count"] += 1
try_send("create")
def update(key, value):
print(f"Updating...")
db[key] = value
stats["update_response_times"].append(random.uniform(0.5, 1.0))
if random.choice([True, False]):
stats["update_errors"] += 1
stats["update_count"] += 1
try_send("update")
def delete(key):
print(f"Deleting...")
db.pop(key, None)
stats["delete_response_times"].append(random.uniform(0.5, 1.0))
if random.choice([True, False]):
stats["delete_errors"] += 1
stats["delete_count"] += 1
try_send("delete")
def try_send(type_):
print("try_send")
now = datetime.datetime.now()
interval_ms = (now - last_push[type_]).total_seconds() * 1000
if interval_ms >= 2000:
send_metrics(type_, interval_ms)
send_event(type_)
def send_metrics(type_, interval_ms):
print("sending metrics...")
keys = GaugeMetric("fdb_keys", len(db))
db_size = GaugeMetric("fdb_size", getsizeof(db))
errors = CountMetric(
name=f"fdb_{type_}_errors",
value=stats[f"{type_}_errors"],
interval_ms=interval_ms
)
cache_hits = CountMetric(
name=f"fdb_cache_hits",
value=stats["cache_hit"],
interval_ms=interval_ms
)
response_times = stats[f"{type_}_response_times"]
response_time_summary = SummaryMetric(
f"fdb_{type_}_responses",
count=len(response_times),
min=min(response_times),
max=max(response_times),
sum=sum(response_times),
interval_ms=interval_ms,
)
batch = [keys, db_size, errors, cache_hits, response_time_summary]
response = metric_client.send_batch(batch)
response.raise_for_status()
print("Sent metrics successfully!")
clear(type_)
def send_event(type_):
print("sending event...")
count = Event(
"fdb_method", {"method": type_}
)
response = event_client.send_batch(count)
response.raise_for_status()
print("Event sent successfully!")
def clear(type_):
stats[f"{type_}_response_times"] = []
stats[f"{type_}_errors"] = 0
stats["cache_hit"] = 0
stats[f"{type_}_count"] = 0
last_push[type_] = datetime.datetime.now()
db.py

우리의 SDK를 사용하세요

우리는 가장 널리 사용되는 여러 프로그래밍 언어로 오픈 소스 텔레메트리 SDK를 제공합니다. 이는 로그인 API 를 포함하여 데이터 수집 로 데이터를 보냅니다.API 이러한 언어 SDK 중 Python과 Java는 로그인 API 와 함께 작동합니다.

이 단원에서는 Python 스프레드시트 SDK를 설치하고 사용하여 로그를 뉴렐릭으로 보내는 방법을 배웁니다.

강좌 저장소send-logs/flashDB 디렉터리로 변경합니다.

bash
$
cd ../../send-events/flashDB

아직 설치하지 않았다면 newrelic-telemetry-sdk 패키지를 설치하세요.

bash
$
pip install newrelic-telemetry-sdk

선택한 IDE에서 db.py 파일을 열고 LogClient 을 구성합니다.

import os
import random
import datetime
from sys import getsizeof
from newrelic_telemetry_sdk import MetricClient, GaugeMetric, CountMetric, SummaryMetric
from newrelic_telemetry_sdk import EventClient, Event
from newrelic_telemetry_sdk import LogClient
metric_client = MetricClient(os.environ["NEW_RELIC_LICENSE_KEY"])
event_client = EventClient(os.environ["NEW_RELIC_LICENSE_KEY"])
log_client = LogClient(os.environ["NEW_RELIC_LICENSE_KEY"])
db = {}
stats = {
"read_response_times": [],
"read_errors": 0,
"read_count": 0,
"create_response_times": [],
"create_errors": 0,
"create_count": 0,
"update_response_times": [],
"update_errors": 0,
"update_count": 0,
"delete_response_times": [],
"delete_errors": 0,
"delete_count": 0,
"cache_hit": 0,
}
last_push = {
"read": datetime.datetime.now(),
"create": datetime.datetime.now(),
"update": datetime.datetime.now(),
"delete": datetime.datetime.now(),
}
def read(key):
print(f"Reading...")
if random.randint(0, 30) > 10:
stats["cache_hit"] += 1
stats["read_response_times"].append(random.uniform(0.5, 1.0))
if random.choice([True, False]):
stats["read_errors"] += 1
stats["read_count"] += 1
try_send("read")
def create(key, value):
print(f"Writing...")
db[key] = value
stats["create_response_times"].append(random.uniform(0.5, 1.0))
if random.choice([True, False]):
stats["create_errors"] += 1
stats["create_count"] += 1
try_send("create")
def update(key, value):
print(f"Updating...")
db[key] = value
stats["update_response_times"].append(random.uniform(0.5, 1.0))
if random.choice([True, False]):
stats["update_errors"] += 1
stats["update_count"] += 1
try_send("update")
def delete(key):
print(f"Deleting...")
db.pop(key, None)
stats["delete_response_times"].append(random.uniform(0.5, 1.0))
if random.choice([True, False]):
stats["delete_errors"] += 1
stats["delete_count"] += 1
try_send("delete")
def try_send(type_):
print("try_send")
now = datetime.datetime.now()
interval_ms = (now - last_push[type_]).total_seconds() * 1000
if interval_ms >= 2000:
send_metrics(type_, interval_ms)
send_event(type_)
def send_metrics(type_, interval_ms):
print("sending metrics...")
keys = GaugeMetric("fdb_keys", len(db))
db_size = GaugeMetric("fdb_size", getsizeof(db))
errors = CountMetric(
name=f"fdb_{type_}_errors",
value=stats[f"{type_}_errors"],
interval_ms=interval_ms
)
cache_hits = CountMetric(
name=f"fdb_cache_hits",
value=stats["cache_hit"],
interval_ms=interval_ms
)
response_times = stats[f"{type_}_response_times"]
response_time_summary = SummaryMetric(
f"fdb_{type_}_responses",
count=len(response_times),
min=min(response_times),
max=max(response_times),
sum=sum(response_times),
interval_ms=interval_ms,
)
batch = [keys, db_size, errors, cache_hits, response_time_summary]
response = metric_client.send_batch(batch)
response.raise_for_status()
print("Sent metrics successfully!")
clear(type_)
def send_event(type_):
print("sending event...")
count = Event(
"fdb_method", {"method": type_}
)
response = event_client.send_batch(count)
response.raise_for_status()
print("Event sent successfully!")
def clear(type_):
stats[f"{type_}_response_times"] = []
stats[f"{type_}_errors"] = 0
stats["cache_hit"] = 0
stats[f"{type_}_count"] = 0
last_push[type_] = datetime.datetime.now()
db.py

중요

이 예에서는 $NEW_RELIC_LICENSE_KEY 이라는 환경 변수를 예상합니다.

로그를 뉴렐릭으로 보내려면 앱을 사용하세요.

import os
import random
import datetime
from sys import getsizeof
import psutil
from newrelic_telemetry_sdk import MetricClient, GaugeMetric, CountMetric, SummaryMetric
from newrelic_telemetry_sdk import EventClient, Event
from newrelic_telemetry_sdk import LogClient, Log
metric_client = MetricClient(os.environ["NEW_RELIC_LICENSE_KEY"])
event_client = EventClient(os.environ["NEW_RELIC_LICENSE_KEY"])
log_client = LogClient(os.environ["NEW_RELIC_LICENSE_KEY"])
db = {}
stats = {
"read_response_times": [],
"read_errors": 0,
"read_count": 0,
"create_response_times": [],
"create_errors": 0,
"create_count": 0,
"update_response_times": [],
"update_errors": 0,
"update_count": 0,
"delete_response_times": [],
"delete_errors": 0,
"delete_count": 0,
"cache_hit": 0,
}
last_push = {
"read": datetime.datetime.now(),
"create": datetime.datetime.now(),
"update": datetime.datetime.now(),
"delete": datetime.datetime.now(),
}
def read(key):
print(f"Reading...")
if random.randint(0, 30) > 10:
stats["cache_hit"] += 1
stats["read_response_times"].append(random.uniform(0.5, 1.0))
if random.choice([True, False]):
stats["read_errors"] += 1
stats["read_count"] += 1
try_send("read")
def create(key, value):
print(f"Writing...")
db[key] = value
stats["create_response_times"].append(random.uniform(0.5, 1.0))
if random.choice([True, False]):
stats["create_errors"] += 1
stats["create_count"] += 1
try_send("create")
def update(key, value):
print(f"Updating...")
db[key] = value
stats["update_response_times"].append(random.uniform(0.5, 1.0))
if random.choice([True, False]):
stats["update_errors"] += 1
stats["update_count"] += 1
try_send("update")
def delete(key):
print(f"Deleting...")
db.pop(key, None)
stats["delete_response_times"].append(random.uniform(0.5, 1.0))
if random.choice([True, False]):
stats["delete_errors"] += 1
stats["delete_count"] += 1
try_send("delete")
def try_send(type_):
print("try_send")
now = datetime.datetime.now()
interval_ms = (now - last_push[type_]).total_seconds() * 1000
if interval_ms >= 2000:
send_metrics(type_, interval_ms)
send_event(type_)
def send_metrics(type_, interval_ms):
print("sending metrics...")
keys = GaugeMetric("fdb_keys", len(db))
db_size = GaugeMetric("fdb_size", getsizeof(db))
errors = CountMetric(
name=f"fdb_{type_}_errors",
value=stats[f"{type_}_errors"],
interval_ms=interval_ms
)
cache_hits = CountMetric(
name=f"fdb_cache_hits",
value=stats["cache_hit"],
interval_ms=interval_ms
)
response_times = stats[f"{type_}_response_times"]
response_time_summary = SummaryMetric(
f"fdb_{type_}_responses",
count=len(response_times),
min=min(response_times),
max=max(response_times),
sum=sum(response_times),
interval_ms=interval_ms,
)
batch = [keys, db_size, errors, cache_hits, response_time_summary]
response = metric_client.send_batch(batch)
response.raise_for_status()
print("Sent metrics successfully!")
clear(type_)
def send_event(type_):
print("sending event...")
count = Event(
"fdb_method", {"method": type_}
)
response = event_client.send_batch(count)
response.raise_for_status()
print("Event sent successfully!")
def send_logs():
print("sending log...")
process = psutil.Process(os.getpid())
memory_usage = process.memory_percent()
log = Log("FlashDB is using " + str(round(memory_usage * 100, 2)) + "% memory")
response = log_client.send(log)
response.raise_for_status()
print("Log sent successfully!")
def clear(type_):
stats[f"{type_}_response_times"] = []
stats[f"{type_}_errors"] = 0
stats["cache_hit"] = 0
stats[f"{type_}_count"] = 0
last_push[type_] = datetime.datetime.now()
db.py

여기서는 memory_usage (를) 뉴렐릭에 로그로 보내기 위해 플랫폼을 추가합니다.

2초마다 로그를 보내도록 try_send 모듈을 수정합니다.

import os
import random
import datetime
from sys import getsizeof
import psutil
from newrelic_telemetry_sdk import MetricClient, GaugeMetric, CountMetric, SummaryMetric
from newrelic_telemetry_sdk import EventClient, Event
from newrelic_telemetry_sdk import LogClient, Log
metric_client = MetricClient(os.environ["NEW_RELIC_LICENSE_KEY"])
event_client = EventClient(os.environ["NEW_RELIC_LICENSE_KEY"])
log_client = LogClient(os.environ["NEW_RELIC_LICENSE_KEY"])
db = {}
stats = {
"read_response_times": [],
"read_errors": 0,
"read_count": 0,
"create_response_times": [],
"create_errors": 0,
"create_count": 0,
"update_response_times": [],
"update_errors": 0,
"update_count": 0,
"delete_response_times": [],
"delete_errors": 0,
"delete_count": 0,
"cache_hit": 0,
}
last_push = {
"read": datetime.datetime.now(),
"create": datetime.datetime.now(),
"update": datetime.datetime.now(),
"delete": datetime.datetime.now(),
}
def read(key):
print(f"Reading...")
if random.randint(0, 30) > 10:
stats["cache_hit"] += 1
stats["read_response_times"].append(random.uniform(0.5, 1.0))
if random.choice([True, False]):
stats["read_errors"] += 1
stats["read_count"] += 1
try_send("read")
def create(key, value):
print(f"Writing...")
db[key] = value
stats["create_response_times"].append(random.uniform(0.5, 1.0))
if random.choice([True, False]):
stats["create_errors"] += 1
stats["create_count"] += 1
try_send("create")
def update(key, value):
print(f"Updating...")
db[key] = value
stats["update_response_times"].append(random.uniform(0.5, 1.0))
if random.choice([True, False]):
stats["update_errors"] += 1
stats["update_count"] += 1
try_send("update")
def delete(key):
print(f"Deleting...")
db.pop(key, None)
stats["delete_response_times"].append(random.uniform(0.5, 1.0))
if random.choice([True, False]):
stats["delete_errors"] += 1
stats["delete_count"] += 1
try_send("delete")
def try_send(type_):
print("try_send")
now = datetime.datetime.now()
interval_ms = (now - last_push[type_]).total_seconds() * 1000
if interval_ms >= 2000:
send_metrics(type_, interval_ms)
send_event(type_)
send_logs()
def send_metrics(type_, interval_ms):
print("sending metrics...")
keys = GaugeMetric("fdb_keys", len(db))
db_size = GaugeMetric("fdb_size", getsizeof(db))
errors = CountMetric(
name=f"fdb_{type_}_errors",
value=stats[f"{type_}_errors"],
interval_ms=interval_ms
)
cache_hits = CountMetric(
name=f"fdb_cache_hits",
value=stats["cache_hit"],
interval_ms=interval_ms
)
response_times = stats[f"{type_}_response_times"]
response_time_summary = SummaryMetric(
f"fdb_{type_}_responses",
count=len(response_times),
min=min(response_times),
max=max(response_times),
sum=sum(response_times),
interval_ms=interval_ms,
)
batch = [keys, db_size, errors, cache_hits, response_time_summary]
response = metric_client.send_batch(batch)
response.raise_for_status()
print("Sent metrics successfully!")
clear(type_)
def send_event(type_):
print("sending event...")
count = Event(
"fdb_method", {"method": type_}
)
response = event_client.send_batch(count)
response.raise_for_status()
print("Event sent successfully!")
def send_logs():
print("sending log...")
process = psutil.Process(os.getpid())
memory_usage = process.memory_percent()
log = Log("FlashDB is using " + str(round(memory_usage * 100, 2)) + "% memory")
response = log_client.send(log)
response.raise_for_status()
print("Log sent successfully!")
def clear(type_):
stats[f"{type_}_response_times"] = []
stats[f"{type_}_errors"] = 0
stats["cache_hit"] = 0
stats[f"{type_}_count"] = 0
last_push[type_] = datetime.datetime.now()
db.py

이제 플랫폼은 구성된 로그를 2초마다 보고합니다.

build-a-quickstart-lab/send-logs/flashDB 에서 애플리케이션 루트로 이동합니다.

서비스를 실행하여 로그를 보고하고 있는지 확인하세요.

bash
$
python simulator.py
Writing...
try_send
Reading...
try_send
Reading...
try_send
Writing...
try_send
Writing...
try_send
Reading...
sending metrics...
Sent metrics successfully!
sending event...
Event sent successfully!
sending log...
Log sent successfully!

대체 옵션

언어 SDK가 귀하의 요구 사항에 맞지 않으면 다음 옵션 중 하나를 시도해 보십시오.

  • 뉴렐릭은 운영 시스템,Amazon AWS, [Google Cloud Platform], , , , Microsoft Azure 및 을 포함한 클라우드 플랫폼에서 로그를 수집할 Heroku 수 있는 다양한 로그Kubernetes 포워딩docker APM솔루션을 제공합니다.
  • 수동 구현: 이전 옵션이 요구 사항에 맞지 않는 경우 언제든지 자체 라이브러리를 수동으로 작성하여 뉴렐릭 Logs API 에 대한 POST 요청을 만들 수 있습니다.

이 절차에서는 로그를 뉴렐릭으로 보내기 위해 서비스를 축소했습니다. 다음으로, 트레이스를 보내도록 합니다.

이 절차는 퀵스타트를 만드는 방법을 가르치는 과정의 일부입니다. 다음 강의를 계속 진행하세요. 제품에서 트레이스를 보내세요.

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