6 bedste Python-overvågningsværktøjer

Python-programmeringssproget er meget fleksibelt. Systemet kan bruges sammen med andre programmeringssprog og dets biblioteker af nyttige funktioner gør det hurtigt at implementere. Disse biblioteker og den objektorienterede karakter af Python kan dog gøre dets kodeudførelse svær at spore.

Der er to typer virksomheder, der skal være i stand til at overvåge Python-ydelsen – dem, der udvikler software, og dem, der bruger dem. Det er klart, at disse grupper omfatter stort set alle virksomheder i den udviklede verden.

Her er vores liste over de seks bedste Python-overvågningsværktøjer:

1. SolarWinds AppOptics REDAKTØRS VALG Denne skybaserede applikationsydelsesmonitor kan spore udførelsen af ​​kode hvor som helst, og det inkluderer applikationsprogrammer skrevet i Python. Dette værktøj sporer programudførelse og identificerer ressourcelåse og -mangler, der kan være årsagen til dårlig ydeevne. Start en 30-dages gratis prøveperiode.
2. Datadog APM En applikationsydelsesmonitor, der tilbyder kodeanalyse og distribueret sporing, der identificerer ressourceforbrug af applikationer, når den skifter mellem sprog og eksekverer API'er, herunder kode skrevet i Python. Dette er en cloud-baseret tjeneste.
3. Dynatrace En AI-drevet systemmonitor, der inkluderer kodesporing og eksekveringssporing. Mulighederne i dette skybaserede system inkluderer Python-overvågning.
4. Site24x7 APM En cloud-baseret overvågningstjeneste, der tilbyder netværksserver og applikationsovervågning og har Python-kodeovervågningsfunktioner.
5. ManageEngine OpManager Et overvågningssystem til servere og netværk, der er i stand til at spore udførelsen af ​​Python-kode. Den er tilgængelig til Linux og Windows Server.
6. AppDynamics Denne skybaserede skærm søger gennem et system efter alle applikationer og kortlægger deres aktiviteter. Denne funktion strækker sig til de distribuerede processer af API'er skrevet i Python.

Python-overvågningsværktøjer til softwarebrugere

Softwareprocedurer skriver sjældent i deres salgsdokumentation, hvilke programmeringssprog deres software er skrevet i. fremkomsten af Applikationsprogrammeringsgrænseflader (API'er) betyder, at et ikke-Python-program meget vel kan stole på, at Python-elementer bidrager til et plugin-element dybt inde i softwaren. Så det er umuligt for softwarekøbere at vide, hvor eller hvornår de bruger Python-kode.

Virksomheder, der abonnerer på Software-as-a-Service (SaaS) produkter har endnu mindre viden om, hvilke programmeringssprog der bidrager til deres systemer. I sidste ende vil du bare spore ydelsen af ​​dine applikationer, og det er sandsynligvis ligegyldigt for dig, hvordan disse applikationer blev skrevet.

Heldigvis behøver du ikke at sende en e-mail til alle dine softwareudbydere for at finde ud af, om du implementerer eller ej Python programmer . Applikationsydelsesmonitorer er i stand til at spore al kode, uanset hvilket sprog den er skrevet på.

Python-overvågningsværktøjer til softwareudviklere

Som softwareudvikler vil du blive tiltrukket af alle tjenester, der gør dig i stand til at fremskynde færdiggørelsen af ​​et program og skære omkostningerne ned . Genbrug af software er en stor hjælp til effektiviteten, og evnen til at erhverve biblioteker med funktioner fra hylden reducerer omkostningerne og sparer tid.

Hvis du får koden til et funktionsbibliotek, eller hvis du selv kompilerer det bibliotek, kan du finde ud af, om koden er effektiv, bare ved at se på den. Hvis du bruger funktioner, der leveres som API'er, er deres underliggende struktur skjult. Disse funktioner kan være dårligt skrevet og bruger systemressourcer ineffektivt. De der API'er kan få leveret koden, men de kan ende med at trække hele applikationens responstid ned ved at køre langsomt, hænge mens de venter på ressourcer eller bare vælte.

Når du udvikler kode, skal du test hver enhed og test dem derefter i kombination, før du kan frigive det nye modul som afsluttet. Enhver udviklingsleder ved, at der ikke er noget bedre testmiljø end det virkelige liv, så du skal også spore din softwares ydeevne i marken. DevOps-overvågningspakker hjælper dig med at producere software og derefter Beta-udgivelse den til teknisk og funktionel undersøgelse.

Python implementeringer

Som et højt niveau, objektorienteret sprog , Python er særligt velegnet til at producere brugergrænseflader. Biblioteker af funktioner tager sig af de opgaver på lavere niveau, der er involveret i at levere en effekt, såsom træk-og-slip-funktionalitet eller en lang liste af visuelle effekter.

Som et resultat af dets egnethed til brug ved oprettelse af grænseflader, kan Python findes i mange, mange forskellige implementeringer. Det bruges i on-premises softwarepakker, det bidrager til oprettelsen af ​​hjemmesider, det er ofte en del af mange mobile apps, takket være Kivy-rammen , og det bygger endda miljøer til cloud-tjenester . Det er overalt.

Python-overvågningsproblemer

Med ethvert programmeringssprog er et nøgleproblem, hvordan systemet administrerer ressourceadgang. I objektorienterede systemer, såsom Python, ressourcestyring er et endnu større problem. Objektorienterede moduler kan kaldes mange gange under udførelsen af ​​et kørende program. Ikke kun det, men den samme kode kan køre mange gange samtidigt.

Når den samme proces er køre parallelt , spørgsmålet om ressourcelåse skal behandles. Det kan være, at flere forskellige applikationer, der er live på det samme system, er produceret af forskellige udviklere, men bruger de samme funktioner fra et meget brugt, offentligt tilgængeligt tredjepartsbibliotek eller API. Så disse moduler vil hurtigt forsøge at erhverve de samme ressourcer samtidigt og ende med at låse hinanden ude.

Et andet stort problem med objektorienterede sprog, der er skjult bag API'er er, at udviklerne, der integrerer dem i nye programmer, ikke ved, om disse funktioner er gode til at rydde op, afslutte processer på en yndefuld måde, spore halveringstiden af ​​den opståede proces og frigive hukommelse .

Som bruger af software og tjenester har du intet håb om at skabe en meningsfuld strategi til håndtering af alle disse problemer uden et automatiseret applikationsovervågningsværktøj. Selv som udvikler vil du bruge meget tid på at forsøge at udarbejde operativsysteminteraktioner manuelt. I hvert fald er hele pointen med at bruge funktioner skrevet af andre mennesker for at spare tid , så du ikke ønsker at blive hængende ved at prøve at spore aktiviteterne i disse funktioner. Det er bedre at få et overvågningsværktøj til at gøre det for dig.

De bedste Python-overvågningsværktøjer

Uanset om du arbejder med udvikling, driver IT-drift eller driver et DevOps-miljø, skal du spore ydeevnen af ​​Python-kode, og du skal have et automatiseret værktøj til at udføre dette overvågningsarbejde for dig.

Der er mange overvågningssystemer, der henvender sig til udviklere og brugere, og nogle, der fungerer godt for begge fællesskaber. Det kan dog tage lang tid at identificere de bedste værktøjer og derefter indsnævre listen til et par kandidater, der er værd at prøve. Denne vejledning identificerer de bedste tilgængelige muligheder, så du kan gå direkte til prøvefasen.

Vores metode til at vælge Python-overvågningsværktøjer

Vi har gennemgået markedet for Python-overvågningsløsninger og analyseret værktøjer baseret på følgende kriterier:

• Kode profilering
• Kortlægning af applikationsafhængighed
• Distribueret sporing
• Oprettelse af log
• Korrelation af systemressourceforbrug
• En gratis prøveperiode eller en demopakke for en gratis vurderingsmulighed
• Værdi for pengene fra en API med en kodeprofiler, der tilbydes til en rimelig pris

Med disse udvælgelseskriterier i tankerne, valgte vi APM-systemer, der kan dække en række webprogrammeringssprog, fordi et overvågningssystem, der dækker en række tjenester, er mere omkostningseffektivt end en skærm, der kun dækker Python.

1. SolarWinds AppOptics REDAKTØRS VALG

SolarWinds AppOpticser et SaaS-system så du behøver ikke at installere dens software på dit websted eller vedligeholde dens kode. Som et fjernsystem er denne service ikke begrænset af grænserne for ét enkelt netværk – nødvendig frihed i denne verden af ​​distribueret behandling og mikrotjenester.

Nøglefunktioner:

• SaaS-pakke
• Kortlægning af applikationsafhængighed
• Distribueret sporing
• Kode profiler
• Infrastrukturovervågning

Enhver applikation, især webstedssider og webtjenester, kan kalde ind processer, der udføres på fjernservere uden din viden. Det sporingsfunktioner af AppOptics ser hver applikation køre og sporer tilbage gennem opkaldene til de originale, underliggende processer, identificerer dens programmeringssprog og afslører dens kode på skærmen.

Dashboardet kode analysator trin gennem eksekverbar kode, der beskriver dens ressourceforbrug og ser dens adgang til ressourcer. Denne service kan opdage fejl, kodeineffektivitet, ressourcelåse og forældreløse processer. AppOptics er et fremragende overvågningsværktøj både for udviklere og IT-driftssupportteams.

Fordele:

• Integreres i rammer, såsom Tornado, Django, Flask og Pyramid for at registrere hver transaktion
• Tilpasselige sporingsfunktioner
• Overvåger også PHP, Node.js, Go, .NET, Java og SCALA
• Grundårsagsanalyse, der identificerer den relevante kodelinje
• Korrelation af ressourceforbrug

Ulemper:

• Du skal bruge den højeste af de to planer for at få Python-overvågning

AppOptics-tjenesten opkræves ved abonnement med en takst pr. server, og den er tilgængelig i to udgaver. Den nederste af disse kaldes Infrastrukturovervågning og det vil spore de understøttende tjenester på dit system. For at få Python-overvågning skal du bruge den højere plan, som kaldes Infrastruktur og applikationsovervågning . Du kan undersøge tjenesten på 30 dages gratis prøveperiode.

REDAKTØRENS VALG

S olarWinds AppOptics er vores bedste valg til et Python-overvågningsværktøj, fordi det automatisk registrerer Python-kode, uanset hvor det startes fra og sporer dets aktiviteter, tjekker for kodefejl og ressourcemisbrug. AppOptics-systemet er en SaaS-tjeneste, og fra sin skyplacering kan det følge kode overalt i verden – det er ikke bundet af dit netværks grænser. Denne service tilbyder fremragende visualisering af alle Python-frameworks, og den kan identificere udførelsen af ​​kode skrevet på andre sprog ved siden af ​​Python.

Få 30 dages gratis prøveperiode:my.appoptics.com/sign_up

DU:Cloud-baseret

to. Datadog APM

Datadog APMhar et batteri af overvågningsværktøjer til sporing af Python-ydelse . Denne cloud-platform er i stand til at overvåge kode på dit websted og i drift på enhver server hvor som helst. Dette gør værktøjet fantastisk til DevOps-miljøer. Du kan kontrollere koden, som dit eget team udvikler, og også spore handlingerne for alle API'er, du integrerer i dine egne applikationer. Datadog-tjenesten kan spore programmer skrevet på mange sprog, ikke kun Python.

Nøglefunktioner:

• Cloud-baseret
• Udviklingstest
• Driftsovervågning
• Kodesporing

Dette system inkluderer testværktøjer , såsom sporing og syntetisk overvågning. Den syntetiske overvågningstjeneste er et ekstra modul, som du skal tilføje til din APM-konto. Sporingsfaciliteten på kodeniveau er en del af den højere af Datadog APMs to udgaver. Den nederste udgave hedder bare APM og det inkluderer et system med afhængighedskortlægning. Den højere plan er APM & Continuous Profiler , som giver dig kodeanalysefunktionen.

Det kodesporingstjeneste fortsætter med at fungere, når din kode går live. Hvis du ikke er en udvikler af applikationer, er driftsfasen, hvor du begynder din brug af Datadog APM.

Fordele:

• Giver kortlægning af applikationsafhængighed til underliggende ressourcer
• Distribueret sporing, der kan krydse kodesprog
• Kodeprofilering, der registrerer effekterne af hver linje
• Grundårsagsanalyse og præstationsalarmer

Ulemper:

• Du skal bruge den højeste af de to planer for at få Python-overvågning

Dette system giver indsigt i samspillet mellem dit Python-system, moduler programmeret på andre sprog og systemressourcer. Du kan få en 14-dages gratis prøveperiode af Datadog APM.

3. Dynatrace

Dynatraceintegrerer AI-detektionsteknikker i de overvågningstjenester, som den leverer fra sin cloud-platform. Det ' spore ” en del af Dynatrace-navnet er meget passende, fordi dette system er i stand til at spore alle de processer, der bidrager til dine applikationer. Systemet udfører konstant sweeps, identificerer applikationer og tjenester og hvordan de interagerer . Derefter borer den ned gennem hver applikation for at finde alle bidragende moduler.

Nøglefunktioner:

• Cloud-baseret
• AI-detektionsprocesser
• Muligheder på flere sprog

Når Dynatrace-systemet undersøger hvert modul, registrerer det, hvilket programmeringssprog det er skrevet i. Det vil derefter se ydeevnen af ​​hvert modul og se på, hvordan det interagerer med ressourcer. Tjenesten kan endda spore, hvilken server koden køres på – dette er en vanskelig opgave for API-fronterede moduler.

Dynatrace er et fantastisk værktøj til udviklingsteams og er også meget anvendelig til systemadministratorer til opgave at understøtte komplicerede systemer, såsom hjemmesider. Dashboardet er baseret i skyen og kan tilgås via enhver standardbrowser. Det inkluderer nogle fantastiske interaktive datavisualiseringer, der kortlægger hele dit system og demonstrerer ydeevnen af ​​hvert element.

Fordele:

• Scanner alle webapps og registrerer sproget for hvert modul
• Distribueret sporing og kortlægning af applikationsafhængighed
• God til udviklingstest og driftsovervågning

Ulemper:

• Ingen mulighed for selvhosting

Dynatrace tilbyder flere pakker af sin service, og du har brug for Fuldstabel overvågning planlægge for at få Python-sporing. Du kan få en 15 dages gratis prøveperiode af Dynatrace.

Fire. Site24x7 APM

Site24x7har et modul kaldet APM-indsigt . Dette er i stand til at identificere alle de applikationer, der kører på et system, og identificere interaktionerne mellem dem. Skytjenesten bygges op et levende kort af interaktioner mellem disse applikationer. Den dykker derefter ned i hver applikation og identificerer hvert driftsmodul.

Nøglefunktioner:

• Cloud platform
• Kombinerede pakker
• Kortlægning af applikationsafhængighed

Komponentanalysen af ​​APM er i stand til at identificere det sprog, som koden er skrevet på og se dets brug af ressourcer . Disse moduler understøtter muligvis applikationer, der kører på dit websted, websteder eller mobilapps. De programmeringssprog, som dette system er i stand til at analysere, omfatter Python . Tjenesten overvåger ikke kun koden, mens den kører, men undersøger også bidraget fra de forskellige Python-frameworks, der bidrager til styringen af ​​disse moduler.

Site24x7-tjenesten er også nyttig til udviklingsmiljøer. Det hjælper dig validere de Python-frameworks og API'er, som du har til hensigt at bruge i oprettelsen af ​​dine applikationer. Du skal sikre dig, at de komponenter, du kalder ind for at fremskynde din applikationsudvikling ikke ender med at trække ned på ydeevnen af ​​dit nye system. Værktøjet tilbyder god support under enheden, integrationen og Beta-testen.

Fordele:

• Kombinerer web-, netværks-, server- og applikationsovervågning
• Applikationskortlægning til infrastrukturbrug
• Validerer rammer og API'er

Ulemper:

• Ekstra testvolumenkrav kan øge regningen

APM Insight-tjenesten er blandet ind i APM-pakken, som er en platform af cloud-overvågningssystemer. APM giver dig ikke kun applikationssporing, men også netværks- og serverovervågning. Disse ekstra tjenester giver dig mulighed for at overvåge hele stakken af ​​systemer og spotte ydeevneproblemer.

Du kan få en 30 dages gratis prøveperiode af Site24x7.

5. ManageEngine Applications Manager

ManageEngine Applications Managerdækker driften af applikationer og også servere der støtter dem. I lighed med de andre applikationsydelsesmonitorer på denne liste er applikationsadministratoren i stand til at udarbejde et applikationsafhængighedskort, der identificerer forbindelserne mellem forskellige applikationer.

Nøglefunktioner:

• On-premises
• Kortlægning af applikationsafhængighed
• Kode profilering

Monitoren er i stand til at undersøge modulernes kode og udfører distribueret sporing for at se aktiviteterne af kode, der er skjult bag API'er og understøttende rammer., Det er ikke muligt at identificere præcist hvor cloud-tjenester kører, eller hvilke andre elementer de kalder ind. Application Manager kan dog se udførelsen af ​​Python-kode, uanset hvor den er hostet. Skærmen kan også se interaktionerne mellem Python-moduler og dem, der er skrevet på andre sprog.

Andet præstationstesttjenester inkluderet i Applications Manager inkluderer syntetiske transaktionsovervågningsfaciliteter, der udøver de interaktive funktioner på en webside. Ydeevnen af ​​cloud-tjenester kan blandes med overvågning af applikationer, der kører på dine egne servere. Dette system er i stand til at overvåge databasers ydeevne, virtualiseringer og containere, plus webservere, filservere og mailservere.

Fordele:

• Automatisk opdagelse af understøttende moduler til webapplikationer, frameworks og API'er
• Distribueret sporing og årsagsanalyse
• Kodeprofilering på tværs af sprog

Ulemper:

• Ingen SaaS-mulighed

ManageEngine Applications Manager leveres som on-premises software, der installeres på Windows Server eller Linux . Du kan få en 30 dages gratis prøveperiode af denne pakke.

6. AppDynamics

AppDynamics er en cloud-platform, der omfatter omfattende AI-processer og leverer analyse- og testfunktioner samt overvågningstjenester. AppDynamics-systemet er organiseret i tjenester. Python-overvågning og -sporing er tilgængelig i Infrastruktur og Overvågning af applikationsydelse systemer. Du kan få infrastrukturovervågningstjenesten alene eller vælge Præmie plan, som omfatter infrastruktur-, applikations- og databaseovervågning. Eller du kan få Enterprise udgave, som har disse tre moduler plus Business Performance Monitoring.

Nøglefunktioner:

• SaaS-pakke
• AI-baseret
• Kortlægning af applikationsafhængighed

Kernen i AppDynamics-systemet er dets applikationsafhængighedskortlægningstjeneste. Dette identificerer alle de applikationer, der bidrager til et system, og undersøger forbindelserne mellem dem. Tjenesten kommer derefter ind i hver applikation og identificerer, hvor dens bidragende moduler kører. Brugere kan vælge en specifik node og derefter analysere alle dens komponenter.

Python-overvågningssystemet i AppDynamics afslører interaktioner af hvert Python-objekt med andre moduler og også systemressourcer. Det er lige meget, hvor disse Python-programmer kører, AppDynamics finder dem.

AI-tjenesten indbygget i AppDynamics kaldes Kognitionsmotor . Dette vurderer ydeevnekravene for hvert modul og forudsiger også de ressourcer, det skal bruge for at nå sit mål for responstid. Hvis Cognition Engine forudsiger, at ressourcetilgængelighed ikke vil være nok til at understøtte hvert kørende modul, udløser den en advarsel.

Sporingsfunktionerne i AppDynamics er ideelle til udviklingsteams og testingeniører. Værktøjerne i denne service er velegnede til brug fra projektplanlægning til IT-drift.

Fordele:

• Opdager automatisk understøttende mikrotjenester
• Identificerer potentielle ressourcemangel
• Distribueret sporing og årsagsanalyse

Ulemper:

• Bruges til driftsovervågning ikke udviklingstest

AppDynamics er en abonnementstjeneste med en sats pr. måned for hver udgave. Tjenesten er tilgængelig for en 15 dages gratis prøveperiode .

Ofte stillede spørgsmål om Python-overvågning

Hvad er overvågning i Python?

Python-overvågning er en form for webapplikationsovervågning. Python-moduler kan blandes i et system, der er sammensat af funktioner skrevet på en række sprog. Python bør overvåges i kontekst, så forbundne funktioner og underliggende ressourcer skal også overvåges. Formålet med Python-overvågning er at forhindre præstationsproblemer i at skade brugeroplevelsen.

Hvordan overvåger jeg en applikation i Python?

Python-overvågning kræver understøttende værktøjer. Du skal finde alle Python-modulerne i dit system sammen med funktioner skrevet på andre sprog. Du skal så kortlægge kontakten mellem disse moduler. Se Python-modulet, mens det kører, og spor hver linje kode for at se, om kodningsfejl overbruger ressourcer eller undlader at håndtere undtagelser effektivt.

Hvad bruges Python til?

Python er et programmeringssprog, der bruges til at levere funktioner, der kan tilsluttes websider. Et python-modul er i stand til at levere datamanipulationsfunktioner, der ikke kan udføres i HTML. Det kan også bruges til at automatisere administrative opgaver omkring et netværk, såsom at læse eller flytte filer eller søge data.