- Логирование: Сбор и анализ системных журналов и логов приложения.
- Использование стандартной библиотеки
logging.
- Применение ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) или Loki/Prometheus с Grafana для агрегации и анализа логов.
- Мониторинг метрик: Отслеживание ключевых показателей производительности.
- Системные метрики: CPU, RAM, дисковое пространство, сетевой трафик (используя
node_exporter, collectd).
- Метрики приложения: Время ответа, количество запросов, ошибки, использование памяти (используя
Prometheus client libraries, Datadog, New Relic).
- Использование Prometheus, Graphite, InfluxDB для сбора и хранения метрик, Grafana для визуализации.
- Трассировка запросов (Distributed Tracing): Отслеживание пути запроса по различным компонентам системы.
- Использование OpenTelemetry, Jaeger, Zipkin.
- Мониторинг доступности (Uptime Monitoring): Проверка доступности приложения извне.
- Использование Pingdom, Uptime Robot, Zabbix.
- Мониторинг ошибок (Error Tracking): Сбор и анализ ошибок, возникающих в приложении.
- Использование Sentry, Rollbar.
- Синтетический мониторинг: Имитация действий пользователя для проверки функциональности.
- Использование Selenium с тестами, которые запускаются периодически.
- Реальный пользовательский мониторинг (Real User Monitoring - RUM): Сбор данных о производительности из браузеров реальных пользователей.
- Использование Google Analytics, Datadog RUM.
Примеры инструментов:
- Сбор и хранение метрик: Prometheus, Graphite, InfluxDB
- Визуализация: Grafana
- Логирование: ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana), Loki
- Трассировка: Jaeger, Zipkin, OpenTelemetry
- Мониторинг ошибок: Sentry, Rollbar
- Комплексные платформы: Datadog, New Relic, AppDynamics
Пример кода для сбора метрик с использованием prometheus_client:
python