Какие способы мониторинга веб-приложений в продакшн-окружении вы использовали или знаете?

• 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:

# main.py
from prometheus_client import start_http_server, Summary
import random
import time

# Создание метрики для отслеживания времени обработки запроса
REQUEST_TIME = Summary('request_processing_seconds', 'Время обработки запроса')

@REQUEST_TIME.time()
def process_request(t):
    """Симулирует обработку запроса с задержкой"""
    time.sleep(t)

if __name__ == '__main__':
    # Запуск HTTP-сервера для выдачи метрик на порту 8000
    start_http_server(8000)
    print("Сервер метрик запущен на порту 8000")

    while True:
        # Симуляция обработки запросов
        process_request(random.random() * 5)