Las 6 mejores herramientas de monitoreo de Python

El lenguaje de programación Python es muy flexible. El sistema se puede utilizar junto con otros lenguajes de programación y sus bibliotecas de funciones útiles hacen que su implementación sea rápida. Sin embargo, esas bibliotecas y la naturaleza orientada a objetos de Python pueden dificultar el seguimiento de la ejecución de su código.

Hay dos tipos de empresas que necesitan poder monitorear el rendimiento de Python: las que desarrollan software y las que lo utilizan. Claramente, esos grupos abarcan casi todas las empresas del mundo desarrollado.

Aquí está nuestra lista de las seis mejores herramientas de monitoreo de Python:

1. SolarWinds AppOptics ELECCIÓN DEL EDITOR Este monitor de rendimiento de aplicaciones basado en la nube puede rastrear la ejecución de código en cualquier lugar y eso incluye programas de aplicaciones escritos en Python. Esta herramienta rastrea la ejecución del programa e identifica bloqueos y escasez de recursos que podrían ser la causa de un rendimiento deficiente. Inicie una prueba gratuita de 30 días.
2. Datadog APM Un monitor de rendimiento de aplicaciones que ofrece análisis de código y seguimiento distribuido, identificando el uso de recursos por parte de las aplicaciones mientras cambia entre idiomas y ejecuta API, incluido el código escrito en Python. Este es un servicio basado en la nube.
3. Dynatrace Un monitor de sistema impulsado por IA que incluye seguimiento de código y seguimiento de ejecución. Las capacidades de este sistema basado en la nube incluyen el monitoreo de Python.
4. Sitio24x7 APM Un servicio de monitoreo basado en la nube que ofrece monitoreo de aplicaciones y servidores de red y tiene capacidades de monitoreo de código Python.
5. AdministrarEngine OpManager Un sistema de monitoreo de servidores y redes que es capaz de rastrear la ejecución de código Python. Está disponible para Linux y Windows Server.
6. Dinámica de aplicaciones Este monitor basado en la nube busca a través de un sistema todas las aplicaciones y mapea sus actividades. Esta función se extiende a los procesos distribuidos de API escritas en Python.

Herramientas de monitoreo de Python para usuarios de software

Los procedimientos de software rara vez escriben en su documentación de ventas en qué lenguajes de programación está escrito su software. Interfaces de programación de aplicaciones (API) significa que un programa que no sea Python podría muy bien depender de elementos de Python que contribuyan a un elemento de complemento en lo profundo del software. Por lo tanto, es imposible para los compradores de software saber dónde o cuándo utilizan el código Python.

Empresas que se suscriben a Software como servicio (SaaS) Los productos tienen aún menos conocimiento de qué lenguajes de programación contribuyen a sus sistemas. En última instancia, lo único que desea es realizar un seguimiento del rendimiento de sus aplicaciones y probablemente no le importe cómo se escribieron esas aplicaciones.

Afortunadamente, no es necesario enviar correos electrónicos a todos sus proveedores de software para determinar si implementa o no Programas de Python . Los monitores de rendimiento de las aplicaciones pueden rastrear todo el código, sin importar en qué idioma esté escrito.

Herramientas de monitoreo de Python para desarrolladores de software

Como desarrollador de software, se sentirá atraído por cualquier servicio que le permita acelerar la finalización de un programa y reducir costos . La reutilización de software es una ayuda importante para la eficiencia y la capacidad de adquirir bibliotecas de funciones listas para usar reduce costos y ahorra tiempo.

Si obtiene el código de una biblioteca de funciones o si compila esa biblioteca usted mismo, puede determinar si ese código es eficiente con solo mirarlo. Si utiliza funciones que se entregan como API, su estructura subyacente está oculta. Esas funciones pueden estar mal escritas y utilizar los recursos del sistema de manera ineficiente. Aquellos API Es posible que se entregue el código, pero podrían terminar retrasando el tiempo de respuesta de toda la aplicación al ejecutarse lentamente, colgarse mientras esperan recursos o simplemente caerse.

Cuando estás desarrollando código, necesitas probar cada unidad y luego pruébelos en combinación antes de poder publicar el nuevo módulo como completo. Todo gerente de desarrollo sabe que no existe mejor entorno de prueba que la vida real, por lo que también necesita realizar un seguimiento del rendimiento de su software en el campo. Los paquetes de monitoreo de DevOps lo ayudarán a producir software y luego Lanzamiento beta para su examen técnico y funcional.

Implementaciones de Python

Como de alto nivel, lenguaje orientado a objetos , Python es particularmente adecuado para producir interfaces de usuario. Las bibliotecas de funciones se encargan de las tareas de nivel inferior involucradas en la entrega de un efecto, como la funcionalidad de arrastrar y soltar o una larga lista de efectos visuales.

Como resultado de su idoneidad para su uso en la creación de interfaces, Python se puede encontrar en muchas, muchas implementaciones diferentes. Se utiliza en paquetes de software locales, contribuye a la creación de sitios web y suele formar parte de muchas aplicaciones móviles, gracias a el marco de Kivy , e incluso construye entornos para servicios en la nube . Está en todas partes.

Problemas de monitoreo de Python

Con cualquier lenguaje de programación, una cuestión clave es cómo ese sistema gestiona el acceso a los recursos. En sistemas orientados a objetos, como Python, Administracion de recursos es un problema aún mayor. Los módulos orientados a objetos se pueden llamar muchas veces durante la ejecución de un programa en ejecución. No sólo eso, sino que el mismo código puede ejecutarse muchas veces simultáneamente.

Cuando se realiza el mismo proceso correr en paralelo , es necesario abordar la cuestión de los bloqueos de recursos. Podría ser que varias aplicaciones diferentes que están activas en el mismo sistema hayan sido producidas por diferentes desarrolladores pero que utilicen las mismas funciones de una biblioteca o API de terceros ampliamente utilizada y disponible públicamente. Por lo tanto, estos módulos intentarán rápidamente adquirir los mismos recursos simultáneamente y terminarán bloqueándose entre sí.

Otro problema importante con los lenguajes orientados a objetos que son oculto detrás de las API es que los desarrolladores que las integran en nuevos programas no saben si esas funciones son buenas para limpiar, finalizar procesos correctamente, rastrear la vida media del proceso generado y liberando memoria .

Como usuario de software y servicios, no tiene esperanzas de crear una estrategia significativa para gestionar todos estos problemas sin una herramienta automatizada de monitoreo de aplicaciones. Incluso como desarrollador, pasará mucho tiempo intentando resolver manualmente las interacciones del sistema operativo. De todos modos, el objetivo de utilizar funciones escritas por otras personas es Para ganar tiempo , por lo que no querrás atascarte intentando rastrear las actividades de esas funciones. Es mejor conseguir una herramienta de seguimiento que lo haga por usted.

Las mejores herramientas de monitoreo de Python

Ya sea que trabaje en desarrollo, ejecute operaciones de TI u opere un entorno DevOps, necesita realizar un seguimiento del rendimiento del código Python y necesita obtener una herramienta automatizada para realizar ese trabajo de monitoreo por usted.

Existen muchos sistemas de monitoreo que atienden a desarrolladores y usuarios y algunos que funcionan bien para ambas comunidades. Sin embargo, puede llevar mucho tiempo identificar las mejores herramientas y luego reducir la lista a unos pocos candidatos que vale la pena probar. Esta guía identifica las mejores opciones disponibles para que pueda pasar directamente a la fase de prueba.

Nuestra metodología para seleccionar herramientas de monitoreo de Python

Revisamos el mercado de soluciones de monitoreo de Python y analizamos herramientas según los siguientes criterios:

• perfilado de código
• Mapeo de dependencia de aplicaciones
• Seguimiento distribuido
• Creación de registros
• Correlación de uso de recursos del sistema
• Una prueba gratuita o un paquete de demostración para una oportunidad de evaluación sin costo
• Relación calidad-precio de una API con un generador de perfiles de código que se ofrece a un precio razonable

Con estos criterios de selección en mente, elegimos sistemas APM que pueden cubrir una variedad de lenguajes de programación web porque un sistema de monitoreo que cubre una variedad de servicios es más rentable que un monitor que solo cubre Python.

1. SolarWinds AppOptics ELECCIÓN DEL EDITOR

Aplicación SolarWindsÓpticaes un sistema SaaS para que no tenga que instalar su software en su sitio ni mantener su código. Como sistema remoto, este servicio no está limitado por los límites de una sola red: libertad necesaria en este mundo de procesamiento distribuido y microservicios.

Características clave:

• Paquete SaaS
• Mapeo de dependencia de aplicaciones
• Seguimiento distribuido
• perfilador de código
• Monitoreo de infraestructura

Cualquier aplicación, en particular páginas web y servicios web, puede estar invocando procesos ejecutados en servidores remotos sin su conocimiento. El funciones de rastreo de AppOptics observa la ejecución de cada aplicación y rastrea las llamadas a los procesos subyacentes originales, identificando su lenguaje de programación y exponiendo su código en la pantalla.

El tablero analizador de código recorre el código ejecutable, detalla su uso de recursos y observa su acceso a los recursos. Este servicio puede detectar errores, ineficiencias de código, bloqueos de recursos y procesos huérfanos. AppOptics es una excelente herramienta de seguimiento tanto para desarrolladores como para equipos de soporte de operaciones de TI.

Ventajas:

• Se integra en marcos, como Tornado, Django, Flask y Pyramid para registrar cada transacción.
• Funciones de seguimiento personalizables
• También monitoreando PHP, Node.js, Go, .NET, Java y SCALA
• Análisis de causa raíz que identifica la línea de código relevante.
• Correlación de uso de recursos

Contras:

• Necesita el plan más alto de los dos para obtener monitoreo de Python

El servicio AppOptics se cobra mediante suscripción con una tarifa por servidor y está disponible en dos ediciones. El menor de estos se llama Monitoreo de infraestructura y rastreará los servicios de soporte de su sistema. Para obtener monitoreo de Python, necesita el plan superior, que se llama Monitoreo de infraestructura y aplicaciones . Puede examinar el servicio en una prueba gratuita de 30 días.

SELECCIÓN DEL EDITOR

S Aplicación olarWindsÓptica es nuestra mejor elección para una herramienta de monitoreo de Python porque detecta automáticamente el código Python sin importar desde dónde se inicia y rastrea sus actividades, verificando fallas en el código y uso indebido de recursos. El sistema AppOptics es un servicio SaaS y, desde su ubicación en la nube, puede seguir código en cualquier parte del mundo; no está limitado por los límites de su red. Este servicio ofrece una excelente visualización de todos los marcos de Python y puede identificar la ejecución de código escrito en otros lenguajes además de Python.

Obtenga una prueba gratuita de 30 días:my.appoptics.com/sign_up

TÚ:Basado en la nube

dos. Datadog APM

Datadog APMTiene una batería de herramientas de monitoreo para seguimiento del rendimiento de Python . Esta plataforma en la nube puede monitorear el código en su sitio y en operación en cualquier servidor en cualquier lugar. Esto hace que la herramienta sea ideal para entornos DevOps. Puede consultar el código que desarrolla su propio equipo y también rastrear las acciones de cualquier API que integre en sus propias aplicaciones. El servicio Datadog puede rastrear programas escritos en muchos lenguajes, no solo Python.

Características clave:

• Basado en la nube
• Pruebas de desarrollo
• Monitoreo de operaciones
• Seguimiento de código

Este sistema incluye utilidades de prueba , como el rastreo y el seguimiento sintético. El servicio de monitoreo sintético es un módulo adicional que deberá agregar a su cuenta APM. La función de seguimiento a nivel de código es parte de la superior de las dos ediciones de Datadog APM. La edición inferior se llama simplemente. APM y eso incluye un sistema de mapeo de dependencia. El plan superior es APM y perfilador continuo , que le brinda la función de análisis de código.

El servicio de seguimiento de código continúa funcionando una vez que su código se activa. Si no es un desarrollador de aplicaciones, la fase de operaciones es donde comienza a utilizar Datadog APM.

Ventajas:

• Proporciona mapeo de dependencia de aplicaciones hasta los recursos subyacentes.
• Seguimiento distribuido que puede cruzar lenguajes de codificación
• Perfil de código que registra los efectos de cada línea.
• Análisis de causa raíz y alertas de rendimiento

Contras:

• Necesita el plan más alto de los dos para obtener monitoreo de Python

Este sistema proporciona información sobre la interacción entre su sistema Python, los módulos programados en otros lenguajes y los recursos del sistema. Puedes obtener una prueba gratuita de 14 días de Datadog APM.

3. Dynatrace

Dynatraceintegra Técnicas de detección de IA en los servicios de monitoreo que entrega desde su plataforma en la nube. El ' rastro “Parte del nombre Dynatrace es muy apropiada porque este sistema es capaz de rastrear todos los procesos que contribuyen a sus aplicaciones. El sistema realiza barridos constantes, identificando aplicaciones y servicios y cómo interactúan . Luego profundiza en cada aplicación para descubrir todos los módulos contribuyentes.

Características clave:

• Basado en la nube
• Procesos de detección de IA
• Capacidades multilingües

Cuando el sistema Dynatrace examina cada módulo, detecta en qué lenguaje de programación fue escrito. Luego observará el rendimiento de cada módulo y observará cómo interactúa con los recursos. El servicio puede incluso rastrear en qué servidor se ejecuta el código; esta es una tarea difícil para los módulos basados ​​en API.

Dynatrace es una gran herramienta para equipos de desarrollo y también es muy útil para administradores de sistemas encargado de soportar sistemas complicados, como sitios web. El panel está basado en la nube y se puede acceder a él a través de cualquier navegador estándar. Incluye excelentes visualizaciones de datos interactivas que trazan todo su sistema y demuestran el rendimiento de cada elemento.

Ventajas:

• Escanea todas las aplicaciones web y detecta el idioma de cada módulo.
• Seguimiento distribuido y mapeo de dependencia de aplicaciones
• Bueno para pruebas de desarrollo y monitoreo de operaciones.

Contras:

• No hay opción de autohospedaje

Dynatrace ofrece varios paquetes de su servicio y usted necesita el Monitoreo completo planifique para obtener el seguimiento de Python. Puedes conseguir un Prueba gratuita de 15 días de Dynatrace.

Cuatro. Sitio24x7 APM

Sitio24x7tiene un modulo llamado Perspectiva de APM . Este es capaz de identificar todas las aplicaciones que se ejecutan en un sistema e identificar las interacciones entre ellas. El servicio en la nube se desarrolla un mapa en vivo de interacciones entre esas aplicaciones. Luego se sumerge en cada aplicación e identifica cada módulo operativo.

Características clave:

• plataforma en la nube
• Paquetes combinados
• Mapeo de dependencia de aplicaciones

El análisis de componentes del APM es capaz de identificar el lenguaje en el que está escrito el código y observar su uso de recursos . Estos módulos pueden admitir aplicaciones que se ejecutan en su sitio, sitios web o aplicaciones móviles. Los lenguajes de programación que este sistema es capaz de analizar incluyen Pitón . El servicio no sólo observa el código mientras se ejecuta, sino que también examina la contribución de los diversos marcos de Python que contribuyen a la gestión de esos módulos.

El servicio Site24x7 también es útil para entornos de desarrollo. Esto te ayuda validar los marcos de Python y las API que desea utilizar en la creación de sus aplicaciones. Debe asegurarse de que los componentes que utiliza para acelerar su desarrollo de aplicaciones no termine perjudicando el rendimiento de su nuevo sistema. La herramienta ofrece un buen soporte durante las pruebas unitarias, de integración y Beta.

Ventajas:

• Combina monitoreo web, de red, de servidor y de aplicaciones
• Mapeo de aplicaciones al uso de infraestructura
• Valida frameworks y API

Contras:

• Los requisitos de volumen de pruebas adicionales pueden aumentar la factura

El servicio APM Insight está integrado en el paquete APM, que es una plataforma de sistemas de monitoreo en la nube. El APM no sólo le brinda seguimiento de aplicaciones, sino también monitoreo de redes y servidores. Estos servicios adicionales le permiten monitorear la pila completa de sistemas y detectar problemas de rendimiento.

Puedes conseguir un Prueba gratuita de 30 días de Sitio24x7.

5. Administrador de aplicaciones ManageEngine

Administrador de aplicaciones ManageEnginecubre las operaciones de aplicaciones y también el servidores que los apoyan. Al igual que los otros monitores de rendimiento de aplicaciones en esta lista, el Administrador de aplicaciones puede elaborar un mapa de dependencia de aplicaciones que identifica las conexiones entre diferentes aplicaciones.

Características clave:

• En las instalaciones
• Mapeo de dependencia de aplicaciones
• perfilado de código

El monitor puede examinar el código de los módulos y realiza un seguimiento distribuido para observar las actividades del código oculto detrás de las API y los marcos de soporte. No es posible identificar dónde exactamente servicios en la nube se están ejecutando o qué otros elementos llaman. Sin embargo, el Administrador de aplicaciones puede observar la ejecución del código Python sin importar dónde esté alojado. El monitor también puede ver las interacciones entre los módulos de Python y los escritos en otros lenguajes.

Otro servicios de pruebas de rendimiento incluidas en el Administrador de aplicaciones incluyen funciones de monitoreo de transacciones sintéticas que ejercitan las funciones interactivas en una página web. El rendimiento de los servicios en la nube se puede combinar con la supervisión de las aplicaciones que se ejecutan en sus propios servidores. Este sistema es capaz de vigilar el rendimiento de bases de datos, virtualizaciones y contenedores, además de servidores web, servidores de archivos y servidores de correo.

Ventajas:

• Descubrimiento automático de módulos de soporte para aplicaciones web, marcos y API
• Seguimiento distribuido y análisis de causa raíz
• Perfilado de código en varios idiomas

Contras:

• Sin opción SaaS

ManageEngine Applications Manager se entrega como software local que se instalará en Servidor de windows o linux . Puedes conseguir un Prueba gratuita de 30 días de este paquete.

6. Dinámica de aplicaciones

Dinámica de aplicaciones es una plataforma en la nube que incluye amplios procesos de inteligencia artificial y proporciona funciones de análisis y prueba, así como servicios de monitoreo. El sistema AppDynamics está organizado en servicios. El monitoreo y seguimiento de Python están disponibles en el Infraestructura y Monitoreo del rendimiento de las aplicaciones sistemas. Puedes contratar el servicio de Monitoreo de Infraestructura por sí solo u optar por el De primera calidad plan, que incluye monitoreo de infraestructura, aplicaciones y bases de datos. O puedes conseguir el Empresa edición, que tiene esos tres módulos más Business Performance Monitoring.

Características clave:

• Paquete SaaS
• Basado en IA
• Mapeo de dependencia de aplicaciones

El núcleo del sistema AppDynamics es su servicio de mapeo de dependencias de aplicaciones. Esto identifica todas las aplicaciones que contribuyen a un sistema y examina los vínculos entre ellas. Luego, el servicio ingresa a cada aplicación e identifica dónde se están ejecutando los módulos contribuyentes. Los usuarios pueden seleccionar un nodo específico y luego analizar todos sus componentes.

El sistema de monitoreo Python dentro de AppDynamics expone el interacciones de cada objeto Python con otros módulos y también recursos del sistema. No importa dónde se estén ejecutando esos programas Python, AppDynamics los encontrará.

El servicio de IA integrado en AppDynamics se llama Motor cognitivo . Esto evalúa los requisitos de rendimiento de cada módulo y también predice los recursos que necesitará para alcanzar su tiempo de respuesta objetivo. Si Cognition Engine predice que la disponibilidad de recursos no será suficiente para admitir cada módulo en ejecución, genera una alerta.

Las funciones de seguimiento de AppDynamics son ideales para equipos de desarrollo e ingenieros de pruebas. Las herramientas de este servicio son adecuadas para su uso desde la planificación de proyectos hasta las operaciones de TI.

Ventajas:

• Descubre automáticamente microservicios de respaldo
• Identifica la posible escasez de recursos
• Seguimiento distribuido y análisis de causa raíz

Contras:

• Uso para monitoreo de operaciones, no para pruebas de desarrollo.

AppDynamics es un servicio de suscripción con una tarifa mensual por cada edición. El servicio está disponible por un Prueba gratuita de 15 días .

Preguntas frecuentes sobre monitoreo de Python

¿Qué es la monitorización en Python?

La supervisión de Python es una forma de supervisión de aplicaciones web. Los módulos de Python se pueden mezclar en un sistema compuesto de funciones escritas en una variedad de lenguajes. Python debe monitorearse en contexto, por lo que también es necesario monitorear las funciones conectadas y los recursos subyacentes. El objetivo de la supervisión de Python es evitar que los problemas de rendimiento dañen la experiencia del usuario.

¿Cómo superviso una aplicación en Python?

El monitoreo de Python requiere herramientas de soporte. Debe ubicar todos los módulos de Python en su sistema junto con las funciones escritas en otros lenguajes. Luego debe asignar el contacto entre estos módulos. Observe el módulo de Python mientras se ejecuta, rastreando cada línea de código para ver si los errores de codificación utilizan en exceso los recursos o no logran manejar las excepciones de manera eficiente.

¿Para qué se utiliza Python?

Python es un lenguaje de programación que se utiliza para proporcionar funciones que se pueden conectar a páginas web. Un módulo de Python puede proporcionar funciones de manipulación de datos que no se pueden realizar en HTML. También se puede utilizar para automatizar tareas administrativas en una red, como leer o mover archivos o buscar datos.