python-observability

Umożliwia instrumentację aplikacji Python za pomocą strukturyzowanych logów w formacie JSON, metryk Prometheus i rozproszonego śledzenia. Dodaj identyfikatory korelacji do łańcuchów żądań, śledź cztery złote sygnały (opóźnienie, ruch, błędy, nasycenie) i rozwiązuj problemy produkcyjne bez ponownego deploymentu. Idealne dla zespołów, które potrzebują odpowiedzi na pytania "co, gdzie i dlaczego" gdy coś się zepsuje.

1. Zainstaluj bibliotekę structlog w swoim projekcie Python, która stanowi fundament dla strukturyzowanych logów. 2. Skonfiguruj structlog w punkcie wejścia aplikacji, ustawiając procesory do emitowania logów w formacie JSON z polami czasowymi w standardzie ISO. 3. Utwórz instancję loggera za pomocą structlog.get_logger() i zacznij emitować logi z kontekstowymi polami, na przykład identyfikatorem użytkownika czy czasem trwania operacji. 4. Zaimplementuj propagację identyfikatorów korelacji przez wszystkie logi i ślady rozproszone, aby umożliwić śledzenie pojedynczego żądania od początku do końca. 5. Skonfiguruj zbieranie metryk Prometheus, śledząc cztery złote sygnały: opóźnienie, ruch, błędy i nasycenie dla każdej granicy serwisu. 6. Połącz strukturyzowane logi z systemem monitorowania, aby tworzyć alerty i dashboardy diagnostyczne dla problemów produkcyjnych.