প্রমিথিউসের সাথে ফ্লাস্ক মাইক্রোসার্ভিস নিরীক্ষণ করা

কোডের কয়েকটি লাইন এবং আপনার অ্যাপ্লিকেশন মেট্রিক্স তৈরি করে, বাহ!

প্রমিথিউস_ কীভাবে কাজ করে তা বোঝার জন্যফ্লাস্ক_রপ্তানিকারক একটি ন্যূনতম উদাহরণ যথেষ্ট:

from flask import Flask
from prometheus_flask_exporter import PrometheusMetrics

app = Flask(__name__)
metrics = PrometheusMetrics(app)

@app.route('/')
def main():
    return 'OK'

যে সব আপনি শুরু করতে হবে! আরম্ভ করার জন্য একটি আমদানি এবং একটি লাইন যোগ করে প্রমিথিউসমেট্রিক্স, আপনি মেট্রিক্স পাবেন অনুরোধের সময়কাল и অনুরোধ কাউন্টার, শেষ পয়েন্টে প্রদর্শিত হয় /মেট্রিক্স ফ্লাস্ক অ্যাপ্লিকেশনটির সাথে এটি নিবন্ধিত, সেইসাথে আপনি বেস থেকে পাওয়া সমস্ত ডিফল্ট মেট্রিক্স প্রমিথিউস ক্লায়েন্ট লাইব্রেরি.

তুমি খুজেঁ পাবে উদাহরণ ব্যবহার করা সহজ GitHub সংগ্রহস্থলে যা দৃষ্টান্ত চালায় প্রমিথিউস и গ্রাফানা মেট্রিক্স জেনারেট করার জন্য একটি ডেমো অ্যাপ্লিকেশন সহ যা দেখতে এরকম কিছু হবে:

আপনি সূচকগুলির একটি তালিকাও পাবেন README ড্যাশবোর্ডে প্রদর্শিত উদাহরণ, প্রমিথিউসের প্রশ্নের সাথে যেগুলি ড্যাশবোর্ডগুলিকে পপুলেট করে।

সমন্বয়

লাইব্রেরিতে অনেক কনফিগারেশন অপশন আছে, দেখুন README একটি সংক্ষিপ্ত ব্যাখ্যা সঙ্গে তাদের প্রকল্প উদাহরণ.

মৌলিক কনফিগারেশন উপরে দেখানো হয়েছে. শুধু একটি উদাহরণ তৈরি করুন প্রমিথিউসমেট্রিক্স, এর কল করা যাক ছন্দোবিজ্ঞান, এবং তারপর ফাংশনগুলি সাজিয়ে আপনি যে অতিরিক্ত মেট্রিকগুলি সংগ্রহ করতে চান তা সংজ্ঞায়িত করতে এটি ব্যবহার করুন:

• @metrics.counter(..)

• @metrics.gauge(..)

• @metrics.summary(..)

• @metrics.histogram(..)

কাউন্টাররা কল গণনা করে এবং অন্যরা সেই কলের সময়কালের উপর ভিত্তি করে মেট্রিক্স সংগ্রহ করে। আপনি সম্ভাব্য অনুরোধ বা প্রতিক্রিয়া বৈশিষ্ট্য ব্যবহার করে, এই প্রতিটির জন্য লেবেল সংজ্ঞায়িত করতে পারেন। উদাহরণ স্বরূপ:

from flask import Flask, request
from prometheus_flask_exporter import PrometheusMetrics

app = Flask(__name__)

# group by endpoint rather than path
metrics = PrometheusMetrics(app, group_by='endpoint')

@app.route('/collection/:collection_id/item/:item_id')
@metrics.counter(
    'cnt_collection', 'Number of invocations per collection', labels={
        'collection': lambda: request.view_args['collection_id'],
        'status': lambda resp: resp.status_code
    })
def get_item_from_collection(collection_id, item_id):
    pass

উপরের উদাহরণে, শেষ পয়েন্টে ক্লিক করা /collection/10002/item/76 কাউন্টার বৃদ্ধির কারণ হবে, উদাহরণস্বরূপ cnt_collection{collection="10002", status = "200"}, প্লাস আপনি ডিফল্ট লাইব্রেরি থেকে ডিফল্ট মেট্রিক্স (এই উদাহরণে প্রতিটি শেষ পয়েন্টের জন্য) পাবেন:

• flask_http_request_duration_seconds — পদ্ধতি, পথ এবং স্থিতি অনুসারে সমস্ত ফ্লাস্ক অনুরোধের জন্য সেকেন্ডে HTTP অনুরোধের সময়কাল

• flask_http_request_total — পদ্ধতি এবং অবস্থা অনুসারে HTTP অনুরোধের মোট সংখ্যা

নির্দিষ্ট এন্ডপয়েন্টের ট্র্যাকিং এড়িয়ে যাওয়ার, অতিরিক্ত ডিফল্ট মেট্রিক্স লগ করার বা উপরে তালিকাভুক্ত সেগুলি এড়িয়ে যাওয়ার বা একাধিক এন্ডপয়েন্টে একই কাস্টম মেট্রিক প্রয়োগ করার বিকল্প রয়েছে৷ চেক আউট README উপলব্ধ কি দেখতে প্রকল্প.

app = Flask(__name__)
metrics = PrometheusMetrics(app)

@app.route('/')
def main():
    pass  # requests tracked by default

@app.route('/skip')
@metrics.do_not_track()
def skip():
    pass  # default metrics are not collected

# custom metric to be applied to multiple endpoints
common_counter = metrics.counter(
    'by_endpoint_counter', 'Request count by endpoints',
    labels={'endpoint': lambda: request.endpoint}
)

@app.route('/common/one')
@common_counter
def endpoint_one():
    pass  # tracked by the custom and the default metrics

@app.route('/common/two')
@common_counter
def endpoint_two():
    pass  # also tracked by the custom and the default metrics

# register additional default metrics
metrics.register_default(
    metrics.counter(
        'by_path_counter', 'Request count by request paths',
        labels={'path': lambda: request.path}
    )
)

লাইব্রেরিতে জনপ্রিয় মাল্টিপ্রসেসিং লাইব্রেরি যেমন uWSGI এবং Gunicorn এর জন্য সুবিধাজনক এক্সটেনশন রয়েছে। আপনি মাল্টিপ্রসেসিং সহ টার্গেটেড ব্যবহারের ক্ষেত্রে ছোট উদাহরণও খুঁজে পেতে পারেন।

মেট্রিক্স সংগ্রহ

উপরে উল্লিখিত হিসাবে, লাইব্রেরি ডিফল্টরূপে একটি শেষ পয়েন্ট প্রদান করে /মেট্রিক্স একটি ফ্লাস্ক অ্যাপ্লিকেশনে, যা লক্ষ্য হিসাবে কাজ করতে পারে প্রমিথিউস নির্মাতা.

উপরের ড্যাশবোর্ড উদাহরণে, আপনি এই কনফিগারেশনের সাথে ডিফল্ট সেটিংস সহ একটি ফ্লাস্ক অ্যাপ্লিকেশনে আপনার প্রমিথিউসকে লক্ষ্য করতে পারেন:

scrape_configs:
  - job_name: 'example'

    dns_sd_configs:
      - names: ['app']
        port: 5000
        type: A
        refresh_interval: 5s

সম্পূর্ণ উদাহরণ দেখুন GitHub সংগ্রহস্থল. এটি অনুমান করে যে প্রমিথিউস আপনার ফ্লাস্ক অ্যাপ্লিকেশনের উদাহরণগুলি খুঁজে পেতে পারে http://app:5000/metrics, যেখানে অ্যাপ্লিকেশন ডোমেন নাম সম্ভাব্য একাধিক IP ঠিকানার সমাধান করতে পারে, উদাহরণস্বরূপ যখন চলমান Kubernetes বা ডকার সোর্ম.

যদি এইভাবে মেট্রিক্স এন্ডপয়েন্ট প্রকাশ করা আপনার পক্ষে উপযুক্ত না হয়, সম্ভবত আপনি এটিতে বাহ্যিক অ্যাক্সেসের অনুমতি দিতে চান না, আপনি পাস করে সহজেই এটি অক্ষম করতে পারেন পথ=কোনটি নয় একটি উদাহরণ তৈরি করার সময় প্রমিথিউসমেট্রিক্স.

from flask import Flask, request
from prometheus_flask_exporter import PrometheusMetrics

app = Flask(__name__)
metrics = PrometheusMetrics(app, path=None)

...

metrics.start_http_server(5099)

তারপর আপনি ব্যবহার করতে পারেন start_http_server(পোর্ট)একটি ভিন্ন HTTP পোর্টে এই শেষ বিন্দু খুলতে, 5099 উপরের উদাহরণে। বিকল্পভাবে, যদি আপনি একই ফ্লাস্ক অ্যাপ্লিকেশনে শেষ পয়েন্টটি নিয়ে খুশি হন তবে আপনাকে এর পথ পরিবর্তন করতে হবে /মেট্রিক্স, আপনি পাথ প্যারামিটার হিসাবে অন্য URI পাস করতে পারেন, অথবা ব্যবহার করতে পারেন রেজিস্টার_এন্ডপয়েন্ট(..)পরে ইন্সটল করতে।

রেফারেন্স

• rycus86/prometheus_flask_exporter — প্রমিথিউসের জন্য এই বোতল রপ্তানিকারক

• প্রমিথিউস-ফ্লাস্ক-রপ্তানিকারক README — ব্যবহার, উদাহরণ এবং কনফিগারেশন বিকল্প

• প্রমিথিউস-ফ্লাস্ক-রপ্তানিকারক উদাহরণ — বিভিন্ন উপায়ে ফ্লাস্ক অ্যাপ্লিকেশন মনিটরিং সেট আপ করার উদাহরণ

• PyPI-তে prometheus-flask-রপ্তানিকারক — এই প্রকল্পটি PyPI-তে রয়েছে

• prometheus/client_python — পাইথনের জন্য অফিসিয়াল প্রমিথিউস ক্লায়েন্ট লাইব্রেরি

আপনি যদি এটি চেষ্টা করার সিদ্ধান্ত নেন, তাহলে নির্দ্বিধায় গিটহাবে একটি সমস্যা খুলুন বা আপনার মন্তব্য, প্রতিক্রিয়া এবং পরামর্শ দিন!

ধন্যবাদ!

উত্স: www.habr.com