python-observability-patterns
Pythonアプリケーションにオブザーバビリティを追加
Également disponible depuis: 0xDarkMatter
Pythonアプリケーションは多くの場合、明確なロギング、メトリクス、トレーシングが欠如しており、本番環境でのデバッグを困難にしています。このスキルは、structlog、Prometheusメトリクス、OpenTelemetry分散トレーシングの使用可能なパターンを提供します。
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Utilisation de "python-observability-patterns". ステータスコード別のリクエスト数とエンドポイント別のレイテンシを追跡するFastAPIエンドポイントにPrometheusメトリクスを追加
Résultat attendu:
- モジュールレベルでメトリクスを定義：ラベル[method, endpoint, status]付きREQUEST_COUNT(Counter)、ラベル[method, endpoint]付きREQUEST_LATENCY(Histogram)バケット[0.01, 0.05, 0.1, 0.5, 1.0, 5.0]
- リクエストの前後にカウンタをインクリメントし、レイテンシを計測するミドルウェアを作成
- text/plainコンテンツタイプでgenerate_latest()を返す/metricsエンドポイントを公開
Audit de sécurité
SûrThis is a documentation-only skill containing observability patterns for Python. No executable code, network calls, file system access, or external commands. Purely informational content with example code snippets for legitimate devops patterns like structlog, Prometheus, and OpenTelemetry.
Score de qualité
Ce que vous pouvez construire
本番環境の問題をデバッグ
相関IDとトレーシングを追加し、分散システムにおけるエラーの根本原因を迅速に特定します。
サービス健全性の監視
Prometheusメトリクスをダッシュボードとアラートとして公開し、リクエスト数、レイテンシ、エラー数を監視します。
リクエストフローの追跡
分散トレーシングを実装し、リクエストがマイクロサービス間でどのように流れるかを視覚化します。
Essayez ces prompts
JSON出力とリクエストコンテキストバインディングによるstructlogの本番環境向け設定方法を教えてください。
リクエスト数、レイテンシヒストグラム、アクティブ接続をPrometheusメトリクスとして記録するFastAPIミドルウェアを作成してください。
外部APIを呼び出すPythonサービスのOpenTelemetryトレーシングとコンテキスト伝播を設定してください。
関数をOpenTelemetryスパンでラップし、例外をスパンイベントとして記録するPythonデコレータを作成してください。
Bonnes pratiques
- 構造化ログには意味のあるイベント名を使用（例：'log_message_123'ではなく'user_created'）
- デバッグのトレーサビリティのため、全ログエントリにrequest_idとuser_idを含める
- プロセッサで機密データ（パスワード、トークン、APIキー）をログ前にフィルタリング
Éviter
- パスワード、トークン、PIIなどの機密データを平文でログに記録
- Prometheusメトリクスでカーディナリティの高いラベル（user_id、request_id）を使用
- 例外ロギングでエラータイプとスタックトレースなしでエラーコンテキストを欠落