6 meilleurs outils de surveillance Python

Le langage de programmation Python est très flexible. Le système peut être utilisé conjointement avec d'autres langages de programmation et ses bibliothèques de fonctions utiles le rendent rapide à mettre en œuvre. Cependant, ces bibliothèques et la nature orientée objet de Python peuvent rendre l’exécution de son code difficile à suivre.

Il existe deux types d'entreprises qui doivent être en mesure de surveiller les performances de Python : celles qui développent des logiciels et celles qui les utilisent. De toute évidence, ces groupes englobent presque toutes les entreprises du monde développé.

Voici notre liste des six meilleurs outils de surveillance Python :

1. SolarWinds AppOptics CHOIX DE L'ÉDITEUR Ce moniteur de performances d'applications basé sur le cloud peut suivre l'exécution du code n'importe où, y compris les programmes d'application écrits en Python. Cet outil suit l'exécution du programme et identifie les blocages et les pénuries de ressources qui pourraient être à l'origine de mauvaises performances. Démarrez un essai gratuit de 30 jours.
2. APM Datadog Un moniteur de performances d'application qui propose une analyse de code et un traçage distribué, identifiant l'utilisation des ressources par les applications lorsqu'elles basculent entre les langages et exécutent des API, y compris du code écrit en Python. Il s'agit d'un service basé sur le cloud.
3. Dynatrace Un moniteur système basé sur l'IA qui inclut le suivi du code et le traçage de l'exécution. Les capacités de ce système basé sur le cloud incluent la surveillance Python.
4. APM du site 24h/24 et 7j/7 Un service de surveillance basé sur le cloud qui offre une surveillance des serveurs réseau et des applications et dispose de capacités de surveillance du code Python.
5. Gestionnaire d'opérations ManageEngine Un système de surveillance pour serveurs et réseaux capable de suivre l'exécution du code Python. Il est disponible pour Linux et Windows Server.
6. AppDynamics Ce moniteur basé sur le cloud recherche dans un système toutes les applications et cartographie leurs activités. Cette fonction s'étend aux processus distribués des API écrites en Python.

Outils de surveillance Python pour les utilisateurs de logiciels

Les procédures logicielles indiquent rarement dans leur documentation commerciale dans quels langages de programmation leur logiciel est écrit. Interfaces de programmation d'applications (API) signifie qu'un programme non Python pourrait très bien s'appuyer sur des éléments Python contribuant à un élément de plugin profondément intégré au logiciel. Il est donc impossible pour les acheteurs de logiciels de savoir où et quand ils utilisent le code Python.

Les entreprises qui s'abonnent Logiciel en tant que service (SaaS) les produits ont encore moins de connaissances sur les langages de programmation qui contribuent à leurs systèmes. En fin de compte, vous souhaitez simplement suivre les performances de vos applications et la manière dont ces applications ont été écrites n'a probablement pas d'importance pour vous.

Heureusement, vous n'avez pas besoin d'envoyer un e-mail à tous vos fournisseurs de logiciels pour savoir si vous déployez ou non Programmes Python . Les moniteurs de performances des applications sont capables de suivre tout le code, quelle que soit la langue dans laquelle il a été écrit.

Outils de surveillance Python pour les développeurs de logiciels

En tant que développeur de logiciels, vous serez attiré par tous les services vous permettant d'accélérer la réalisation d'un programme et réduire les coûts . La réutilisation des logiciels est une aide majeure à l'efficacité et la possibilité d'acquérir des bibliothèques de fonctions prêtes à l'emploi réduit les coûts et fait gagner du temps.

Si vous obtenez le code d'une bibliothèque de fonctions ou si vous compilez cette bibliothèque vous-même, vous pouvez déterminer si ce code est efficace simplement en le regardant. Si vous utilisez des fonctions fournies sous forme d'API, leur structure sous-jacente est masquée. Ces fonctions peuvent être mal écrites et utiliser les ressources système de manière inefficace. Ceux Apis Le code pourrait être livré, mais ils pourraient finir par réduire le temps de réponse de l'ensemble de l'application en s'exécutant lentement, en s'arrêtant en attendant des ressources ou en tombant simplement.

Lorsque vous développez du code, vous devez tester chaque unité puis testez-les en combinaison avant de pouvoir publier le nouveau module une fois terminé. Chaque responsable du développement sait qu'il n'y a pas de meilleur environnement de test que la vie réelle, vous devez donc également suivre les performances de votre logiciel sur le terrain. Les packages de surveillance DevOps vous aideront à produire des logiciels, puis Version bêta pour examen technique et fonctionnel.

Implémentations Python

En tant que haut niveau, langage orienté objet , Python est particulièrement adapté à la réalisation d'interfaces utilisateur. Les bibliothèques de fonctions prennent en charge les tâches de niveau inférieur impliquées dans la fourniture d'un effet, telles que la fonctionnalité glisser-déposer ou une longue liste d'effets visuels.

En raison de son aptitude à être utilisé dans la création d’interfaces, Python peut être trouvé dans de très nombreuses implémentations différentes. Il est utilisé dans des progiciels on-premises, il contribue à la création de sites internet, il fait souvent partie de nombreuses applications mobiles, grâce à le cadre Kivy , et il crée même des environnements pour services cloud . C'est partout.

Problèmes de surveillance Python

Quel que soit le langage de programmation, un problème clé est de savoir comment ce système gère l'accès aux ressources. Dans les systèmes orientés objet, comme Python, la gestion des ressources est un problème encore plus important. Les modules orientés objet peuvent être appelés plusieurs fois lors de l'exécution d'un programme en cours d'exécution. De plus, le même code peut être exécuté plusieurs fois simultanément.

Lorsque le même processus est fonctionner en parallèle , la question des verrous de ressources doit être résolue. Il se peut que plusieurs applications différentes qui fonctionnent sur le même système aient été produites par des développeurs différents, mais utilisent les mêmes fonctions à partir d'une bibliothèque ou d'une API tierce largement utilisée et accessible au public. Ainsi, ces modules vont rapidement tenter d’acquérir les mêmes ressources simultanément et finiront par se verrouiller mutuellement.

Un autre problème majeur avec les langages orientés objet qui sont caché derrière les API est que les développeurs qui les intègrent dans de nouveaux programmes ne savent pas si ces fonctions sont efficaces pour nettoyer, terminer les processus en douceur, suivre la demi-vie du processus généré, et libérer de la mémoire .

En tant qu'utilisateur de logiciels et de services, vous n'avez aucun espoir de créer une stratégie significative pour gérer tous ces problèmes sans un outil automatisé de surveillance des applications. Même en tant que développeur, vous passerez beaucoup de temps à essayer de déterminer manuellement les interactions du système d'exploitation. Quoi qu'il en soit, tout l'intérêt d'utiliser des fonctions écrites par d'autres personnes est gagner du temps , vous ne voulez donc pas vous enliser en essayant de retracer les activités de ces fonctions. Il est préférable de se procurer un outil de surveillance pour le faire à votre place.

Les meilleurs outils de surveillance Python

Que vous travailliez dans le développement, exécutiez des opérations informatiques ou exploitiez un environnement DevOps, vous devez suivre les performances du code Python et vous devez vous procurer un outil automatisé pour effectuer ce travail de surveillance à votre place.

Il existe de nombreux systèmes de surveillance destinés aux développeurs et aux utilisateurs, et certains fonctionnent bien pour les deux communautés. Cependant, l’identification des meilleurs outils et la réduction de la liste à quelques candidats qui valent la peine d’être testés peuvent prendre beaucoup de temps. Ce guide identifie les meilleures options disponibles afin que vous puissiez passer directement à la phase d'essai.

Notre méthodologie de sélection des outils de supervision Python

Nous avons examiné le marché des solutions de surveillance Python et analysé les outils en fonction des critères suivants :

• Profilage de codes
• Cartographie des dépendances des applications
• Traçage distribué
• Création de journal
• Corrélation de l'utilisation des ressources système
• Un essai gratuit ou un package de démonstration pour une opportunité d'évaluation gratuite
• Rapport qualité-prix d'une API avec un profileur de code proposé à un prix raisonnable

En gardant ces critères de sélection à l’esprit, nous avons choisi des systèmes APM capables de couvrir une gamme de langages de programmation Web, car un système de surveillance couvrant une gamme de services est plus rentable qu’un moniteur couvrant uniquement Python.

1. SolarWinds AppOptics CHOIX DE L'ÉDITEUR

AppOptique SolarWindsest un système SaaS vous n’avez donc pas besoin d’installer son logiciel sur votre site ni de maintenir son code. En tant que système distant, ce service n'est pas limité par les limites d'un seul réseau – une liberté nécessaire dans ce monde de traitement distribué et de microservices.

Principales caractéristiques:

• Forfait SaaS
• Cartographie des dépendances des applications
• Traçage distribué
• Profileur de code
• Surveillance des infrastructures

Toute application, en particulier les pages de sites Web et les services Web, peut faire appel à des processus exécutés sur des serveurs distants à votre insu. Le fonctions de traçage d'AppOptics surveille chaque application s'exécuter et retrace les appels aux processus sous-jacents d'origine, identifiant son langage de programmation et exposant son code à l'écran.

Le tableau de bord analyseur de code parcourt le code exécutable, détaillant son utilisation des ressources et surveillant son accès aux ressources. Ce service peut détecter les bogues, les inefficacités du code, les blocages de ressources et les processus orphelins. AppOptics est un excellent outil de surveillance tant pour les développeurs que pour les équipes de support aux opérations informatiques.

Avantages:

• S'intègre dans des frameworks tels que Tornado, Django, Flask et Pyramid pour enregistrer chaque transaction
• Fonctionnalités de suivi personnalisables
• Surveillant également PHP, Node.js, Go, .NET, Java et SCALA
• Analyse des causes profondes qui identifie la ligne de code pertinente
• Corrélation de l'utilisation des ressources

Les inconvénients:

• Vous avez besoin du plan le plus élevé des deux pour bénéficier de la surveillance Python.

Le service AppOptics est facturé par abonnement avec un tarif par serveur et il est disponible en deux éditions. Le plus bas d’entre eux est appelé Surveillance des infrastructures et il suivra les services de support de votre système. Pour bénéficier de la surveillance Python, vous avez besoin du plan supérieur, appelé Surveillance des infrastructures et des applications . Vous pouvez tester le service avec un essai gratuit de 30 jours.

LE CHOIX DES ÉDITEURS

S olarWinds AppOptique est notre premier choix pour un outil de surveillance Python, car il détecte automatiquement le code Python, peu importe d'où il est lancé, et retrace ses activités, en vérifiant les problèmes de code et l'utilisation abusive des ressources. Le système AppOptics est un service SaaS et, depuis son emplacement dans le cloud, il peut suivre le code partout dans le monde – il n'est pas limité par les limites de votre réseau. Ce service offre une excellente visualisation de tous les frameworks Python et peut identifier l'exécution de code écrit dans d'autres langages aux côtés de Python.

Obtenez un essai gratuit de 30 jours :my.appoptics.com/sign_up

TOI:Basé sur le cloud

deux. APM Datadog

APM Datadogdispose d'une batterie d'outils de surveillance pour suivi des performances de Python . Cette plateforme cloud est capable de surveiller le code sur votre site et en fonctionnement sur n'importe quel serveur n'importe où. Cela rend l'outil idéal pour les environnements DevOps. Vous pouvez vérifier le code développé par votre propre équipe et également suivre les actions de toutes les API que vous intégrez dans vos propres applications. Le service Datadog peut suivre les programmes écrits dans de nombreux langages, pas seulement en Python.

Principales caractéristiques:

• Basé sur le cloud
• Tests de développement
• Suivi des opérations
• Suivi des codes

Ce système comprend utilitaires de test , comme le traçage et la surveillance synthétique. Le service de surveillance synthétique est un module supplémentaire que vous devrez ajouter à votre compte APM. La fonction de traçage au niveau du code fait partie de la plus élevée des deux éditions de Datadog APM. L'édition inférieure s'appelle simplement APM et cela comprend un système de cartographie des dépendances. Le plan supérieur est APM et profileur continu , qui vous donne la fonction d'analyse de code.

Le service de suivi de code continue de fonctionner une fois votre code mis en ligne. Si vous n'êtes pas un développeur d'applications, la phase d'exploitation est le moment où vous commencez à utiliser Datadog APM.

Avantages:

• Fournit un mappage des dépendances des applications jusqu'aux ressources sous-jacentes
• Traçage distribué pouvant traverser les langages de codage
• Profilage de code qui enregistre les effets de chaque ligne
• Analyse des causes profondes et alertes de performances

Les inconvénients:

• Vous avez besoin du plan le plus élevé des deux pour bénéficier de la surveillance Python.

Ce système fournit un aperçu de l'interaction entre votre système Python, les modules programmés dans d'autres langages et les ressources système. Tu peux recevoir un essai gratuit de 14 jours de Datadog APM.

3. Dynatrace

Dynatraceintègre AI detection techniques dans les services de surveillance qu'il propose à partir de sa plateforme cloud. Le ' tracer « Une partie du nom Dynatrace est très appropriée car ce système est capable de tracer tous les processus qui contribuent à vos applications. Le système effectue des balayages constants, identifiant les applications et les services et comment ils interagissent . Il explore ensuite chaque application pour découvrir tous les modules contributeurs.

Principales caractéristiques:

• Basé sur le cloud
• Processus de détection de l'IA
• Capacités multilingues

Lorsque le système Dynatrace examine chaque module, il détecte dans quel langage de programmation il a été écrit. Il observera ensuite les performances de chaque module et examinera comment il interagit avec les ressources. Le service peut même localiser le serveur sur lequel le code est exécuté – il s'agit d'une tâche difficile pour les modules dotés d'une API.

Dynatrace est un excellent outil pour équipes de développement et est également très utile pour administrateurs système chargé de prendre en charge des systèmes complexes, tels que des sites Web. Le tableau de bord est basé dans le cloud et est accessible via n'importe quel navigateur standard. Il comprend d'excellentes visualisations de données interactives qui cartographient l'ensemble de votre système et démontrent les performances de chaque élément.

Avantages:

• Analyse toutes les applications Web et détecte la langue de chaque module
• Traçage distribué et mappage des dépendances des applications
• Idéal pour les tests de développement et la surveillance des opérations

Les inconvénients:

• Pas d'option d'auto-hébergement

Dynatrace propose plusieurs forfaits de ses services et vous avez besoin du Surveillance complète plan afin d’obtenir le traçage Python. Vous pouvez obtenir un Essai gratuit de 15 jours de Dynatrace.

Quatre. APM du site 24h/24 et 7j/7

Site24x7a un module appelé Aperçu de l'APM . Celui-ci est capable d'identifier toutes les applications exécutées sur un système et d'identifier les interactions entre elles. Le service cloud se développe une carte en direct des interactions entre ces applications. Il plonge ensuite dans chaque application et identifie chaque module opérationnel.

Principales caractéristiques:

• Plateforme cloud
• Forfaits combinés
• Cartographie des dépendances des applications

L'analyse des composants de l'APM est capable d'identifier le langage dans lequel le code est écrit et surveillez son utilisation des ressources . Ces modules peuvent prendre en charge des applications exécutées sur votre site, vos sites Web ou vos applications mobiles. Les langages de programmation que ce système est capable d'analyser incluent Python . Le service surveille non seulement le code pendant son exécution, mais examine également la contribution des différents frameworks Python qui contribuent à la gestion de ces modules.

Le service Site24x7 est également utile pour les environnements de développement. Cela vous aide valider les frameworks et API Python que vous comptez utiliser dans la création de vos applications. Vous devez vous assurer que les composants que vous appelez pour accélérer votre développement d'applications ne finissez pas par réduire les performances de votre nouveau système. L'outil offre un bon support pendant les tests unitaires, d'intégration et bêta.

Avantages:

• Combine la surveillance du Web, du réseau, des serveurs et des applications
• Mappage des applications avec l'utilisation de l'infrastructure
• Valide les frameworks et les API

Les inconvénients:

• Des exigences supplémentaires en matière de volume de tests peuvent faire grimper la facture

Le service APM Insight est intégré au package APM, qui est une plate-forme de systèmes de surveillance cloud. L'APM vous offre non seulement le suivi des applications, mais également la surveillance du réseau et des serveurs. Ces services supplémentaires vous permettent de surveiller l'ensemble de la pile de systèmes et de détecter les problèmes de performances.

Vous pouvez obtenir un 30 jours d'essai gratuit de Site24x7.

5. Gestionnaire d'applications ManageEngine

Gestionnaire d'applications ManageEnginecouvre les opérations de applications et aussi le les serveurs qui les soutiennent. Semblable aux autres moniteurs de performances des applications de cette liste, le gestionnaire d'applications est capable d'établir une carte de dépendance des applications qui identifie les connexions entre les différentes applications.

Principales caractéristiques:

• Sur site
• Cartographie des dépendances des applications
• Profilage de codes

Le moniteur est capable d'examiner le code des modules et d'effectuer un traçage distribué pour surveiller les activités du code caché derrière les API et les frameworks de support. Il n'est pas possible d'identifier où exactement services cloud sont en cours d'exécution ou quels autres éléments ils appellent. Cependant, le gestionnaire d'applications peut surveiller l'exécution du code Python, quel que soit l'endroit où il est hébergé. Le moniteur peut également voir les interactions entre les modules Python et ceux écrits dans d'autres langages.

Autre services de tests de performances inclus dans Applications Manager incluent des fonctionnalités de surveillance des transactions synthétiques qui exercent les fonctionnalités interactives d'une page Web. Les performances des services cloud peuvent être intégrées à la surveillance des applications exécutées sur vos propres serveurs. Ce système est capable de surveiller les performances des bases de données, les virtualisations et les conteneurs, ainsi que les serveurs Web, les serveurs de fichiers et les serveurs de messagerie.

Avantages:

• Découverte automatique des modules de support pour les applications Web, les frameworks et les API
• Traçage distribué et analyse des causes profondes
• Profilage de code multilingue

Les inconvénients:

• Pas d'option SaaS

ManageEngine Applications Manager est fourni sous forme de logiciel sur site qui s'installera sur Serveur Windows ou Linux . Vous pouvez obtenir un 30 jours d'essai gratuit de ce paquet.

6. AppDynamics

AppDynamics est une plate-forme cloud qui comprend des processus d'IA étendus et fournit des fonctions d'analyse et de test ainsi que des services de surveillance. Le système AppDynamics est organisé en services. La surveillance et le traçage Python sont disponibles dans le Infrastructure et Surveillance des performances des applications systèmes. Vous pouvez bénéficier du service Infrastructure Monitoring seul ou opter pour le Prime plan, qui comprend la surveillance de l’infrastructure, des applications et des bases de données. Ou vous pouvez obtenir le Entreprise édition, qui comprend ces trois modules ainsi que la surveillance des performances commerciales.

Principales caractéristiques:

• Forfait SaaS
• Basé sur l'IA
• Cartographie des dépendances des applications

Le cœur du système AppDynamics est son service de mappage des dépendances des applications. Celui-ci identifie toutes les applications contribuant à un système et examine les liens entre elles. Le service accède ensuite à chaque application et identifie l'emplacement d'exécution de ses modules contributeurs. Les utilisateurs peuvent sélectionner un nœud spécifique, puis analyser tous ses composants.

Le système de surveillance Python au sein d'AppDynamics expose les interaction de chaque objet Python avec d'autres modules et également des ressources système. Peu importe où ces programmes Python sont exécutés, AppDynamics les trouvera.

Le service d'IA intégré à AppDynamics s'appelle Moteur cognitif . Celui-ci évalue les exigences de performances de chaque module et prédit également les ressources dont il aura besoin pour atteindre son temps de réponse cible. Si Cognition Engine prédit que la disponibilité des ressources ne sera pas suffisante pour prendre en charge chaque module en cours d'exécution, il déclenche une alerte.

Les fonctionnalités de traçage d'AppDynamics sont idéales pour équipes de développement et ingénieurs d'essais. Les outils de ce service peuvent être utilisés depuis la planification de projet jusqu'aux opérations informatiques.

Avantages:

• Détecte automatiquement les microservices de support
• Identifie les pénuries potentielles de ressources
• Traçage distribué et analyse des causes profondes

Les inconvénients:

• Utilisation pour la surveillance des opérations et non pour les tests de développement

AppDynamics est un service d'abonnement avec un tarif mensuel pour chaque édition. Le service est disponible pour un Essai gratuit de 15 jours .

FAQ sur la surveillance Python

Qu’est-ce que la surveillance en Python ?

La surveillance Python est une forme de surveillance des applications Web. Les modules Python peuvent être mélangés dans un système composé de fonctions écrites dans une gamme de langages. Python doit être surveillé dans son contexte, de sorte que les fonctions connectées et les ressources sous-jacentes doivent également être surveillées. L’objectif de la surveillance Python est d’éviter que les problèmes de performances ne nuisent à l’expérience utilisateur.

Comment surveiller une application en Python ?

La surveillance Python nécessite des outils de support. Vous devez localiser tous les modules Python de votre système ainsi que les fonctions écrites dans d'autres langages. Vous devez ensuite cartographier le contact entre ces modules. Observez le module Python pendant son exécution, en suivant chaque ligne de code pour voir si les erreurs de codage utilisent trop les ressources ou ne parviennent pas à gérer efficacement les exceptions.

A quoi sert Python ?

Python est un langage de programmation utilisé pour fournir des fonctions pouvant être connectées à des pages Web. Un module Python est capable de fournir des fonctions de manipulation de données qui ne peuvent pas être exécutées en HTML. Il peut également être utilisé pour automatiser des tâches administratives sur un réseau, telles que la lecture ou le déplacement de fichiers, ou la recherche de données.