Django and Celery Structured Event Monitoring: 境界から検証された行まで
制御されたアプリケーション境界で Django and Celery Structured Event Monitoring を使用し、イベント コントラクトを小さく保ち、集約ビューを構築する前に既知の結果を検証します。
- 1
結果を選択してください
Django API の監視
- 2
契約を定義する
task_name、task_id、queue_name、およびステータス
- 3
境界を計測する
完全なタスク ペイロードをログに記録する代わりに、Celery の成功ハンドラーと失敗ハンドラーから 1 つのターミナル イベントを発行します。
- 4
証拠を検証する
Exercise a known fixture, then inspect job_completed for one correctly typed terminal row.
始める前に
前提条件と境界
- サーバー側 TELEMETRY_API_KEY
- telemetry-sh はプロセスごとに 1 回初期化されます
- 伝播されたリクエストまたはワークフロー識別子
配信設定
サーバー側のインストールと初期化
サーバー側キーを使用して、プロセスごとに 1 回、同期コードの場合は Telemetry を、非同期コードの場合は TelemetryAsync を初期化します。 ブラウザ バンドル、クライアントに表示される環境変数、ソース管理、ログ、および例外メッセージに取り込み資格情報が含まれないようにします。
pipのインストール
python -m pip install telemetry-sh- 1制限されたネットワーク動作を持つ再利用可能なサーバー側配信クライアントを 1 つ準備します。
- 2成功、失敗、再試行、またはタイムアウトの境界に結果イベントを追加します。
- 3アラートを有効にする前に、制御されたフィクスチャを送信し、保存されている行を検査します。
スニペット
1 つの構造化されたイベントから始める
ワークフローが完了、失敗、または再試行される場所にこの図形を追加します。次に、実際のフィールドからダッシュボードを構築します。
Django and Celery Structured Event Monitoringイベント
@task_postrun.connect
def record_task(sender, task_id, state, retval, **kwargs):
telemetry.log("job_completed", {
"job_name": sender.name,
"job_id": task_id,
"queue_name": sender.request.delivery_info.get("routing_key"),
"status": "success" if state == "SUCCESS" else "failed",
"attempt": sender.request.retries + 1,
"duration_ms": task_duration_ms(task_id),
"error_type": categorize_error(retval) if state != "SUCCESS" else None,
})イベント契約
task_name、task_id、queue_name、およびステータス
試行、duration_ms、error_type、および item_count
request_id、account_id、環境、リリース
実装のチェックポイント
チェックポイント 1
完全なタスク ペイロードをログに記録する代わりに、Celery の成功ハンドラーと失敗ハンドラーから 1 つのターミナル イベントを発行します。
チェックポイント 2
再試行後も同じタスク ID を保持し、試行を個別に記録します。
チェックポイント 3
Django リクエストのインストルメンテーションをタスクの完了から独立させて、非同期レイテンシを可視化したままにします。
検証
イベントが到着したことを証明する
既知の成功例と失敗例を実行した後、これを実行します。最終的なイベント コントラクトがスニペットと異なる場合は、フォールバック テーブル名を置き換えます。
Django and Celery Structured Event Monitoring 検証クエリ
SELECT *
FROM job_completed
ORDER BY timestamp_utc DESC
LIMIT 20;実装の参考資料
新しい運用パスを有効にする前に、イベント契約、データ安全性に関するガイダンス、上流の主要ドキュメントを確認してください。
生産境界
結果イベントを小さく、回復可能なものに保つ
このパターンが提供するのは、
- 上流のワークフローの横にある、制限付きの SQL 対応の結果。
- ダッシュボード、アラート、およびイベント間の相関関係の安定したフィールド。
- 成功、失敗、再試行、タイムアウトの動作を検証するためのフィクスチャ駆動のパス。
このパターンでは提供されません
- OTLP エクスポーター、自動収集パイプライン、または詳細なトレースと診断ログの代替。
- ペイロードにイベント ID が含まれているという理由だけで、1 回だけ配信されます。
- 生のプロバイダー ペイロード、ユーザー コンテンツ、資格情報、または規制されたデータを収集する許可。
イベントスキーマの開始点
このワークフローのイベント コントラクト
クエリまたはスニペットを運用環境に適用する前に、行粒度、出力境界、必要なタイプ、プライバシー クラス、サンプル ペイロード、および検証チェックリストを確認してください。
関連製品の機能
このワークフローを続行します アラート
レビューされた信頼性クエリを、所有するしきい値と応答のワークフローにプロモートします。
関連する SQL レシピ
SQL で次の質問に答えてください
このワークフローの構造化フィールドに対してクエリを実行し、結果の例を検査して、有用な回答をダッシュボードまたはアラートに変換します。
バックグラウンドジョブの再試行と失敗率を測定する
どのバックグラウンド ジョブが再試行を最も多く消費するか、または依然として失敗するのはどれですか?
レシピを開くジョブごとのキュー待ち時間の測定
ワーカーが開始するまでに最も長く待機するジョブはどれですか?
レシピを開く配信不能キューの増加を測定する
デッドレター ジョブを解決するよりも早く追加しているキューはどれですか?
レシピを開くルート別のAPIエラー率の計算
意味のある 5xx エラー率が最も高いのは、どの API ルートですか?
レシピを開くバックグラウンドジョブの再試行ストームを検出する
現在、再試行に最も多くの時間を費やしている職種はどれですか?
レシピを開く実装ファミリーごとに参照する
関連する統合パターンを比較する
この統合と組み合わせるテンプレート
さらなる統合