Django and Celery Structured Event Monitoring: 경계에서 검증된 행까지
제어된 애플리케이션 경계에서 Django and Celery Structured Event Monitoring를 사용하고, 이벤트 계약을 작게 유지하고, 집계 뷰를 구축하기 전에 알려진 결과를 확인하세요.
- 1
결과를 선택하세요
장고 API 모니터링
- 2
계약 정의
task_name, task_id, queue_name 및 상태
- 3
경계 계측
전체 작업 페이로드를 기록하는 대신 Celery 성공 및 실패 핸들러에서 하나의 터미널 이벤트를 내보냅니다.
- 4
증거를 확인하세요
Exercise a known fixture, then inspect job_completed for one correctly typed terminal row.
시작하기 전에
전제 조건 및 경계
- 서버측 TELEMETRY_API_KEY
- telemetry-sh는 프로세스당 한 번씩 초기화됩니다.
- 전파된 요청 또는 워크플로 식별자
배송 설정
서버 측 설치 및 초기화
서버 측 키를 사용하여 프로세스당 한 번씩 동기 코드의 경우 Telemetry를 초기화하고 비동기 코드의 경우 TelemetryAsync를 초기화합니다. 브라우저 번들, 클라이언트에 표시되는 환경 변수, 소스 제어, 로그 및 예외 메시지에서 수집 자격 증명을 유지하세요.
pip 설치
python -m pip install telemetry-sh- 1제한된 네트워크 동작을 갖춘 재사용 가능한 서버 측 전달 클라이언트 하나를 준비합니다.
- 2성공, 실패, 재시도 또는 시간 초과 경계에 결과 이벤트를 추가합니다.
- 3알림을 활성화하기 전에 제어된 고정 장치를 보내고 저장된 행을 검사하십시오.
스니펫
하나의 체계적인 이벤트로 시작하세요
워크플로가 완료, 실패 또는 재시도되는 위치에 이 셰이프를 추가합니다. 그런 다음 실제 필드에서 대시보드를 구축합니다.
Django and Celery Structured Event Monitoring 이벤트
@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,
})이벤트 계약
task_name, task_id, queue_name 및 상태
시도, duration_ms, error_type 및 item_count
request_id, account_id, 환경 및 릴리스
구현 체크포인트
체크포인트 1
전체 작업 페이로드를 기록하는 대신 Celery 성공 및 실패 핸들러에서 하나의 터미널 이벤트를 내보냅니다.
체크포인트 2
재시도 시 동일한 작업 ID를 유지하고 시도를 별도로 기록합니다.
체크포인트 3
Django 요청 계측을 작업 완료와 독립적으로 유지하여 비동기 대기 시간이 계속 표시되도록 합니다.
검증
이벤트가 도착했음을 증명하세요.
알려진 성공 및 실패 사례를 연습한 후 이를 실행하십시오. 최종 이벤트 계약이 스니펫과 다른 경우 대체 테이블 이름을 바꾸세요.
Django and Celery Structured Event Monitoring 확인 쿼리
SELECT *
FROM job_completed
ORDER BY timestamp_utc DESC
LIMIT 20;구현 참조
새로운 프로덕션 경로를 활성화하기 전에 이벤트 계약, 데이터 안전 지침, 업스트림 기본 문서를 검토하세요.
프로덕션 경계
결과 이벤트를 작고 복구 가능하게 유지
이 패턴은 다음을 제공합니다.
- 업스트림 워크플로우 옆에 제한된 SQL 지원 결과가 있습니다.
- 대시보드, 알림 및 교차 이벤트 상관 관계를 위한 안정적인 필드입니다.
- 성공, 실패, 재시도 및 시간 초과 동작을 검증하기 위한 고정 장치 기반 경로입니다.
이 패턴은 제공하지 않습니다
- OTLP 내보내기, 자동 수집 파이프라인 또는 자세한 추적 및 진단 로그를 대체합니다.
- 페이로드에 이벤트 ID가 포함되어 있기 때문에 정확히 한 번만 전달됩니다.
- 원시 공급자 페이로드, 사용자 콘텐츠, 자격 증명 또는 규제 데이터를 수집할 수 있는 권한입니다.
이벤트 스키마 시작점
이 워크플로우에 대한 이벤트 계약
쿼리 또는 스니펫을 프로덕션에 적용하기 전에 행 그레인, 방출 경계, 필수 유형, 개인 정보 보호 클래스, 예제 페이로드 및 유효성 검사 체크리스트를 검토하세요.
관련 제품 기능
이 워크플로를 다음에서 계속하세요. 알림
검토된 신뢰성 쿼리를 소유한 임계값 및 응답 워크플로로 승격합니다.
관련 SQL 레시피
SQL로 다음 질문에 답하세요
이 워크플로의 구조화된 필드에 대해 쿼리를 실행하고, 예제 결과를 검사하고, 유용한 답변을 대시보드 또는 알림으로 전환하세요.
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가장 많은 재시도를 소비하거나 여전히 실패하는 백그라운드 작업은 무엇입니까?
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작업자가 작업을 시작하기 전에 가장 오래 기다리는 작업은 무엇입니까?
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배달 못한 편지 작업을 해결하는 것보다 더 빨리 추가하는 대기열은 무엇입니까?
레시피 열기경로별 API 오류율 계산
의미 있는 5xx 오류율이 가장 높은 API 경로는 무엇입니까?
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현재 재시도에 가장 많은 노력을 기울이고 있는 작업 유형은 무엇입니까?
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이 통합과 페어링할 템플릿
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SQL 지원 수명 주기 이벤트를 통해 BullMQ 대기열 대기, 실행 기간, 재시도, 실패 및 배달 못한 편지 증가를 측정합니다.
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구조화된 이벤트를 통해 RabbitMQ 게시 확인, 전달, 승인, 재전송, 대기열 대기, 재시도 및 배달 못한 편지 결과를 추적합니다.
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