콘텐츠로 건너뛰기
통합 가이드

Python 및 FastAPI 구조적 로깅

Telemetry 비동기 클라이언트와 정규화된 경로 이름으로 FastAPI 응답 상태와 응답 헤더 단계의 지연 시간을 기록합니다.

검토자 Telemetry 제품 팀 에 . 보낼 이벤트, 제외할 데이터, 코드 추가 방법을 확인했습니다. 이 페이지의 검토 담당자

설정 프롬프트로 기존 라우트 하나에 계측을 추가하세요. 가입 없이 사용해 볼 수 있습니다.

다음에 유용합니다.
  • Python API 모니터링
  • 꼬리 지연 분석
  • 고객 영향 디버깅
구현 증거

Python and FastAPI structured logging로 이벤트 전송 및 확인

제어된 애플리케이션 경계에서 Python and FastAPI structured logging를 사용하고, 이벤트 계약을 작게 유지하고, 집계 뷰를 구축하기 전에 알려진 결과를 확인하세요.

  1. 1

    결과를 선택하세요

    Python API 모니터링

  2. 2

    계약 정의

    route_template, 방법 및 status_code

  3. 3

    결과에서 방출

    식별자가 제한되지 않은 그룹을 생성하지 않도록 원시 URL 대신 일치하는 경로 경로를 사용하십시오.

  4. 4

    증거를 확인하세요

    Exercise a known fixture, then inspect fastapi_response_observed for one correctly typed terminal row.

시작하기 전에

시작하기 전에

  • 서비스 환경에 설치된 telemetry-sh
  • 서버 측 API 키로 초기화된 TelemetryAsync
  • 신뢰할 수 없는 요청 헤더를 복사하지 않고 생성한 요청 ID

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.

python-fastapi-설치

pip 설치

bash
python -m pip install telemetry-sh
  1. 1제한된 네트워크 동작을 갖춘 재사용 가능한 서버 측 전달 클라이언트 하나를 준비합니다.
  2. 2성공, 실패, 재시도 또는 시간 초과 경계에 결과 이벤트를 추가합니다.
  3. 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.

python-fastapi

Python and FastAPI structured logging 이벤트

python
import asyncio
import time
import uuid

# app and the initialized TelemetryAsync client already exist.
@app.middleware("http")
async def record_request(request, call_next):
    started_at = time.perf_counter()
    request_id = uuid.uuid4().hex
    response = await call_next(request)
    route = request.scope.get("route")
    latency_ms = round((time.perf_counter() - started_at) * 1000)

    try:
        await asyncio.wait_for(telemetry.log("fastapi_response_observed", {
            "route_template": getattr(route, "path", "unmatched"),
            "method": request.method,
            "status_code": response.status_code,
            "status": "response_observed",
            "latency_ms": latency_ms,
            "request_id": request_id,
        }), timeout=1.0)
    except Exception:
        # Best effort: connect this to your existing safe diagnostics.
        pass
    return response

이벤트 스키마

route_template, 방법 및 status_code

응답 헤더를 관찰한 시점의 status와 latency_ms

로컬에서 생성한 request_id

설정 확인하기

체크포인트 1

식별자가 제한되지 않은 그룹을 생성하지 않도록 원시 URL 대신 일치하는 경로 경로를 사용하십시오.

체크포인트 2

이 예제는 응답 헤더를 관찰하며 스트리밍 본문 완료나 업무 성공을 증명하지 않습니다. latency_ms 측정은 call_next가 반환할 때 끝납니다.

체크포인트 3

내보내기에 1초의 협력적 시간 제한과 오류 처리를 적용해 응답을 유지합니다. 운영 환경에는 여전히 크기가 제한된 큐와 안전한 실패 진단이 필요합니다.

체크포인트 4

처리되지 않은 애플리케이션 예외에는 이 이벤트가 생성되지 않습니다. 예외 처리기를 별도로 계측하고 요청 취소는 계속 전파되도록 해야 합니다.

검증

이벤트가 도착했음을 증명하세요.

알려진 성공 및 실패 사례를 연습한 후 이를 실행하십시오. 최종 이벤트 계약이 스니펫과 다른 경우 대체 테이블 이름을 바꾸세요.

python-fastapi-검증

Python and FastAPI structured logging 확인 쿼리

sql
SELECT *
FROM fastapi_response_observed
ORDER BY timestamp_utc DESC
LIMIT 20;
예상 상태, 식별자, 단위 및 UTC 시간을 사용하여 논리적 결과당 하나의 터미널 행을 확인합니다.
유추된 스키마를 검사하고 재시도가 필드 유형을 변경하거나 새 논리적 이벤트 ID를 생성하지 않는지 확인합니다.
자격 증명, 원시 페이로드, 프롬프트, 비공개 콘텐츠 및 무제한 오류 메시지에 대해 저장된 필드를 검색합니다.
대시보드를 완전한 것으로 처리하기 전에 공급자 시간 초과, 수집 거부 및 프로세스 종료를 실행합니다.

구현 참조

새로운 프로덕션 경로를 활성화하기 전에 이벤트 계약, 데이터 안전 지침, 업스트림 기본 문서를 검토하세요.

이벤트를 기록할 위치

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 예제

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

더 많은 SQL 예제

이 워크플로의 구조화된 필드에 대해 쿼리를 실행하고, 예제 결과를 검사하고, 유용한 답변을 대시보드 또는 알림으로 전환하세요.

모든 레시피 찾아보기
쿼리 예제 모음API 신뢰성 SQL

구현 제품군별로 찾아보기

관련 통합 패턴 비교

이 통합과 페어링할 템플릿

더 많은 통합