Python 监控

Applications Manager 通过收集各种性能指标并将其转换为有用的洞见，帮助 IT 管理团队进行改进和优化，从而实现 Python 监控。作为一种解释型语言，全天候监控您的 Python 应用平台以防止性能瓶颈和应用崩溃变得至关重要。

使用 Applications Manager 进行 Python 应用监控：

实时监控 Python 应用性能

Applications Manager 的 Python 监控工具密切关注应用的每个组件，使 DevOps 团队能够在最终用户受到影响之前预防性地应对性能问题。对于处理 CPU 密集型工作负载时，这一点尤为关键，因为性能下降可能在背后悄然发生，不易察觉。因此，采用像 Applications Manager 这样的 Python 应用性能监控工具至关重要，它可以即时向相关团队发出警报并执行自动化操作，加速故障排除过程。

Applications Manager 提供了一个可视化的 Python 性能监控仪表板，概览所有关键指标，帮助准确定位问题起源。它还提供 Python 应用的 Apdex 分数，帮助了解最终用户的满意度。此外，它分解了应用组件的响应时间，隔离出严重延迟的具体位置。一目了然地，IT 团队可以获取需要关注的最慢事务和跟踪记录列表，无需翻阅大量代码。

获得数据库操作洞见

Applications Manager 的 Python 应用监控控制台通过监控所有数据库操作及其响应速率对事务跟踪的影响，提供对 Python 应用堆栈的全面可视化。它分解每个数据库操作，展示响应时间、请求速率、错误百分比和吞吐量，全部集中在单一控制台中。

我们的 Python 应用监控还列出参与数据库操作的最慢跟踪记录，方便识别执行时间过长的操作并进行优化，以提升 Python 应用性能。

跟踪 Python 应用事务性能

通过 Applications Manager，可以根据不同的性能指标对事务进行排序，隔离表现不佳并需立即关注的事务。利用性能图，IT 管理员能更好地洞察 Python 应用的每个组件，发现潜在的性能瓶颈波动。一旦确定了具体的应用组件，我们的 Python 监控软件可深入分析该组件或跟踪记录，获取更多洞见。

有助于实现事务可视化的指标包括响应时间、错误代码、异常、吞吐量等。

执行分布式 Python 应用跟踪

Applications Manager 支持分布式跟踪，追踪请求执行应用操作的完整路径。此能力提供对应用代码路径的细粒度可视化，便于识别 Python 服务的错误和延迟。只需切换开关，Applications Manager 即可突出显示参与事务的最慢跟踪记录，揭示性能瓶颈的起点。此外，它还跟踪每条 SQL 语句的响应时间，帮助识别执行时间过长的语句。

识别 Python 错误代码和异常

在我们的 Python 监控解决方案控制台中，有专门的异常面板，详细分解所有与错误和异常相关的参数。除了追踪 Python 应用的错误代码外，当某个代码计数超过设定限制时，Applications Manager 还会发出警报。它监控 Python 应用可能出现的各种异常错误类型，并按事务细分异常和错误，助力更快调试，同时不影响 Python 应用性能。

映射 Python 应用依赖关系

Applications Manager 的 Python 监控配备可定制的服务地图，能够汇总 Python 应用的所有依赖并绘制其关联关系。鉴于大多数关键业务应用涉及大量依赖服务，映射功能能清晰显示具体不可用的组件。借助此功能，用户能轻松追踪受不可用 Python 应用服务影响的依赖组件，无需人工联系各 IT 管理团队。

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