Как организовывался мониторинг системы

Для мониторинга Python-приложений обычно используют комбинацию инструментов:

1. Метрики (Prometheus + Grafana)
   python

   Копировать

   from prometheus_client import start_http_server, Counter
   REQUEST_COUNT = Counter('requests_total', 'Total requests')
   
   @app.route('/')
   def index():
       REQUEST_COUNT.inc()
       return "Hello"
   
   if __name__ == '__main__':
       start_http_server(8000)  # Метрики на порту 8000
       app.run()

2. Логи (ELK Stack)
   Настройка логирования в Python:

   python

   Копировать

   import logging
   logging.basicConfig(
       level=logging.INFO,
       format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s'
   )

3. Трейсинг (Jaeger/Zipkin) для распределенных систем

4. Healthchecks (Kubernetes probes, custom endpoints)

5. Alerting (Alertmanager, PagerDuty)

Ключевые метрики:

• Загрузка CPU/RAM
• Latency/Error rate
• Очереди задач (Celery/RQ)
• БД: connection pool, slow queries

Для облачных решений часто используют:

• AWS CloudWatch
• GCP Stackdriver
• Azure Monitor

Главное правило: мониторить не только инфраструктуру, но и бизнес-метрики.