在上篇文章使用 opentelemetry 与 jaeger 实现 flask 应用的链路追踪 | 那时难决 (duyixian.cn)中,我们介绍了如何使用 opentelemetry 与 jaeger 对 flask 应用进行链路跟踪。
人生苦短,我用 Python。 在看到 FastAPI 在首期「OSC 开源软件趋势榜」名列前茅,作为一个 Pythoner,顿时对它产生了浓厚的兴趣,于是立即开始了 FastAPI 体验之旅。
教授云原生开发者如何使用 OpenTelemetry 通过分布式跟踪探索他们的服务。
OpenTelemetry 是一种开源的可观测性框架,提供一组 API 和库,用于收集、处理和导出遥测数据,如追踪、指标和日志。它允许开发人员以最小的开销来检测他们的应用程序,并提供一种收集和导出遥测数据的标准化方法。
在快速发展的大语言模型(LLM)世界中,确保最佳性能和可靠性比以往任何时候都更为关键。这就是'LLM 可观测性'的概念发挥作用的地方。这不仅仅是监控输出;更是深入洞察这些复杂系统内部运作的关键。
本文档的目标是将 Sentry SDK 中性能监控功能的演变置于上下文中。我们首先总结了如何将性能监控添加到 Sentry 和 SDK, 然后我们讨论 identified issues(已确定的问题) 吸取的经验教训以及解决这些问题的举措。
在故障排除和事后分析中,为了使数据具有价值,属性名称需要在每种遥测类型、工具和服务中保持一致。
Cilium 1.11测试版(Beta)为你带来了一系列引人注目的功能和增强功能,包括OpenTelemetry支持、感知拓扑的负载均衡、Kubernetes APIServer策略匹配,以及更多功能。本文将为您详细介绍这个令人振奋的版本,以及它为现代应用程序网络安全和性能带来的突破。
这篇文章的主要内容是展示Helios内部利用开源项目和创造性思维快速高效地向客户提供基于链路跟踪的告警机制。
可观测性通常在三个支柱的背景下定义 - 日志,指标和跟踪。现代云原生应用程序复杂而动态。为了避免意外和性能问题,您需要一个强大的可观测性堆栈。但是,可观测性是否仅限于收集日志,指标和跟踪呢?
翻译自 SigNoz 博客的 Parsing logs with the OpenTelemetry Collector 。
译自 Getting Started with Infrastructure Monitoring 。
虽然 FastAPI 可以自动生成 API 文档,但有时您可能需要自定义文档的某些部分。为此,FastAPI 提供了一种方式来扩展自动生成的文档。
在处理POST、PUT和DELETE请求时,我们通常需要从请求体中获取数据。在FastAPI中,我们可以使用request.body属性来访问请求体中的数据。当我们使用pydantic模型来定义请求体的结构时,FastAPI会自动将请求体反序列化为该模型的实例。
应用架构是一个系统的高级结构。它是关于系统的一系列决策,包括系统的组成部分、这些部分之间的交互,以及对这些部分的引导性指南。这些决策通常是由企业的IT团队和关键干系人员共同作出的。
为了帮助管理员监控 CI/CD 平台并对其进行故障排除,并帮助开发人员提高 CI/CD 管道的速度和可靠性,Elastic Observability 提供了持续集成和持续交付 (CI/CD) 流程的可见性。
FastAPI 是一个基于 Python 的高性能 Web 框架,它提供了强大的工具来处理 Web 表单。Web 表单是 Web 应用程序中最常见的输入机制之一,因此使用 FastAPI 处理 Web 表单非常重要。
Navigational sextant by Lars Plöger via Pixabay
在实践中使用分布式跟踪可能很复杂, 为了从高层次解释您得到了什么以及它是如何完成的, 我们整理了一个list of myths。
OpenTelemetry是一种开放的源代码规范,工具和SDK,用于检测,生成,收集和导出遥测数据(指标,日志和跟踪),开放遥测技术得到了Cloud Native Computing Foundation(CNCF)的支持,该基金会支持一系列流行的优秀的开源项目,你可以去看一下CNCF景观图,https://landscape.cncf.io/ ,就明白了我的意思,这个SDK支持所有主要的编程语言,包括C#和ASP.NET Core。
九陌斋地址:https://blog.jiumoz.com/archives/fastapi-cong-ru-men-dao-shi-zhan-13-chang-jian-pei-zhi-xiang
2、为什么需要:对于单体应用,我们可以很容易地监控和分析它的性能。对于微服务,编程语言不同、服务器数量庞大、可能跨多个服务/区域,那么面对复杂的请求调用链路,就会有一系列问题,只有全链路监控才能处理,例如:
工具项目地址:https://github.com/ibbd-dev/fastapi-start
FastAPi 使用 API 的 OpenAPI 标准为所有 API 生成 schema
路由方法有 GET, POST, PUT, PATCH, DELETE 和 OPTIONS。
FastAPI是一个基于Python 3.6+的现代Web框架,它专注于高性能和易用性。FastAPI通过结合多种技术实现了出色的性能,包括异步编程、类型提示和自动文档生成。FastAPI基于Starlette框架,并且使用Pydantic库进行数据验证和转换,从而使RESTful API的开发变得更加容易。
uvicorn 是运行 FastAPI 应用程序的主要 Web 服务器,uvicorn 和 Gunicorn 结合使用,拥有一个异步多进程服务器
如果你正在使用 Apache Web 服务器,并且迫切需要一些可观测性工具来监控你的 Web 服务器,那么OpenTelemetry Apache 模块[1]是你的合适选择:它能够追踪对服务器的传入请求,并且它将捕获这种传入请求中涉及的许多模块(包括 mod_proxy)的响应时间。这样你就可以得到每个模块的时间消耗。本文展示了 Apache OpenTelemetry 模块的监控功能,以及使用该模块的快速指南。
欢迎来到我们关于全栈开发人员分布式跟踪(Distributed Tracing)的系列的第 1 部分。在本系列中,我们将学习分布式跟踪的细节,以及它如何帮助您监控全栈应用程序日益复杂的需求。
别慌,K哥这里是想通过搭建一个博客系统的api框架来给大家具体讲讲FastAPI里面的相关知识。
首先,我们需要导入FastAPI类,并创建一个FastAPI应用程序实例。然后,我们可以定义路由和视图函数。路由是一个字符串,表示我们想要绑定到该路由的URL路径。视图函数是一个Python函数,当该路由收到请求时会被调用。
本期是 Swift 编辑组整理周报的第三十五期,每个模块已初步成型。各位读者如果有好的提议,欢迎在文末留言。
FastAPI 的一个重要特性是自动生成 API 文档和测试代码。在本文中,我们将讨论 FastAPI 如何自动生成 API 文档和测试代码,以及如何使用 Swagger UI 和 ReDoc 来查看生成的文档。
上节中我们定义了一个简单的请求的module,并未解释为何要这样定义。本节我们讨论一下如何定义一个有效的module, 何为有效呢?需要满足以下三点:
本文翻译自 Moving from Flask to FastAPI, 作者:Amal Shaji
最新的Jaeger v1.35 版本[1]引入了通过OpenTelemetry 协议(OTLP)[2]接收 OpenTelemetry 追踪数据的能力,所有 OpenTelemetry SDK 都需要支持该协议。这是之前宣布淘汰 Jaeger“经典”客户端库[3]的后续。
FastAPI是一种现代、快速的Python web框架,它提供了一组强大的工具和功能,使得构建RESTful APIs变得更加容易和快速。在本文中,我们将介绍FastAPI的主要特点和优势,以及如何使用它来构建高效的API。
我们很高兴地宣布Linkerd 2.6增加了对分布式跟踪的支持!这意味着Linkerd数据平面代理,现在可以发出跟踪跨度(span),允许你查看请求在跟踪请求的Linkerd代理中花费的确切时间。由于在实践中使用分布式跟踪是相当困难的,在这篇文章中,我们收集了一个参考架构,并推荐了使用Linkerd进行分布式跟踪的最佳方法。
在 Gin 框架中使用 otelgin 中间件时,配置 Exporter 实际上并不直接在中间件中完成,而是在初始化 OpenTelemetry 时完成。以下是具体的步骤,包括如何配置一个常用的 Exporter,例如 Jaeger Exporter:
FastApi 自带的接口文档,让我们在开发后端接口的时候省了不少的工作量。它能自动根据你的代码识别接口的参数,还能根据你的注释生成接口的说明,如下图所示:
它以一个自我封闭的 Docker 沙盒的形式出现,包括在本地机器上运行和实验所提供的服务所需的所有组件。
通过设置两个新的 SDK 配置选项之一来启用跟踪,tracesSampleRate 和 tracesSampler。如果未设置,则两者都默认为 undefined,从而选择如何加入跟踪。
Hello folks,我是 Luga,今天我们来分享一下与云原生体系有关的话题- 云原生可观测性-OpenTelemetry。 作为一个云原生“核心”标准,OpenTelemetry在观测分布式微服务应用程序和云基础设施的可见性和控制自动化层面具有举足轻重的意义。
FastAPI是一个基于 Python 的后端框架,该框架鼓励使用 Pydantic 和 OpenAPI (以前称为 Swagger) 进行文档编制,使用 Docker 进行快速开发和部署以及基于 Starlette 框架进行的简单测试。
要在Django应用程序中使用异步任务,我们需要使用异步Web框架。这里我们将使用FastAPI框架来创建一个异步Web服务器。首先,我们需要安装FastAPI和uvicorn库,可以使用以下命令进行安装:
前面我们介绍了如何通过 OpenTelemetry Collector 来收集 Kubernetes 集群的指标数据,接下来我们再来了解下如何收集集群的日志记录数据。
在FastAPI中,我们可以使用Python的标准类型注释来定义数据模型。例如,以下是一个描述用户信息的数据模型:
在 FastAPI 中,您可以使用 Jinja2 模板引擎来呈现表单。Jinja2 是一个流行的模板引擎,它可以帮助您以可重用和可维护的方式生成 HTML 页面。
背景 假设要搭建一个测试平台,那么整个项目的 API 数量肯定很多个,他们不可能放在同一个文件中 FastAPI 提供了一个方便的工具来构建应用程序,同时保持所有的灵活性 项目架构 假设结构如下 . ├── app │ ├── __init__.py │ ├── main.py │ ├── dependencies.py │ └── routers │ │ ├── __init__.py │ │ ├── items.py │ │ └── users.py │ └─
这是我们计划在今年晚些时候发布的最终.NET 8版本之前的两个候选版本中的第一个。大部分计划中的功能和变更都包含在这个候选版本中,可以供您尝试使用。您可以在文档中找到完整的ASP.NET Core在.NET 8中的新功能列表[1]。一些领域(尤其是Blazor)仍然有一些重大的变更待完成,我们预计将在下一个.NET 8候选版本中完成这些变更。
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