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Generare tracce e metriche con Python

Questo documento descrive come modificare un'app Python per raccogliere dati su tracce e metriche utilizzando il framework open source OpenTelemetry e come scrivere log JSON strutturati in output standard. Questo documento fornisce anche informazioni su un'app Python di esempio che puoi installare ed eseguire. L'app utilizza il framework web Flask ed è configurata per generare metriche, tracce e log.

Per scoprire di più sull'instrumentazione, consulta i seguenti documenti:

Informazioni sulla misurazione manuale e automatica

Per questo linguaggio, OpenTelemetry definisce la strumentazione automatica come la pratica di raccogliere la telemetria da librerie e framework senza apportare modifiche al codice. Tuttavia, puoi installare i moduli e impostare le variabili di ambiente.

Questo documento non descrive la misurazione automatica. Per informazioni su questo argomento, consulta Strumentazione automatica per Python.

Per informazioni generali, consulta OpenTelemetry Instrumentation for Python.

Prima di iniziare

Enable the Cloud Logging, Cloud Monitoring, and Cloud Trace APIs.

Enable the APIs

Instrumenta l'app per raccogliere tracce, metriche e log

Per eseguire l'instrumentazione dell'app in modo da raccogliere dati sulle metriche e sulle tracce e scrivere JSON strutturato nello standard out, svolgi i seguenti passaggi come descritto nelle sezioni successive di questo documento:

Configurare OpenTelemetry
Configurare il logging strutturato

Configurare OpenTelemetry

Questa app di esempio è configurata per utilizzare l'SDK Python OpenTelemetry per esportare le tracce e le metriche utilizzando il protocollo OTLP. Per impostazione predefinita, l'SDK Python OpenTelemetry utilizza il formato W3C Trace Context per propagare il contesto traccia, il che garantisce che gli span abbiano la relazione padre-figlio corretta all'interno di una traccia.

Il seguente esempio di codice illustra un modulo Python per configurare OpenTelemetry. Per visualizzare l'esempio completo, fai clic su Altro e poi seleziona Visualizza su GitHub.

resource = Resource.create(attributes={
    # Use the PID as the service.instance.id to avoid duplicate timeseries
    # from different Gunicorn worker processes.
    SERVICE_INSTANCE_ID: f"worker-{os.getpid()}",
})

traceProvider = TracerProvider(resource=resource)
processor = BatchSpanProcessor(OTLPSpanExporter())
traceProvider.add_span_processor(processor)
trace.set_tracer_provider(traceProvider)

reader = PeriodicExportingMetricReader(
    OTLPMetricExporter()
)
meterProvider = MeterProvider(metric_readers=[reader], resource=resource)
metrics.set_meter_provider(meterProvider)

L'app Flask si basa su Gunicorn per gestire le richieste HTTP seguendo i consigli della guida Eseguire il deployment in produzione di Flask. Gunicorn avvia più copie dell'app in processi di lavoro indipendenti per aumentare il throughput. Per assicurarti che le metriche dei processi di lavoro non entrino in conflitto tra loro, ti consigliamo di impostare un valore univoco per l'attributo della risorsa service.instance.id per ogni processo di lavoro. Un modo per farlo è includere l'ID processo in service.instance.id. Per ulteriori informazioni, consulta Collisioni delle serie temporali.

Per ulteriori informazioni e opzioni di configurazione, consulta la strumentazione di OpenTelemetry per Python.

Configurare il logging strutturato

Per scrivere log strutturati collegati alle tracce, configura l'app in modo da generare log in formato JSON nell'output standard con chiavi contenenti informazioni sulle tracce. L'esempio di codice seguente illustra come configurare la raccolta standard logging per generare log strutturati JSON utilizzando la raccolta python-json-logger e come utilizzare il pacchetto opentelemetry-instrumentation-logging per includere informazioni sulla traccia.

LoggingInstrumentor().instrument()

logHandler = logging.StreamHandler()
formatter = jsonlogger.JsonFormatter(
    "%(asctime)s %(levelname)s %(message)s %(otelTraceID)s %(otelSpanID)s %(otelTraceSampled)s",
    rename_fields={
        "levelname": "severity",
        "asctime": "timestamp",
        "otelTraceID": "logging.googleapis.com/trace",
        "otelSpanID": "logging.googleapis.com/spanId",
        "otelTraceSampled": "logging.googleapis.com/trace_sampled",
        },
    datefmt="%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ",
)
logHandler.setFormatter(formatter)
logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    handlers=[logHandler],
)

La configurazione precedente estrae le informazioni sull'intervallo attivo dal messaggio del log e le aggiunge come attributi al log strutturato JSON. Questi attributi possono essere utilizzati per correlare un log con una traccia:

logging.googleapis.com/trace: nome della risorsa della traccia associata alla voce di log.
logging.googleapis.com/spanId: l'ID intervallo con la traccia associata alla voce di log.
logging.googleapis.com/trace_sampled: il valore di questo campo deve essere true o false.

Per ulteriori informazioni su questi campi, consulta la struttura LogEntry.

Esegui un'app di esempio configurata per raccogliere la telemetria

L'app di esempio utilizza formati indipendenti dal fornitore, tra cui JSON per i log e OTLP per le metriche e le tracce. La telemetria dell'app viene inoltrata a Google Cloud utilizzando Collector OpenTelemetry configurato con gli esportatori Google. Utilizza Flask per gestire le richieste HTTP e la libreria requests per effettuare richieste HTTP. Per generare metriche e tracce per il client e il server HTTP, l'app di esempio installa le librerie di ispezione opentelemetry-instrumentation-flask e opentelemetry-instrumentation-requests:

logger = logging.getLogger(__name__)

app = Flask(__name__)
FlaskInstrumentor().instrument_app(app)
RequestsInstrumentor().instrument()

L'app ha due endpoint:

L'endpoint /multi è gestito dalla funzione multi. Il generatore di carico nell'app invia richieste all'endpoint /multi. Quando questo endpoint riceve una richiesta, invia da tre a sette richieste all'endpoint /single sul server locale.

@app.route('/multi')
def multi():
    """Handle an http request by making 3-7 http requests to the /single endpoint."""
    subRequests = randint(3, 7)
    logger.info("handle /multi request", extra={'subRequests': subRequests})
    for _ in range(subRequests):
        requests.get(url_for('single', _external=True))
    return 'ok'

L'endpoint /single è gestito dalla funzione single. Quando questo endpoint riceve una richiesta, entra in modalità di sospensione per un breve ritardo e poi risponde con una stringa.

@app.route('/single')
def single():
    """Handle an http request by sleeping for 100-200 ms, and write the number of seconds slept as the response."""
    duration = uniform(0.1, 0.2)
    time.sleep(duration)
    return f'slept {duration} seconds'

Scarica ed esegui il deployment dell'app

Per eseguire il sample:

In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.

Activate Cloud Shell

At the bottom of the Google Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.

Clona il repository:

git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/opentelemetry-operations-python

Vai alla directory di esempio:

cd opentelemetry-operations-python/samples/instrumentation-quickstart

Crea ed esegui il sample:

docker compose up --abort-on-container-exit

Se non esegui l'applicazione su Cloud Shell, eseguila con la variabile di ambiente GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS che rimanda a un file delle credenziali. Credenziali predefinite dell'applicazione fornisce un file delle credenziali in $HOME/.config/gcloud/application_default_credentials.json.

# Set environment variables
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT="PROJECT_ID"
export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="$HOME/.config/gcloud/application_default_credentials.json"
export USERID="$(id -u)"

# Run
docker compose -f docker-compose.yaml -f docker-compose.creds.yaml up --abort-on-container-exit

Visualizzare le metriche

La misurazione OpenTelemetry nell'app di esempio genera metriche Prometheus che puoi visualizzare utilizzando Metrics Explorer:

Prometheus/http_server_duration_milliseconds/histogram registra la durata delle richieste al server e memorizza i risultati in un istogramma.
Prometheus/http_client_duration_milliseconds/histogram registra la durata delle richieste client e memorizza i risultati in un istogramma.

Per visualizzare le metriche generate dall'app di esempio, procedi nel seguente modo:

Nella console Google Cloud, vai alla pagina Esplora metriche:
Vai a Esplora metriche

Se utilizzi la barra di ricerca per trovare questa pagina, seleziona il risultato con il sottotitolo Monitoring.
Nell'elemento Metrica, espandi il menu Seleziona una metrica, digita http_server nella barra dei filtri e poi utilizza i sottomenu per selezionare un tipo di risorsa e una metrica specifici:
1. Nel menu Risorse attive, seleziona Destinazione Prometheus.
2. Nel menu Categorie di metriche attive, seleziona Http.
3. Nel menu Metriche attive, seleziona una metrica.
4. Fai clic su Applica.
Configura la visualizzazione dei dati.
Quando le misurazioni di una metrica sono cumulative, Metrics Explorer normalizza automaticamente i dati misurati in base al periodo di allineamento, in modo che il grafico mostri una percentuale. Per maggiori informazioni, consulta Tipi, generi e conversioni.

Quando vengono misurati valori interi o doppi, ad esempio con le due counter metriche, Metrics Explorer somma automaticamente tutte le serie temporali. Per visualizzare i dati per le route HTTP /multi e /single, imposta il primo menu della voce Aggregazione su Nessuna.

Per ulteriori informazioni sulla configurazione di un grafico, consulta Selezionare le metriche durante l'utilizzo di Metrics Explorer.

Visualizzare le tracce

Per visualizzare i dati di traccia:

Nella console Google Cloud, vai alla pagina Esplora tracce.
Vai a Trace Explorer

Puoi trovare questa pagina anche utilizzando la barra di ricerca.
Nel grafico a dispersione, seleziona una traccia con l'URI /multi.
Nel grafico di Gantt nel riquadro Dettagli su Trace, seleziona l'intervallo contrassegnato come /multi.

Viene visualizzato un riquadro che mostra le informazioni sulla richiesta HTTP. Questi dettagli includono il metodo, il codice di stato, il numero di byte e l'agente utente del chiamante.
Per visualizzare i log associati a questa traccia, seleziona la scheda Log ed eventi.

La scheda mostra i singoli log. Per visualizzare i dettagli della voce di log, espandila. Puoi anche fare clic su Visualizza log e visualizzare il log utilizzando Esplora log.

Per ulteriori informazioni sull'utilizzo di Esplora tracce di Cloud, consulta Trovare ed esplorare le tracce.

Visualizza i log

In Esplora log puoi ispezionare i log e anche visualizzare le tracce associate, se esistono.

Nella console Google Cloud, vai alla pagina Esplora log:
Vai a Esplora log

Se utilizzi la barra di ricerca per trovare questa pagina, seleziona il risultato con il sottotitolo Logging.
Individua un log con la descrizione handle /multi request.

Per visualizzare i dettagli del log, espandi la voce di log.
Fai clic su Tracce in una voce di log con il messaggio "handle /multi request" e poi seleziona Visualizza dettagli traccia.

Viene visualizzato un riquadro Dettagli su Trace che mostra la traccia selezionata.

Per ulteriori informazioni sull'utilizzo di Esplora log, consulta Visualizza i log utilizzando Esplora log.