Proto Observability обеспечивает комплексный анализ работы Python приложений и связанной с ними инфраструктуры
Выявление медленных и ошибочных вызовов Python приложений
Получите полную видимость медленных и ошибочных вызовов Python приложений без модификации кода, без семплирования, без настройки.
Автоматическая инструментация Python приложений в Kubernetes
Определяйте источник проблем в микросервисах и Kubernetes быстрее благодаря автоматической инструментации Python приложений, запущенных в подах Kubernetes.
Детализация транзакций до уровня кода
Анализируйте исполнение транзакции на уровне кода с максимальной детализацией и возможностью обогащения данных кастомными тегами.
Анализ работы базы данных, связанной с Python приложением
Контролируйте работу SQL и NoSQLбаз данных, связанных с Python приложениями на готовых дашбордах с метриками, ошибками, SQL-запросами и другими показателями производительности.
Анализ метрик Python приложений
Анализируйте производительность Python приложения с помощью готовых дашбордов со всеми необходимыми метриками.
Анализ кастомных метрик
Передавайте кастомные метрики, в том числе бизнес-показатели через StatsD или Prometheus.
Связь frontend c backend для Python приложений
Отслеживайте полный путь прохождения транзакции от frontend к backend, последовательность вызовов, SQL-запросы, стактрейс и связь с инфраструктурой.
Корреляция с логами
Ускоряйте расследование инцидентов благодаря автоматическому анализу логов Pythonприложения и их корреляции с транзакциями.
Выявление аномалий Python приложений
Используйте автоматическое выявление трендов, сезонных всплесков и аномалий с помощью встроенных Machine Learning алгоритмов. При отклонении от нормального состояния получайте алерт.
Оповещения о проблемах производительности
Используйте как встроенные, так и собственные правила оповещений для оперативного реагирования на проблемы производительности.
