Archives 2016

Creando cuadro de mandos con Grafana. Segunda parte

Con las instalaciones y configuraciones vistas en la entrada anterior, tenemos la infraestructura1 de medición y análisis que nos permitirá disponer de un potente framework  para realizar análisis en tiempo real de series históricas. Lo que nos falta es crear el cuadro de mando que necesitemos para monitorizar y analizar nuestro servicio. En la URL http://IP_de_Grafana:3000 tendremos la aplicación web que, fácilmente, nos lo permitirá. El proceso de configurar Grafana con Influxdb es muy sencillo y está muy bien documentado en el sitio web de Grafana.

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Infraestructura de monitorización basada en Grafana (más Influxdb y Telegraf). Primera parte

Como prueba de concepto comentaré los pasos que he seguido para disponer de un panel que muestre la analítica de un servidor web con Apache. Junto a Grafana, tendremos influxdb y Telegraf, los 3 elementos de nuestra infraestructura de medición y análisis que nos permitirá disponer de un potente framework  para realizar análisis en tiempo real de series históricas.

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Clase decoradora para calcular el tiempo de ejecución de funciones

Una de las características de Python es el uso de funciones y clases decoradoras muy útiles cuando estamos evaluando rendimiento y lo que necesitamos es un cronómetro que nos mida cuánto tarda en ejecutarse una función (cualquiera de las que tenemos). Vamos a ver cómo calcular el tiempo de ejecución de funciones:

class getTime:
    def __init__(self, function):
        self.function = function
    def __call__(self, *args, **kwargs):
        start = time.time()
        result = self.function(*args,**kwargs)
        global t_time
        t_time=[self.function.__name__, time.time()-start]
        return result

Esta clase decoradora se puede utilizar de la siguiente forma en todas las funciones para las que queremos medir tiempo:

@getTime
def sendData(data):

¡Espero que os sea útil!


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