12、Python在数据科学与业务中的应用与价值

Python在数据科学与业务中的应用与价值

1. 监控指标介绍

在服务和与客户端通信的过程中，有多种重要的监控指标，这些指标能帮助我们了解服务的行为和性能。具体指标如下：
| 指标类型 | 指标说明 |
| — | — |
| 注册的总请求数（counter） | 记录系统中注册的请求总数 |
| 待处理的错误数量（counter） | 统计还未处理的错误个数 |
| 请求延迟（histogram/timer） | 衡量请求从发起至完成所花费的时间 |
| 排队时间（histogram/timer） | 若应用有排队系统，记录请求在队列中的时间 |
| 队列大小（gauge） | 若应用有排队系统，记录队列中的请求数量 |
| 线程/工作进程使用率（gauge） | 反映线程或工作进程的使用情况 |

其中，总请求数、响应时间、响应状态和请求延迟是最为重要的指标。对于基于Web的HTTP应用，除了上述通用指标外，还应监控非200状态码的HTTP状态总数，若应用有登录或注册功能，也需对其进行指标监控。对于长时间运行的进程，如任务队列工作者或消费者（像RabbitMQ消费者），监控处理的总请求数和每个进程的请求延迟也非常关键。并且，每个指标都应附带合适的元数据。

2. Python应用中的监控集成

在Python应用中集成监控有两个主要步骤：
1. 更新计算以处理和报告指标 ：这需要对计算逻辑进行更新，确保能够准确地收集和处理指标数据。
2. 构建监控基础设施 ：该基础设施用于存储应用中使