Sentryのパフォーマンス監視機能とPythonで使える便利設定 — HACK The Nikkei
この記事はNikkei Advent Calendar 2021の 24 日目の記事です。 こんにちは。エンジニアの成田です。 API・バックエンドチームとして日本経済新聞 LINE 公式アカウントのバックエンドサーバやレコメンド API などの開発などを担当しています。 今回は Sentry のパフォーマンス監視機能について概要を紹介したあと、Python で使用する場合の便利な設定、そして 実際に社内でチューニングの際にどのような使用したかの簡単な例を紹介をします。 概要 Sentryといえばエラー監視ツールとしての印象が強い方が多いと思います。2020 年 7 月から Javascript と Python 向けにパフォーマンス監視機能を提供し、その後も対応言語や機能を増やしています。 日経でも、バックエンド・フロント問わず多くのプロジェクトが Sentry 導入しており、主にエラー
Pythonスクリプトのパフォーマンス計測ガイド | Yakst
Pythonスクリプトの速度を計測し、そのボトルネックを探る。さらに、メモリ使用量、メモリリークの原因特定までの調査方法を解説する。 あなたが書いたすべてのPythonプログラムで厳密なパフォーマンス計測が必要になるというわけではないにせよ、その時が来たら、役に立ってくれる様々な種類のツールがPythonのエコシステムにはあるのだということを知っておけば安心できるだろう。 プログラムのパフォーマンスを計測することは、すなわち以下の4つの基本的な質問に答えることだと要約できる。 どのくらい高速に実行できるか？ スピードのボトルネックはどこか？ どのくらいのメモリを使うか？ メモリリークしているのはどこか？ これから、いくつかの素晴らしいツールを使ってこれらの質問に答えていくための詳細を見ていこう。 大ざっぱな実行時間 素早くざっくりとコードの実行時間を計るのに、古き良きUNIXのユーティリテ
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