[python] API 모니터링과 로깅

15 Dec 2023

python

웹 서비스나 애플리케이션을 운영하는 동안 API의 성능과 안정성을 모니터링하고 로깅하는 것은 매우 중요합니다. API 모니터링 및 로깅은 서비스의 상태를 실시간으로 파악하고 문제가 발생할 때 원인을 분석하는 데 도움이 됩니다. 이번 포스트에서는 Python을 사용하여 API 모니터링과 로깅을 구현하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

API 모니터링

API 모니터링은 API의 응답 시간, 처리량, 상태 코드 등을 실시간으로 추적하고 기록하는 프로세스입니다. Python에서는 requests 라이브러리를 사용하여 API 요청을 보내고 응답을 처리할 수 있습니다.

아래는 requests 라이브러리를 사용하여 간단한 GET 요청을 보내고 응답을 출력하는 예제입니다.

import requests

api_url = 'https://api.example.com/data'
response = requests.get(api_url)

print(response.status_code)
print(response.json())

이 예제에서는 requests 라이브러리를 사용하여 api.example.com에 GET 요청을 보내고, 응답의 상태 코드와 JSON 데이터를 출력합니다. 모니터링 시스템에서는 이러한 요청을 주기적으로 보내고 응답을 기록하여 API의 성능 및 상태를 추적할 수 있습니다.

API 로깅

API 로깅은 API 서버에서 발생하는 이벤트 및 오류를 기록하는 프로세스입니다. Python의 내장 로깅 라이브러리를 사용하여 API 서버에서 발생하는 이벤트를 기록하고 파일 또는 외부 시스템에 저장할 수 있습니다.

아래는 Python 내장 로깅 라이브러리를 사용하여 간단한 API 서버 로깅을 구현하는 예제입니다.

import logging

logging.basicConfig(filename='api.log', level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')

def handle_api_request(request):
    # API 요청 처리 로직
    logging.info('API request handled: %s', request)

    if error_occurred:
        logging.error('Error occurred while processing API request')

    # API 응답 반환

이 예제에서는 logging.basicConfig를 사용하여 로그 파일의 이름, 레벨, 포맷을 설정하고, logging.info() 및 logging.error()를 사용하여 로그를 기록합니다.

API 서비스를 운영하는 중이라면 API 모니터링과 로깅을 구현하여 서비스의 안정성을 높이고 문제를 신속하게 해결할 수 있습니다.

다양한 API 모니터링 및 로깅 도구 및 서비스도 있으니 참고해보시기 바랍니다.

API 모니터링

API 로깅

참고자료