Versión de la integración2.0.0
Este check monitoriza Celery a través del Datadog Agent. Celery es un sistema distribuido de colas de tareas que permite el procesamiento asíncrono de tareas en aplicaciones Python.
La integración con Celery proporciona información valiosa sobre tu sistema de colas de tareas:
- Monitorizando la salud, el estado y las métricas de ejecución de tareas de los workers.
- Realizando un seguimiento de las frecuencias de procesamiento de tareas, el tiempo de ejecución y los tiempos de precarga.
- Proporcionando visibilidad del rendimiento de los workers y de la distribución de tareas.
- Ayudando a identificar los cuellos de botella y optimizando la eficiencia del procesamiento de tareas.
Configuración
Sigue las instrucciones a continuación para instalar y configurar este check para un Agent que se ejecute en un host. Para entornos en contenedores, consulta las Plantillas de integración de Autodiscovery para obtener orientación sobre la aplicación de estas instrucciones.
Instalación
El check de Celery está incluido en el paquete del Datadog Agent.
No es necesaria ninguna instalación adicional en tu servidor.
Requisitos previos
- Instala y configura Celery Flower, la herramienta de monitorización y administración web en tiempo real de Celery.
Configuración
Edita el archivo celery.d/conf.yaml, en la carpeta conf.d/ en la raíz de tu directorio de configuración del Agent para empezar a recopilar tus datos de rendimiento de Celery. Consulta el ejemplo celery.d/conf.yaml para conocer todas las opciones de configuración disponibles.
init_config:
instances:
## @param openmetrics_endpoint - string - required
## Endpoint exposing the Celery Flower's Prometheus metrics
#
- openmetrics_endpoint: http://localhost:5555/metrics
Reinicia el Agent.
Validación
Ejecuta el subcomando de estado del Agent y busca celery en la sección Checks.
Datos recopilados
Métricas
| |
|---|
celery.flower.events.count
(count) | Recuento de eventos Celery desde el último envío.
Se muestra como evento |
celery.flower.events.created
(gauge) | Número de eventos Celery creados.
Se muestra como evento |
celery.flower.task.prefetch_time.seconds
(gauge) | Tiempo que las tareas esperan en el worker antes de su ejecución.
Se muestra en segundos |
celery.flower.task.runtime.created
(gauge) | Marca de tiempo de creación del tiempo de ejecución de la tarea.
Se muestra en segundos |
celery.flower.task.runtime.seconds.bucket
(count) | Número de observaciones dentro de cada bucket de distribución del tiempo de ejecución de la tarea. |
celery.flower.task.runtime.seconds.count
(count) | Duración del tiempo de ejecución de la tarea.
Se muestra en segundos |
celery.flower.task.runtime.seconds.sum
(count) | Duración total del tiempo de ejecución de la tarea.
Se muestra en segundos |
celery.flower.worker.executing_tasks
(gauge) | Número de tareas que se están ejecutando actualmente en un worker.
Se muestra como tarea |
celery.flower.worker.online
(gauge) | Estado online del worker (1 para online, 0 para offline) |
celery.flower.worker.prefetched_tasks
(gauge) | Número de tareas precargadas en un worker.
Se muestra como tarea |
Eventos
La integración de Celery no incluye eventos.
Checks de servicio
celery.flower.openmetrics.health
Devuelve CRITICAL si el Agent no puede conectarse al endpoint de Celery OpenMetrics, en caso contrario devuelve OK.
Estados: ok, crítico
Solucionar problemas
¿Necesitas ayuda? Ponte en contacto con el servicio de asistencia de Datadog.
