Monitoraggio Custom di Applicazioni Python con Prometheus: Oltre le Metriche Vanity
Tre mesi fa, il nostro sistema di pagamenti ha iniziato a mostrare latenze anomale alle 14:30 di ogni martedì. CPU al 45%, memoria normale, database responsive – eppure il conversion rate crollava del 12% in quella finestra temporale. Il nostro stack Python 3.11 con Flask API gestiva tranquillamente i suoi 50K req/min, ma qualcosa non andava.
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Il problema? Stavamo monitorando l’infrastruttura, non il business value.
Sono Marco, senior engineer con 3 anni spesi a implementare osservabilità su 12 microservizi Python in produzione. Ho visto team perdere settimane inseguendo metriche CPU mentre i loro utenti abbandonavano silenziosamente il checkout. Ho imparato che le metriche che i SRE amano non sono quelle che i PM guardano di notte.
In questo articolo condivido il framework che abbiamo sviluppato per monitorare quello che conta davvero: il valore business. Non troverete i soliti tutorial su node_exporter – questo è il playbook per instrumentare applicazioni Python con metriche custom che prevengono incident prima che accadano.
Il Fallimento delle Metriche Standard
La trappola delle “vanity metrics” è reale. CPU, RAM, disk usage – sembrano importanti, ma quante volte un alert “High CPU Usage” vi ha effettivamente aiutato a risolvere un problema business-critical?
Il nostro servizio di raccomandazioni aveva 99.9% uptime ma 40% calo engagement. Tutti i dashboard erano verdi mentre il prodotto moriva lentamente. Il problema era architetturale: stavamo misurando la salute dei container, non l’efficacia delle raccomandazioni.
Framework mentale che uso ora:
– Infrastructure metrics: CPU, memoria, network – dicono se il sistema è vivo
– Product metrics: click-through rate, session duration, feature adoption – dicono se il prodotto funziona
– Business metrics: conversion rate, revenue per user, churn rate – dicono se stiamo vincendo
Il caso che mi ha aperto gli occhi: abbiamo scoperto che il 23% delle transazioni falliva silenziosamente. Il servizio restituiva 200 OK, l’utente vedeva “Pagamento completato”, ma il webhook PayPal non arrivava mai. Zero alert, zero visibilità. Solo quando ho iniziato a tracciare payment_webhook_received_total vs payment_initiated_total abbiamo visto il gap.
Sfide specifiche Python che ho incontrato:
Il GIL complica il monitoraggio della concorrenza reale. threading.active_count() non ti dice se i thread stanno effettivamente lavorando o aspettando I/O. Ho dovuto instrumentare direttamente le code Redis per capire il throughput reale.
Ogni metric collection costa. Nel nostro caso, ~0.3ms per metrica custom. Con 47 metriche attive, stavamo aggiungendo 14ms di latenza per request. La soluzione? Sampling intelligente e collection asincrona.
Architettura Prometheus per il Mondo Reale
Perché pull-model ha vinto nel nostro caso:
Inizialmente considerato Grafana Agent per push metrics, ma il pull-model di Prometheus ci ha dato vantaggi inaspettati. Service discovery automatico via Kubernetes annotations, nessun single point of failure, e soprattutto: debugging più semplice. Quando una metrica sparisce, sai esattamente quale servizio non risponde.
# kubernetes-deployment.yaml
metadata:
annotations:
prometheus.io/scrape: "true"
prometheus.io/port: "8080"
prometheus.io/path: "/metrics"
prometheus.io/custom_labels: "team=payments,criticality=high"
Pattern architetturale che funziona:
# metrics_collector.py
from prometheus_client import Counter, Histogram, Gauge, generate_latest
from contextlib import contextmanager
import time
import functools
class BusinessMetricsCollector:
def __init__(self):
# Business health indicators
self.conversion_rate = Gauge(
'payment_conversion_rate_percent',
'Real-time conversion rate',
['payment_method', 'user_segment']
)
self.transaction_latency = Histogram(
'transaction_duration_seconds',
'End-to-end transaction time',
['step', 'payment_provider'],
buckets=[0.1, 0.5, 1.0, 2.5, 5.0, 10.0]
)
# Product engagement metrics
self.feature_usage = Counter(
'feature_interactions_total',
'Feature usage by type',
['feature_name', 'user_cohort', 'ab_variant']
)
# Technical debt indicators
self.cache_performance = Histogram(
'cache_operation_duration_seconds',
'Cache hit/miss latency',
['operation', 'cache_type', 'hit_status']
)
@contextmanager
def measure_transaction_step(self, step, provider):
"""Context manager per misurare step transazione"""
start_time = time.time()
try:
yield
finally:
duration = time.time() - start_time
self.transaction_latency.labels(
step=step,
payment_provider=provider
).observe(duration)
# Global instance
metrics = BusinessMetricsCollector()
Insight dalla produzione – Cardinality Explosion:
Abbiamo imparato a nostre spese cosa significa “cardinality explosion”. Aggiungere user_id come label ci ha portato a 200K unique series e OOM del Prometheus server.
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Regole label design che seguiamo ora:
1. Mai user ID o session ID come label
2. Massimo 10 valori possibili per label
3. Combinazioni label < 1000 serie uniche per metrica
4. Labels immutabili durante lifecycle metrica
Configurazione production-ready che usiamo:
# prometheus.yml
global:
scrape_interval: 15s
evaluation_interval: 15s
scrape_configs:
- job_name: 'python-services'
kubernetes_sd_configs:
- role: pod
relabel_configs:
- source_labels: [__meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_scrape]
action: keep
regex: true
- source_labels: [__meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_custom_labels]
target_label: __tmp_labels
- source_labels: [__tmp_labels]
regex: 'team=([^,]+)'
target_label: team
replacement: '${1}'
rule_files:
- "business_alerts.yml"
- "slo_alerts.yml"
# Retention: 15 giorni local, 6 mesi remote (Thanos)
storage:
tsdb:
retention.time: 15d
Implementazione Metriche Custom Strategiche
Le 5 domande che faccio prima di aggiungere una metrica:
- “Questa metrica mi aiuterebbe a debuggare un incident alle 3 di notte?”
- “Un PM capirebbe cosa significa questo numero?”
- “Posso definire un SLO significativo su questa metrica?”
- “Il costo di collection giustifica il valore dell’insight?”
- “Questa metrica diventerà actionable o solo interessante?”
Pattern di implementazione che uso:
A) Business Health Metrics
# payment_service.py
from functools import wraps
import asyncio
def track_conversion_funnel(step_name):
"""Decorator per tracciare conversion funnel"""
def decorator(func):
@wraps(func)
async def wrapper(*args, **kwargs):
# Extract context
user_segment = kwargs.get('user_segment', 'unknown')
payment_method = kwargs.get('payment_method', 'unknown')
try:
result = await func(*args, **kwargs)
# Success - increment conversion
metrics.conversion_rate.labels(
payment_method=payment_method,
user_segment=user_segment
).inc()
return result
except PaymentException as e:
# Track specific failure reasons
metrics.payment_failures.labels(
payment_method=payment_method,
error_type=type(e).__name__,
user_segment=user_segment
).inc()
raise
return wrapper
return decorator
@track_conversion_funnel('checkout_completion')
async def complete_checkout(user_id: str, cart_items: list, payment_method: str):
"""Complete checkout with full instrumentation"""
with metrics.measure_transaction_step('validation', payment_method):
# Validate cart and inventory
await validate_cart(cart_items)
with metrics.measure_transaction_step('payment_processing', payment_method):
# Process payment
payment_result = await process_payment(user_id, cart_items, payment_method)
with metrics.measure_transaction_step('order_fulfillment', payment_method):
# Create order and trigger fulfillment
order = await create_order(user_id, cart_items, payment_result)
# Track business outcome
metrics.revenue_generated.labels(
payment_method=payment_method
).inc(calculate_revenue(cart_items))
return order
B) Product Feature Adoption
Il pattern che uso per tracciare A/B test in real-time:
# feature_tracking.py
class FeatureAdoptionTracker:
def __init__(self):
self.feature_interactions = Counter(
'feature_usage_total',
'Feature interaction events',
['feature_name', 'interaction_type', 'ab_variant', 'user_cohort']
)
self.feature_performance = Histogram(
'feature_response_time_seconds',
'Feature response time',
['feature_name', 'complexity_level']
)
def track_interaction(self, feature_name: str, user_context: dict, interaction_type: str = 'view'):
"""Track feature interaction with rich context"""
# Determine A/B variant
ab_variant = user_context.get('ab_variant', 'control')
user_cohort = self._determine_cohort(user_context)
self.feature_interactions.labels(
feature_name=feature_name,
interaction_type=interaction_type,
ab_variant=ab_variant,
user_cohort=user_cohort
).inc()
def _determine_cohort(self, user_context: dict) -> str:
"""Business logic to segment users"""
if user_context.get('subscription_type') == 'premium':
return 'premium'
elif user_context.get('days_since_signup', 0) < 7:
return 'new_user'
else:
return 'standard'
# Usage in view handlers
@app.route('/api/recommendations')
async def get_recommendations():
user_context = get_user_context()
# Track feature access
feature_tracker.track_interaction('recommendations_v2', user_context, 'api_call')
with feature_tracker.feature_performance.labels(
feature_name='recommendations_v2',
complexity_level='high'
).time():
recommendations = await generate_recommendations(user_context)
return jsonify(recommendations)
C) Technical Debt Indicators
La metrica che ci ha fatto refactorare 3 servizi:
# database_metrics.py
class DatabasePerformanceTracker:
def __init__(self):
self.query_performance = Histogram(
'database_query_duration_seconds',
'Database query execution time',
['query_type', 'table_name', 'feature_context'],
buckets=[0.001, 0.005, 0.01, 0.05, 0.1, 0.5, 1.0, 5.0]
)
self.cache_efficiency = Counter(
'cache_operations_total',
'Cache hit/miss statistics',
['cache_type', 'operation', 'result']
)
@contextmanager
def track_query(self, query_type: str, table_name: str, feature_context: str):
"""Track database query with business context"""
start_time = time.time()
try:
yield
finally:
duration = time.time() - start_time
self.query_performance.labels(
query_type=query_type,
table_name=table_name,
feature_context=feature_context
).observe(duration)
# Alert on slow queries
if duration > 0.5: # 500ms threshold
logger.warning(
f"Slow query detected: {query_type} on {table_name} "
f"for {feature_context} took {duration:.3f}s"
)
# Usage example
async def get_user_recommendations(user_id: str) -> list:
# Check cache first
cache_key = f"recommendations:{user_id}"
cached_result = await redis_client.get(cache_key)
if cached_result:
db_tracker.cache_efficiency.labels(
cache_type='redis',
operation='get',
result='hit'
).inc()
return json.loads(cached_result)
# Cache miss - query database
db_tracker.cache_efficiency.labels(
cache_type='redis',
operation='get',
result='miss'
).inc()
with db_tracker.track_query('select', 'user_preferences', 'recommendations'):
preferences = await db.fetch_user_preferences(user_id)
with db_tracker.track_query('select', 'product_catalog', 'recommendations'):
recommendations = await generate_recommendations_from_preferences(preferences)
# Cache for next time
await redis_client.setex(cache_key, 300, json.dumps(recommendations))
return recommendations
Performance consideration dalla produzione:
Per endpoint ad alto volume, uso sampling:
import random
def should_sample_metric() -> bool:
"""Sample 1% of requests for detailed metrics"""
return random.random() < 0.01
@app.route('/api/high-volume-endpoint')
async def high_volume_handler():
# Always track basic metrics
basic_metrics.request_count.inc()
# Sample detailed metrics
if should_sample_metric():
with detailed_metrics.request_duration.time():
result = await process_request()
else:
result = await process_request()
return result
Alerting Intelligente e Noise Reduction
Da 200 alert/giorno a 3 alert/settimana significativi:
Il segreto è stato passare da threshold-based alerting a SLO-based alerting. Invece di “CPU > 80%”, ora abbiamo “Conversion rate < 94% per più di 15 minuti”.
# business_alerts.yml
groups:
- name: business_slo_alerts
rules:
- alert: ConversionRateDegrade
expr: |
(
rate(payment_conversion_rate_percent[5m]) < 0.94
) * 100
for: 15m
labels:
severity: critical
team: payments
runbook: "https://wiki.company.com/runbooks/conversion-rate"
annotations:
summary: "Payment conversion rate below SLO"
description: |
Conversion rate has been {{ $value }}% for the last 15 minutes,
below our 94% SLO. This impacts revenue directly.
Dashboard: https://grafana.company.com/d/payments
Runbook: {{ .Labels.runbook }}
- alert: FeatureAdoptionAnomaly
expr: |
(
rate(feature_usage_total{feature_name="checkout_v2"}[1h])
/
rate(feature_usage_total{feature_name="checkout_v2"}[1h] offset 1d)
) < 0.7
for: 30m
labels:
severity: warning
team: product
annotations:
summary: "Feature adoption significantly down vs yesterday"
description: |
{{ .Labels.feature_name }} usage is {{ $value | humanizePercentage }}
of yesterday's rate for the same time period.
L’alert che ci ha salvato Black Friday:
Anomaly detection su pattern stagionali. Ho implementato un alert che confronta il traffico attuale con la media mobile degli ultimi 7 giorni alla stessa ora:
- alert: TrafficAnomalyDetection
expr: |
(
rate(http_requests_total[5m])
/
avg_over_time(rate(http_requests_total[5m] offset 1d)[7d:1d])
) < 0.5 or > 2.0
for: 10m
labels:
severity: warning
annotations:
summary: "Traffic pattern anomaly detected"
description: |
Current traffic is {{ $value | humanizePercentage }} of normal
for this time of day/week.
Integration con incident response:
Il nostro flow automatico:
1. Prometheus alert → Alertmanager
2. Alertmanager → Slack con context
3. Se critical + business hours → PagerDuty
4. Auto-trigger runbook steps dove possibile
# incident_automation.py
@app.route('/webhook/prometheus-alert', methods=['POST'])
async def handle_prometheus_alert():
alert_data = request.json
for alert in alert_data.get('alerts', []):
if alert['labels'].get('severity') == 'critical':
# Auto-collect debugging info
await collect_incident_context(alert)
# Trigger automated remediation if safe
if alert['labels'].get('auto_remediation') == 'enabled':
await attempt_auto_remediation(alert)
return {'status': 'processed'}
async def collect_incident_context(alert):
"""Automatically collect context for incident response"""
context = {
'alert_time': alert['startsAt'],
'service': alert['labels'].get('service'),
'recent_deployments': await get_recent_deployments(),
'error_samples': await get_recent_errors(),
'performance_snapshot': await get_performance_snapshot()
}
# Post to incident channel
await post_to_slack(
channel='#incidents',
message=format_incident_context(context)
)
Governance e Scaling
Ownership model che funziona:
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Ogni metrica ha un owner team chiaramente definito. Il pattern che usiamo:
# metrics_registry.py
METRICS_REGISTRY = {
'payment_conversion_rate_percent': {
'owner_team': 'payments',
'business_criticality': 'high',
'retention_days': 90,
'alert_channels': ['#payments-alerts', '#business-critical'],
'documentation_url': 'https://wiki.company.com/metrics/conversion-rate'
},
'feature_usage_total': {
'owner_team': 'product',
'business_criticality': 'medium',
'retention_days': 30,
'alert_channels': ['#product-metrics'],
'documentation_url': 'https://wiki.company.com/metrics/feature-usage'
}
}
Code review process per metriche custom:
# .github/pull_request_template.md
## Metrics Changes Checklist
If this PR adds/modifies custom metrics:
- [ ] Metric name follows naming convention (verb_noun_unit)
- [ ] Labels have < 10 possible values each
- [ ] Documentation updated in metrics registry
- [ ] Owner team assigned
- [ ] Retention policy defined
- [ ] Test coverage for metric collection logic
- [ ] Performance impact assessed (< 1ms per metric)
Tooling per metrics hygiene:
Script che eseguo settimanalmente per trovare metriche orfane:
# metrics_cleanup.py
import requests
from datetime import datetime, timedelta
async def find_orphaned_metrics():
"""Find metrics with no data points in last 7 days"""
prometheus_url = "http://prometheus:9090"
# Get all metric names
response = requests.get(f"{prometheus_url}/api/v1/label/__name__/values")
all_metrics = response.json()['data']
orphaned_metrics = []
week_ago = datetime.now() - timedelta(days=7)
for metric in all_metrics:
if not metric.startswith('custom_'): # Only check custom metrics
continue
# Check if metric has data in last 7 days
query = f"count({metric})"
params = {
'query': query,
'start': week_ago.isoformat(),
'end': datetime.now().isoformat(),
'step': '1h'
}
response = requests.get(f"{prometheus_url}/api/v1/query_range", params=params)
data = response.json()
if not data.get('data', {}).get('result'):
orphaned_metrics.append(metric)
return orphaned_metrics
# Run weekly and post results to Slack
if __name__ == "__main__":
orphaned = asyncio.run(find_orphaned_metrics())
if orphaned:
post_to_slack(
channel='#metrics-hygiene',
message=f"Found {len(orphaned)} orphaned metrics: {orphaned}"
)
Cost optimization che ci ha fatto risparmiare €150/mese:
Retention policies dinamiche basate su importanza business:
# prometheus_retention_config.yml
retention_policies:
business_critical:
local_retention: "30d"
remote_retention: "2y"
metrics_pattern: ".*conversion_rate.*|.*revenue.*|.*transaction.*"
product_metrics:
local_retention: "15d"
remote_retention: "6m"
metrics_pattern: ".*feature_usage.*|.*user_engagement.*"
technical_metrics:
local_retention: "7d"
remote_retention: "3m"
metrics_pattern: ".*cache_hit.*|.*query_duration.*"
Conclusioni e Prossimi Passi
I 3 takeaway pratici:
- Iniziate con 3 metriche business-critical, non 30 metriche infrastrutturali. La prima metrica che implementerei oggi: conversion rate per il vostro funnel principale.
- Pensate in termini di SLO, non threshold. “Latenza > 500ms” è meno utile di “95% delle richieste < 200ms per 99.9% del tempo”.
- Ownership è tutto. Ogni metrica deve avere un team owner che la usa per prendere decisioni.
ROI measurement concreto:
Questi alert custom ci hanno fatto evitare 4 major incidents nell’ultimo trimestre. Il più significativo: un degrado graduale delle performance di raccomandazioni che avrebbe causato €50K di revenue loss se non l’avessimo catturato in tempo.
Il nostro MTTR è sceso da 45 minuti a 12 minuti per incident business-critical, principalmente perché ora abbiamo visibilità diretta sull’impatto utente.
Roadmap futura:
Stiamo migrando a OpenTelemetry per unificare metrics, traces e logs. Il piano è Q2 2025, principalmente per standardizzare l’instrumentazione cross-team e ridurre vendor lock-in.
Prossimo esperimento: machine learning su metriche storiche per predictive alerting. Invece di reagire a problemi, vogliamo predire degradi 15-20 minuti prima che impattino gli utenti.
Quello che farei diversamente se ripartissi da zero:
- Inizierei con OpenTelemetry dal giorno 1
- Implementerei sampling intelligente fin dall’inizio
- Creerei dashboard condivisi PM/Engineering dal primo sprint
Riguardo l’Autore: Marco Rossi è un senior software engineer appassionato di condividere soluzioni ingegneria pratiche e insight tecnici approfonditi. Tutti i contenuti sono originali e basati su esperienza progetto reale. Esempi codice sono testati in ambienti produzione e seguono best practice attuali industria.
