저는 GAE을 처음 접했고 약간의 주위를 둘러 보았지만 GAE에 대한 statsd의 기능을 모방하지 않았습니다. 기본적으로 통계를 쉽게 설정하고 결과를 그래프로 볼 수있는 것이 좋을 것입니다. statsd 어려운 것 같다Google App Engine의 경우 statsd + graphite와 (과) 비슷한가요?
http://codeascraft.etsy.com/2011/02/15/measure-anything-measure-everything/
한 가지 데이터를 무제한으로 처리합니다. 전체 데이터 세트에서 응용 프로그램 통계를 수집하는 데 관심이 있다면 Google BigQuery과 함께 App Engine 로그 API 또는 App Engine Datastore를 사용하는 것이 좋습니다.
특별히 앱 엔진 로그 분석에 관심이 있다면, 그 BigQuery에로 앱 엔진 로그 데이터를 이동하는 데 도움이에서 당신이 좀 걸릴 수 있습니다 두 개의 프로젝트가있다 :
수집 및 분석을 수행하는 경우 Datastore 데이터를 분석을 위해 BigQuery로 이동할 수도 있습니다. GAE 팀은 최근 실험용 Datastore 백업 도구의 데이터를 직접 BigQuery로 가져 오는 기능을 테스트하기 시작했습니다. 자세한 내용은 this link을 확인하십시오.
의 BigQuery는 그 자체에 시각화 도구를 제공하지 않지만, BigQuery에서의 쿼리 결과를 시각화하는 많은 방법이있다, 예를 들면 다음과 같습니다
많이 있습니다. BigQuery third party tools 페이지에서 자세한 내용을 확인하십시오.
따라서 GAE에서 statsd가 제공하는 플러그 앤 플레이 통계 기능과 동일한 종류의 차이가있는 것으로 보입니다. 맞습니까? 사람들이 이걸 필요로하지 않는다고 생각합니까? 아니면 모두이 도구를 사용하여 자신 만의 롤링을 끝내고 있습니까? – xitrium
스택 오버플로는 막연한 아키텍처 질문에 대한 장소가 아닙니다. 대답은 빌드하려는 대상에 따라 달라집니다. App Engine의 이벤트 Logging 및 LogService API는 성숙하고 잘 통합되어 있습니다. 이러한 서비스에서 수집 한 데이터에서 시각화를 생성하거나 쿼리를 집계하는 방법에 대한 기술적 인 질문이있는 경우 질문에 추가합니다. (자세히 알아보기 : https://developers.google.com/appengine/docs/python/logservice/overview 및 https://developers.google.com/appengine/articles/logging). –