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Monitorización de tareas
Clase 21 de 36 • Curso de Celery 4
Contenido del curso
Bot de Slack
- 7
¿Cómo funciona un bot?
10:49 - 8
Cómo funciona el API de Slack para programación de bots (y parecidos y diferencias con otros APIs)
09:27 - 9
¿Cómo crear un bot reactivo?
15:54 - 10
Reto: posibles aplicaciones de bots de Slack, buscar ejemplos y entender cómo se llevarían a cabo
02:16 - 11
Reto: modificar el bot básico y crear alguno que responda a a algún tipo de petición o muestre algo
02:39
Brokers de mensajería
- 12
¿Qué es un broker de mensajería y cuándo debe usarse?
04:44 - 13
Conceptos: mecanismos de publicación/suscripción. Canales. Intercambiadores
02:27 - 14
Brokers de mensajería open source
06:03 - 15
Python con RabbitMQ uso básico de la terminal
14:12 - 16
Comparación de diferentes brokers de mensajería para trabajar con Celery
06:07 - 17
Reto: Crear una pequeña aplicación cliente-servidor que use RabbitMQ desde Python
03:09
Celery y brokers de mensajería
- 18
Creando un entorno de desarrollo para Celery
08:12 - 19
Instalación y creación de un programa básico pub/sub
15:13 - 20
Cómo usar Celery para programar un robot de Slack: diseño y comienzo de la implementación
11:41 - 21
Monitorización de tareas
15:33 - 22
Solucionando problemas
09:51 - 23
Reto: implementación y despliegue básico de un bot de Slack
04:19
Enrutado de tareas
Integración y despliegue en la nube
Conclusiones
Resumen
Es aconsejable siempre mantener abierta la monitorización de tareas .
Nos permite:
- Conocer la carga del sistema
- Visualizar posibles errores
- Ver el registro de peticiones que han llegado y ver su duración
- Comprobar el estado de los diferentes workers a la vez
En este caso usaremos flower el cual puedes instalar haciendo pip install flower y usar el navegador para visualización.
Tienes otras alternativas como:
- rabbitmqctl list_queues
– Usar el monitor de RabbitMQ - Events
– Uso de un monitor simple de línea de órdenes - Retratos
– Usando la interfaz “events”, registro de actividad