नॉट न्यू रिलेकस वन: ए लुक एट डाटडॉग एंड अटैटस

SRE- / DevOps- इंजीनियरों के वातावरण में, आपको आश्चर्य नहीं होगा कि एक दिन एक ग्राहक (या निगरानी प्रणाली) प्रकट होता है और कहता है कि "सब कुछ खो गया है": साइट काम नहीं करती है, भुगतान पास नहीं होता है, जीवन खराब हो जाता है ... इस मामले में मैं कैसे मदद करना चाहूंगा एक सरल और समझने योग्य उपकरण के बिना ऐसा करना बहुत मुश्किल हो सकता है। अक्सर समस्या आवेदन के कोड में ही छिपी होती है - आपको इसे स्थानीय बनाने की आवश्यकता है।

और दुःख में, और आनंद में ...

ऐसा हुआ है कि हम लंबे समय से न्यू अवशेष के बहुत शौकीन रहे हैं। यह अनुप्रयोग के प्रदर्शन की निगरानी के लिए एक उत्कृष्ट उपकरण रहा है, और यह आपको माइक्रोसिस्टवर्क आर्किटेक्चर (आपके एजेंट का उपयोग करके) और भी बहुत कुछ करने की अनुमति देता है। और सब कुछ अद्भुत हो सकता है, यदि सेवा की मूल्य निर्धारण नीति में बदलाव के लिए नहीं: 2013 के बाद से इसकी लागत 3+ बढ़ गई है । इसके अलावा, पिछले साल से, ट्रायल अकाउंट प्राप्त करने के लिए व्यक्तिगत प्रबंधक के साथ संचार की आवश्यकता होती है, जिससे संभावित ग्राहक को उत्पाद पेश करना मुश्किल हो जाता है।

सामान्य स्थिति: "जारी" आधार पर नए अवशेष की आवश्यकता नहीं है, यह केवल उस समय याद किया जाता है जब समस्याएं शुरू हुई थीं। लेकिन आपको अभी भी नियमित रूप से भुगतान करने की आवश्यकता है (प्रति माह 140 यूएसडी प्रति माह), और स्वचालित रूप से स्केलेबल क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर में, मात्राएं बड़ी हैं। हालांकि "पे-अस-यू-गो" की संभावना है, लेकिन न्यू रेकिक को सक्षम करने के लिए आपको एप्लिकेशन को पुनरारंभ करना होगा, जिससे समस्या की स्थिति का नुकसान हो सकता है जिसके लिए सब कुछ शुरू किया गया था। बहुत समय पहले नहीं, नए रेलिक ने एक नई टैरिफ योजना शुरू की - अनिवार्य , जो पहली नज़र में व्यावसायिक के लिए एक उचित विकल्प की तरह दिखता है ... लेकिन करीब से जांच करने पर यह पता चला कि कुछ महत्वपूर्ण कार्य गायब हैं (विशेष रूप से, इसमें महत्वपूर्ण लेनदेन नहीं हैं, क्रॉस एप्लिकेशन ट्रैसिंग , वितरित अनुरेखण ) ।

नतीजतन, हमने एक सस्ता विकल्प खोजने के बारे में सोचा, और हमारी पसंद दो सेवाओं डाटडॉग और अटैटस पर गिर गई। उन पर बिल्कुल क्यों?

प्रतियोगियों के बारे में

मुझे तुरंत कहना होगा कि बाजार में अन्य समाधान हैं। हमने ओपन सोर्स विकल्पों पर भी विचार किया, लेकिन प्रत्येक क्लाइंट के पास स्वयं-होस्ट किए गए समाधानों को होस्ट करने की मुफ्त क्षमता नहीं है ... - इसके अलावा, उन्हें अतिरिक्त रखरखाव की आवश्यकता होगी। हमने जो युगल चुना वह हमारी जरूरतों के सबसे करीब था:

• पीएचपी-अनुप्रयोगों के लिए अंतर्निहित और विकसित समर्थन (हमारे ग्राहकों का ढेर बहुत विविध है, लेकिन यह न्यू रेलिक का विकल्प खोजने के संदर्भ में एक स्पष्ट नेता है);
• सस्ती लागत (प्रति माह 100 अमरीकी डालर से कम);
• स्वचालित इंस्ट्रूमेंटेशन;
• कुबेरनेट्स एकीकरण
• नए अवशेष इंटरफ़ेस की समानता एक ध्यान देने योग्य प्लस है (क्योंकि हमारे इंजीनियरों का उपयोग किया जाता है)।

इसलिए, प्रारंभिक चयन के चरण में, हमने कई अन्य लोकप्रिय समाधानों को समाप्त कर दिया, और विशेष रूप से:

• Tideways, AppDynamics और Dynatrace - कीमत के लिए;
• Stackify - रूसी संघ में अवरुद्ध है और बहुत कम डेटा दिखाता है।

इसके बाद के लेख को इस तरह से संरचित किया गया है कि विचाराधीन समाधानों को पहले संक्षिप्त रूप से प्रस्तुत किया जाएगा, जिसके बाद मैं नए अवशेष के साथ हमारी विशिष्ट बातचीत और अन्य सेवाओं में समान संचालन करने के अनुभव / छापों के बारे में बात करूंगा।

चयनित प्रतियोगियों की प्रस्तुति

शायद सभी ने नए अवशेष के बारे में सुना है? इस सेवा ने अपना विकास 10 साल पहले, 2008 में शुरू किया था। हम 2012 से सक्रिय रूप से इसका उपयोग कर रहे हैं और पीएचपी, रूबी और पायथन में बहुत बड़ी संख्या में अनुप्रयोगों के साथ एकीकरण समस्याओं का अनुभव नहीं किया है, और हमारे पास सी # और गो के साथ एकीकरण का भी अनुभव था। सेवा के लेखकों के पास आवेदन की निगरानी के लिए समाधान, अवसंरचना, ट्रेसिंग माइक्रोसेफ इन्फ्रास्ट्रक्चर, उपयोगकर्ता उपकरणों के लिए सुविधाजनक अनुप्रयोग बनाए गए हैं, और बहुत कुछ।

हालाँकि, नया अवशेष एजेंट मालिकाना प्रोटोकॉल पर काम करता है, इसमें OpenTracing का समर्थन नहीं है। एडवांस्ड इंस्ट्रूमेंटेशन के लिए विशेष रूप से न्यू रेलिक के संपादन की आवश्यकता है। अंत में, कुबेरनेट्स के समर्थन को अब तक प्रयोगात्मक स्थिति प्राप्त है।


डाटाडॉग , जिसने 2010 में अपना विकास शुरू किया था, कुबेरनेट्स वातावरण में इसके उपयोग के संदर्भ में न्यू रिलेक की तुलना में अधिक दिलचस्प लगता है। विशेष रूप से, यह NGINX इनग्रेशन, लॉग कलेक्शन, स्टैटसड और ओपनट्रेस्टिंग प्रोटोकॉल के साथ एकीकरण का समर्थन करता है, जो आपको उस समय से उपयोगकर्ता के अनुरोध को ट्रैक करने की अनुमति देता है, जो काम के अंत से जुड़ा हुआ है, साथ ही इस अनुरोध के लिए लॉग (दोनों वेब सर्वर साइड और साइड में) ढूंढता है। consumer'ov)।

डेटाडॉग का उपयोग करते समय, हमें इस तथ्य का सामना करना पड़ा था कि यह कभी-कभी गलत तरीके से एक माइक्रोसैस मैप, और कुछ तकनीकी खामियों का निर्माण करता था। उदाहरण के लिए, उन्होंने गलत तरीके से सेवा के प्रकार को निर्धारित किया (उन्होंने कैशिंग सेवा के लिए Django लिया) और लोकप्रिय Predis पुस्तकालय का उपयोग करके PHP आवेदन में 500 वीं त्रुटियों का कारण बना।


एटाटस सबसे कम उम्र का उपकरण है; सेवा 2014 में शुरू की गई। इसका विपणन बजट स्पष्ट रूप से सूचीबद्ध प्रतियोगियों से नीच है, उल्लेख बहुत कम आम हैं। फिर भी, टूल स्वयं नए अवशेष के समान है, और न केवल सुविधाओं (एपीएम, ब्राउज़र मॉनिटरिंग, आदि) में, बल्कि उपस्थिति में भी।

एक महत्वपूर्ण दोष केवल Node.js और PHP के लिए समर्थन है। दूसरी ओर, इसे डाटडॉग की तुलना में बहुत बेहतर तरीके से लागू किया गया है। बाद के विपरीत, अटेटस को कोड में अतिरिक्त टैग को संशोधित करने या सेट करने के लिए अनुप्रयोगों की आवश्यकता नहीं होती है।

हम नए अवशेष के साथ कैसे काम करते हैं

अब आइए जानें कि हम आम तौर पर न्यू रिले का उपयोग कैसे करते हैं। मान लीजिए कि हमारे पास एक समस्या है जिसे हल करने की आवश्यकता है:



चार्ट पर उछाल को नोटिस करना आसान है - हम इसका विश्लेषण करते हैं। नई रेलिक में, वेब लेनदेन को वेब एप्लिकेशन के लिए तुरंत चुना जाता है, सभी घटकों को प्रदर्शन ग्राफ में इंगित किया जाता है, त्रुटि-दर, अनुरोध-दर पैनल हैं ... सबसे महत्वपूर्ण बात, इन पैनलों से सीधे आप आवेदन के विभिन्न हिस्सों (उदाहरण के लिए, MySQL पर क्लिक करके नेविगेट कर सकते हैं) डेटाबेस अनुभाग के लिए)।

चूंकि इस उदाहरण में हम PHP गतिविधि में वृद्धि देखते हैं, इस चार्ट पर क्लिक करें और स्वचालित रूप से लेन-देन पर जाएं :



लेनदेन की सूची, जो अनिवार्य रूप से एमवीसी मॉडल से नियंत्रक हैं, पहले से ही अधिकांश समय लेने वाली द्वारा सॉर्ट की जाती है, जो बहुत सुविधाजनक है: हम तुरंत देखते हैं कि आवेदन क्या करता है। यहां लंबे प्रश्नों के उदाहरण दिए गए हैं जो स्वचालित रूप से न्यू रेलिक द्वारा एकत्र किए जाते हैं। स्विचिंग छांटना आसान है:

• सबसे भरी हुई एप्लिकेशन नियंत्रक;
• सबसे अधिक बार अनुरोधित नियंत्रक
• नियंत्रकों की सबसे धीमी।

इसके अलावा, आप प्रत्येक लेनदेन का विस्तार कर सकते हैं और देख सकते हैं कि कोड निष्पादन के समय आवेदन क्या कर रहा था:



अंत में, लंबी क्वेरी निशान के उदाहरण (जो 2 सेकंड से अधिक समय तक काम करते हैं) आवेदन में सहेजे जाते हैं। यहाँ एक लंबे लेनदेन के लिए पैनल है:



यह देखा जा सकता है कि दो तरीकों में बहुत समय लगता है, और इसके साथ ही जब अनुरोध निष्पादित किया जाता है, तो इसका यूआरआई और डोमेन भी दिखाया जाता है। बहुत बार यह लॉग में क्वेरी खोजने में मदद करता है। ट्रेस विवरण पर जा रहे हैं, आप देख सकते हैं कि इन तरीकों को कहां से कहा जाता है:



और डेटाबेस प्रश्नों में - उन डेटाबेस प्रश्नों का मूल्यांकन करें जिन्हें आवेदन के समय निष्पादित किया गया था:



इस ज्ञान के साथ, हम एप्लिकेशन की मंदी के कारण का आकलन कर सकते हैं और डेवलपर के साथ मिलकर समस्या को हल करने के लिए एक रणनीति विकसित कर सकते हैं। वास्तव में, न्यू रेलिक हमेशा एक स्पष्ट तस्वीर नहीं देता है, लेकिन यह जांच के वेक्टर को चुनने में मदद करता है:

• लंबे PDO::Construct ने हमें pppoll के अजीब कामकाज के लिए प्रेरित किया;
• समय में अस्थिरता Memcache::Get आभासी मशीन का गलत कॉन्फ़िगरेशन Memcache::Get ;
• टेम्पलेट को संसाधित करने के लिए संदिग्ध रूप से बढ़ा हुआ समय ऑब्जेक्ट संग्रहण में 500 अवतारों की उपस्थिति के लिए चेक के साथ नेस्टेड लूप का नेतृत्व करता है;
• और इसी तरह ...

ऐसा भी होता है कि मुख्य स्क्रीन पर कोड निष्पादित करने के बजाय, बाहरी डेटा संग्रहण से संबंधित कुछ बढ़ता है - और इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि यह क्या होगा: Redis या PostgreSQL - ये सभी डेटाबेस टैब में छिपे हुए हैं।



आप अनुसंधान के लिए एक विशिष्ट आधार का चयन कर सकते हैं और प्रश्नों को छाँट सकते हैं - लेन-देन में यह किस प्रकार किया जाता है। और अनुरोध टैब पर जाकर, आप देख सकते हैं कि यह अनुरोध प्रत्येक एप्लिकेशन कंट्रोलर में कितना पाया जाता है, साथ ही मूल्यांकन करता है कि इसे कितनी बार कहा जाता है। यह बहुत सुविधाजनक है:



बाहरी सेवा टैब में समान डेटा होता है, जो बाहरी HTTP सेवाओं के लिए अनुरोध छिपाता है, जैसे ऑब्जेक्ट स्टोर तक पहुंचना, घटनाओं को संतरी या इस तरह से भेजना। इसकी सामग्री के अनुसार, टैब पूरी तरह से डेटाबेस के समान है:

प्रतियोगी: अवसर और छाप

अब सबसे दिलचस्प बात यह है कि प्रतियोगियों की पेशकश के साथ न्यू अवशेष की क्षमताओं की तुलना करें। दुर्भाग्य से, हम उत्पादन में चल रहे एक अनुप्रयोग के एक ही संस्करण पर सभी तीन उपकरणों का परीक्षण करने में सक्षम नहीं थे। फिर भी, हमने सबसे समान स्थितियों / कॉन्फ़िगरेशन की तुलना करने की कोशिश की।

1. दातादोग

Datadog हमें सेवाओं की दीवार के साथ एक पैनल के साथ स्वागत करता है:



वह कंपोनेंट्स / माइक्रोसर्विसेज में एप्लिकेशन को तोड़ने की कोशिश कर रहा है, इसलिए उदाहरण में Django एप्लीकेशन में हमें PostgreSQL ( defaultdb और postgres ), साथ ही सेलेरी, defaultdb 2 कनेक्शन दिखाई देते हैं। डेटाडॉग के साथ काम करने के लिए आपको एमवीसी के सिद्धांतों का न्यूनतम ज्ञान होना आवश्यक है: आपको यह समझने की आवश्यकता है कि उपयोगकर्ता अनुरोध कहां से आते हैं। आमतौर पर एक सेवा मानचित्र इससे सहायता करता है:



वैसे, न्यू अवशेष में कुछ ऐसा ही है:



... इसके अलावा, उनका नक्शा, मेरी राय में, सरल और अधिक समझ में आता है: यह एक आवेदन के घटकों को प्रदर्शित नहीं करता है (जो इसे अनावश्यक रूप से विस्तृत कर देगा, जैसा कि डेटाडॉग के मामले में है), लेकिन केवल विशिष्ट सेवाएं या माइक्रोसोर्विस।

डेटाडॉग पर वापस: यह सेवा मानचित्र से स्पष्ट है कि उपयोगकर्ता अनुरोध Django में आते हैं। आइए Django सेवा पर जाएं और अंत में देखें कि हमें क्या उम्मीद थी:



दुर्भाग्य से, डिफ़ॉल्ट रूप से कोई वेब लेनदेन समय चार्ट नहीं है जैसा कि हम नए अवशेष मुख्य पैनल पर देखते हैं। हालांकि, यह समय बिताए ग्राफ के % के स्थान पर कॉन्फ़िगर किया जा सकता है। टाइप के अनुसार अनुरोध के अनुसार इसे औसत समय पर स्विच करना पर्याप्त है ... और अब परिचित चार्ट हमें दिखता है!



क्यों एक अलग शेड्यूल के लिए चुना गया डेटाडॉग हमारे लिए एक रहस्य है। यह भी निराशाजनक था कि सिस्टम को उपयोगकर्ता की पसंद (दोनों प्रतियोगियों के विपरीत) याद नहीं है, और इसलिए केवल कस्टम पैनल का निर्माण ही बचाता है।

लेकिन मैं इन ग्राफ्स से संबंधित सर्वरों के मैट्रिक्स में स्विच करने, लॉग्स पढ़ने और वेब सर्वर हैंडलर (गुनिकॉर्न) के लोड का मूल्यांकन करने के अवसर से प्रसन्न था। सब कुछ लगभग नए अवशेष के समान है ... और यहां तक ​​कि कुछ और (लॉग)!

नीचे दिए गए चार्ट लेनदेन हैं जो पूरी तरह से नए अवशेष के समान हैं:



डेटाडॉग में, लेनदेन को संसाधन कहा जाता है । आप चयनित समय की अधिकतम अवधि के लिए औसत प्रतिक्रिया समय के अनुसार, अनुरोधकर्ताओं की संख्या के अनुसार सॉर्ट कर सकते हैं।

आप संसाधन का विस्तार कर सकते हैं और वह सब कुछ देख सकते हैं जो हमने पहले से ही न्यू अवशेष में देखा है:



संसाधन पर आंकड़े, और आंतरिक कॉल की एक सामान्यीकृत सूची और अनुरोधों के उदाहरण हैं जिन्हें प्रतिक्रिया कोड द्वारा क्रमबद्ध किया जा सकता है ... वैसे, हमारे इंजीनियरों को यह छंटाई वास्तव में पसंद आई।

डेटाडॉग में किसी भी उदाहरण संसाधन का विस्तार और अन्वेषण किया जा सकता है:



क्वेरी पैरामीटर, प्रत्येक घटक के लिए बीता समय का सारांश आरेख, और एक झरना आरेख, जिसमें कॉल का क्रम दिखाई देता है, प्रस्तुत किया गया है। इसके अलावा, झरना आरेख के पेड़ के दृश्य पर स्विच करना भी उपलब्ध है:



और सबसे दिलचस्प बात यह है कि मेजबान का लोड जिस पर अनुरोध निष्पादित किया गया था, और अनुरोध लॉग देख रहा है।



महान एकीकरण!

आप आश्चर्यचकित हो सकते हैं कि डेटाबेस और बाहरी सेवाएँ टैब कहां हैं, जैसा कि नए अवशेष में है। वे यहां नहीं हैं: चूंकि डाटडॉग घटकों में एप्लिकेशन को पार्स करता है, इसलिए पोस्टग्रेक्सेल को एक अलग सेवा माना जाएगा, और बाहरी सेवाओं के बजाय यह aws.storage तलाश के लायक है (यह प्रत्येक अन्य बाहरी सेवा के लिए समान होगा जो एप्लिकेशन तक पहुंच सकता है)।



और यहाँ postgres साथ एक उदाहरण दिया गया है:



वास्तव में, वह सब कुछ है जो हम चाहते थे:



यह देखा जा सकता है कि अनुरोध किस "सेवा" से आया है।

यह याद रखना अतिश्योक्तिपूर्ण नहीं होगा कि डेटाडॉग एनजीआईएनएक्स इनग्रेड के साथ पूरी तरह से एकीकृत होता है और क्लस्टर में आने वाले एक पल से एंड-टू-एंड ट्रेसिंग की अनुमति देता है, और आपको आँकड़े मेट्रिक्स को स्वीकार करने, लॉग्स और होस्ट मेट्रिक्स को इकट्ठा करने की भी अनुमति देता है।

डेटाडॉग का एक बड़ा प्लस यह है कि इसकी कीमत में बुनियादी ढांचे की निगरानी, ​​एपीएम, लॉग मैनेजमेंट और सिंथेटिक्स टेस्ट शामिल हैं, अर्थात आप लचीले ढंग से एक योजना चुन सकते हैं।

2. अटस

अटेटस टीम का दावा है कि उनकी सेवा "नई रेलिक के समान, लेकिन बेहतर है।" चलो देखते हैं कि क्या यह वास्तव में ऐसा है।

टाइटल बार वास्तव में एक जैसा दिखता है, लेकिन यह Redis और एप्लीकेशन में उपयोग किए गए मेमेकैच्ड को निर्धारित करना संभव नहीं था।



APM डिफ़ॉल्ट रूप से सभी लेन-देन का चयन करता है, हालांकि आमतौर पर केवल वेब की आवश्यकता होती है। जैसे कि दाताडोग में, मुख्य पैनल से वांछित सेवा में जाने का कोई रास्ता नहीं है। इसके अलावा, लेनदेन को त्रुटियों के बाद सूचीबद्ध किया जाता है, जो एपीएम के लिए बहुत तार्किक नहीं लगता है।

अटैटस लेनदेन में, सब कुछ संभव के रूप में न्यू अवशेष के समान है। माइनस - आप प्रत्येक कंट्रोलर के लिए तुरंत डायनामिक्स नहीं देख सकते। आपको इसके लिए कंट्रोलर टेबल में देखना होगा, जो अधिकांश समय के अनुसार छांटा जाता है :



नियंत्रकों की सामान्य सूची एक्सप्लोर टैब में उपलब्ध है:



कुछ मायनों में, यह तालिका डेटाडॉग से मिलती-जुलती है और न्यू रेलिक की तरह है।

प्रत्येक लेनदेन को तैनात किया जा सकता है और देख सकते हैं कि आवेदन ने क्या किया:



पैनल भी संभवत: डेटाडॉग से मिलता-जुलता है: कई अनुरोध हैं, कॉल की एक समग्र तस्वीर। शीर्ष फलक HTTP विफलता त्रुटियों और धीमी गति से सत्र के उदाहरणों के अनुरोधों के साथ एक टैब प्रदान करता है:



यदि आप लेनदेन में जाते हैं, तो आप ट्रेस का एक उदाहरण देख सकते हैं, आप डेटाबेस के लिए प्रश्नों की एक सूची प्राप्त कर सकते हैं और अनुरोध हेडर देख सकते हैं। सब कुछ नए अवशेष के समान है:



सामान्य तौर पर, अटेटस विस्तृत निशान से प्रसन्न होते हैं - बिना किसी रिमाइंडर ब्लॉक में कॉल के विशिष्ट नए रेलिक ग्लूइंग के:




हालाँकि, वहाँ पर्याप्त फ़िल्टर नहीं है (जैसे कि New Relic) ने अल्ट्राफास्ट अनुरोधों (<5ms) को काट दिया। दूसरी ओर, अंतिम लेनदेन प्रतिक्रिया (सफल या त्रुटि) प्रदर्शित करना सुखद था।

डेटाबेस पैनल आपको आवेदन करने वाले बाहरी डेटाबेस के अनुरोधों की जांच करने में मदद करेगा। आपको याद दिला दें कि Atatus को केवल PostgreSQL और MySQL मिला, हालाँकि Redis और memcached प्रोजेक्ट में शामिल हैं।



अनुरोधों को सामान्य मानदंडों द्वारा क्रमबद्ध किया जाता है: प्रतिक्रिया आवृत्ति, औसत प्रतिक्रिया समय, और इसी तरह। मैं टैब को सबसे धीमे प्रश्नों के साथ नोट करना चाहूंगा - यह बहुत सुविधाजनक है। इसके अलावा, PostgreSQL के लिए इस टैब में डेटा pg_stat_statements एक्सटेंशन से डेटा के साथ मेल खाता है - एक उत्कृष्ट परिणाम!



बाहरी अनुरोध टैब डेटाबेस के समान है।

निष्कर्ष

प्रस्तुत दोनों उपकरण एपीएम की भूमिका में अच्छा प्रदर्शन करते हैं। उनमें से कोई भी आवश्यक न्यूनतम की पेशकश कर सकता है। हमारे छापों को संक्षेप में इस प्रकार है:

Datadog

पेशेवरों:

• सुविधाजनक टैरिफ शेड्यूल (APM की लागत प्रति होस्ट 31 USD) है;
• पायथन के साथ अच्छा प्रदर्शन किया;
• OpenTracing के साथ एकीकृत करने की क्षमता
• कुबेरनेट्स एकीकरण
• NGINX Ingress के साथ एकीकरण।

विपक्ष:

• मॉड्यूल त्रुटि (प्रिस) के कारण आवेदन की अयोग्यता का कारण केवल एपीएम
• कमजोर PHP ऑटो-उपकरण;
• सेवाओं और उनके उद्देश्य की आंशिक रूप से अजीब परिभाषा।

Atatus

पेशेवरों:

• PHP का गहरा इंस्ट्रूमेंटेशन;
• नया अवशेष-जैसे उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस।

विपक्ष:

• पुराने ऑपरेटिंग सिस्टम (Ubuntu 12.05, CentOS 5) पर काम नहीं करता है;
• कमजोर ऑटो उपकरण;
• केवल दो भाषाओं (Node.js और PHP) के लिए समर्थन;
• इंटरफ़ेस का धीमा संचालन।

प्रति सर्वर प्रति 69 अमरीकी डालर की Atatus कीमत को देखते हुए, हम डेटाडॉग का उपयोग करेंगे, जो हमारी आवश्यकताओं के लिए पूरी तरह से एकीकृत होता है (K8 में वेब एप्लिकेशन) और कई उपयोगी विशेषताएं हैं।

पुनश्च

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