Flower – Herramienta para el monitoreo de Celery

imagen / 石川 Shihchuan
  
14 de Febrero de 2015   0  

Celery es una herramienta muy importante para los desarrolladores Python que requieren integrar tareas asíncronas o periódicas en sus proyectos.

El día de hoy les presento Flower, la cual nos ayudará a monitorear y controlar los workers de Celery de una manera sencilla y con una agradable y sencilla interfaz web.

 

Características.

1. Monitoreo en tiempo real utilizando Celery Events.

  • Progreso de tareas e historial.
  • Posibilidad de mostrar detalles de la tarea (argumentos, hora de inicio, tiempo de ejecución, y más).
  • Uso de gráficas y estadísticas.

2. Control Remoto.

  • Visualización del estatus de los workers y estadísticas.
  • Apagar y reiniciar instancias de workers.
  • Control Pool Size de los Workers y ajustes de autoescalamiento.
  • Ver y modificar las colas de una instancia  worker.
  • Visualización de las tareas que se ejecutan actualmente.
  • Visualización de tareas programadas (ETA / countdown).
  • Ver tareas reservadas y revocados.
  • Aplicar límites de tiempo y tarifas.
  • Visor de configuración.
  • Revocar o terminar tareas
  • Monitorear Broker

3. Monitoreo del Broker.

  • Ver las estadísticas de todas las colas de Celery
  • Gráficos de longitud de la cola

4. HTTP API

5. Autenticación básica y la autenticación OpenID Google

 

 

Instalación.

Podemos instalarlo con cualquiera de las siguientes opciones:

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$ pip install flower

o también:

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$ easy_install flower

 

Cómo utilizarlo.

Es muy fácil! Necesitamos liberar el servidor con:

1
$ flower --port=5555

Y después entramos a nuestro navegador  de internet favorito y escribimoshttp://localhost:5555. Podremos observar que Flower ahora reconoce que tenemos corriendo un Broker y Celery en nuestro equipo y a partir de ese momento comenzará a recolectar información para mostrarnos en la web a manera de estadísticas.

 

Screenshots.

 

task

dashboard

tasks

 

monitor

 

config

 



Alex Dzul

FullStack Python / Django Developer. #jslove

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