Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Mesurer (par)tout, tout le temps
Search
Timothée Peignier
September 16, 2012
Programming
2
660
Mesurer (par)tout, tout le temps
Timothée Peignier
September 16, 2012
Tweet
Share
More Decks by Timothée Peignier
See All by Timothée Peignier
Dr. Rubocop
tim
0
170
Et votre backoffice ?
tim
0
260
Mobile Web Performance
tim
1
310
Un site web mobile en Django
tim
1
430
Other Decks in Programming
See All in Programming
全員アーキテクトで挑む、 巨大で高密度なドメインの紐解き方
agatan
1
1.2k
Phronetic Team with AI - Agile Japan 2025 closing
hiranabe
2
620
早すぎ?超先読み Go 1.26 Draft - Preview the contents of the Go 1.26 Draft Release Notes
tomtwinkle
0
320
AIと協働し、イベントソーシングとアクターモデルで作る後悔しないアーキテクチャ Regret-Free Architecture with AI, Event Sourcing, and Actors
tomohisa
2
2.6k
Verilator + Rust + gRPC と Efinix の RISC-V でAIアクセラレータをAIで作ってる話 RTLを語る会(18) 2025/11/08
ryuz88
0
360
自動テストを活かすためのテスト分析・テスト設計の進め方/JaSST25 Shikoku
goyoki
3
700
JJUG CCC 2025 Fall: Virtual Thread Deep Dive
ternbusty
3
450
PyCon mini 東海 2025「個人ではじめるマルチAIエージェント入門 〜LangChain × LangGraphでアイデアを形にするステップ〜」
komofr
3
1k
Honoを技術選定したAI要件定義プラットフォームAcsimでの意思決定
codenote
0
250
OSS開発者の憂鬱
yusukebe
12
4.4k
カンファレンス遠征を(安く)楽しむ技術
wp_daisuke
0
170
ゼロダウンタイムでミドルウェアの バージョンアップを実現した手法と課題
wind111
0
200
Featured
See All Featured
Thoughts on Productivity
jonyablonski
73
4.9k
It's Worth the Effort
3n
187
28k
Visualizing Your Data: Incorporating Mongo into Loggly Infrastructure
mongodb
48
9.8k
Easily Structure & Communicate Ideas using Wireframe
afnizarnur
194
17k
Code Reviewing Like a Champion
maltzj
527
40k
The MySQL Ecosystem @ GitHub 2015
samlambert
251
13k
Balancing Empowerment & Direction
lara
5
750
Leading Effective Engineering Teams in the AI Era
addyosmani
8
1.1k
Evolution of real-time – Irina Nazarova, EuRuKo, 2024
irinanazarova
9
1k
Git: the NoSQL Database
bkeepers
PRO
432
66k
The Illustrated Children's Guide to Kubernetes
chrisshort
51
51k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
31
2.7k
Transcript
Mesurer (par)tout, tout le temps
Nous écrivons du code.
Notre travail est de générer de la valeur.
Notre code est un sous-produit.
Notre code génère de la valeur quand il est exécuté,
pas quand nous l’écrivons.
Que fait notre code quand il s’exécute ?
Mesurer.
Notre code ne se comporte pas comme nous le pensons.
None
“Ce code ne peut pas échouer”
(et pourtant il échoue) “Ce code ne peut pas échouer”
“Ce code ne peut pas fonctionner”
(et pourtant il fonctionne) “Ce code ne peut pas fonctionner”
Cela affecte nos décisions.
def sort(obj_list): time.sleep(10) obj_list.sort() def sort(obj_list): obj_list.sort() Lequel est le
plus rapide ? ❶ ❷
def sleep(): # I’m poison pass
def sort(self): # I’m evil raise RuntimeError
Mesurez-le, vous le saurez.
Moins de confusion, de meilleures décisions.
Mesurer, continuellement, en production.
Et python dans tout ça ?
pip installwhisper carbon graphite-web statsd metrology
librato newrelic ( )
Gauges Counters Meters Histograms Timers
Gauges Il y a n workers actifs
statsd.gauge(“workers”, state.workers_count)
Gauges Counters Meters Histograms Timers
Counters Il y a n jobs en attente
counter = Metrology.counter('pending') counter.increment() counter.decrement()
Gauges Counters Meters Histograms Timers
Meters Il y a n requêtes/s
meter = Metrology.meter('requests') meter.mark()
Gauges Counters Meters Histograms Timers
Histograms La taille de la réponse
histogram = Metrology.histogram('response-sizes') histogram.update(len(response.content))
Gauges Counters Meters Histograms Timers
Timers Temps de réponse
timer = Metrology.timer('responses') with timer: make_response()
Collecter, Agréger, Monitorer.
Données historiques + Déploiements + Pannes + Comportement en charge
None
None
None
None
Votre vision de votre code sera plus proche de la
réalité.
Merci beaucoup ! @cyberdelia lanyrd.com/sxqqf (ne soyez pas timide, posez
votre question)