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    Serverless App Engine:Python アプリケーションのエージェントのインストール

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    Serverless App Engine:Python アプリケーションのエージェントのインストール

    最終更新日:Jun 23, 2026

    Python アプリケーションに ARMS エージェントを手動でインストールし、アプリケーションを SAE にデプロイすると、ARMS を使用してアプリケーションをモニターできます。ARMS を使用すると、アプリケーショントポロジー、呼び出しトレース分析、SQL パフォーマンス分析など、さまざまな種類のモニタリングデータを表示できます。このトピックでは、アプリケーションに ARMS エージェントを手動でインストールし、アプリケーションを SAE にデプロイする方法について説明します。

    前提条件

    Python フレームワークの互換性

    続行する前に、これらのフレームワーク固有の要件を確認してください。

    uvicorn

    アプリケーションが uvicorn で起動する場合、次のいずれかのアプローチを選択してください：

    アプローチ A：コードでエージェントをインポートする。 uvicorn のエントリファイルの最初の行に、次の import 文を追加します：

    from aliyun.opentelemetry.instrumentation.auto_instrumentation import sitecustomize

    アプローチ B：aliyun-instrument プレフィックス付きの gunicorn に切り替える。 uvicorn コマンドを置き換えます：

    # 変更前
uvicorn app:app --workers 4 --port=9090 --host 0.0.0.0

# 変更後
aliyun-instrument gunicorn -w 4 -k uvicorn.workers.UvicornWorker -b 0.0.0.0:8000 app:app
    説明

    aliyun-instrument プレフィックスは、ARMS Python エージェントの初期化と非侵入型イベントトラッキングを処理します。

    uWSGI

    アプリケーションが uWSGI で起動する場合、「uWSGI で起動する Django または Flask プロジェクトに Python エージェントをインストールする」をご参照ください。

    gevent

    gevent コルーチンを使用する場合は、環境変数 GEVENT_ENABLE を true に設定します。

    たとえば、コードに以下が含まれている場合：

    from gevent import monkey
monkey.patch_all()

    デプロイメントで次の環境変数を設定します：

    GEVENT_ENABLE=true

    概要

    1. プロジェクトの準備：このトピックでは、デモプロジェクトを例として使用します。

    2. Docker イメージのビルドまたはプロジェクトのパッケージ化：イメージを使用してアプリケーションをデプロイする場合、イメージのビルドプロセス中に Python エージェントをインストールする必要があります。コードパッケージを使用してアプリケーションをデプロイする場合、システムは自動的にエージェントをインストールします。ARMS エージェントでアプリケーションを起動するための起動コマンドを設定するだけで済みます。

    3. Python アプリケーションのデプロイ：SAE にアプリケーションをデプロイし、アプリケーションモニタリングを有効にします。コードパッケージを使用する場合は、ARMS エージェントでアプリケーションを起動するための起動コマンドも設定する必要があります。

    4. モニタリングデータの表示：アプリケーションによって生成されたモニタリングデータを表示します。

    ステップ 1：プロジェクトの準備

    1. プロジェクトをビルド環境にアップロードします。

    2. プロジェクトをテストするために必要な依存関係をインストールします。詳細については、「パッケージのインストール」をご参照ください。

    3. プロジェクトをローカルでテストし、正しく実行されることを確認します。

    ステップ 2：Docker イメージのビルドまたはプロジェクトのパッケージ化

    Docker イメージ

    1. Python イメージをビルドします。

      このセクションでは、ARMS Python エージェントを使用してアプリケーションをダウンロード、インストール、起動するためのコマンドを提供します。

      ...
# PyPI からエージェントインストーラーをダウンロードします。
RUN pip3 install aliyun-bootstrap
# aliyun-bootstrap を使用して Python エージェントをインストールします。
RUN aliyun-bootstrap -a install
...
# ARMS Python エージェントを使用してアプリケーションを起動します。
CMD ["aliyun-instrument","python","main.py"]
      説明

      Python エージェントを使用してアプリケーションを起動したくない場合は、main.py などのアプリケーションのメインエントリファイルにエージェントをインポートしてから、アプリケーションを起動する必要があります。

      from aliyun.opentelemetry.instrumentation.auto_instrumentation import  sitecustomize

    2. ビルドした Python イメージを Alibaba Cloud Container Registry (ACR) にプッシュします。詳細については、「イメージのプッシュとプル (Enterprise Edition)」または「イメージのプッシュとプル (Personal Edition)」をご参照ください。

    ZIP パッケージ

    ローカル環境で Python プロジェクトを ZIP ファイルにパッケージ化します。詳細については、「Python プロジェクトを ZIP ファイルにパッケージ化する手順」をご参照ください。

    ステップ 3：アプリケーションの作成

    イメージから

    ステップ 3.1：アプリケーションの作成

    このセクションでは、主要な手順のみを説明します。詳細な手順については、「イメージを使用したアプリケーションのデプロイ」をご参照ください。

    1. Specify Image パネルで、Technology Stack Programming Language を Python に設定し、目的のイメージバージョンを選択します。

      [マイ Alibaba Cloud イメージ] タブと [Container Registry のパーソナルインスタンス] を選択します。[イメージバージョンの選択] ドロップダウンリストから、python2 を選択します。

    2. Advanced Settings ページで、Application Monitoring セクションの Application Monitoring を有効にします。

      カスタムイメージでアプリケーションモニタリングを使用するには、まずイメージを変更してビルドプロセス中に Python エージェントをインストールする必要があります。ARMS は、SAE ユーザー向けに月額 200 GB の無料クォータを提供します。

    3. Create Application をクリックします。

    ステップ 3.2：アクセスの検証

    パブリックエンドポイント

    1. アプリケーションにパブリックエンドポイントを追加します。詳細については、「CLB インスタンスをアプリケーションにバインドし、パブリックまたは内部エンドポイントを生成する」をご参照ください。

      設定後、[パブリックエンドポイント] セクションにバインドされた CLB アドレスが表示され、ポートは 2222、プロトコルは HTTP に設定されます。

    2. パブリックエンドポイントをコピーし、ブラウザに貼り付けてテストします。

    Webshell

    1. アプリケーションの Basic Information ページに移動し、Instances タブをクリックします。

    2. ターゲットインスタンスの [操作] 列で、[Webshell] をクリックします。

    3. [Webshell] ページで、コマンド curl 127.0.0.1:<container port> を実行してテストします。

    コードパッケージから

    ステップ 3.1：アプリケーションの作成

    このセクションでは、主要な手順のみを説明します。詳細な手順については、「Python アプリケーションのデプロイ」をご参照ください。

    1. Configure Code Package-based Deployment パネルで、Technology Stack Programming Language を Python に設定します。Upload ZIP Package セクションで、image アイコンをクリックして ZIP ファイルをアップロードします。

      [Python 環境] ドロップダウンリストから、Python 3.9.15 を選択します。

    2. Advanced Settings ページで、次の設定を構成します。

      1. Startup Command セクションに、次のコマンドを入力します。

        aliyun-instrument python main.py
# ARMS Python エージェントを使用してアプリケーションを起動します。この例では、main.py がメインエントリファイルです。

        コマンドタイプとして /bin/sh を選択します。

      2. Application Monitoring セクションで、Application Monitoring を有効にします。

    3. Create Application をクリックします。

    ステップ 3.2：アクセスの検証

    パブリックエンドポイント

    1. アプリケーションにパブリックエンドポイントを追加します。詳細については、「CLB インスタンスをアプリケーションにバインドし、パブリックまたは内部エンドポイントを生成する」をご参照ください。

    2. パブリックエンドポイントをコピーし、ブラウザに貼り付けてテストします。

    Webshell

    1. アプリケーションの Basic Information ページに移動し、Instances タブをクリックします。

    2. ターゲットインスタンスの [操作] 列で、[Webshell] をクリックします。

    3. [Webshell] ページで、コマンド curl 127.0.0.1:<container port> を実行してテストします。

    ステップ 4：モニタリングデータの表示

    SAE コンソール

    アプリケーションの Basic Information ページに移動します。左側のナビゲーションウィンドウで、Application Monitoring をクリックします。Application Monitoring ページで、[モニタリングデータ] を表示できます。

    [アプリケーション概要] タブには、[リクエスト]、[エラー]、[平均応答時間]、[インスタンス] の 4 つのコアメトリックカードが、前日比および前週比の比較とともに表示されます。このタブには、時系列トレンドチャートも表示され、リクエスト、エラー、平均応答時間、ピーク CPU 使用率の上位 5 つのランキングが一覧表示されます。

    ARMS コンソール

    1. ARMS コンソールにログインします。

    2. 左側のナビゲーションウィンドウで、Application Monitoring > アプリケーションリスト を選択します。上部のナビゲーションバーで、ターゲットリージョンを選択します。

      [アプリケーション] ページでは、接続されているアプリケーションとその主要な監視メトリクス (1 秒あたりのリクエスト数、エラーレート、平均応答時間など) を確認できます。これにより、アプリケーションがアプリケーションモニタリングに接続されていることが確認できます。

    3. アプリケーションリスト ページで、アプリケーションを検索し、その名前をクリックします。

    4. 詳細ページでアプリケーションのモニタリングデータを表示します。

      dq39ionBxZ