APMインサイト Pythonエージェントパフォーマンスレポート

アプリケーションのパフォーマンスに影響の少ないAPMインサイト Pythonエージェントを最適化します。

• テスト環境
• アプリケーションの応答時間の影響
• CPU使用量の影響
• メモリ消費の影響

テスト環境

OS：Ubuntu 20.04.1 LTS
CPU：6-コア
メモリ：15.3GB
バージョン：Python 3.8.10
アプリケーションフレームワーク： Django 4.0.4
テスト期間：2時間

アプリケーションの応答時間の影響

1分間に300と600のトランザクションを実行する4つPythonアプリケーションをAPMインサイト Pythonエージェントインストールありとなしで比較をしました。

1分に300トランザクション：

応答時間サマリー	エージェントなし	エージェントあり
平均応答時間（ミリ秒）	18852	19274
最大応答時間（ミリ秒）	23406	24106

エージェントありとなしでアプリケーション実行の平均時間の差は2.22%でした。

次のタイムライングラフでは階層的なトレンドを示しています。

1分に600トランザクション

応答時間サマリー	エージェントなし	エージェントあり
平均応答時間（ミリ秒）	37620	38777
最大応答時間（ミリ秒）	47792	48413

エージェントありとなしでアプリケーション実行の平均時間の差は3.05%でした。

次のタイムライングラフでは階層的なトレンドを示しています。

CPU使用量の影響

APMインサイト PythonエージェントによるCPU消費は、構成されているメソッド数とログレベル（デフォルトはデバッグ）に左右されます。

APMインサイト Pythonエージェントありとなしで、実行したアプリケーションの比較データは次のとおりです。

1分に300トランザクション：

CPU使用量 usage	エージェントなし	エージェントあり
平均使用量 (%)	0.49	0.7

1分に300トランザクションを実行しているアプリケーションの場合、0.21%のCPU使用量を平均して消費しています。

次のタイムライングラフでは階層的なトレンドを示しています。

1分に600トランザクション

CPU使用量	エージェントなし	エージェントあり
平均使用量 (%)	1.53	2.51

1分に600トランザクションを実行しているアプリケーションの場合、0.98%のCPU使用量を平均して消費しています。

次のタイムライングラフでは階層的なトレンドを示しています。

物理メモリ (RAM)使用量の影響 usage

デフォルトで、APMインサイト Pythonエージェントは1分ごとにパフォーマンスデータを収集し、自信のサービスにプッシュします。そのため、ユーザーメモリのフットプリントは最少であり、一時的なものです。メモリ消費は1分ごとの収集データ量に、直接かかわっています。そのため、サンプリングファクターやトランザクショントレースのしきい値を下げることでRAM使用量が増加します。

APMインサイト Pythonエージェントありとなしで、実行したアプリケーションの比較データは次のとおりです。

1分に300トランザクション：

メモリ使用量	エージェントなし	エージェントあり
平均使用量 (%)	0.3	1.56

1分に300トランザクションを実行しているアプリケーションの場合、1.26のメモリ使用量を平均して消費しています。

次のタイムライングラフでは階層的なトレンドを示しています。

1分に600トランザクション

メモリ使用量	エージェントなし	エージェントあり
平均使用量 (%)	0.31	4.26

1分に600トランザクションを実行しているアプリケーションの場合、3.95のメモリ使用量を平均して消費しています。

次のタイムライングラフでは階層的なトレンドを示しています。