Natuurlijk, ik help je graag bij het opstellen van een uitgebreide prestatiebewakingsstrategie voor je Docker-gebaseerde toepassingen met Django, MySQL en Nginx. Hieronder vind je een gestructureerd plan dat metrics, tools en best practices bevat om je doel van een 30% hogere doorvoer te bereiken. **1. Metrics om te volgen** *Applicatie- en serverprestaties:* - **CPU-gebruik** (CPU load per container en host) - **Geheugengebruik** (resident set size, geheugentoevoer) - **Disk I/O** (lees- en schrijfsnelheid) - **Netwerkverkeer** (in- en uitgaand verkeer) *Webserver (Nginx):* - **Request rate** (aantal requests per seconde) - **Response tijd** (gemiddelde en percentielen, bv. 95e percentiel) - **Error rates** (4xx en 5xx fouten) - **Latency** (vertraging tussen request en response) *Application (Django):* - **Request handling tijd** - **Database query prestaties** (aantal queries, query-tijden) - **Cache hits/misses** (indien caching gebruikt) *Database (MySQL):* - **Query prestaties** (gemiddelde en maximum query-tijden) - **Aantal actieve verbindingen** - **InnoDB buffer cache hits** - **Slow queries** *Container- en Orchestratie:* - **Docker container status** - **Resource gebruik per container** **2. Tools voor monitoring en logging** *Monitoring:* - **Prometheus** (metrics verzamelen via exporters) - **Grafana** (visualisatie dashboards) - **Node Exporter** (host-systeem metrics) - **cAdvisor** (container-specifieke metrics) - **MySQL exporter** (MySQL metrics) *Logging:* - **ELK Stack** (Elasticsearch, Logstash, Kibana) - **Grafana Loki** (lichte log aggregatie) - **Docker logs** en centralisatie via bijvoorbeeld Fluentd *Tracing en performance profiling:* - **Jaeger** of **Zipkin** voor distributed tracing - **Django-debug-toolbar** of **Django Silk** voor code profiling in ontwikkelomgeving **3. Best practices voor continue prestatieverbetering** - **Automatiseer monitoring en alerting:** Stel alerts in voor kritieke metrics (bijvoorbeeld CPU- of query-latentie pieken). - **Gebruik dashboards voor inzicht:** Visualiseer realtime data en trends met Grafana. - **Implementeer load testing:** Gebruik tools zoals Locust of k6 om doorvoercroppen te identificeren en te testen na wijzigingen. - **Optimaliseer database prestaties:** Indexeer correct, vermijd n+1 queries, en gebruik caching (bijvoorbeeld Redis). - **Cachéstrategieën:** Implementeer caching op verschillende niveaus (Django cache, CDN, database cache). - **Horizontal scaling:** Voeg extra containers toe bij toenemende load, gebruik orkestratie (bijvoorbeeld Kubernetes). - **Code optimalisatie:** Profileer je Django-applicatie om knelpunten in code te identificeren. - **Resource limieten en quotas:** Stel resource-beperkingen in Docker voor stabiliteit. - **Continue integratie en deployment:** Automatiseer performance tests in je CI/CD pipeline. **4. Specifieke stappen om je doorvoer met 30% te verhogen** - Voer load testing uit om huidige bottlenecks te identificeren. - Optimaliseer database-query's en indexen. - Verhoog caching-efficiëntie. - Schaal je applicatie horizontaal door meer containers te gebruiken. - Optimaliseer Nginx-configuraties voor betere request handling. - Implementeer of verbeter asynchronous verwerking (bijvoorbeeld Celery) indien van toepassing. - Monitor de impact van wijzigingen en pas je strategie aan op basis van real-time data. --- Met deze strategie kun je systematisch prestaties meten, problemen identificeren en gericht verbeteren. Succes met het verhogen van je doorvoer!

Zeker, hier is een uitgebreide strategie voor prestatiebewaking van je Docker-gebaseerde applicatiestapel (Django, MySQL, Nginx) met als doel 30% doorvoerverbetering: ## 1. Metrics om te Volgen ### Applicatielaag (Django) - **Response times**: P95, P99 percentielen - **Request rate** (requests/second) - **Error rates** (4xx, 5xx responses) - **Django specifiek**: Database query times, cache hit ratios - **Application logs**: Trage endpoints, uitzonderingen ### Database (MySQL) - **Query performance**: Langzame queries, query throughput - **Connection pool**: Actieve verbindingen, connection errors - **Buffer pool**: Hit ratio, lees/schrijf efficiëntie - **Lock metrics**: Table locks, row locks - **Replication lag** (indien van toepassing) ### Web Server (Nginx) - **Request handling**: Actieve verbindingen, requests/second - **Response codes**: Verdeling 2xx/3xx/4xx/5xx - **Upstream response times**: Backend service latentie - **Bandwidth**: Verzonden/ontvangen data ### Infrastructuur (Docker/System) - **Container metrics**: CPU, geheugen, I/O gebruik - **Netwerk**: Bandbreedte, packet loss - **Storage**: I/O latency, throughput - **Resource limits**: Container throttling ## 2. Monitoring Tools Stack ### Core Monitoring - **Prometheus**: Time-series data verzameling - **Grafana**: Dashboards en visualisatie - **cAdvisor**: Container metrics - **Node Exporter**: Host-level metrics ### Applicatie-specifiek - **Django Prometheus Metrics**: Django applicatie metrics - **MySQLd Exporter**: MySQL monitoring - **Nginx Prometheus Exporter**: Nginx metrics - **ELK Stack**: Log aggregatie en analyse ### APM (Application Performance Monitoring) - **Datadog APM** of **New Relic**: Gedetailleerde applicatie tracing - **Sentry**: Error tracking en performance monitoring ## 3. Implementatiestrategie ### Docker Configuration ```yaml # docker-compose.yml voor monitoring version: '3.8' services: prometheus: image: prom/prometheus ports: ["9090:9090"] volumes: - ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml grafana: image: grafana/grafana ports: ["3000:3000"] environment: - GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=admin cadvisor: image: gcr.io/cadvisor/cadvisor ports: ["8080:8080"] volumes: - /:/rootfs:ro - /var/run:/var/run:ro ``` ### Django Instrumentatie ```python # settings.py INSTALLED_APPS += ['django_prometheus'] MIDDLEWARE = [ 'django_prometheus.middleware.PrometheusBeforeMiddleware', # ... andere middleware 'django_prometheus.middleware.PrometheusAfterMiddleware', ] # urls.py urlpatterns = [ path('metrics', include('django_prometheus.urls')), ] ``` ## 4. Prestatieverbetering Best Practices ### Database Optimalisatie - **Query optimalisatie**: Gebruik Django's `explain()` voor trage queries - **Indexering**: Analyseer query patterns en voeg indexes toe - **Connection pooling**: Configureer PgBouncer of vergelijkbaar - **Caching**: Implementeer Redis/Memcached voor frequente queries ### Django Optimalisatie - **Select related/prefetch related**: Vermijd N+1 query problemen - **Query caching**: Gebruik Django's caching framework - **Static files**: Serveer via CDN of gespecialiseerde service - **Background tasks**: Gebruik Celery voor async verwerking ### Nginx Configuratie ```nginx # Optimalisaties voor doorvoer events { worker_connections 1024; use epoll; } http { gzip on; gzip_min_length 1000; keepalive_timeout 30; keepalive_requests 100; # Upstream connection pooling upstream django_app { server app:8000; keepalive 32; } } ``` ### Docker Optimalisatie - **Resource limits**: Stel CPU/memory limits in - **Health checks**: Implementeer container health monitoring - **Log management**: Gebruik structured logging en log rotation ## 5. Continue Verbetering Cyclus ### Meting en Analyse 1. **Baseline meting**: Huidige prestaties vastleggen 2. **Bottleneck identificatie**: Gebruik metrics om knelpunten te vinden 3. **A/B testing**: Implementeer wijzigingen en meet impact ### Optimalisatie Acties - **Wekelijkse reviews**: Analyseer metrics en identificeer verbeterpunten - **Capacity planning**: Monitor trends en plan schaling - **Alerting**: Stel slimme alerts in voor performance degradation ### Specifiek voor 30% Doorvoer Verbetering 1. **Focus op P95 response times**: Dit heeft directe impact op doorvoer 2. **Database query optimalisatie**: Meest voorkomende bottleneck 3. **Connection pooling**: Reduceer connection overhead 4. **Caching strategy**: Implementeer meerdere cache layers ## 6. Alerting Strategy ### Kritieke Alerts - Response time > 500ms (P95) - Error rate > 1% - Database connection pool > 80% - CPU usage > 80% voor > 5 minuten ### Waarschuwings Alerts - Response time > 200ms (P95) - Memory usage > 70% - Disk I/O latency > 100ms Deze strategie geeft je een solide basis voor prestatiebewaking en stelt je in staat om systematisch naar de 30% doorvoerverbetering toe te werken. Begin met het implementeren van de monitoring stack en gebruik de verzamelde data om gefundeerde optimalisatiebeslissingen te nemen.