Skip to main content
Weave는 애플리케이션 성능에 미치는 영향을 최소화하기 위해 백그라운드 스레드에서 트레이스 데이터를 업로드합니다. 하지만 multiprocessing 또는 task queue 시스템, 혹은 Celery와 같은 워커 프로세스를 사용할 때 백그라운드 스레드가 트레이스 업로드를 끝내기 전에 워커 프로세스가 종료되면 Weave에서 트레이스 데이터가 손실됩니다. 워커 프로세스에서 데이터 손실을 방지하려면 워커 작업이 완료되기 전에 client.flush() 또는 client.finish()를 호출해 백그라운드 업로드가 완료되도록 해야 합니다. 이는 AWS Lambda, Google Cloud Run, 또는 실행 직후 종료되는 노트북과 같은 수명이 짧은 환경에서 작업할 때 도움이 됩니다. 이 메서드들은 용도가 서로 다릅니다:
  • weave.flush(): 단순하게, 별도 출력 없이 플러시합니다. Weave를 워커 프로세스나 CI 환경에 통합한 경우 권장됩니다.
  • weave.finish(): 진행률 표시줄이나 상태 콜백을 통해 진행 상황 피드백을 제공합니다. 대화형 스크립트나 노트북에 권장됩니다.
두 메서드 모두 모든 백그라운드 업로드가 완료될 때까지 차단하므로, 워커 프로세스가 종료될 때 트레이스 데이터가 손실되지 않도록 보장합니다. 다음 예제는 client.finish()를 보여줍니다: 
from celery import Celery
import weave

app = Celery('tasks')

@app.task
def process_task(input_data):
    weave.init("your-team-name/your-project-name")

    try:
        # 트레이스를 생성하는 태스크 로직
        result = your_processing_function(input_data)

        # 태스크가 완료되기 전에 모든 트레이스가 업로드되도록 합니다
        weave.finish()

        return result
    finally:
        pass
종료할 때 weave.finish()가 자동으로 호출되도록 with 컨텍스트 관리자를 사용할 수도 있습니다: 
with weave.init("your-team-name/your-project-name") as client:
    result = your_processing_function(input_data)

    return result
weave.flush()를 사용하면 애플리케이션 성능도 개선할 수 있습니다. 자세한 내용은 Flushing을 참조하세요.
트레이스 데이터 성능