이러한 특정 문제에 대해서는 일반적인 데모를 찾기가 어렵습니다. 개인적으로 문제의 어려움은 Python에 있지 않다고 생각합니다.
1. 어떤 서버 성능 데이터를 획득하고 어떻게 획득하는지에 대해서는 회사 내부 운영 및 유지 관리에 문의하실 수 있습니다.
2. 어떤 데이터베이스 성능 데이터를 얻고 어떻게 얻는지에 대해서는 회사 내부 DBA에게 문의할 수 있습니다.
3. 위의 두 가지 사항이 완료된 후에야 임시 데이터 저장 구조와 최종 데이터베이스 테이블 구조가 결정될 수 있습니다.
위의 세 가지 사항이 핵심입니다. Python의 경우는 훨씬 간단합니다. 다음은 아이디어입니다. 1분에 한 번, 각 서버는 cron을 사용하여 a.py를 배포합니다. 성능을 얻으려면 특정 서버에 b.py가 있는데, 이는 모든 서버의 a.py에서 생성된 데이터를 얻은 다음 a.py가 b.py에 보고하는 방식을 데이터베이스에 기록하는 일을 담당합니다. 네트워크 프로그래밍에 익숙하다면
a.py를 클라이언트로 사용하여 서버에 보고하세요. b.py. 쉘 파일 동기화에 익숙하다면(예: rsync), a.py는 로컬 파일만 쓰고, b.py는 c.sh를 호출합니다(rsync 캡슐화)
원격 파일을 가져옵니다.
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