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Dados de série temporal para tendências de desempenho de resolução de CAPTCHA

As métricas pontuais informam o que está acontecendo agora. Os dados de série temporal informam o que mudou, quando mudou e se algo tende a se tornar um problema. Acompanhe as taxas de resolução de CAPTCHA, a latência e o custo ao longo do tempo para detectar a degradação antes que ela afete seu pipeline.

O que rastrear

Métrica Tipo Por que
Taxa de resolução (%) Medidor Detecte alterações na qualidade do provedor
Resolva a latência (ms) Histograma Identifique lentidão, planeje tempos limite
Taxa de erro por código Contador Identifique padrões de erro emergentes
Custo por solução ($) Medidor Acompanhamento de orçamento, detecção de anomalias
Profundidade da fila Medidor Planejamento de capacidade
Os tokens expiraram antes do uso Contador Sinal de sintonia TTL
Saldo da API Medidor Gatilho de recarga

Prometheus + Python (gateway push)

Instrumente seu solucionador

import os
import time
import requests
from prometheus_client import CollectorRegistry, Counter, Histogram, Gauge, push_to_gateway

registry = CollectorRegistry()

SOLVE_TOTAL = Counter(
    "captcha_solve_total", "Total CAPTCHA solve attempts",
    ["type", "status"], registry=registry
)
SOLVE_LATENCY = Histogram(
    "captcha_solve_latency_seconds", "CAPTCHA solve latency",
    ["type"], buckets=[5, 10, 15, 20, 30, 45, 60, 90, 120],
    registry=registry
)
SOLVE_COST = Counter(
    "captcha_solve_cost_dollars", "Total cost of CAPTCHA solves",
    ["type"], registry=registry
)
API_BALANCE = Gauge(
    "captcha_api_balance_dollars", "CaptchaAI account balance",
    registry=registry
)

API_KEY = os.environ["CAPTCHAAI_API_KEY"]
PUSHGATEWAY = os.environ.get("PUSHGATEWAY_URL", "localhost:9091")


def solve_with_metrics(sitekey, pageurl, captcha_type="recaptcha_v2"):
    start = time.time()

    resp = requests.post("https://ocr.captchaai.com/in.php", data={
        "key": API_KEY,
        "method": "userrecaptcha",
        "googlekey": sitekey,
        "pageurl": pageurl,
        "json": 1
    })
    data = resp.json()

    if data.get("status") != 1:
        SOLVE_TOTAL.labels(type=captcha_type, status="submit_error").inc()
        push_metrics()
        return {"error": data.get("request")}

    captcha_id = data["request"]

    for _ in range(60):
        time.sleep(5)
        result = requests.get("https://ocr.captchaai.com/res.php", params={
            "key": API_KEY, "action": "get",
            "id": captcha_id, "json": 1
        }).json()

        if result.get("status") == 1:
            elapsed = time.time() - start
            SOLVE_TOTAL.labels(type=captcha_type, status="solved").inc()
            SOLVE_LATENCY.labels(type=captcha_type).observe(elapsed)
            SOLVE_COST.labels(type=captcha_type).inc(0.00299)
            push_metrics()
            return {"solution": result["request"]}

        if result.get("request") != "CAPCHA_NOT_READY":
            SOLVE_TOTAL.labels(type=captcha_type, status="error").inc()
            push_metrics()
            return {"error": result.get("request")}

    SOLVE_TOTAL.labels(type=captcha_type, status="timeout").inc()
    push_metrics()
    return {"error": "TIMEOUT"}


def push_metrics():
    try:
        push_to_gateway(PUSHGATEWAY, job="captcha_solver", registry=registry)
    except Exception:
        pass  # Don't fail solving because metrics push failed


def update_balance():
    resp = requests.get("https://ocr.captchaai.com/res.php", params={
        "key": API_KEY, "action": "getbalance"
    })
    try:
        balance = float(resp.text)
        API_BALANCE.set(balance)
        push_metrics()
    except ValueError:
        pass

Consultas do Prometeu

# Success rate over last hour
rate(captcha_solve_total{status="solved"}[1h])
/ rate(captcha_solve_total[1h]) * 100

# P95 solve latency
histogram_quantile(0.95, rate(captcha_solve_latency_seconds_bucket[1h]))

# Error rate by type
rate(captcha_solve_total{status="error"}[1h])

# Hourly cost
increase(captcha_solve_cost_dollars_total[1h])

InfluxDB + Python

Escrever métricas de resolução

from influxdb_client import InfluxDBClient, Point
from influxdb_client.client.write_api import SYNCHRONOUS

INFLUX_URL = os.environ.get("INFLUX_URL", "http://localhost:8086")
INFLUX_TOKEN = os.environ.get("INFLUX_TOKEN", "")
INFLUX_ORG = os.environ.get("INFLUX_ORG", "captcha")
INFLUX_BUCKET = os.environ.get("INFLUX_BUCKET", "captcha_metrics")

influx_client = InfluxDBClient(url=INFLUX_URL, token=INFLUX_TOKEN, org=INFLUX_ORG)
write_api = influx_client.write_api(write_options=SYNCHRONOUS)


def record_solve_metric(captcha_type, status, elapsed_ms, cost=0.0, error=None):
    point = (
        Point("captcha_solve")
        .tag("type", captcha_type)
        .tag("status", status)
        .field("elapsed_ms", elapsed_ms)
        .field("cost", cost)
        .field("success", 1 if status == "solved" else 0)
    )
    if error:
        point = point.tag("error_code", error)
    write_api.write(bucket=INFLUX_BUCKET, record=point)


def record_balance(balance):
    point = Point("captcha_balance").field("balance", balance)
    write_api.write(bucket=INFLUX_BUCKET, record=point)

Consultas InfluxDB (Flux)

// Success rate over last 24 hours (1-hour windows)
from(bucket: "captcha_metrics")
  |> range(start: -24h)
  |> filter(fn: (r) => r._measurement == "captcha_solve" and r._field == "success")
  |> aggregateWindow(every: 1h, fn: mean)
  |> map(fn: (r) => ({r with _value: r._value * 100.0}))
  |> yield(name: "success_rate")

// Average solve time by type
from(bucket: "captcha_metrics")
  |> range(start: -24h)
  |> filter(fn: (r) => r._measurement == "captcha_solve" and r._field == "elapsed_ms" and r.status == "solved")
  |> group(columns: ["type"])
  |> aggregateWindow(every: 1h, fn: mean)
  |> yield(name: "avg_latency")

// Cumulative cost
from(bucket: "captcha_metrics")
  |> range(start: -24h)
  |> filter(fn: (r) => r._measurement == "captcha_solve" and r._field == "cost")
  |> cumulativeSum()
  |> yield(name: "cumulative_cost")

Implementação JavaScript (Prometheus)

const client = require("prom-client");
const axios = require("axios");

const register = new client.Registry();
const API_KEY = process.env.CAPTCHAAI_API_KEY;

const solveTotal = new client.Counter({
  name: "captcha_solve_total",
  help: "Total CAPTCHA solve attempts",
  labelNames: ["type", "status"],
  registers: [register],
});

const solveLatency = new client.Histogram({
  name: "captcha_solve_latency_seconds",
  help: "CAPTCHA solve latency",
  labelNames: ["type"],
  buckets: [5, 10, 15, 20, 30, 45, 60, 90, 120],
  registers: [register],
});

async function solveWithMetrics(sitekey, pageurl, type = "recaptcha_v2") {
  const start = Date.now();

  const submit = await axios.post("https://ocr.captchaai.com/in.php", null, {
    params: { key: API_KEY, method: "userrecaptcha", googlekey: sitekey, pageurl, json: 1 },
  });

  if (submit.data.status !== 1) {
    solveTotal.inc({ type, status: "submit_error" });
    return { error: submit.data.request };
  }

  const captchaId = submit.data.request;

  for (let i = 0; i < 60; i++) {
    await new Promise((r) => setTimeout(r, 5000));
    const poll = await axios.get("https://ocr.captchaai.com/res.php", {
      params: { key: API_KEY, action: "get", id: captchaId, json: 1 },
    });

    if (poll.data.status === 1) {
      const elapsed = (Date.now() - start) / 1000;
      solveTotal.inc({ type, status: "solved" });
      solveLatency.observe({ type }, elapsed);
      return { solution: poll.data.request };
    }

    if (poll.data.request !== "CAPCHA_NOT_READY") {
      solveTotal.inc({ type, status: "error" });
      return { error: poll.data.request };
    }
  }

  solveTotal.inc({ type, status: "timeout" });
  return { error: "TIMEOUT" };
}

// Expose metrics endpoint
const express = require("express");
const app = express();
app.get("/metrics", async (req, res) => {
  res.set("Content-Type", register.contentType);
  res.end(await register.metrics());
});
app.listen(9090);

Comparação de banco de dados

Recurso Prometeu InfluxoDB Escala de tempoDB
mais adequado para Monitoramento operacional IoT/métricas de alta cardinalidade Análise baseada em SQL
Linguagem de consulta PromQL Fluxo SQL
Retenção Baseado em configuração Baseado em políticas Retenção PostgreSQL
Integração Grafana Nativo Nativo Nativo
Curva de aprendizado Baixo Médio Baixo (se você conhece SQL)
Auto-hospedado Sim Sim Sim (extensão PostgreSQL)

Solução de problemas

Problema Causa Correção
Lacunas de métricas no painel O gateway push não está recebendo dados Verifique a rede entre o solucionador e o gateway push
O histograma de latência mostra percentis errados Os limites do bucket não correspondem à carga de trabalho Ajustar intervalos: [5, 10, 15, 20, 30, 45, 60, 90, 120] para resolução de CAPTCHA
As métricas de custo não correspondem ao gasto real Preços diferentes por tipo de CAPTCHA Tag custo por tipo; usar preços reais por tipo
Muita cardinalidade Muitos valores de rótulo Limitar rótulos a type, status, error_code

Perguntas frequentes

Qual banco de dados de série temporal devo usar?

Prometheus, se você já o possui para monitoramento de infraestrutura - basta adicionar métricas CAPTCHA. InfluxDB, se desejar um armazenamento de métricas independente. TimescaleDB, se desejar consultas SQL em dados de séries temporais.

Por quanto tempo devo reter as métricas CAPTCHA?

Mantenha dados de alta resolução (por segundo) por 7 dias, agregados (por hora) por 90 dias e resumos diários indefinidamente. Isso equilibra o custo de armazenamento com a visibilidade das tendências.

Posso detectar automaticamente a degradação da taxa de resolução?

Sim. Defina alertas sobre médias móveis – por exemplo, alerta quando a taxa de sucesso de 1 hora cair abaixo de 90% ou quando a latência P95 exceder 45 segundos. Os alertas Prometheus Alertmanager e InfluxDB suportam isso.

Próximas etapas

Acompanhe o desempenho da resolução de CAPTCHA ao longo do tempo -obtenha sua chave API CaptchaAIe comece a coletar métricas.

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