nendのSREエンジニア入門ブログ

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datadogの概要から実践的な使い方までを解説します。

はじめに

AIや機械学習の急成長により、データの取り扱いはますます重要になっています。企業は、顧客データやビジネスデータ、センサーデータなどの大量のデータを扱っており、このデータを効果的に利用することがビジネス成功の鍵となります。

しかし、大量のデータを扱うには、それを効果的に監視することが不可欠です。

ここで、Datadogの監視の重要性が浮き彫りになります。Datadogは、ITインフラストラクチャ、アプリケーション、ログ、トレースなど、あらゆるデータを収集し、可視化することができます。

これにより、企業は、ビジネスの重要な指標を把握することができます。また、Datadogは、リアルタイムでデータを分析することができるため、問題が発生した場合には、素早く対応することができます。

さらに、Datadogは、人工知能や機械学習を活用して、データの分析を自動化することができます。

これにより、企業は、より迅速かつ正確にデータを分析し、問題を予測することができます。つまり、Datadogを使用することで、企業は、ビジネスの成功に必要なデータをより効果的に管理することができます。

AIや機械学習の急成長に伴い、データの重要性はますます高まっています。その中で、Datadogの監視は、企業がデータを効果的に管理し、ビジネスの成功に必要なデータを取得するために欠かせないものとなっています。

クラウド監視の基本

Datadog の概要

Datadog は、クラウドインフラストラクチャやアプリケーションの監視、トラブルシューティング、およびセキュリティのための統合的なプラットフォームです。

クラウドネイティブ環境やマイクロサービスアーキテクチャにおいて、複雑なシステムを効果的に管理するために、リアルタイムの監視と分析が求められます。

Datadog は、そのようなニーズに応えるために開発された、多機能で柔軟性の高いクラウドモニタリングソリューションです。

Datadog は、2010 年にアレクシス・ル＝クウックとオリビエ・ポマールによって設立されました。

彼らは、DevOps の文化が普及する中で、IT 環境の可視化や監視を容易にするプラットフォームが求められていることを認識しました。

これを背景に、Datadog は、多くの企業や組織において重要なインフラストラクチャの監視ツールとして普及しています。

Datadog の主な機能

監視機能

Datadog の監視機能は、リアルタイムでインフラストラクチャやアプリケーションのパフォーマンスを把握することができます。

これにより、問題が発生した際に迅速な対応が可能となり、システムダウンタイムのリスクを軽減できます。

Datadog は、メトリクス、イベント、トレース、ログなど様々なデータを収集し、これらを統合的に分析します。

これにより、システム全体の状況を把握しやすくなります。

パフォーマンス管理

Datadog は、アプリケーションパフォーマンス管理（APM）を通じて、アプリケーションのパフォーマンスを継続的に最適化します。

APM により、リクエストの応答時間やエラーレート、サービス間の相互作用など、アプリケーションの詳細な情報を把握できます。

また、APM は、マイクロサービスアーキテクチャやコンテナ化された環境にも対応しており、現代のクラウドネイティブなシステムでのパフォーマンス管理が容易になります。

インシデント管理

インシデント管理機能を利用することで、Datadog は、システムの異常や障害が発生した際に迅速に対応し、問題の解決をサポートします。

アラートや通知を設定することで、問題が発生した際に関連するメンバーに情報が届くようになります。また、インシデント管理ダッシュボードでは、発生したインシデントの状況や進捗を一元的に管理できます。

これにより、チームのコミュニケーションや問題解決の効率が向上します。

分析と可視化

Datadog は、収集したデータを分析し、リッチな可視化を提供します。ダッシュボードやグラフを使って、システム全体の状況やトレンドを一目で把握できます。また、機械学習を活用したアノマリー検出機能を使って、異常な動きを検出し、未然に問題を防ぐことができます。さらに、ログデータを活用して、システムの監査やトラブルシューティングを行うことができます。

セキュリティ監視

Datadog は、セキュリティ監視機能を通じて、システムやアプリケーションのセキュリティを強化します。リアルタイムでセキュリティイベントを収集し、分析することで、潜在的な脅威や不正アクセスを検出できます。また、コンプライアンス要件に対応した

ログ管理機能を提供し、監査やコンプライアンスの遵守が容易になります。さらに、セキュリティアラートや通知を設定することで、セキュリティインシデントが発生した際に迅速に対応が可能となります。

インテグレーション

Datadog は、豊富なインテグレーションを提供し、多様な技術スタックやツールと連携ができます。AWS、Azure、Google Cloud Platform などの主要なクラウドプロバイダや、Kubernetes、Docker などのコンテナ技術、さらには Slack や PagerDuty などのコミュニケーションツールとの統合が可能です。これにより、既存のシステムやツールとの連携をスムーズに行い、効率的な運用が実現できます。

Datadog の導入の利点

Datadog を導入することで、以下のような利点が得られます。

システムやアプリケーションのパフォーマンスやセキュリティを継続的に監視し、運用の安定性が向上します。

リアルタイムでの監視とアラート機能により、問題の発生や潜在的な脅威に迅速に対応できます。

データの分析や可視化機能を活用することで、システムの最適化やトラブルシューティングが容易になります。

豊富なインテグレーションにより、既存のツールや技術スタックとの連携がスムーズに行えます。

クラウドネイティブ環境やマイクロサービスアーキテクチャにも対応しており、現代の IT インフラストラクチャの運用管理に適しています。

クラウド監視の基本

Datadog の概要

Datadog は、クラウドインフラストラクチャやアプリケーションの監視、トラブルシューティング、およびセキュリティのための統合的なプラットフォームです。

クラウドネイティブ環境やマイクロサービスアーキテクチャにおいて、複雑なシステムを効果的に管理するために、リアルタイムの監視と分析が求められます。

Datadog は、そのようなニーズに応えるために開発された、多機能で柔軟性の高いクラウドモニタリングソリューションです。

Datadog は、2010 年にアレクシス・ル＝クウックとオリビエ・ポマールによって設立されました。

彼らは、DevOps の文化が普及する中で、IT 環境の可視化や監視を容易にするプラットフォームが求められていることを認識しました。

これを背景に、Datadog は、多くの企業や組織において重要なインフラストラクチャの監視ツールとして普及しています。

Datadog の主な機能

監視機能

Datadog の監視機能は、リアルタイムでインフラストラクチャやアプリケーションのパフォーマンスを把握することができます。

これにより、問題が発生した際に迅速な対応が可能となり、システムダウンタイムのリスクを軽減できます。

Datadog は、メトリクス、イベント、トレース、ログなど様々なデータを収集し、これらを統合的に分析します。

これにより、システム全体の状況を把握しやすくなります。

パフォーマンス管理

Datadog は、アプリケーションパフォーマンス管理（APM）を通じて、アプリケーションのパフォーマンスを継続的に最適化します。

APM により、リクエストの応答時間やエラーレート、サービス間の相互作用など、アプリケーションの詳細な情報を把握できます。

また、APM は、マイクロサービスアーキテクチャやコンテナ化された環境にも対応しており、現代のクラウドネイティブなシステムでのパフォーマンス管理が容易になります。

インシデント管理

インシデント管理機能を利用することで、Datadog は、システムの異常や障害が発生した際に迅速に対応し、問題の解決をサポートします。

アラートや通知を設定することで、問題が発生した際に関連するメンバーに情報が届くようになります。また、インシデント管理ダッシュボードでは、発生したインシデントの状況や進捗を一元的に管理できます。

これにより、チームのコミュニケーションや問題解決の効率が向上します。

分析と可視化

Datadog は、収集したデータを分析し、リッチな可視化を提供します。ダッシュボードやグラフを使って、システム全体の状況やトレンドを一目で把握できます。また、機械学習を活用したアノマリー検出機能を使って、異常な動きを検出し、未然に問題を防ぐことができます。さらに、ログデータを活用して、システムの監査やトラブルシューティングを行うことができます。

セキュリティ監視

Datadog は、セキュリティ監視機能を通じて、システムやアプリケーションのセキュリティを強化します。リアルタイムでセキュリティイベントを収集し、分析することで、潜在的な脅威や不正アクセスを検出できます。また、コンプライアンス要件に対応した

ログ管理機能を提供し、監査やコンプライアンスの遵守が容易になります。さらに、セキュリティアラートや通知を設定することで、セキュリティインシデントが発生した際に迅速に対応が可能となります。

インテグレーション

Datadog は、豊富なインテグレーションを提供し、多様な技術スタックやツールと連携ができます。AWS、Azure、Google Cloud Platform などの主要なクラウドプロバイダや、Kubernetes、Docker などのコンテナ技術、さらには Slack や PagerDuty などのコミュニケーションツールとの統合が可能です。これにより、既存のシステムやツールとの連携をスムーズに行い、効率的な運用が実現できます。

Datadog の導入の利点

Datadog を導入することで、以下のような利点が得られます。

システムやアプリケーションのパフォーマンスやセキュリティを継続的に監視し、運用の安定性が向上します。

リアルタイムでの監視とアラート機能により、問題の発生や潜在的な脅威に迅速に対応できます。

データの分析や可視化機能を活用することで、システムの最適化やトラブルシューティングが容易になります。

豊富なインテグレーションにより、既存のツールや技術スタックとの連携がスムーズに行えます。

クラウドネイティブ環境やマイクロサービスアーキテクチャにも対応しており、現代の IT インフラストラクチャの運用管理に適しています。

監視の設定

Datadogのエージェントのインストールと設定

Datadog エージェントは、ホスト上で実行されるソフトウェアで、システムやアプリケーションのメトリクスやイベントを収集し、Datadog プラットフォームに送信します。以下に、一般的な Linux、macOS、Windows 環境での Datadog エージェントのインストールと設定手順を解説します。

  1. API キーの取得

まず、Datadog アカウントにログインし、API キーを取得する必要があります。これは、エージェントが Datadog プラットフォームと通信する際に使用されます。API キーは Datadog の Web UI の Integrations > APIs から取得できます。

  1. インストール手順

Linux

ターミナルを開き、以下のコマンドを実行して Datadog エージェントをインストールします。

この際、<YOUR_API_KEY> には先ほど取得した API キーを入力してください。

DD_AGENT_MAJOR_VERSION=7 DD_API_KEY=<YOUR_API_KEY> DD_SITE="datadoghq.com" bash -c "$(curl -L https://s3.amazonaws.com/dd-agent/scripts/install_script.sh)"

インストールが完了したら、エージェントが起動していることを確認します。

sudo systemctl status datadog-agent

macOS

ターミナルを開き、以下のコマンドを実行して Datadog エージェントをインストールします。この際、<YOUR_API_KEY> には先ほど取得した API キーを入力してください。

DD_API_KEY=<YOUR_API_KEY> DD_SITE="datadoghq.com" bash -c "$(curl -L https://s3.amazonaws.com/dd-agent/scripts/install_mac_os.sh)"

インストールが完了したら、エージェントが起動していることを確認します。

sudo launchctl list | grep datadog

Windows

Datadog のダウンロードページ から Windows 向けのエージェントをダウンロードしてください。

ダウンロードしたインストーラを実行し、表示される指示に従ってインストールを進めます。

この際、API キーの入力画面で先ほど取得した API キーを入力してください。

インストールが完了したら、エージェントが起動していることを確認します。

Windows サービスの一覧から DatadogAgent サービスを探し、ステータスが "Running" であることを確認します。

  1. 設定手順

Datadog エージェントの設定ファイル

Datadog エージェントの設定ファイルは、以下の場所にあります。

Linux: /etc/datadog-agent/datadog.yaml

macOS: /opt/datadog-agent/etc/datadog.yaml

Windows: C:\ProgramData\Datadog\datadog.yaml

設定ファイルを編集する際は、管理者権限が必要です。

基本設定

設定ファイルをテキストエディタで開きます。

必要に応じて、以下の設定を変更します。

api_key: API キーを指定します（インストール時に設定済みの場合は変更の必要はありません）。

site: Datadog サイトを指定します（datadoghq.com または datadoghq.eu など）。

hostname: エージェントが実行されているホストの名前を指定します。

tags: ホストに適用するタグをカンマ区切りで指定します（例: env:production,role:web）。

設定ファイルを保存し、エージェントを再起動します。

Linux: 

sudo systemctl restart datadog-agent

macOS: 

sudo launchctl unload /Library/LaunchDaemons/com.datadoghq.agent.plist &&

 sudo launchctl load /Library/LaunchDaemons/com.datadoghq.agent.plist

Windows: 

サービス管理画面から DatadogAgent サービスを再起動するか、

コマンドプロンプトで net stop datadogagent && net start datadogagent を実行します。

インテグレーション設定

Datadog エージェントは、多くのアプリケーションやサービスと統合できます。各インテグレーションの設定ファイルは、以下の場所にあります。

Linux: /etc/datadog-agent/conf.d/

macOS: /opt/datadog-agent/etc/conf.d/

Windows: C:\ProgramData\Datadog\conf.d\

各インテグレーションには、.yaml.example というサンプル設定ファイルが含まれています。

これをコピーし、.yaml という名前で設定ファイルを作成してください。

例えば、MySQL のインテグレーション設定ファイルは、mysql.yaml という名前にします。

インテグレーション設定ファイルを編集し、

適切な設定を行った後、エージェントを再起動して設定を反映させます。

エージェントが再起動されると、新しい設定が適用され、

インテグレーションのデータが Datadog プラットフォームに送信されます。

4. ダッシュボードとアラートの設定

Datadog エージェントがインストールされ、設定が完了したら、Datadog プラットフォームの Web UI でダッシュボードとアラートを設定できます。

ダッシュボード にアクセスし、新しいダッシュボードを作成します。ダッシュボードには、システムやアプリケーションのメトリクスを表示するウィジェットを追加できます。

モニター にアクセスし、新しいアラートを作成します。アラートは、特定の条件が満たされた場合に通知を受け取ることができます。例えば、CPU 使用率が一定のしきい値を超えた場合や、ディスク容量が不足している場合などです。

アラート通知の設定を行います。Datadog は、メールや Slack、PagerDuty など、さまざまな通知チャネルに対応しています。

通知設定 で、通知先を設定してください。

監視対象となるリソースの設定

Datadogで監視するリソースには、以下のようなものがあります。

インフラストラクチャ：サーバー、ネットワーク、ストレージなど アプリケーション：Webサーバーやデータベースなどのサービス、APIエンドポイントなど ログ：アプリケーションやシステムのログ トレース：アプリケーションのトランザクションなどのトレースデータ

これらのリソースを監視することで、サーバーのパフォーマンスやアプリケーションの動作状況、ログのエラーなどを把握することができます。

監視ベストプラクティス

監視するリソースを決定する

最初に、どのリソースを監視するかを決定します。特定のアプリケーションやサービス、特定のサーバーやネットワークなど、ビジネスにとって重要なものを中心に監視することが重要です。

監視対象となる指標を選定する

次に、監視対象となる指標を選定します。例えば、サーバーのCPU使用率やメモリ使用量、ネットワークトラフィック量などがあります。また、アプリケーションのレスポンスタイムやエラー率、データベースのクエリの実行時間なども重要な指標となります。

監視対象の設定を自動化する

監視対象となるリソースの設定を自動化することで、時間と手間を節約することができます。例えば、AnsibleやPuppetを使用して、監視対象となるサーバーやアプリケーションの設定を自動化することができます。

監視対象の設定をレビューする

監視対象となるリソースの設定は、ビジネスの変化に応じて更新する必要があります。定期的に設定をレビューし、必要に応じて更新することが重要です。 監視対象

監視対象となるリソースの重要度に応じてアラートを設定する

監視対象となるリソースの重要度に応じて、アラートを設定することが重要です。例えば、重要なアプリケーションやサービスに対しては、故障時には直ちに通知するようなアラートを設定することが必要です。

監視データを可視化する

監視データを可視化することで、データを分析し、問題を素早く発見することができます。Datadogでは、グラフやダッシュボードを作成することができます。これらの機能を活用して、監視データを視覚化し、問題を迅速に解決することができます。

監視データを分析する

監視データを分析することで、問題の原因を特定することができます。Datadogでは、マシン学習アルゴリズムを使用して、データを自動的に分析することができます。これにより、問題の原因を素早く特定し、迅速に解決することができます。

以上が、Datadogで監視対象となるリソースを設定する際のベストプラクティスについての解説です。監視対象となるリソースを選定し、監視対象の設定を自動化し、設定をレビューし、アラートを設定し、データを可視化し、データを分析することが重要です。Datadogを使用することで、これらの作業を効率的に行うことができます。

メトリクスの収集と分析

Datadogは、クラウドネイティブアプリケーションやインフラストラクチャの監視、トレーシング、ログ管理を提供するプラットフォームです。

Datadogの監視機能は、アプリケーションやシステムのパフォーマンスや可用性に関する情報を収集し、可視化することができます。

ここでは、Datadogで行う監視について、以下の3つの項目について手順に解説交えて清書します。

メトリクスの収集方法

Datadogは、様々なデータソースからメトリクスを収集することができます。メトリクスとは、あるシステムやアプリケーションのパフォーマンスや状態を表す数値データのことです。具体的には、CPU使用率、メモリ使用量、ネットワークトラフィック、レスポンス時間などが挙げられます。以下では、Datadogでメトリクスを収集する方法について解説します。

1.1 エージェントのインストール

Datadogエージェントをインストールすることで、サーバーやコンテナ内で稼働しているアプリケーションからメトリクスを収集することができます。Datadogエージェントは、Linux、Windows、MacOSなどのオペレーティングシステムに対応しています。

エージェントのインストールには、以下の手順が必要です。

DatadogのWebサイトにアクセスして、アカウントを作成する。

インストールコマンドを生成し、サーバーに転送する。

インストールコマンドを実行して、エージェントをインストールする。

1.2 APMの設定

APM(Application Performance Monitoring)を使用することで、アプリケーション内部での処理時間や関数の呼び出し回数などを収集することができます。

APMを使用する場合は、DatadogエージェントとAPMライブラリをインストールし、コードにトレーサーを追加する必要があります。

以下は、JavaでのAPMライブラリの設定例です。

DatadogのWebサイトにアクセスして、アカウントを作成する。 Java Agentをダウンロードし、クラスパスに追加する。 APMライブラリをダウンロードし、プロジェクトに追加する。 トレーサーをコードに追加する。

以下は、Javaでのトレーサーの追加例です。

import datadog.trace.api.Tracer;

import datadog.trace.api.TracerBuilder;




Tracer tracer = new TracerBuilder()

                .withServiceName("my-java-service")

                .withAgentHost("localhost")

                .withAgentPort(8126)

                .build();




// トレーサーを使用したコードの処理

try (Scope scope = tracer.buildSpan("my-java-span").startActive(true)) {

    // トレースする処理

}

1.3 インテグレーションの設定

Datadogは、さまざまなサービスやアプリケーションとのインテグレーションを提供しています。インテグレーションを使用することで、サービスやアプリケーションからのメトリクスを簡単に収集することができます。インテグレーションの設定方法は、Datadogのドキュメントを参照してください。

メトリクスの分析方法

Datadogでは、収集したメトリクスを可視化するダッシュボードやアラートを作成することができます。以下では、Datadogでメトリクスを分析する方法について解説します。

2.1 ダッシュボードの作成

ダッシュボードを作成することで、収集したメトリクスをグラフやテーブルで表示することができます。ダッシュボードは、複数のウィジェットを組み合わせて構成されます。ウィジェットには、グラフ、テーブル、アラートなどがあります。

ダッシュボードの作成手順は以下の通りです。

DatadogのWebサイトにアクセスして、ダッシュボードを作成する。

ウィジェットを追加し、表示するメトリクスやグラフの種類を選択する。

ダッシュボードを保存し、必要に応じて共有する。

2.2 アラートの設定

アラートを設定することで、特定の条件が発生した場合に通知を受けることができます。アラートは、メトリクスのしきい値を設定することでトリガーされます。通知方法は、メールやSlackなどから選択できます。

アラートの設定手順は以下の通りです。

DatadogのWebサイトにアクセスして、アラートを作成する。

アラートをトリガーするメトリクスや条件を設定する。

カスタムメトリクスの作成

Datadogでは、カスタムメトリクスを作成することができます。カスタムメトリクスとは、特定のアプリケーションやシステムに固有のメトリクスのことで、収集したいデータを自由に定義することができます。以下では、Datadogでカスタムメトリクスを作成する方法について解説します。

3.1 ストレージメトリクスの作成

ストレージメトリクスは、アプリケーションやシステムが保持しているデータを表すメトリクスです。ストレージメトリクスを作成するには、以下の手順が必要です。

DatadogのWebサイトにアクセスして、カスタムメトリクスを作成する。

ストレージメトリクスの名前とタイプを設定する。

ストレージメトリクスをアプリケーションやシステムに統合する。

以下は、Pythonでのストレージメトリクスの作成例です。

Copy code

from datadog import DogStatsd




statsd = DogStatsd()




statsd.increment('my.custom.metric')

3.2 イベントメトリクスの作成

イベントメトリクスは、アプリケーションやシステムで発生したイベントを表すメトリクスです。イベントメトリクスを作成するには、以下の手順が必要です。

DatadogのWebサイトにアクセスして、カスタムメトリクスを作成する。

イベントメトリクスの名前とタグを設定する。

イベントメトリクスをアプリケーションやシステムに統合する。

以下は、Pythonでのイベントメトリクスの作成例です。

from datadog import api




title = 'My custom event'

text = 'Something happened'

tags = ['environment:production']




api.Event.create(title=title, text=text, tags=tags)

以上が、Datadogで行う監視についての手順解説でした。

Datadogを活用して、アプリケーションやシステムのパフォーマンスや可用性をモニタリングし、問題を素早く解決することができます。

—

Datadogでのログの収集・分析方法

Datadogは、クラウドネイティブアプリケーションやインフラストラクチャの監視、トレーシング、ログ管理を提供するプラットフォームです。Datadogのログ管理機能は、アプリケーションやシステムのログデータを収集し、可視化することができます。

ログの収集方法

Datadogでは、様々なデータソースからログデータを収集することができます。ログデータとは、アプリケーションやシステムが出力する詳細な情報のことで、エラーメッセージやトランザクションのログなどが挙げられます。以下では、Datadogでログデータを収集する方法について解説します。

1.1 エージェントのインストール

Datadogエージェントをインストールすることで、サーバーやコンテナ内で稼働しているアプリケーションからログデータを収集することができます。Datadogエージェントは、Linux、Windows、MacOSなどのオペレーティングシステムに対応しています。

エージェントのインストールには、以下の手順が必要です。

DatadogのWebサイトにアクセスして、アカウントを作成する。 インストールコマンドを生成し、サーバーに転送する。 インストールコマンドを実行して、エージェントをインストールする。

1.2 インテグレーションの設定

Datadogは、さまざまなサービスやアプリケーションとのインテグレーションを提供しています。インテグレーションを使用することで、サービスやアプリケーションからのログデータを簡単に収集することができます。インテグレーションの設定方法は、Datadogのドキュメントを参照してください。

1.3 サードパーティ製ログ収集ツールの使用

Datadogは、多くのサードパーティ製ログ収集ツールとの統合を提供しています。

これらのツールを使用することで、Datadogプラットフォームでログデータを管理することができます。

以下は、一例としてFluentdとの統合方法を示します。

DatadogのWebサイトにアクセスして、Fluentdのインテグレーションを有効化する。

2. Fluentdをインストールし、設定ファイルを編集する。

Fluentdの設定ファイルで、DatadogのAPIキーとアプリケーションキーを設定する。

Fluentdを再起動して、ログデータを収集する。

ログの分析方法

Datadogでは、収集したログデータを可視化するダッシュボードやアラートを作成することができます。

以下では、Datadogでログデータを分析する方法について解説します。

2.1 ダッシュボードの作成

ダッシュボードを作成することで、収集したログデータをグラフやテーブルで表示することができます。ダッシュボードは、複数のウィジェットを組み合わせて構成されます。ウィジェットには、グラフ、テーブル、アラートなどがあります。

ダッシュボードの作成手順は以下の通りです。

DatadogのWebサイトにアクセスして、ダッシュボードを作成する。 ウィジェットを追加し、表示するログデータやグラフの種類を選択する。 ダッシュボードを保存し、必要に応じて共有する。

2.2 アラートの設定

アラートを設定することで、特定の条件が発生した場合に通知を受けることができます。アラートは、ログデータのキーワードやフィルターを設定することでトリガーされます。通知方法は、メールやSlackなどから選択できます。

アラートの設定手順は以下の通りです。

DatadogのWebサイトにアクセスして、アラートを作成する。

アラートをトリガーするログデータのキーワードやフィルターを設定する。

通知方法を設定し、アラートを保存する。

カスタムログの作成

Datadogでは、カスタムログを作成することができます。カスタムログとは、特定のアプリケーションやシステムに固有のログデータのことで、収集したいデータを自由に定義することができます。以下では、Datadogでカスタムログを作成する方法について解説します。

3.1 ソースカテゴリの作成

ソースカテゴリは、カスタムログを作成する際に使用するカテゴリ名のことで、ログデータの送信元を識別するために使用されます。

以下は、Datadogでソースカテゴリを作成する手順です。

DatadogのWebサイトにアクセスして、ソースカテゴリを作成する。

ソースカテゴリの名前を設定する。

必要に応じてタグを追加し、ソースカテゴリを保存する。

3.2 ログの送信

Datadogでは、複数の方法でログデータを送信することができます。以下は、一例としてPythonでログデータを送信する方法です。

from datadog import initialize, api




options = {

    'api_key': 'YOUR_API_KEY_HERE',

    'app_key': 'YOUR_APP_KEY_HERE'

}




initialize(**options)




api.Event.create(

    title='Example log',

    text='This is an example log message',

    tags=['source_category:my_custom_logs']

)

3.3 ログのフィルタリング

Datadogでは、フィルタを使用して、収集するログデータを制限することができます。フィルタは、ログデータの内容やタグを基に設定することができます。以下は、一例としてPythonでフィルタを設定する方法です。

from datadog import initialize, api




options = {

    'api_key': 'YOUR_API_KEY_HERE',

    'app_key': 'YOUR_APP_KEY_HERE'

}




initialize(**options)




api.Event.create(

    title='Example log',

    text='This is an example log message',

    tags=['source_category:my_custom_logs', 'environment:production']

    host='webserver-01',

)

以上が、Datadogで行う監視についての手順解説でした。Datadogを活用して、アプリケーションやシステムのログデータを収集し、可視化することで、問題を素早く特定し、解決することができます。

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Datadogのトレースの収集と分析

Datadogは、分散システムの監視、トレーシング、ログ管理を提供するプラットフォームです。

トレーシングとは、分散システムの各コンポーネント間で発生するリクエストのパスを可視化し、システム全体のパフォーマンスを把握することができます。

トレースの収集方法

Datadogでは、トレースを収集することで、分散システム内のリクエストのパスを追跡することができます。

トレースを収集するには、以下の手順が必要です。

Datadogエージェントをインストールする。

アプリケーションにDatadogトレーサーを統合する。

リクエストをトレースする。

以下では、Pythonでのトレースの収集方法について解説します。

1.1 エージェントのインストール

Datadogエージェントをインストールすることで、サーバーやコンテナ内で稼働しているアプリケーションからトレースデータを収集することができます。Datadogエージェントは、Linux、Windows、MacOSなどのオペレーティングシステムに対応しています。

エージェントのインストールには、以下の手順が必要です。

DatadogのWebサイトにアクセスして、アカウントを作成する。

インストールコマンドを生成し、サーバーに転送する。

インストールコマンドを実行して、エージェントをインストールする。

1.2 Datadogトレーサーの統合

Datadogトレーサーをアプリケーションに統合することで、トレースデータを収集することができます。

Datadogトレーサーは、Python、Java、Ruby、Goなどのプログラミング言語に対応しています。

トレーサーの統合には、以下の手順が必要です。

Datadogトレーサーライブラリをインストールする。

アプリケーションの起動時にトレーサーライブラリを初期化する。

アプリケーションのコードにトレーススパンを追加する。

以下は、Pythonでのトレーサーの統合例です。

from ddtrace import tracer




tracer.configure(hostname='agent.datadoghq.com', port=8126)




.trace("example.operation", service="my-service") as span:

span.set_tag("example.tag", "example_value")

# do something

1.3 リクエストのトレース

トレーサーを統合したアプリケーションにリクエストを送信することで、トレースデータを収集することができます。トレースデータは、Datadogエージェントに送信され、Datadogプラットフォームで可視化することができます。

2. トレースの分析方法

Datadogでは、収集したトレースデータを可視化するダッシュボードやアラートを作成することができます。以下では、Datadogでトレースデータを分析する方法について解説します。

2.1 トレースの可視化

Datadogでは、トレースデータを可視化することができます。トレースデータをグラフィカルに表示することで、分散システムのリクエストのパスを把握することができます。

以下は、Datadogでトレースデータを可視化する手順です。

DatadogのWebサイトにアクセスして、ダッシュボードを作成する。 トレースデータを表示するグラフやテーブルを追加する。 ダッシュボードを保存し、必要に応じて共有する。

2.2 アラートの設定

アラートを設定することで、特定の条件が発生した場合に通知を受けることができます。アラートは、トレースデータのキーワードやフィルターを設定することでトリガーされます。通知方法は、メールやSlackなどから選択できます。

アラートの設定手順は以下の通りです。

DatadogのWebサイトにアクセスして、アラートを作成する。 アラートをトリガーするトレースデータのキーワードやフィルターを設定する。 通知方法を設定し、アラートを保存する。

分散トレースの可視化

Datadogでは、分散システム内の各コンポーネント間で発生するリクエストのパスを可視化することができます。以下は、Datadogで分散トレースを可視化する手順です。

DatadogのWebサイトにアクセスして、ダッシュボードを作成する。 Trace Searchを使用して、リクエストのパスを特定する。 リクエストのパスを可視化するグラフを作成する

グラフをダッシュボードに追加し、必要に応じて共有する。

以下は、Trace Searchを使用して分散トレースを可視化する手順です。

DatadogのWebサイトにアクセスして、Trace Searchを開く。

検索クエリを入力し、検索を実行する。

検索結果を表示し、パスを特定する。

パスを可視化するグラフを作成する。

グラフをダッシュボードに追加し、必要に応じて共有する。

Trace Searchを使用することで、分散システム内のリクエストのパスを特定し、トラブルシューティングに役立てることができます。

以上が、Datadogで行う監視について、トレースの収集方法、トレースの分析方法、分散トレースの可視化についての手順解説でした。Datadogを活用して、分散システムのパフォーマンスを把握し、問題を素早く特定し、解決することができます。