Datadog Log ManagementでNginxのエラーを監視する - Kaizen Platform 開発者ブログ
SRE Group Managerをしている前田 (@glidenote)です。 弊社では先日監視システムを刷新し、Datadogを全サーバに導入し、今年3月にDatadogから正式リリースされたDatadog Log Managementを利用しNginxのエラー監視をするようにしました。今回はその件について紹介します。 TL;DR Datadog Log Managementを利用して、Nginxのエラーを監視するようにした とりあえずLogを送っておいて、グラフを作ったり、後から必要な形に加工するという運用が簡単に出来るようになった 正式リリース間もないので、まだまだな部分があるが、手軽にログ監視が出来るので今後の機能拡張が楽しみ 前提 以前から弊社では、 Fluentdを利用して計10数億行/dayの各種ログを処理 NginxのログはFluentdを利用して、BigQueryとSe
モニタリングサービス（Mackerel、Datadog、New Relic）入門！ - Qiita
はじめに モニタリングサービスMackerel、DataDog、NewRelicについて簡単にまとめてみました。 サーバのリソース監視、ログ、プロセス監視ができれば良かったので、今回はAWSインテグレーション機能などについてはあっさりとしか触れてません。 どのサービスも、監視対象のサーバーを用意した状態で、15分あれば無料でサーバのリソースがモニタリングできるところまでいけます（そしてクレジットカードなどの登録は不要）ので、是非はじめてみてはどうでしょうか。 サービスの紹介 Mackerel（マカレル） 「株式会社はてな」が提供しているサーバ管理・監視ツール 監視/メトリクス デフォルトで様々なメトリクスが取得されており、閾値を設定して監視することができる。（CPU,Network,Disk,Memory） プロセスやログ監視などはサーバー上の設定ファイルに設定を追加することでとても簡単に
Datadog APMの活用で爆速改善の巻｜CAMPFIRE 開発チーム
これはCAMPFIRE Advent Calendar 2020の6日目の記事です。 はじめまして。SREチームの加我です。 CAMPFIREのモニタリング周りを12月に刷新しました。 刷新に至った経緯や感じていた課題、導入して良かった事を書きます。 これまでのCAMPFIRECAMPFIREは Mackerel というモニタリングサービスを利用していました。 (余談ですが別のサービスでは今でもMackerelをバリバリ使っています) Mackerelは導入のハードルの低さやプラグインによるカスタマイズ性の高さ、直感的なUIが好評であることから当時導入に至ったとのことです。 私も以前Mackerelを導入してサービスのモニタリングをしていた事があり、導入後の運用のしやすさは大きなアドバンテージだと感じます。 CAMPFIREの課題おかげ様でCAMPFIREは多くの方に利用して頂けるクラウド
DatadogのApp Analyticsについて - STORES Product Blog
はじめに STORES でECサービスのSREエンジニアをしている角田と申します。 hey アドベントカレンダー 2020 の12日目の記事です！ 今回は STORES でサービス監視に利用しているDatadogの機能についてです。 Datadog には App Analytics という機能があります。 App AnalyticsはAPMの拡張機能なのですが、得られる情報や見た目もよく似ています。 以下では、 App Analyticsを使うと何が出来るようになるのか？ 料金は大丈夫なのか？ をお伝えしたいと思います。 APM 念の為のおさらいですが、APMは Application Performance Monitoring の略で、その名の通りアプリケーションのパフォーマンスを監視できる機能です。 APMを有効化すると Flame Graph や Span List が見られるよう
ディストリビューション
概要ディストリビューションは、フラッシュ間隔の間に複数のホストから送信された値を集計して、インフラストラクチャー全体の統計的分布を測定するメトリクスタイプです。 グローバルディストリビューションは、サービスのような論理的オブジェクトを、基礎となるホストから独立してインスツルメントします。Agent 側で集計するヒストグラムとは異なり、グローバルディストリビューションはフラッシュインターバルの間に収集した全ての生データを送信し、集計は Datadog の DDSketch データ構造を使ってサーバー側で行われます。 ディストリビューションは、他のメトリクスタイプ (カウント、レート、ゲージ、ヒストグラム) では提供されない、強化されたクエリー機能および構成オプションを提供します。 パーセンタイル集計の計算: ディストリビューションは、生の非集計データを表す DDSketch データ構造として
ロールアップ
すべてのメトリクスクエリは本質的に集計されます。しかし、クエリの最後に .rollup() 関数を追加することで、デフォルトをオーバーライドしたカスタムの時間集計を行うことができます。この関数を使用すると、次のような定義を行うことができます。 rollup <interval>: データが集計される時間の間隔 (クエリで強制されるロールアップの間隔より大きい場合)。rollup <aggregator>: 指定されたロールアップの時間間隔の範囲におけるデータポイントの集計方法。注: Distribution メトリクスタイプには rollup の aggregator はありません。このメトリクスタイプは時間と空間の両方で集計されます 詳細はパーセンタイル付きのディストリビューション向け rollup についてのドキュメントを参照してください。 この関数には <AGGREGATOR> およ
SLO サマリーウィジェット
コンフィギュレーションドロップダウンメニューから SLO を選択します。** メトリクスベースの SLO の場合**: タグでクエリをフィルタリングし、テンプレート変数を活用して動的に結果をスコープすることができます。テンプレート変数を活用するには、filter by フィールドを使用して、ウィジェットが表示する SLO ステータスをスコープします。たとえば、filter by $datacenter は、ダッシュボードで datacenter テンプレート変数に選択したすべての値に SLO クエリをスコープします。タグが元の SLO 構成に含まれていない場合でも、SLO メトリクスクエリに追加のスコープとコンテキストを追加します。例えば、元の SLO クエリが sum:trace.flask.request.hits{*} by {resource_name}.as_count() で、
Kubernetes(GKE)にお安く入門する - LiBz Tech Blog
目次 目次 はじめに 経緯 そもそもKubernetesとは なぜEKS(AWS)ではなくてGKE(GCP)なのか 無料のクラスタをつくる とりあえずk8sクラスタをつくってみる ノード(インスタンス)が1つだけのノードプールをつくる 3つのノードが登録されているノードプールを消す 作成したクラスタに接続 起動したクラスタのPodを確認してみる podとは？ kubectlコマンドでpodの状態を見てみる preemptibleインスタンスのnodeを立ててスペックを確保する preemptibleインスタンスとは？ ＼(^o^)／ここから有料です＼(^o^)／ preemptibleインスタンスが1つのnode-poolをつくってみる Datadogで監視してみる ReplicaSetとDaemonSet ReplicaSetとは... DaemonSetとは... Datadogをいれ
DatadogでのECSタスクのCPUの監視について - so what
ECSタスクのDockerコンテナのCPU使用率については、監視自体に意味があるのか微妙なところもあるけれど、タスクの制限いっぱいまで常にCPUを使い切っているコンテナは不健康な場合もありそうだということで、Datadogで監視しようとしたことがあった。 docker.cpu.usageはホストの1コアに対するCPUの使用率なので、50%となっていても、ECSのタスク定義でCPU=512としていたら、リミットいっぱいいっぱいまで使っていることになるので、タスクやイメージによって閾値を変える必要が出てくる。そうなるとmulti alertが使えない。 docker.cpu.throttledというメトリクスがあって www.datadoghq.com これはnr_thresholdの値で、割り当てられたCPU時間の限界に達した数をカウントしてくれるのでこれを見ると良さそうだ…と思ったんだけれ
Kubernetes上のマイクロサービスを分散トレースする - Qiita
TL;DR; 分散トレーシングシステムの４要素を理解する 分散トレーシングシステムの「バックエンド」と「それ以外」は分けて選択してもいい 一例として、分散トレーシングシステムのバックエンドとしてDatadog APM、クライアントライブラリとしてOpenTracing Tracer、PropagationフォーマットとしてB3、SpanフォーマットとしてZipkin v1を採用すると楽 アプリの設定例だけ知りたい方はここから読んでください 何がうれしいの? Zipkinの運用保守 枯れてないトレーサのバグや機能不足という悩み ログ・メトリクス・トレースそれぞれ別のサービスに見に行く手間 などから解放されます。 分散トレースといったらZipkinなんでしょ? そんなことはありません。 実際、Zipkinをデプロイせずに、Zipkin以外のサービスにZipkinトレースを集約・閲覧することがで
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Twilioを使って、Datadogから電話をかける – Aimless
Datadog vs Skylight | What are the differences?
Datadog Learning Center
TechCrunch
GitHub - DataDog/dd-trace-go: Datadog Go Library including APM tracing, profiling, and security monitoring.
Cloud Monitoring as a Service | Datadog