Configuración de la Monitorización de base de datos para Azure Database para MySQL
La Monitorización de base de datos proporciona una amplia visibilidad de tus bases de datos MySQL mediante la exposición de métricas de consultas, ejemplos de consultas, planes de explicación, datos de conexión, métricas de sistemas y telemetría para el motor de almacenamiento InnoDB.
El Agent recopila telemetría directamente de la base de datos iniciando sesión como usuario de sólo lectura. Realiza los siguientes pasos para habilitar la monitorización de base de datos con tu base de datos de MySQL:
- Configura parámetros de bases de datos.
- Concede al Agent acceso a la base de datos.
- Instala y configura el Agent.
- Instala la integración de Azure MySQL.
Antes de empezar
- Versiones de MySQL compatibles
- 5.7, o 8.0+
- Tipos de despliegue de Azure MySQL compatibles
- MySQL en máquinas virtuales de Azure, Single Server, Flexible Server (la Actividad de consulta y Recopilación de eventos de espera no son compatibles con Flexible Server).
- Versiones compatibles del Agent
- 7.36.1+
- Impacto del rendimiento
- el valor predeterminado de configuración del Agent para la Monitorización de base de datos es conservador, pero puedes ajustar parámetros como el intervalo de recopilación y la frecuencia de muestreo de consultas para que se adapten mejor a tus necesidades. Para la mayoría de las cargas de trabajo, el Agent representa menos del uno por ciento del tiempo de ejecución de consultas en la base de datos y menos del uno por ciento de la CPU.
La Monitorización de base de datos se ejecuta como integración sobre el Agent base (ver valores de referencia). - Proxies, equilibradores de carga y agrupadores de conexiones
- el Datadog Agent debe conectarse directamente al host que está siendo monitorizado, preferiblemente a través del endpoint de la instancia. El Agent no debe conectarse a la base de datos a través de un proxy, equilibrador de carga o agrupador de conexiones. Si el Agent se conecta a diferentes hosts mientras se está ejecutando (como en el caso de la conmutación por error, equilibrio de carga, etc.), el Agent calcula la diferencia en las estadísticas entre dos hosts, produciendo métricas inexactas.
- Consideraciones sobre la seguridad de los datos
- para saber qué datos recopila el Agent de tus bases de datos y cómo garantizar su seguridad, consulta Información confidencial.
Configuración de parámetros de MySQL
Configura los siguientes parámetros del servidor y, a continuación, reinicia el servidor para que los ajustes surtan efecto:
El Agent también requiere que los consumidores de performance_schema.events_statements_*
se establezcan en ON
para recopilar las consultas que se están ejecutando actualmente. De forma predeterminada, Azure MySQL Database habilita los consumidores de esquemas de rendimiento, por lo que no se requiere una configuración adicional.
Conceder acceso al Agent
El Datadog Agent requiere acceso de solo lectura a la base de datos para poder recopilar estadísticas y realizar consultas.
Crea el usuario datadog
y concédele permisos básicos:
CREATE USER datadog@'%' IDENTIFIED by '<UNIQUEPASSWORD>';
ALTER USER datadog@'%' WITH MAX_USER_CONNECTIONS 5;
GRANT REPLICATION CLIENT ON *.* TO datadog@'%';
GRANT PROCESS ON *.* TO datadog@'%';
GRANT SELECT ON performance_schema.* TO datadog@'%';
Crea el siguiente esquema:
CREATE SCHEMA IF NOT EXISTS datadog;
GRANT EXECUTE ON datadog.* to datadog@'%';
GRANT CREATE TEMPORARY TABLES ON datadog.* TO datadog@'%';
Crea el procedimiento explain_statement
para que el Agent pueda recopilar los planes de explicación:
DELIMITER $$
CREATE PROCEDURE datadog.explain_statement(IN query TEXT)
SQL SECURITY DEFINER
BEGIN
SET @explain := CONCAT('EXPLAIN FORMAT=json ', query);
PREPARE stmt FROM @explain;
EXECUTE stmt;
DEALLOCATE PREPARE stmt;
END $$
DELIMITER ;
Además, crea este procedimiento en cada esquema del que desees recopilar planes de explicación. Sustituye <YOUR_SCHEMA>
por el esquema de tu base de datos:
DELIMITER $$
CREATE PROCEDURE <YOUR_SCHEMA>.explain_statement(IN query TEXT)
SQL SECURITY DEFINER
BEGIN
SET @explain := CONCAT('EXPLAIN FORMAT=json ', query);
PREPARE stmt FROM @explain;
EXECUTE stmt;
DEALLOCATE PREPARE stmt;
END $$
DELIMITER ;
GRANT EXECUTE ON PROCEDURE <YOUR_SCHEMA>.explain_statement TO datadog@'%';
Instalación y configuración del Agent
Para monitorizar hosts de Azure, instala el Datadog Agent en tu infraestructura y configúralo para conectarse a cada endpoint de instancia de forma remota. El Agent no necesita ejecutarse en la base de datos, solo necesita conectarse a ella. Para conocer otros métodos de instalación del Agent no mencionados aquí, consulta las Instrucciones de instalación del Agent.
Para configurar este check para un Agent que se ejecuta en un host, por ejemplo, cuando se aprovisiona una pequeña máquina virtual para que el Agent recopile de la base de datos:
Edita el archivo mysql.d/conf.yaml
, en la carpeta conf.d/
en la raíz del directorio de configuración de tu Agent para empezar a recopilar métricas de MySQL. Ve el ejemplo mysql.d/conf.yaml para todas las opciones disponibles de configuración, incluidas las de métricas personalizadas.
Añade este bloque de configuración a tu mysql.d/conf.yaml
para recopilar métricas de MySQL:
init_config:
instances:
- dbm: true
host: '<AZURE_INSTANCE_ENDPOINT>'
port: 3306
username: datadog
password: '<YOUR_CHOSEN_PASSWORD>' # del paso CREATE USER (crear usuario) anterior
# Después de añadir tu proyecto e instancia, configura la integración de Datadog Azure para extraer datos de la nube adicionales como CPU y memoria.
azure:
deployment_type: '<DEPLOYMENT_TYPE>'
fully_qualified_domain_name: '<AZURE_INSTANCE_ENDPOINT>'
Consulta la especificación de la integración MySQL para obtener información adicional sobre la configuración de los campos deployment_type
y name
.
Nota: Escribe tu contraseña entre comillas simples en caso de que haya un carácter especial.
Reinicia el Agent para empezar a enviar métricas de MySQL a Datadog.
Para configurar el Agent de la Monitorización de base de datos que se ejecuta en un contenedor de Docker, puedes establecer las plantillas de integración de Autodiscovery como etiquetas (label) de Docker en tu contenedor del Agent.
Nota: El Agent debe tener permiso de lectura en el socket de Docker para que las etiquetas (labels) de Autodiscovery funcionen.
Línea de comandos
Ejecuta el siguiente comando para ejecutar el Agent desde tu línea de comandos. Sustituye los valores para que coincidan con tu cuenta y tu entorno:
export DD_API_KEY=xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
export DD_AGENT_VERSION=7.36.1
docker run -e "DD_API_KEY=${DD_API_KEY}" \
-v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock:ro \
-l com.datadoghq.ad.check_names='["mysql"]' \
-l com.datadoghq.ad.init_configs='[{}]' \
-l com.datadoghq.ad.instances='[{
"dbm": true,
"host": "<AZURE_INSTANCE_ENDPOINT>",
"port": 3306,
"username": "datadog",
"password": "<UNIQUEPASSWORD>",
"azure": {
"deployment_type": "<DEPLOYMENT_TYPE>",
"fully_qualified_domain_name": "<AZURE_INSTANCE_ENDPOINT>"
}
}]' \
gcr.io/datadoghq/agent:${DD_AGENT_VERSION}
Archivo Docker
Las etiquetas también pueden especificarse en un Dockerfile
, por lo que puedes crear y desplegar un Agent personalizado sin cambiar la configuración de tu infraestructura:
FROM datadog/agent:7.36.1
LABEL "com.datadoghq.ad.check_names"='["mysql"]'
LABEL "com.datadoghq.ad.init_configs"='[{}]'
LABEL "com.datadoghq.ad.instances"='[{"dbm": true, "host": "<AZURE_INSTANCE_ENDPOINT>", "port": 3306,"username": "datadog","password": "<UNIQUEPASSWORD>", "azure": {"deployment_type": "<DEPLOYMENT_TYPE>", "fully_qualified_domain_name": "<AZURE_INSTANCE_ENDPOINT>"}}]'
Consulta la especificación de la integración MySQL para obtener información adicional sobre la configuración de los campos deployment_type
y name
.
Para evitar exponer la contraseña del usuario datadog
en texto simple, utiliza el paquete de gestión de secretos del Agent y declara la contraseña utilizando la sintaxis ENC[]
o consulta la documentación de variables de plantilla de Autodiscovery para saber cómo pasar la contraseña como una variable de entorno.
Si tienes un clúster de Kubernetes, utiliza el Datadog Cluster Agent para la Monitorización de base de datos.
Sigue las instrucciones para activar los checks de clúster si no están ya habilitados en tu clúster de Kubernetes. Puedes declarar la configuración de MySQL con archivos estáticos integrados en el contenedor del Cluster Agent, o con anotaciones de servicio:
Helm
Realiza los siguientes pasos para instalar el Datadog Cluster Agent en tu clúster de Kubernetes. Sustituye los valores para que coincidan con tu cuenta y tu entorno.
Sigue las instrucciones de instalación del Datadog Agent para Helm.
Actualiza tu archivo de configuración YAML (datadog-values.yaml
en las instrucciones de instalación del Cluster Agent) para incluir lo siguiente:
clusterAgent:
confd:
mysql.yaml: -|
cluster_check: true
init_config:
instances:
- dbm: true
host: '<AZURE_INSTANCE_ENDPOINT>'
port: 3306
username: datadog
password: '<UNIQUE_PASSWORD>'
azure:
deployment_type: '<DEPLOYMENT_TYPE>'
fully_qualified_domain_name: '<AZURE_INSTANCE_ENDPOINT>'
clusterChecksRunner:
enabled: true
Despliega el Agent con el archivo de configuración anterior desde la línea de comandos:
helm install datadog-agent -f datadog-values.yaml datadog/datadog
Para Windows, añade --set targetSystem=Windows
al comando helm install
.
Configurar con archivos integrados
Para configurar un check de clúster con un archivo de configuración integrado, integra el archivo de configuración del contenedor del Cluster Agent en la ruta /conf.d/postgres.yaml
:
cluster_check: true # Asegúrate de incluir este indicador
init_config:
instances:
- dbm: true
host: '<AZURE_INSTANCE_ENDPOINT>'
port: 3306
username: datadog
password: '<UNIQUEPASSWORD>'
# Después de añadir tu proyecto e instancia, configura la integración de Datadog Azure para extraer los datos de la nube adicionales como CPU, Memoria, etc.
azure:
deployment_type: '<DEPLOYMENT_TYPE>'
fully_qualified_domain_name: '<AZURE_INSTANCE_ENDPOINT>'
Configurar con anotaciones de servicios de Kubernetes
En lugar de integrar un archivo, puedes declarar la configuración de la instancia como servicio de Kubernetes. Para configurar este check en un Agent que se ejecuta en Kubernetes, crea un servicio en el mismo espacio de nombres que el Datadog Cluster Agent:
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: mysql
labels:
tags.datadoghq.com/env: '<ENV>'
tags.datadoghq.com/service: '<SERVICE>'
annotations:
ad.datadoghq.com/service.check_names: '["mysql"]'
ad.datadoghq.com/service.init_configs: '[{}]'
ad.datadoghq.com/service.instances: |
[
{
"dbm": true,
"host": "<AZURE_INSTANCE_ENDPOINT>",
"port": 3306,
"username": "datadog",
"password": "<UNIQUEPASSWORD>",
"azure": {
"deployment_type": "<DEPLOYMENT_TYPE>",
"fully_qualified_domain_name": "<AZURE_INSTANCE_ENDPOINT>"
}
}
]
spec:
ports:
- port: 3306
protocol: TCP
targetPort: 3306
name: mysql
Consulta la especificación de la integración MySQL para obtener información adicional sobre la configuración de los campos deployment_type
y name
.
El Cluster Agent registra automáticamente esta configuración y comienza a ejecutar el check de SQL Server.
Para evitar exponer la contraseña del usuario datadog
en texto simple, utiliza el paquete de gestión de secretos del Agent y declara la contraseña utilizando la sintaxis ENC[]
.
Validar
Ejecuta el subcomando de estado del Agent y busca mysql
en la sección Checks. Si no, visita la página Bases de datos para empezar.
Ejemplo de configuraciones del Agent
One agent connecting to multiple hosts
It is common to configure a single Agent host to connect to multiple remote database instances (see Agent installation architectures for DBM). To connect to multiple hosts, create an entry for each host in the MySQL integration config.
In these cases, Datadog recommends limiting the number of instances per Agent to a maximum of 10 database instances to guarantee reliable performance.
init_config:
instances:
- dbm: true
host: example-service-primary.example-host.com
port: 3306
username: datadog
password: 'ENC[datadog_user_database_password]'
tags:
- 'env:prod'
- 'team:team-discovery'
- 'service:example-service'
- dbm: true
host: example-service-replica-1.example-host.com
port: 3306
username: datadog
password: 'ENC[datadog_user_database_password]'
options:
replication: true
tags:
- 'env:prod'
- 'team:team-discovery'
- 'service:example-service'
- dbm: true
host: example-service-replica-2.example-host.com
port: 3306
username: datadog
password: 'ENC[datadog_user_database_password]'
options:
replication: true
tags:
- 'env:prod'
- 'team:team-discovery'
- 'service:example-service'
[...]
Running custom queries
To collect custom metrics, use the custom_queries
option. See the sample mysql.d/conf.yaml for more details.
init_config:
instances:
- dbm: true
host: localhost
port: 3306
username: datadog
password: 'ENC[datadog_user_database_password]'
custom_queries:
- query: SELECT age, salary, hours_worked, name FROM hr.employees;
columns:
- name: custom.employee_age
type: gauge
- name: custom.employee_salary
type: gauge
- name: custom.employee_hours
type: count
- name: name
type: tag
tags:
- 'table:employees'
Working with hosts through a proxy
If the Agent must connect through a proxy such as the Cloud SQL Auth proxy, all telemetry is tagged with the hostname of the proxy rather than the database instance. Use the reported_hostname
option to set a custom override of the hostname detected by the Agent.
init_config:
instances:
- dbm: true
host: localhost
port: 5000
username: datadog
password: 'ENC[datadog_user_database_password]'
reported_hostname: example-service-primary
- dbm: true
host: localhost
port: 5001
username: datadog
password: 'ENC[datadog_user_database_password]'
reported_hostname: example-service-replica-1
Instalación de la integración Azure MySQL
Para recopilar métricas de base de datos más completas de Azure, instala la integración MySQL (opcional).
Solucionar problemas
Si has instalado y configurado las integraciones y el Agent como se describe, pero no funcionan como se esperaba, consulta Solucionar problemas.
Referencias adicionales
Additional helpful documentation, links, and articles: