El complemento Datadog Serverless Plugin configura automáticamente tus funciones para enviar métricas, trazas (traces) y logs a Datadog mediante la Datadog Lambda Extension.

Para instalar y configurar el Datadog Serverless Plugin, sigue estos pasos:

1. Instala el Datadog Serverless Plugin:

   serverless plugin install --name serverless-plugin-datadog
   

2. Actualiza tu archivo serverless.yml:

   custom:
     datadog:
       site: <DATADOG_SITE>
       apiKeySecretArn: <DATADOG_API_KEY_SECRET_ARN>
   

   Copy

   Para rellenar los parámetros, haz lo siguiente:

   • Reemplaza <DATADOG_SITE> por datadoghq.com (asegúrate de seleccionar el sitio [SITE] correcto del lado derecho).
   • Reemplaza <DATADOG_API_KEY_SECRET_ARN> por el ARN del secreto de AWS en el que almacenas la clave de la API de Datadog de forma segura. La clave debe estar almacenada en una cadena de texto sin formato (no en un blob JSON). Además, el permiso secretsmanager:GetSecretValue es obligatorio. Si quieres hacer un testeo rápido, puedes usar apiKey en lugar del ARN y configurar la clave de la API de Datadog en texto sin formato.

   Para obtener más información y parámetros adicionales, consulta la documentación acerca del complemento.

La macro de CloudFormation de Datadog transforma automáticamente tu plantilla de aplicación de SAM para instalar Datadog en tus funciones con las capas de Lambda. Además, configura las funciones para enviar métricas, trazas y logs a Datadog a través de la Datadog Lambda Extension.

1. Instalar la macro de CloudFormation de Datadog

   Ejecuta el siguiente comando con tus credenciales de AWS para desplegar un stack tecnológico de CloudFormation que instale el recurso de AWS de la macro. Solo tienes que instalar la macro una vez en una región determinada de tu cuenta. Luego, debes reemplazar create-stack por update-stack para actualizar la macro a la versión más reciente.

   aws cloudformation create-stack \
     --stack-name datadog-serverless-macro \
     --template-url https://datadog-cloudformation-template.s3.amazonaws.com/aws/serverless-macro/latest.yml \
     --capabilities CAPABILITY_AUTO_EXPAND CAPABILITY_IAM
   

   Con estos pasos, la macro ya está desplegada y lista para usar.

2. Instrumentar las funciones de Lambda

   Añade la transformación DatadogServerless después de la transformación AWS::Serverless en la sección Transform de tu archivo template.yml para SAM.

   Transform:
     - AWS::Serverless-2016-10-31
     - Name: DatadogServerless
       Parameters:
         stackName: !Ref "AWS::StackName"
         pythonLayerVersion: 106
         extensionLayerVersion: 75
         site: "<DATADOG_SITE>"
         apiKeySecretArn: "<DATADOG_API_KEY_SECRET_ARN>"
   

   Copy

   Para rellenar los parámetros, haz lo siguiente:

   • Reemplaza <DATADOG_SITE> por datadoghq.com (asegúrate de seleccionar el sitio [SITE] correcto del lado derecho).
   • Reemplaza <DATADOG_API_KEY_SECRET_ARN> por el ARN del secreto de AWS en el que almacenas la clave de la API de Datadog de forma segura. La clave debe estar almacenada en una cadena de texto sin formato (no en un blob JSON). Además, el permiso secretsmanager:GetSecretValue es obligatorio. Si quieres hacer un testeo rápido, puedes usar apiKey en lugar del ARN y configurar la clave de la API de Datadog en texto sin formato.

   Obtén más información y parámetros adicionales en la documentación de la macro.

El Constructo del Datadog CDK (kit de desarrollo en la nube) instala automáticamente Datadog en tus funciones con las capas de Lambda. Además, configura tus funciones para enviar métricas, trazas y logs a Datadog a través de la Datadog Lambda Extension.

1. Instalar la biblioteca de constructos del Datadog CDK

   # For AWS CDK v1
   pip install datadog-cdk-constructs
   
   # For AWS CDK v2
   pip install datadog-cdk-constructs-v2
   

2. Instrumentar las funciones de Lambda

   # For AWS CDK v1
   from datadog_cdk_constructs import Datadog
   
   # For AWS CDK v2
   from datadog_cdk_constructs_v2 import Datadog
   
   datadog = Datadog(self, "Datadog",
       python_layer_version=106,
       extension_layer_version=75,
       site="<DATADOG_SITE>",
       api_key_secret_arn="<DATADOG_API_KEY_SECRET_ARN>",
     )
   datadog.add_lambda_functions([<LAMBDA_FUNCTIONS>])
   

   Para rellenar los parámetros, haz lo siguiente:

   • Reemplaza <DATADOG_SITE> por datadoghq.com (asegúrate de seleccionar el sitio [SITE] correcto del lado derecho).
   • Reemplaza <DATADOG_API_KEY_SECRET_ARN> por el ARN del secreto de AWS en el que almacenas la clave de la API de Datadog de forma segura. La clave debe estar almacenada en una cadena de texto sin formato (no en un blob JSON). Además, el permiso secretsmanager:GetSecretValue es obligatorio. Si quieres hacer un testeo rápido, puedes usar apiKey en lugar del ARN y configurar la clave de la API de Datadog en texto sin formato.

   Obtén más información y parámetros adicionales en la documentación del Datadog CDK.

1. Instalar la biblioteca Lambda de Datadog

   Si vas a desplegar tu función de Lambda como una imagen de contenedor, no puedes utilizar la biblioteca Lambda de Datadog como una capa de Lambda. En su lugar, debes instalar la biblioteca Lambda de Datadog como una dependencia de tu función dentro de la imagen.

   pip install datadog-lambda
   

   Ten en cuenta que la versión secundaria del paquete datadog-lambda siempre coincide con la versión de la capa. Por ejemplo, datadog-lambda v0.5.0 coincide con el contenido de la versión 5 de la capa.

2. Instalar la Datadog Lambda Extension

   Añade los siguientes parámetros al Dockerfile para añadir la Datadog Lambda Extension a tu imagen de contenedor:

   COPY --from=public.ecr.aws/datadog/lambda-extension:<TAG> /opt/. /opt/
   

   Reemplaza <TAG> por un número de versión específico (por ejemplo, 75) o por latest. Alpine también es compatible con números de versión específicos (como 75-alpine) o con latest-alpine. Puedes ver una lista completa de posibles etiquetas (tags) en el repositorio de Amazon ECR.

3. Redirigir la función del controlador

   • Define el valor CMD de tu imagen como datadog_lambda.handler.handler. Puedes hacerlo en AWS o directamente en tu Dockerfile. Ten en cuenta que el valor que está definido en AWS anula el valor del Dockerfile si los defines por separado.
   • Configura la variable de entorno DD_LAMBDA_HANDLER como tu controlador original, por ejemplo, myfunc.handler.

   Nota: Si utilizas una herramienta de seguridad o monitorización de terceros que no es compatible con la redirección del controlador de Datadog, puedes aplicar la envoltura de Datadog en el código de tu función en su lugar.

4. Configurar el sitio, la clave de la API y el rastreo de Datadog en el Dockerfile

   • Configura la variable de entorno DD_SITE como datadoghq.com (asegúrate de seleccionar el sitio [SITE] correcto del lado derecho).
   • Configura la variable de entorno DD_API_KEY_SECRET_ARN con el ARN del secreto de AWS en el que almacenas la clave de la API de Datadog de forma segura. La clave debe estar almacenada en una cadena de texto sin formato (no en un blob JSON). Además, el permiso secretsmanager:GetSecretValue es obligatorio. Si quieres hacer un testeo rápido, puedes usar DD_API_KEY en lugar del ARN y configurar la clave de la API de Datadog en texto sin formato.
   • Configura la variable de entorno DD_TRACE_ENABLED como true.

El módulo de Terraform lambda-datadog envuelve el recurso aws_lambda_function y configura automáticamente tu función de Lambda para Datadog Serverless Monitoring mediante las siguientes acciones:

• adición de las capas de Lambda de Datadog,
• redireccionamiento del controlador de Lambda,
• habilitación de la recopilación de métricas, trazas y logs y su envío a Datadog.

module "lambda-datadog" {
  source  = "DataDog/lambda-datadog/aws"
  version = "2.0.0"

  environment_variables = {
    "DD_API_KEY_SECRET_ARN" : "<DATADOG_API_KEY_SECRET_ARN>"
    "DD_ENV" : "<ENVIRONMENT>"
    "DD_SERVICE" : "<SERVICE_NAME>"
    "DD_SITE": "<DATADOG_SITE>"
    "DD_VERSION" : "<VERSION>"
  }

  datadog_extension_layer_version = 67
  datadog_python_layer_version = 104

  # los argumentos de aws_lambda_function
}

1. Reemplaza el recurso aws_lambda_function por el módulo de Terraform lambda-datadog. Luego, especifica el origen source y la versión version del módulo.

2. Configura los argumentos de aws_lambda_function:

   Todos los argumentos disponibles en el recurso aws_lambda_function están disponibles en este módulo de Terraform. Los argumentos definidos como bloques en el recurso aws_lambda_function se redefinen como variables con sus argumentos anidados.

   Por ejemplo, en aws_lambda_function, environment está definido como un bloque con un argumento variables. En el módulo de Terraform lambda-datadog, el valor de environment_variables se pasa al argumento environment.variables en aws_lambda_function. Consulta las entradas para ver una lista completa de las variables de este módulo.

3. Rellena los parámetros de las variables de entorno de la siguiente manera:

   • Reemplaza <DATADOG_API_KEY_SECRET_ARN> por el ARN del secreto de AWS en el que almacenas la clave de la API de Datadog de forma segura. La clave debe estar almacenada en una cadena de texto sin formato (no en un blob JSON). Además, el permiso secretsmanager:GetSecretValue es obligatorio. Si quieres hacer un testeo rápido, puedes usar la variable de entorno DD_API_KEY en lugar del ARN y configurar la clave de la API de Datadog en texto sin formato.
   • Reemplaza <ENVIRONMENT> por el entorno de la función de Lambda, como prod o staging.
   • Reemplaza <SERVICE_NAME> por el nombre del servicio de la función de Lambda.
   • Reemplaza <DATADOG_SITE> por datadoghq.com. (Asegúrate de seleccionar el sitio de Datadog correcto en esta página).
   • Reemplaza <VERSION> por el número de versión de la función de Lambda.

4. Selecciona las versiones de la capa de Lambda de la Datadog Extension y de la capa de Lambda de Datadog para Python que quieres usar. Si las dejas en blanco, se utilizarán las últimas versiones de las capas.

  datadog_extension_layer_version = 67
  datadog_python_layer_version = 104

1. Instalar la biblioteca Lambda de Datadog

   La biblioteca Lambda de Datadog puede importarse como una capa (recomendado) O como un paquete de Python.

   La versión secundaria del paquete datadog-lambda siempre coincide con la versión de la capa. Por ejemplo, la versión 0.5.0 de datadog-lambda coincide con el contenido de la versión 5 de la capa.

   • Opción A: Configura las capas de tu función de Lambda con el ARN en el siguiente formato:

     # Use this format for x86-based Lambda deployed in AWS commercial regions
     arn:aws:lambda:<AWS_REGION>:464622532012:layer:Datadog-<RUNTIME>:106
     
     # Use this format for arm64-based Lambda deployed in AWS commercial regions
     arn:aws:lambda:<AWS_REGION>:464622532012:layer:Datadog-<RUNTIME>-ARM:106
     
     # Use this format for x86-based Lambda deployed in AWS GovCloud regions
     arn:aws-us-gov:lambda:<AWS_REGION>:002406178527:layer:Datadog-<RUNTIME>:106
     
     # Use this format for arm64-based Lambda deployed in AWS GovCloud regions
     arn:aws-us-gov:lambda:<AWS_REGION>:002406178527:layer:Datadog-<RUNTIME>-ARM:106
     

     Reemplaza <AWS_REGION> por una región de AWS válida, como us-east-1. Las opciones de <RUNTIME> disponibles son las siguientes: Python38, Python39, Python310, Python311, Python312, Python313.

   • Opción B: Si no puedes utilizar la capa de Lambda de Datadog prediseñada, instala el paquete datadog-lambda y sus dependencias localmente en la carpeta del proyecto de tu función con tu gestor de paquetes de Python favorito, como pip.

     pip install datadog-lambda -t ./
     

     Nota: datadog-lambda depende de ddtrace, que utiliza extensiones nativas; por lo tanto, debes instalarlo y compilarlo en un entorno de Linux con la arquitectura correcta (x86_64 o arm64). Por ejemplo, puedes utilizar dockerizePip para Serverless Framework y –use-container para AWS SAM. Para obtener más detalles, consulta cómo añadir dependencias al paquete de despliegue de tu función.

     Consulta la última versión.

2. Instalar la Datadog Lambda Extension

   Configura las capas de tu función de Lambda con el ARN en el siguiente formato:

   # Use this format for x86-based Lambda deployed in AWS commercial regions
   arn:aws:lambda:<AWS_REGION>:464622532012:layer:Datadog-Extension:75
   
   # Use this format for arm64-based Lambda deployed in AWS commercial regions
   arn:aws:lambda:<AWS_REGION>:464622532012:layer:Datadog-Extension-ARM:75
   
   # Use this format for x86-based Lambda deployed in AWS GovCloud regions
   arn:aws-us-gov:lambda:<AWS_REGION>:002406178527:layer:Datadog-Extension:75
   
   # Use this format for arm64-based Lambda deployed in AWS GovCloud regions
   arn:aws-us-gov:lambda:<AWS_REGION>:002406178527:layer:Datadog-Extension-ARM:75
   

   Reemplaza <AWS_REGION> por una región de AWS válida, como us-east-1.

3. Redirigir la función del controlador

   • Configura el controlador de tu función como datadog_lambda.handler.handler.
   • Configura la variable de entorno DD_LAMBDA_HANDLER como tu controlador original, por ejemplo, myfunc.handler.

   Nota: Si utilizas una herramienta de seguridad o monitorización de terceros que no es compatible con la redirección del controlador de Datadog, puedes aplicar la envoltura de Datadog en el código de tu función en su lugar.

4. Configurar el sitio, la clave de la API y el rastreo de Datadog

   • Configura la variable de entorno DD_SITE como datadoghq.com (asegúrate de seleccionar el sitio [SITE] correcto del lado derecho).
   • Configura la variable de entorno DD_API_KEY_SECRET_ARN con el ARN del secreto de AWS en el que almacenas la clave de la API de Datadog de forma segura. La clave debe estar almacenada en una cadena de texto sin formato, no en un blob JSON. Además, el permiso secretsmanager:GetSecretValue es obligatorio. Si quieres hacer un testeo rápido, puedes usar DD_API_KEY en lugar del ARN y configurar la clave de la API de Datadog en texto sin formato.
   • Configura la variable de entorno DD_TRACE_ENABLED como true.

5. Registrar el middleware (solo para AWS Chalice)

   Si utilizas AWS Chalice, debes instalar datadog-lambda con pip y registrar datadog_lambda_wrapper como middleware en app.py:

   from chalice import Chalice, ConvertToMiddleware
   from datadog_lambda.wrapper import datadog_lambda_wrapper
   
   app = Chalice(app_name='hello-chalice')
   
   app.register_middleware(ConvertToMiddleware(datadog_lambda_wrapper))
   
   @app.route('/')
   def index():
       return {'hello': 'world'}