Datadog recomienda la macro serverless CloudFormation para los clientes que utilizan AWS SAM para desplegar sus aplicaciones serverless.

La macro configura automáticamente la ingesta de métricas, traces (trazas) y logs de tus aplicaciones serverless.

Para las funciones lambda, esta macro:

• Instala y configura la biblioteca Datadog Lambda y Extensión Lambda para tus funciones Lambda Python, Node.js, .NET y Java.
• Permite recopilar métricas de Lambda mejoradas y métricas personalizadas de tus funciones de Lambda.
• Gestiona las suscripciones desde Datadog Forwarder a tus grupos de logs de la función Lambda, si lo deseas.

Para funciones de step (UI) / paso (generic), esta macro:

• Crea un grupo de logs y suscribe a él la lambda de reenvío Datadog.
• Añade etiquetas (tags) para permitir el rastreo y el etiquetado unificado de servicios.
• Modifica la carga útil de los pasos de invocación de Lambda y de los pasos de invocación de la función step (UI) / paso (generic), de modo que las traces (trazas) de la función step (UI) / paso (generic) puedan fusionarse con las funciones Lambda y step (UI) / paso (generic) posteriores.

Instalación

Para que la macro Datadog serverless esté disponible para utilizarla en tu cuenta de AWS, despliega un stack de CloudFormation con una plantilla proporcionada por Datadog. Esta implementación incluye un recurso de macro de CloudFormation y una función Lambda que se invoca cuando se ejecuta la macro. El despliegue de este stack te permite utilizar la macro en otros stacks de CloudFormation desplegados en la misma cuenta. Para obtener más detalles sobre la definición de una macro en tu cuenta, consulta la página de documentación de CloudFormation.

Nota: La macro Datadog serverless debe crearse una vez en cada región que contenga stacks que desees transformar.

Opción 1: AWS Console

Crea el stack de macros Datadog serverless en tu cuenta de AWS utilizando el enlace a la plantilla Launch Stack anterior.

Opción 2: AWS CLI

Si estás instalando por primera vez, despliega con:

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

Utilización con AWS SAM

Para desplegar tu aplicación serverless con SAM, añade la macro Datadog Serverless CloudFormation en la sección Transform de tu archivo template.yml, después de la transformación SAM requerida. Añade un parámetro DDGitData, que se pasa a la macro para habilitar la integración del código source (fuente) de Datadog. Consulta el siguiente ejemplo sobre la instrumentación de tus funciones Lambda y funciones step (UI) / paso (generic):

Transform:
  - AWS::Serverless-2016-10-31
  - Name: DatadogServerless
    Parameters:
      stackName: !Ref "AWS::StackName"
      apiKey: "<DATADOG_API_KEY>"
      pythonLayerVersion: "<LAYER_VERSION>" # Use appropriate parameter for other runtimes
      extensionLayerVersion: "<LAYER_VERSION>"
      service: "<SERVICE>" # Optional
      env: "<ENV>" # Optional
      version: "<VERSION>" # Optional
      tags: "<TAGS>" # Optional
      stepFunctionForwarderArn: <FORWARDER_ARN> # Required for instrumenting Step Functions
      # Pass DDGitData here to enable Source Code Integration tagging
      gitData: !Ref DDGitData
      # For additional parameters, see the Configuration section

Parameters:
  DDGitData:
    Type: String
    Default: ""
    Description: "The output of $(git rev-parse HEAD),$(git config --get remote.origin.url). Used for Datadog Source Code Integration tagging"

Para configurar el parámetro DDGitData para la integración del código fuente de Datadog, utiliza la opción --parameter-overrides de SAM:

sam deploy --parameter-overrides  DDGitData="$(git rev-parse HEAD),$(git config --get remote.origin.url)"

Nota: Si no modificaste el archivo template.yml proporcionado cuando instalaste la macro, el nombre de la macro definida en tu cuenta será DatadogServerless. Si has modificado la plantilla original, asegúrate de que el nombre de la transformación que añadas aquí coincida con la propiedad Name del recurso AWS::CloudFormation::Macro.

Nota: Si deseas especificar parte de la configuración una sola vez, puedes modificar template.yml y añadir las variables de entorno que desees configurar para esa región. Esta es una forma de controlar valores predeterminados adicionales. El ejemplo siguiente configura DD_API_KEY_SECRET_ARN y DD_ENV, que la macro trata como valores predeterminados:

Resources:
  MacroFunction:
    Type: AWS::Serverless::Function
    DependsOn: MacroFunctionZip
    Properties:
      FunctionName:
        Fn::If:
          - SetFunctionName
          - Ref: FunctionName
          - Ref: AWS::NoValue
      Description: Processes a CloudFormation template to install Datadog Lambda layers for Lambda functions.
      Handler: src/index.handler
      ...
      Environment:
        Variables:
          DD_API_KEY_SECRET_ARN: "arn:aws:secretsmanager:us-west-2:123456789012:secret:DdApiKeySecret-e1v5Yn7TvIPc-d1Qc4E"
          DD_ENV: "dev"

Actualización

Si vas a actualizar la macro después de una nueva versión, utiliza el método update-stack:

aws cloudformation update-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

También puedes especificar una versión de la macro de las últimas versiones sustituyendo latest.yml con la versión, por ejemplo 0.1.2.yml.

Configuración

Para configurar aún más tu macro, utiliza los siguientes parámetros personalizados:

Solucionar problemas

Depurar logs

Para ayudarte a depurar problemas, puedes consultar en los logs de CloudWatch la función Lambda de la macro. Para encontrar los logs de CloudWatch:

• Encuentra el stack CloudFormation de la macro (llamada datadog-serverless-macro si has copiado el comando en las instrucciones)
• Haz clic en la pestaña de recursos y el grupo de logs de CloudWatch debería estar disponible con el ID lógico MacroFunctionLogGroup

Mensaje de error: La propiedad ‘FunctionName’ no está definida para…

Este error se produce cuando proporcionas un forwarderArn y estás desplegando tu función Lambda por primera vez, por lo que no existe actualmente ningún grupo de logs y la macro no puede crear este grupo de logs ni suscribirse al Forwarder por ti. Una forma de solucionar este problema es definir explícitamente la propiedad FunctionName en tu Lambda (consulta el ejemplo siguiente).

Resources:
  MyLambda:
    Type: AWS::Serverless::Function
    Properties:
      Handler: index.handler
      Runtime: nodejs12.x
      FunctionName: MyFunctionName # Add this property to your Lambdas

Si no puedes (o prefieres no) definir el FunctionName explícitamente, elimina el parámetro forwarderArn de la plantilla SAM o del código fuente CDK y, en su lugar, define los filtros de suscripción utilizando el recurso AWS::Logs::SubscriptionFilter como se indica a continuación.

Resources:
  MyLogSubscriptionFilter:
    Type: "AWS::Logs::SubscriptionFilter"
    Properties:
      DestinationArn: "<DATADOG_FORWARDER_ARN>"
      LogGroupName: "<CLOUDWATCH_LOG_GROUP_NAME>"
      FilterPattern: ""

Mensaje de error: ’logGroupNamePrefix’ no satisface la restricción…

La opción forwarderArn no funciona cuando FunctionName contiene funciones de CloudFormation, como !Sub. En este caso, la macro no tiene acceso al nombre de la función real (CloudFormation ejecuta funciones después de las transformaciones). Por lo tanto, no puede crear grupos de logs ni filtros de suscripción para tus funciones.

Elimina el parámetro forwarderArn de la plantilla SAM o del código fuente CDK y, en su lugar, define los filtros de suscripción utilizando el recurso AWS::Logs::SubscriptionFilter como se indica a continuación.

Resources:
  MyLogSubscriptionFilter:
    Type: "AWS::Logs::SubscriptionFilter"
    Properties:
      DestinationArn: "<DATADOG_FORWARDER_ARN>"
      LogGroupName: "<CLOUDWATCH_LOG_GROUP_NAME>"
      FilterPattern: ""

Mensaje de error: ‘Error al ejecutar la transformación DatadogServerless’

Este error puede producirse si el usuario IAM que ejecuta el comando no tiene el permiso lambda:InvokeFunction. Añade el permiso al rol IAM del usuario.

Configuración del rastreo X-Ray mediante un rol de ejecución de Lambda predefinido

Completa los siguientes pasos para habilitar el rastreo de X-Ray cuando utilices un rol de ejecución de Lambda predefinido (como uno creado fuera de la plantilla de CloudFormation, como este ejemplo):

Resources:
  MyFunction:
    Type: AWS::Serverless::Function
    Properties:
      Role: !Sub arn:aws:iam::${AWS::AccountId}:role/PredefinedRole

1. Configura la opción enableXrayTracing en true para la macro.
2. Añade esta política en línea a tu rol de ejecución de Lambda:

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": {
        "Action": [
            "xray:PutTraceSegments",
            "xray:PutTelemetryRecords"
        ],
        "Resource": [
            "*"
        ],
        "Effect": "Allow"
    }
}

Comunidad

Si tienes preguntas o comentarios sobre el producto, únete al canal #serverless en la comunidad Datadog en Slack.