Utiliser les intégrations de la communauté

Pour l’Agent v7.21+/6.21+ :

1. Exécutez la commande suivante pour installer l’intégration de l’Agent :

   datadog-agent integration install -t datadog-<INTEGRATION_NAME>==<INTEGRATION_VERSION>
   

2. Configurez votre intégration comme une intégration de base.

3. Redémarrez l’Agent.

Remarque : si besoin, ajoutez sudo -u dd-agent en tant que préfixe dans la commande d’installation.

Pour utiliser une intégration de la communauté provenant du référentiel integrations-extra avec l’Agent Docker, nous vous recommandons de générer une image de l’Agent avec l’intégration installée. Utilisez le Dockerfile suivant pour créer une version mise à jour de l’Agent comprenant l’intégration <NOM_INTÉGRATION> issue de integrations-extras.

FROM gcr.io/datadoghq/agent:latest
RUN agent integration install -r -t datadog-<NOM_INTÉGRATION>==<VERSION_INTÉGRATION>

La commande agent integration install exécutée au sein de Docker génère l’avertissement suivant : Error loading config: Config File "datadog" Not Found in "[/etc/datadog-agent]": warn. Vous pouvez l’ignorer.

Utilisez cette nouvelle image de l’Agent conjointement avec Autodiscovery pour activer l’intégration <NOM_INTÉGRATION>.

Pour l’Agent < v7.21/v6.21 :

1. Téléchargez les fichiers dans le dossier <NOM_INTÉGRATION>/datadog_checks/<NOM_INTÉGRATION>/ depuis le référentiel integrations-extra.
2. Placez le fichier <NOM_INTÉGRATION>.py et tout autre fichier Python dans le répertoire checks.d de l’Agent.
3. Créez un dossier <NOM_INTÉGRATION>.d dans le répertoire de configuration de votre Agent.
4. Placez le fichier conf.yaml.example situé dans le dossier <NOM_INTÉGRATION>/datadog_checks/<NOM_INTÉGRATION>/data/ dans le répertoire créé.
5. Renommez ce fichier conf.yaml.
6. Configurez votre intégration comme une intégration de base.
7. Redémarrez l’Agent.