Ce guide part du principe que vous avez configuré Database Monitoring pour vos bases de données Amazon Aurora Postgres ou MySQL.

Avant de commencer

Bases de données prises en charge

Postgres, MySQL

Versions de l’Agent prises en charge

7.53.0+

Présentation

La fonctionnalité Autodiscovery de Datadog vous permet de configurer la surveillance dans des infrastructures dynamiques. Utilisez cette fonctionnalité pour surveiller vos clusters Aurora sans avoir à lister les endpoints individuels des hosts de base de données (par exemple, postgres.d/conf.yaml). Cela est particulièrement utile pour les clusters qui utilisent Aurora Auto Scaling, qui ajuste dynamiquement le nombre de réplicas Aurora en fonction des variations de connectivité ou de charge de travail. Autodiscovery découvre et surveille automatiquement les instances des endpoints primaires et des réplicas.

Avec Autodiscovery et Database Monitoring, définissez des modèles de configuration pour les checks Postgres ou MySQL et spécifiez les clusters auxquels appliquer chaque check.

Activer Autodiscovery pour les clusters Aurora

1. Accorder des autorisations AWS
2. Configurer les tags Aurora
3. Configurer l’Agent Datadog
4. Créer un modèle de configuration

Accorder des autorisations AWS

L’Agent Datadog doit disposer de l’autorisation d’exécuter rds:DescribeDBClusters et rds:DescribeDBInstances dans votre compte AWS. Datadog recommande d’attacher une politique de rôle IAM à l’instance EC2 sur laquelle l’Agent s’exécute.

Exemple de politique accordant ces autorisations :

{
  "Version": "2012-10-17",
  "Statement": [
    {
      "Effect": "Allow",
      "Action": [
        "rds:DescribeDBClusters",
        "rds:DescribeDBInstances"
      ],
      "Resource": [
        "arn:aws:rds:<region>:<account>:cluster:*",
        "arn:aws:rds:<region>:<account>:db:*"
      ]
    }
  ]
}

Vous pouvez également attacher la politique AmazonRDSReadOnlyAccess.

Configurer les tags Aurora

Le listener découvre tous les clusters Aurora du compte et de la région où l’Agent s’exécute et auxquels le tag datadoghq.com/scrape:true est appliqué. Vous pouvez également configurer l’Agent pour découvrir les clusters avec des tags spécifiques.

Appliquez ces tags au cluster DB (rôle : Regional cluster). Pour plus d’informations sur l’application de tags aux ressources RDS, consultez la section documentation AWS.

Si vous configurez tags comme un tableau vide, Autodiscovery découvrira tous les clusters du compte et de la région.

Configurer l’Agent Datadog

Autodiscovery utilise un listener de service de l’Agent qui découvre tous les endpoints des hosts de base de données dans un cluster Aurora et transfère les endpoints découverts au pipeline de planification des checks de l’Agent existant. Configurez le listener dans le fichier datadog.yaml :

database_monitoring:
  autodiscovery:
    aurora:
      enabled: true

Remarque : l’Agent ne découvre que les instances Aurora s’exécutant dans la même région que l’Agent. Pour déterminer la région de l’instance, l’Agent utilise IMDS (Instance Metadata Service). Si votre instance EC2 requiert IMDSv2, configurez l’Agent pour utiliser IMDSv2 en définissant ec2_prefer_imdsv2: true dans datadog.yaml, comme indiqué ci-dessous :

ec2_prefer_imdsv2: true
database_monitoring:
  autodiscovery:
    aurora:
      enabled: true

Par défaut, le listener ne découvre que les clusters Aurora du compte et de la région où l’Agent s’exécute, et uniquement ceux portant le tag datadoghq.com/scrape:true. Vous pouvez également configurer le listener pour découvrir les clusters avec des tags spécifiques.

Pour spécifier des tags personnalisés pour la découverte de clusters Aurora dans le fichier datadog.yaml :

database_monitoring:
  autodiscovery:
    aurora:
      enabled: true
      tags:
        - "my-cluster-tag-key:value"

Pour surveiller tous les clusters du compte et de la région :

database_monitoring:
  autodiscovery:
    aurora:
      enabled: true
      tags: []

Le listener interroge l’API AWS pour obtenir la liste des hosts en boucle. La fréquence à laquelle le listener interroge l’API AWS, en secondes, est configurable dans le fichier datadog.yaml :

database_monitoring:
  autodiscovery:
    aurora:
      enabled: true
      discovery_interval: 300

Le listener fournit une variable %%extra_dbm%% qui peut être utilisée pour activer ou désactiver DBM pour l’instance. Cette valeur est par défaut true si le tag datadoghq.com/dbm:true est présent. Pour spécifier un tag personnalisé pour cette valeur, utilisez dbm_tag :

database_monitoring:
  autodiscovery:
    aurora:
      enabled: true
      dbm_tag: "use_dbm:true"

La valeur %%extra_dbm%% est true si le tag est présent, et false dans le cas contraire. Elle ne prend pas la valeur du tag.

Le listener fournit une variable %%extra_global_view_db%% qui peut être utilisée pour définir le global_view_db de l’instance. Cette valeur est par défaut celle du tag datadoghq.com/global_view_db. Pour spécifier un tag personnalisé pour cette valeur, utilisez global_view_db_tag :

database_monitoring:
  autodiscovery:
    aurora:
      enabled: true
      global_view_db_tag: "my_db_tag"

Créer un modèle de configuration

L’Agent Datadog prend en charge les modèles de configuration pour les intégrations Postgres et MySQL. Définissez un modèle de configuration pour les clusters Aurora que vous souhaitez surveiller.

ad_identifiers:
  - _dbm_postgres_aurora

ad_identifiers:
  - _dbm_postgres_aurora
init_config:
instances:
  - host: "%%host%%"
    port: "%%port%%"
    username: datadog
    dbm: "%%extra_dbm%%"
    database_autodiscovery:
      enabled: true
    aws:
      instance_endpoint: "%%host%%"
      region: "%%extra_region%%"
    tags:
    - "dbclusteridentifier:%%extra_dbclusteridentifier%%"
    - "region:%%extra_region%%"

ad_identifiers:
  - _dbm_postgres_aurora
init_config:
instances:
  - host: "%%host%%"
    port: "%%port%%"
    username: datadog
    password: "ENC[datadog_user_database_password]"
    dbm: "%%extra_dbm%%"
    aws:
      instance_endpoint: "%%host%%"
      region: "%%extra_region%%"
    tags:
    - "dbclusteridentifier:%%extra_dbclusteridentifier%%"
    - "region:%%extra_region%%"

ad_identifiers:
  - _dbm_postgres_aurora
init_config:
instances:
  - host: "%%host%%"
    port: "%%port%%"
    username: datadog
    dbm: true
    aws:
      instance_endpoint: "%%host%%"
      region: "%%extra_region%%"
      managed_authentication:
        enabled: "%%extra_managed_authentication_enabled%%"
    tags:
      - "dbclusteridentifier:%%extra_dbclusteridentifier%%"
      - "region:%%extra_region%%"

ad_identifiers:
  - _dbm_postgres_aurora
init_config:
instances:
  - host: "%%host%%"
    port: "%%port%%"
    username: datadog
    dbm: true
    database_autodiscovery:
      enabled: true
      global_view_db: "%%global_view_db%%"
    aws:
      instance_endpoint: "%%host%%"
      region: "%%extra_region%%"
    tags:
      - "dbclusteridentifier:%%extra_dbclusteridentifier%%"
      - "region:%%extra_region%%"

ad_identifiers:
  - _dbm_mysql_aurora

ad_identifiers:
  - _dbm_mysql_aurora
init_config:
instances:
  - host: "%%host%%"
    port: "%%port%%"
    username: datadog
    dbm: "%%extra_dbm%%"
    aws:
      instance_endpoint: "%%host%%"
      region: "%%extra_region%%"
    tags:
    - "dbclusteridentifier:%%extra_dbclusteridentifier%%"
    - "region:%%extra_region%%"

ad_identifiers:
  - _dbm_mysql_aurora
init_config:
instances:
  - host: "%%host%%"
    port: "%%port%%"
    username: datadog
    password: "ENC[datadog_user_database_password]"
    dbm: "%%extra_dbm%%"
    aws:
      instance_endpoint: "%%host%%"
      region: "%%extra_region%%"
    tags:
    - "dbclusteridentifier:%%extra_dbclusteridentifier%%"
    - "region:%%extra_region%%"

ad_identifiers:
  - _dbm_mysql_aurora
init_config:
instances:
  - host: "%%host%%"
    port: "%%port%%"
    username: datadog
    dbm: true
    aws:
      instance_endpoint: "%%host%%"
      region: "%%extra_region%%"
      managed_authentication:
        enabled: "%%extra_managed_authentication_enabled%%"
    tags:
      - "dbclusteridentifier:%%extra_dbclusteridentifier%%"
      - "region:%%extra_region%%"

Pour plus d’informations sur la configuration d’Autodiscovery avec des intégrations, consultez la section documentation Autodiscovery.

Template variables utilisables