Live processes

Introduction

Les live processes de Datadog vous offrent une visibilité en temps réel sur les processus en cours d’exécution sur votre infrastructure. Grâce aux live processes, vous pouvez :

• Consulter en un seul endroit tous vos processus en cours d’exécution
• Consulter en détail la consommation des ressources sur vos hosts et vos conteneurs, à l’échelle des processus
• Interroger les processus en cours d’exécution sur un certain host, dans une zone spécifique ou avec une charge de travail précise
• Surveiller les performances des logiciels internes et tiers pendant leur utilisation à l’aide de métriques système dotées d’une granularité de deux secondes
• Ajouter des données de contexte à vos dashboards et notebooks

Installation

Si vous utilisez l’Agent v5, suivez ce processus d’installation. Si vous utilisez les versions 6 ou 7, consultez ces instructions.

process_config:
    enabled: 'true'

-v /etc/passwd:/etc/passwd:ro
-e DD_PROCESS_AGENT_ENABLED=true

 env:
    - name: DD_PROCESS_AGENT_ENABLED
      value: "true"
  volumeMounts:
    - name: passwd
      mountPath: /etc/passwd
      readOnly: true
  volumes:
    - hostPath:
        path: /etc/passwd
      name: passwd

datadog:
    # (...)
    processAgent:
        enabled: true
        processCollection: true

Nettoyage des arguments de processus

Pour masquer des données sensibles sur une page Live Processes, l’Agent nettoie les arguments sensibles de la ligne de commande de processus. Cette fonctionnalité est activée par défaut, et la valeur de tout argument de processus correspondant aux mots suivants est masquée.

"password", "passwd", "mysql_pwd", "access_token", "auth_token", "api_key", "apikey", "secret", "credentials", "stripetoken"

Remarque : la mise en correspondance est sensible à la casse.

Pour définir votre propre liste à fusionner avec celle par défaut, utilisez le champ custom_sensitive_words à la section process_config du fichier datadog.yaml. Appliquez des wildcards (*) pour définir votre propre contexte de correspondance. Toutefois, un wildcard unique ('*') ne peut pas être utilisé en tant que mot sensible.

process_config:
    scrub_args: true
    custom_sensitive_words: ['personal_key', '*token', 'sql*', '*pass*d*']

Remarque : les termes inclus dans le champ custom_sensitive_words peuvent uniquement contenir des caractères alphanumériques, des underscores et des wildcards ('*'). Un mot sensible ne peut pas être composé d’un wildcard uniquement.

L’image suivante illustre un processus sur la page Live Processes dont les arguments ont été masqués à l’aide de la configuration ci-dessus.

Définissez scrub_args sur false pour désactiver entièrement le nettoyage des arguments de processus.

Vous pouvez également nettoyer tous les arguments des processus en activant le flag strip_proc_arguments dans votre fichier de configuration datadog.yaml :

process_config:
    strip_proc_arguments: true

Vous pouvez utiliser le chart Helm pour définir votre propre liste, qui est fusionnée avec la liste par défaut. Ajoutez les variables d’environnement DD_SCRUB_ARGS et DD_CUSTOM_SENSITIVE_WORDS à votre fichier datadog-values.yaml, et modifiez votre chart Helm Datadog :

datadog:
    # (...)
    processAgent:
        enabled: true
        processCollection: true
    agents:
        containers:
            processAgent:
                env:
                - name: DD_SCRUB_ARGS 
                  value: "true"
                - name: DD_CUSTOM_SENSITIVE_WORDS
                  value: "personal_key,*token,*token,sql*,*pass*d*" 

Appliquez des wildcards (*) pour définir votre propre contexte de correspondance. Toutefois, un wildcard unique ('*') ne peut pas être utilisé en tant que mot sensible.

Définissez DD_SCRUB_ARGS sur false pour désactiver entièrement le nettoyage des arguments de processus.

Vous pouvez également nettoyer tous les arguments des processus en activant la variable DD_STRIP_PROCESS_ARGS dans votre fichier datadog-values.yaml :

datadog:
    # (...)
    processAgent:
        enabled: true
        processCollection: true
    agents:
        containers:
            processAgent:
                env:
                - name: DD_STRIP_PROCESS_ARGS
                  value: "true" 

Requêtes

Déterminer le contexte des processus

De par leur nature, les processus sont des objets caractérisés par une très forte cardinalité. Vous pouvez utiliser les filtres de texte et de tag pour préciser votre contexte afin d’afficher uniquement les processus pertinents.

Filtres de texte

Lorsque vous saisissez une chaîne de texte dans la barre de recherche, la fonction de recherche de chaîne approximative est utilisée pour interroger les processus contenant cette chaîne dans leurs lignes de commande ou leurs chemins. Saisissez une chaîne composée de deux caractères ou plus pour afficher des résultats. L’image ci-dessous présente l’environnement de démonstration de Datadog filtré avec la chaîne postgres /9..

Remarque : /9. génère une correspondance dans le chemin de commande, tandis que postgres génère une correspondance dans la commande.

Pour combiner plusieurs recherches textuelles au sein d’une requête complexe, utilisez l’un des opérateurs booléens suivants :

AND

Intersection : les deux termes figurent dans les événements sélectionnés (si aucun opérateur n’est ajouté, l’opérateur AND est défini par défaut)
Exemple : java AND elasticsearch

OR

Union : un des deux termes figure dans les événements sélectionnés
Exemple : java OR python

NOT / !

Exclusion : le terme suivant ne figure PAS dans l’événement. Vous pouvez utiliser le mot NOT ou le caractère ! pour effectuer la même opération
Exemple : java NOT elasticsearch ou java !elasticsearch

Utilisez des parenthèses pour regrouper les opérateurs. Par exemple, (NOT (elasticsearch OR kafka) java) OR python .

Filtres de tag

Vous pouvez également filtrer vos processus à l’aide de tags Datadog comme host, pod, user et service. Saisissez des filtres de tag directement dans la barre de recherche ou sélectionnez-les dans le volet des facettes, situé sur la gauche de la page.

Datadog génère automatiquement un tag command, afin que vous puissiez appliquer un filtre basé sur les éléments suivants :

• Les logiciels tiers, par exemple : command:mongod ou command:nginx
• Les logiciels de gestion de conteneurs, par exemple : command:docker ou command:kubelet
• Les workloads standard, par exemple : command:ssh ou command:CRON

Agréger des processus

Le tagging améliore la navigation. En plus de tous les tags de host existants, les processus présentent le tag user.

En outre, les processus des conteneurs ECS se voient appliquer les tags suivants :

• task_name
• task_version
• ecs_cluster

Les processus des conteneurs Kubernetes se voient appliquer les tags suivants :

• pod_name
• kube_pod_ip
• kube_service
• kube_namespace
• kube_replica_set
• kube_daemon_set
• kube_job
• kube_deployment
• Kube_cluster

Si vous avez configuré le tagging de service unifié, les tags env, service, et version sont recueillis automatiquement. L’utilisation de ces tags vous permet de lier entre elles les données de l’APM, des logs, des métriques et des processus. Remarque : cette configuration s’applique uniquement aux environnements conteneurisés.

Nuage de points

Utilisez l’analyse de nuage de points pour comparer deux métriques entre elles et ainsi mieux comprendre les performances de vos conteneurs.

Pour accéder à l’analyse de nuage de points dans la page Processes, cliquez sur le bouton Show Summary graph, puis sélectionnez l’onglet « Scatter Plot » :

Par défaut, le graphique regroupe la clé de tag command. La taille de chaque point représente le nombre de processus dans ce groupe. Lorsque vous cliquez sur un point, les PID et les conteneurs qui contribuent au groupe s’affichent.

La requête en haut de la fenêtre vous permet de contrôler les différentes options de l’analyse de nuage de points :

• Choisissez les métriques à afficher.
• Choisissez la méthode d’agrégation des deux métriques.
• Choisissez l’échelle pour l’axe des X et des Y (Linear ou Log).

Monitors de processus

Utilisez le monitor de live processes pour générer des alertes en fonction du nombre de valeurs d’un groupe de processus sur l’ensemble des hosts ou des tags. Vous pouvez configurer les alertes des processus depuis la page Monitors. Pour en savoir plus, consultez la section Monitor de Live Processes.

Processus dans les dashboards et les notebooks

Vous pouvez représenter graphiquement des métriques de processus dans des dashboards et des notebooks à l’aide du widget Série temporelle. Pour configurer les paramètres, procédez comme suit :

1. Sélectionnez la source de données Live Processes.
2. Appliquez un filtre à l’aide de chaînes de texte dans la barre de recherche.
3. Sélectionnez une métrique de processus à représenter.
4. Appliquez un filtre à l’aide des tags du champ From.

Surveiller des logiciels tiers

Intégrations détectées automatiquement

Datadog utilise la collecte de processus pour détecter automatiquement les technologies qui s’exécutent sur vos hosts. Cette opération permet d’identifier les intégrations Datadog qui peuvent vous aider à surveiller ces technologies. Les intégrations détectées automatiquement s’affichent dans la recherche d’intégrations :

Chaque intégration possède l’un des deux types de statuts suivants :

• + Detected : cette intégration n’est activée sur aucun host qui l’exécute.
• ✓ Partial Visibility : cette intégration est activée sur certains hosts, mais les hosts pertinents ne l’exécutent pas tous.

Les hosts qui exécutent l’intégration, mais sur lesquels l’intégration n’est pas activée, se trouvent dans l’onglet Hosts du carré de l’intégration.

Vues d’intégration

Une fois qu’un logiciel tiers a été détecté, les live processes vous permettent d’analyser les performances de ce logiciel.

1. Pour commencer, cliquez sur Views en haut à droite de la page afin d’ouvrir la liste des options prédéfinies, y compris Nginx, Redis et Kafka.
2. Sélectionnez une vue pour afficher uniquement les processus qui exécutent ce logiciel.
3. Lorsque vous inspectez un processus lourd, passez à l’onglet Integration Metrics pour analyser l’état du logiciel sur le host sous-jacent. Si vous avez déjà activé l’intégration Datadog pertinente, vous pouvez visualiser toutes les métriques de performance recueillies via l’intégration afin de déterminer si le problème est lié au host ou au logiciel. Par exemple, si vous constatez que les pics d’utilisation du CPU par le processus correspondent aux pics de latence des requêtes MySQL, cela peut indiquer qu’une opération intensive, comme l’analyse d’une table complète, retarde l’exécution d’autres requêtes MySQL reposant sur les mêmes ressources sous-jacentes.

Vous pouvez personnaliser les vues d’intégration (par exemple, lors de l’agrégation d’une requête pour les processus Nginx par host) et d’autres requêtes personnalisées en cliquant sur le bouton +Save en haut de la page. Votre requête, les colonnes sélectionnées et les paramètres de visualisation sont alors enregistrés. Créez des vues enregistrées pour accéder rapidement aux processus qui vous intéressent sans avoir à modifier la configuration et pour partager des données de processus avec votre équipe.

Processus de la plateforme Datadog

Live containers

Les live processes vous aident à gagner en visibilité sur les déploiements de vos conteneurs, en surveillant les processus en cours d’exécution sur chacun de vos conteneurs. Cliquez sur un conteneur depuis la page Live Containers pour afficher l’arborescence des processus, y compris les commandes en cours d’exécution et leur consommation de ressources. Lorsqu’elles sont utilisées conjointement à d’autres métriques de conteneur, ces données vous permettent de déterminer l’origine des échecs de conteneurs ou de déploiement.

APM

Dans les traces APM, vous pouvez cliquer sur la span d’un service pour afficher les processus qui s’exécutent sur son infrastructure sous-jacente. Les processus de span d’un service sont mis en corrélation avec les hosts ou pods sur lesquels le service s’exécute au moment de la requête. Vous pouvez analyser des métriques de processus, comme le processeur et la mémoire RSS, en consultant parallèlement les erreurs au niveau du code. Vous pouvez ainsi distinguer les problèmes spécifiques à l’application des problèmes d’infrastructure globaux. Lorsque vous cliquez sur un processus, vous êtes redirigé vers la page Live Processes. Les traces Browser et sans serveur ne proposent actuellement pas de processus connexes.

Network Performance Monitoring

Lorsque vous inspectez une dépendance dans la vue d’ensemble du réseau, vous pouvez consulter les processus exécutés sur l’infrastructure sous-jacente des endpoints, tels que des services, qui communiquent entre eux. Utilisez les métadonnées des processus pour déterminer si une mauvaise connexion réseau (caractérisée par un nombre élevé de retransmissions TCP) ou une forte latence des appels réseau (caractérisée par une longue durée d’aller-retour TCP) peut être causée par le fait que des workloads importants utilisent les ressources de ces endpoints. Un tel dysfonctionnement peut nuire à l’intégrité et à l’efficacité des communications.

Surveillance en temps réel

Lorsque vous utilisez activement les live processes, les métriques sont recueillies toutes les deux secondes. Cette particularité est très importante pour les métriques volatiles, telles que l’utilisation du processeur. En arrière-plan, pour le contexte historique, les métriques sont recueillies toutes les 10 secondes.

Informations supplémentaires

• La collecte de fichiers ouverts et du répertoire de travail actuel est limitée en fonction du niveau du privilège de l’utilisateur qui exécute dd-process-agent. Si dd-process-agent n’est pas en mesure d’accéder à ces champs, ils sont recueillis automatiquement.
• La collecte de données en temps réel (toutes les 2 s) est désactivée après 30 minutes. Pour reprendre la collecte en temps réel, actualisez la page.
• En cas de déploiement sur des conteneurs, le fichier /etc/passwd monté dans docker-dd-agent est nécessaire pour recueillir les noms d’utilisateur de chaque processus. Il s’agit d’un fichier public, et l’Agent de processus n’utilise aucun autre champ que celui du nom d’utilisateur. Toutes les fonctionnalités, à l’exception du champ de métadonnées user, fonctionnent sans accéder à ce fichier. Remarque : les live processes utilisent uniquement le fichier passwd du host et ne récupèrent pas le nom d’utilisateur pour les utilisateurs créés dans des conteneurs.

Pour aller plus loin

Documentation, liens et articles supplémentaires utiles:

Surveiller vos processus avec DatadogBLOG Augmenter la rétention des données de processus à l'aide de métriquesDOCUMENTATION Consulter en temps réel tous les conteneurs de votre environnementGRAPHIQUES Corréler les performances des logiciels et la consommation de ressources avec les vues enregistréesBLOG Résoudre plus rapidement vos problèmes avec des données d'application et réseau au niveau des processusBLOG