Snowflake

Présentation

Ce check permet de surveiller Snowflake via l’Agent Datadog. Snowflake est un entrepôt de données analytique fourni en tant que SaaS et s’exécute entièrement sur une infrastructure cloud. Cette intégration permet de surveiller l’utilisation des crédits, la facturation, le stockage, l’historique des requêtes et bien plus encore.

Configuration

Suivez les instructions ci-dessous pour installer et configurer ce check lorsque l’Agent est exécuté sur un host.

Installation

Le check Snowflake est inclus avec le package de l’Agent Datadog . Vous n’avez donc rien d’autre à installer sur votre serveur.

Remarque : actuellement, le check Snowflake n’est pas disponible pour macOS dans l’Agent Datadog 6 avec Python 2.

datadog-agent integration install datadog-snowflake==2.0.1

Configuration

1. Créez un rôle et un utilisateur spécifiques Datadog pour surveiller Snowflake. Dans Snowflake, exécutez les commandes suivantes pour créer un rôle personnalisé ayant accès au schéma ACCOUNT_USAGE.

   Remarque : par défaut, cette intégration surveille la base de données SNOWFLAKE et le schéma ACCOUNT_USAGE. Cette base de données est disponible par défaut et ne peut être consultée que par les utilisateurs disposant du rôle ACCOUNTADMIN ou de tout rôle accordé par ACCOUNTADMIN .

   use role ACCOUNTADMIN;
   grant imported privileges on database snowflake to role SYSADMIN;
   
   use role SYSADMIN;
   

   Vous pouvez également créer un rôle personnalisé DATADOG ayant accès à ‘ACCOUNT_USAGE.

   -- Créer un nouveau rôle destiné à surveiller l'utilisation de Snowflake
   create role DATADOG;
   
   -- Accorder au nouveau rôle des autorisations pour la base de données SNOWFLAKE
   grant imported privileges on database SNOWFLAKE to role DATADOG;
   
   -- Créer un utilisateur (ignorer cette étape en cas d'utilisation d'un utilisateur existant)
   create user DATADOG_USER
   LOGIN_NAME = DATADOG_USER
   password = '<MOT_DE_PASSE>'
   default_warehouse = <ENTREPÔT>
   default_role = DATADOG
   default_namespace = SNOWFLAKE.ACCOUNT_USAGE;
   
   -- Accorder le rôle de monitor à l'utilisateur
   grant role DATADOG to user <UTILISATEUR>;
   

2. Modifiez le fichier snowflake.d/conf.yaml dans le dossier conf.d/ à la racine du répertoire de configuration de votre Agent pour commencer à recueillir vos données de performance Snowflake. Consultez le fichier d’exemple snowflake.d/conf.yaml pour découvrir toutes les options de configuration disponibles.

       ## @param account - string - required
       ## Name of your account (provided by Snowflake), including the platform and region if applicable.
       ## For more information on Snowflake account names,
       ## see https://docs.snowflake.com/en/user-guide/connecting.html#your-snowflake-account-name
       #
     - account: <ACCOUNT>
   
       ## @param user - string - required
       ## Login name for the user.
       #
       user: <USER>
   
       ## @param password - string - required
       ## Password for the user
       #
       password: <PASSWORD>
   
       ## @param role - string - required
       ## Name of the role to use.
       ##
       ## By default, the SNOWFLAKE database is only accessible by the ACCOUNTADMIN role. Snowflake recommends
       ## configuring a role specific for monitoring:
       ## https://docs.snowflake.com/en/sql-reference/account-usage.html#enabling-account-usage-for-other-roles
       #
       role: <ROLE>
   
       ## @param min_collection_interval - number - optional - default: 3600
       ## This changes the collection interval of the check. For more information, see:
       ## https://docs.datadoghq.com/developers/write_agent_check/#collection-interval
       ##
       ## NOTE: Most Snowflake ACCOUNT_USAGE views are populated on an hourly basis,
       ## so to minimize unnecessary queries the `min_collection_interval` defaults to 1 hour.
       #
       min_collection_interval: 3600
   

   By default, the min_collection_interval is 1 hour. Snowflake metrics are aggregated by day, you can increase the interval to reduce the number of queries.
   Note: Snowflake ACCOUNT_USAGE views have a known latency of 45 minutes to 3 hours.

3. Redémarrez l’Agent .

Configuration d’un proxy

Snowflake recommande de définir des variables d’environnement pour configurer un proxy .

Vous pouvez également définir proxy_host, proxy_port, proxy_user et proxy_password sous init_config dans le fichier snowflake.d/conf.yaml .

REMARQUE : Snowflake met automatiquement en forme les configurations de proxy et définit les variables d’environnement de proxy standard . Ces variables influent sur l’ensemble des requêtes provenant des intégrations, y compris les services d’orchestration comme Docker, ECS et Kubernetes.

Requêtes personnalisées Snowflake

L’intégration Snowflake prend en charge les requêtes personnalisées. Par défaut, elle interagit avec la base de données partagée SNOWFLAKE et le schéma ACCOUNT_USAGE.

Si vous souhaitez exécuter des requêtes personnalisées avec un autre schéma ou une autre base de données, ajoutez une autre instance au fichier d’exemple snowflake.d/conf.yaml et configurez les options database et schema. Vérifiez que l’utilisateur et le rôle ont accès à la base de données ou au schéma indiqué.

Options de configuration

custom_queries dispose des options suivantes :

Remarques

• Au moins un élément de columns doit correspondre à un type de métrique (gauge, count, rate, etc.).
• Le nombre d’éléments dans columns doit correspondre au nombre de colonnes renvoyées par la requête.
• L’ordre des éléments dans columns doit correspondre à celui des valeurs renvoyées par la requête.

custom_queries:
  - query: select F3, F2, F1 from Table;
    columns:
      - name: f3_metric_alias
        type: gauge
      - name: f2_tagkey
        type: tag
      - name: f1_metric_alias
        type: count
    tags:
      - test:snowflake

Exemple

La requête suivante compte toutes les requêtes de la vue QUERY_HISTORY avec un tag comportant les noms de la base de données, du schéma et de l’entrepôt.

select count(*), DATABASE_NAME, SCHEMA_NAME, WAREHOUSE_NAME from QUERY_HISTORY group by 2, 3, 4;

Configuration

Voici un exemple de configuration de requêtes personnalisées dans instances :

custom_queries:
  - query: select count(*), DATABASE_NAME, SCHEMA_NAME, WAREHOUSE_NAME from QUERY_HISTORY group by 2, 3, 4;
    columns:
      - name: query.total
        type: gauge
      - name: database_name
        type: tag
      - name: schema_name
        type: tag
      - name: warehouse_name
        type: tag
    tags:
      - test:snowflake

Validation

Pour vérifier le résultat, recherchez les métriques à l’aide du résumé des métriques  :

Validation

Lancez la sous-commande status de l’Agent et cherchez snowflake dans la section Checks.

Données collectées

Métriques

Checks de service

snowflake.can_connect :
Renvoie CRITICAL si l’Agent ne parvient pas à s’authentifier et à se connecter à Snowflake. Si ce n’est pas le cas, renvoie OK.

Événements

Snowflake n’inclut aucun événement.

Dépannage

Besoin d’aide ? Contactez l’assistance Datadog .