Choisir une méthode d'instrumentation pour les conteneurs

Configuration avec l’onboarding assisté par agent

Cette fonctionnalité n'est pas prise en charge pour votre site Datadog sélectionné ().

Utilisez l’onboarding assisté par agent pour configurer la surveillance de vos conteneurs Cloud Run avec l’assistance de l’IA. L’onboarding assisté par agent détecte les frameworks de votre projet, applique la configuration requise sur place et vérifie que les données circulent. Deux chemins complémentaires utilisent le même compte Datadog :

  • AI Setup CLI : un outil de terminal autonome. Utilisez-le lorsque vous ne souhaitez pas installer de serveur MCP.
  • MCP Server : Configurez-le depuis votre IDE via un assistant de codage tel que Claude Code ou Cursor.

    Exécutez la CLI dans le répertoire de votre projet (nécessite Node.js 22+). Il lie votre compte Datadog, puis instrumente votre service Cloud Run :

    npx @datadog/ai-setup-cli --product serverless --serverless-compute-type=gcp-cloud-run

    Omettez --product pour exécuter de manière interactive, ou ajoutez --site pour cibler votre site Datadog.

    Utilisez l’outil serverless_onboarding du serveur Datadog MCP pour configurer la surveillance de vos conteneurs Cloud Run avec l’assistance de l’IA. Une fois connecté, essayez une invite telle que :

    Help me monitor my GCP Cloud Run services with Datadog using Terraform.

    Instrumentation manuelle

    Pour instrumenter vos conteneurs Google Cloud Run avec Datadog, choisissez l’une des deux options :

    In-Container
    Sidecar

    • In-Container : encapsule votre conteneur d’application avec Datadog Agent. Choisissez cette option pour une configuration plus simple, un coût réduit et un transfert direct des logs.
    • Sidecar : déploie Datadog Agent dans un conteneur séparé aux côtés de votre conteneur d’application. Choisissez cette option si vous avez plusieurs conteneurs dans un seul service, si vous préférez une isolation stricte de Datadog Agent ou si vous avez des charges de travail sensibles aux performances.

    Comparaison : instrumentation In-Container versus Sidecar

    AspectIn-ContainerSidecar
    DéploiementUn conteneur (votre application, encapsulée avec Datadog Agent)Deux conteneurs (votre application, Datadog Agent)
    Modifications d’imageAugmente la taille de l’image de l’application.Aucune modification de l’image de l’application.
    Coût supplémentaireMoins élevé que le Sidecar (pas de conteneur supplémentaire).vCPU/mémoire supplémentaire. Surallouer le Sidecar entraîne un gaspillage de coûts ; le sous-allouer conduit à une mise à l’échelle prématurée.
    JournalisationAccès direct à stdout/stderr.Volume partagé + routage de la bibliothèque de logs vers un fichier log. Les erreurs non interceptées nécessitent un traitement supplémentaire, car elles ne sont pas automatiquement gérées par votre bibliothèque de journalisation.
    Isolation des pannesDans de rares cas, les bugs de Datadog Agent peuvent affecter votre application.Les pannes de Datadog Agent sont isolées.

    Lectures complémentaires

    Documentation, liens et articles supplémentaires utiles:

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