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Agent の CPU やメモリの消費量が多くなる場合、いくつかの要因が考えられます。以下の手順を試しても問題が解決しない場合は、Datadog サポートにお問い合わせください。
status
を実行し、Collector セクションを確認すると、実行中のチェックインスタンスの概要と、収集されたメトリクス数を確認できます。ここでは、Agent の構成に加えることで、リソースの使用量を減らすことができる調整方法を紹介します。
conf.yaml
ファイルで min_collection_interval
を調整してください。通常、Agent は各チェックインスタンスを 10 秒から 15 秒ごとに実行します。min_collection_interval
を 60 秒以上に設定すると、リソースの消費を抑えることができます。チェックの収集間隔についての詳細は、カスタム Agent チェックのドキュメントを参照してください。*
) を使用しているかどうかをチェックします。オートディスカバリーの詳細については、基本的な Agent のオートディスカバリーを参照してください。上記のどの解決策も適切でない場合は、Datadog サポートにご連絡ください。ライブプロセスモニタリングを有効にして、Agent プロセスが予期せぬ量のメモリまたは CPU を消費していることを確認してください。
チケットを開く際に、問題を確認する方法と、これまでに行った手順についての情報を含めてください。問題を 1 つのインテグレーションに分離できるかどうかに応じて、次のいずれかのセクションの情報を含めてください。
1 つのインテグレーションだけが大量のメモリを消費している場合、Python のメモリプロファイルの出力と一緒にデバッグレベルのフレアを送信してください。
デバッグモードを有効にするには、デバッグモードのドキュメントに従ってください。
プロファイルを送信するには、flare コマンドに --profile 30
フラグを付加してください。
sudo datadog-agent flare --profile 30
Python のメモリプロファイルについては、このコマンドの出力をキャプチャしてください。
sudo -u dd-agent -- datadog-agent check <check name> -m -t 10
メモリ消費量の多さが単一のインテグレーションに関連していない場合、Agent が予想以上にメモリや CPU を使用している期間に収集したプロファイルをデバッグレベルのフレアで送信してください。
--profile 30
フラグを付加してください。sudo datadog-agent flare --profile 30
お役に立つドキュメント、リンクや記事: