Amazon RDS マネージド Postgres のデータベースモニタリングの設定

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データベースモニタリングは、クエリメトリクス、クエリサンプル、実行計画、データベースの状態、フェイルオーバー、イベントを公開することで、Postgres データベースを詳細に可視化します。

Agent は、読み取り専用のユーザーとしてログインすることでデータベースから直接テレメトリーを収集します。Postgres データベースでデータベースモニタリングを有効にするには、以下の設定を行ってください。

  1. データベースのパラメーターを構成する
  2. Agent にデータベースへのアクセスを付与する
  3. Agent をインストールする
  4. RDS インテグレーションをインストールする

はじめに

サポート対象の PostgreSQL バージョン
9.6、10、11、12、13
サポート対象の Agent バージョン
7.36.1+
パフォーマンスへの影響
データベースモニタリングのデフォルトの Agent コンフィギュレーションは保守的ですが、収集間隔やクエリのサンプリングレートなどの設定を調整することで、よりニーズに合ったものにすることができます。ワークロードの大半において、Agent はデータベース上のクエリ実行時間の 1 % 未満、および CPU の 1 % 未満を占めています。

データベースモニタリングは、ベースとなる Agent 上のインテグレーションとして動作します (ベンチマークを参照してください)。
プロキシ、ロードバランサー、コネクションプーラー
Agent は、監視対象のホストに直接接続する必要があります。セルフホスト型のデータベースでは、127.0.0.1 またはソケットを使用することをお勧めします。Agent をプロキシ、ロードバランサー、また pgbouncer などのコネクションプーラーを経由してデータベースに接続しないようご注意ください。クライアントアプリケーションのアンチパターンとなる可能性があります。また、各 Agent は基礎となるホスト名を把握し、フェイルオーバーの場合でも常に 1 つのホストのみを使用する必要があります。Datadog Agent が実行中に異なるホストに接続すると、メトリクス値の正確性が失われます。
データセキュリティへの配慮
Agent がお客様のデータベースからどのようなデータを収集するか、またそのデータの安全性をどのように確保しているかについては、機密情報を参照してください。

Postgres 設定を構成する

DB パラメーターグループに以下のパラメーターを構成し、サーバーを再起動すると設定が有効になります。これらのパラメーターの詳細については、Postgres ドキュメントを参照してください。

パラメーター説明
shared_preload_librariespg_stat_statementspostgresql.queries.* メトリクスに対して必要です。pg_stat_statements 拡張機能を使用して、クエリメトリクスの収集を可能にします。
track_activity_query_size4096より大きなクエリを収集するために必要です。pg_stat_activity および pg_stat_statements の SQL テキストのサイズを拡大します。 デフォルト値のままだと、1024 文字よりも長いクエリは収集されません。
pg_stat_statements.trackALLオプションです。ストアドプロシージャや関数内のステートメントを追跡することができます。
pg_stat_statements.max10000オプションです。pg_stat_statements で追跡する正規化されたクエリの数を増やします。この設定は、多くの異なるクライアントからさまざまな種類のクエリが送信される大容量のデータベースに推奨されます。

Agent にアクセスを付与する

Datadog Agent が統計やクエリを収集するためには、データベース サーバーへの読み取り専用のアクセスが必要となります。

Agent が接続するデータベースサーバー上の PostgreSQL データベースを選択します。Agent は、どのデータベースに接続してもデータベースサーバー上のすべてのデータベースからテレメトリーを収集することができるため、デフォルトの postgres データベースを使用することをお勧めします。[そのデータベースに対して、固有のデータに対するカスタムクエリ]を Agentで実行する必要がある場合のみ別のデータベースを選択してください6

選択したデータベースに、スーパーユーザー (または十分な権限を持つ他のユーザー) として接続します。例えば、選択したデータベースが postgres である場合は、次のように実行して psql を使用する postgres ユーザーとして接続します。

psql -h mydb.example.com -d postgres -U postgres

datadog ユーザーを作成します。

CREATE USER datadog WITH password '<PASSWORD>';

すべてのデータベースに以下のスキーマを作成します。

CREATE SCHEMA datadog;
GRANT USAGE ON SCHEMA datadog TO datadog;
GRANT USAGE ON SCHEMA public TO datadog;
GRANT pg_monitor TO datadog;
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS pg_stat_statements;

すべてのデータベースに以下のスキーマを作成します。

CREATE SCHEMA datadog;
GRANT USAGE ON SCHEMA datadog TO datadog;
GRANT USAGE ON SCHEMA public TO datadog;
GRANT SELECT ON pg_stat_database TO datadog;
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS pg_stat_statements;

すべてのデータベースに関数を作成して、Agent が pg_stat_activity および pg_stat_statements の全コンテンツを読み込めるようにします。

CREATE OR REPLACE FUNCTION datadog.pg_stat_activity() RETURNS SETOF pg_stat_activity AS
  $$ SELECT * FROM pg_catalog.pg_stat_activity; $$
LANGUAGE sql
SECURITY DEFINER;
CREATE OR REPLACE FUNCTION datadog.pg_stat_statements() RETURNS SETOF pg_stat_statements AS
    $$ SELECT * FROM pg_stat_statements; $$
LANGUAGE sql
SECURITY DEFINER;

注意: 追加のテーブルへの問い合わせを必要とするカスタムメトリクスを生成する場合は、それらのテーブルに対する SELECT 権限を datadog ユーザーに付与する必要があります。例: grant SELECT on <TABLE_NAME> to datadog;。詳細は PostgreSQL カスタムメトリクス収集の説明を参照してください。

Agent が実行計画を収集できるように、すべてのデータベースに関数を作成します。

CREATE OR REPLACE FUNCTION datadog.explain_statement (
   l_query text,
   out explain JSON
)
RETURNS SETOF JSON AS
$$
BEGIN
   RETURN QUERY EXECUTE 'EXPLAIN (FORMAT JSON) ' || l_query;
END;
$$
LANGUAGE 'plpgsql'
RETURNS NULL ON NULL INPUT
SECURITY DEFINER;

検証する

権限が正しいことを確認するために、以下のコマンドを実行して、Agent ユーザーがデータベースに接続してコアテーブルを読み取ることができることを確認します。

psql -h localhost -U datadog postgres -A \
  -c "select * from pg_stat_database limit 1;" \
  && echo -e "\e[0;32mPostgres connection - OK\e[0m" \
  || echo -e "\e[0;31mCannot connect to Postgres\e[0m"
psql -h localhost -U datadog postgres -A \
  -c "select * from pg_stat_activity limit 1;" \
  && echo -e "\e[0;32mPostgres pg_stat_activity read OK\e[0m" \
  || echo -e "\e[0;31mCannot read from pg_stat_activity\e[0m"
psql -h localhost -U datadog postgres -A \
  -c "select * from pg_stat_statements limit 1;" \
  && echo -e "\e[0;32mPostgres pg_stat_statements read OK\e[0m" \
  || echo -e "\e[0;31mCannot read from pg_stat_statements\e[0m"
psql -h localhost -U datadog postgres -A \
  -c "select * from pg_stat_database limit 1;" \
  && echo -e "\e[0;32mPostgres connection - OK\e[0m" \
  || echo -e "\e[0;31mCannot connect to Postgres\e[0m"
psql -h localhost -U datadog postgres -A \
  -c "select * from pg_stat_activity limit 1;" \
  && echo -e "\e[0;32mPostgres pg_stat_activity read OK\e[0m" \
  || echo -e "\e[0;31mCannot read from pg_stat_activity\e[0m"
psql -h localhost -U datadog postgres -A \
  -c "select * from pg_stat_statements limit 1;" \
  && echo -e "\e[0;32mPostgres pg_stat_statements read OK\e[0m" \
  || echo -e "\e[0;31mCannot read from pg_stat_statements\e[0m"

パスワードの入力を求められた場合は、datadog ユーザーを作成したときに入力したパスワードを使用してください。

Agent のインストール

RDS ホストを監視するには、インフラストラクチャーに Datadog Agent をインストールし、各インスタンスのエンドポイントにリモートで接続するよう構成します。Agent はデータベース上で動作する必要はなく、データベースに接続するだけで問題ありません。ここに記載されていないその他の Agent のインストール方法については、Agent のインストール手順を参照してください。

ホスト上で実行されている Agent のデータベースモニタリングメトリクスの収集を構成するには、次の手順に従ってください。(Agent で RDS データベースからメトリクスを収集するために小規模な EC2 インスタンスをプロビジョニングする場合など)

  1. postgres.d/conf.yaml ファイルを編集して、host / port を指定し、監視するマスターを設定します。使用可能なすべてのコンフィギュレーションオプションについては、サンプル postgres.d/conf.yaml を参照してください。
    init_config:
    instances:
      - dbm: true
        host: '<AWS_INSTANCE_ENDPOINT>'
        port: 5432
        username: datadog
        password: '<PASSWORD>'
        tags:
          - "dbinstanceidentifier:<DB_INSTANCE_NAME>"
        ## Required for Postgres 9.6: Uncomment these lines to use the functions created in the setup
        # pg_stat_statements_view: datadog.pg_stat_statements()
        # pg_stat_activity_view: datadog.pg_stat_activity()
        ## Optional: Connect to a different database if needed for `custom_queries`
        # dbname: '<DB_NAME>'
    
  2. Agent を再起動します

ECS や Fargate などの Docker コンテナで動作するデータベースモニタリング Agent を設定するには、Agent コンテナの Docker ラベルとしてオートディスカバリーのインテグレーションテンプレートを設定します。

: ラベルのオートディスカバリーを機能させるためには、Agent にDocker ソケットに対する読み取り権限が与えられている必要があります。

コマンドライン

次のコマンドを実行して、コマンドラインから Agent を実行することですぐに稼動させることができます。お使いのアカウントや環境に合わせて値を変更してください。

export DD_API_KEY=xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
export DD_AGENT_VERSION=7.36.1

docker run -e "DD_API_KEY=${DD_API_KEY}" \
  -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock:ro \
  -l com.datadoghq.ad.check_names='["postgres"]' \
  -l com.datadoghq.ad.init_configs='[{}]' \
  -l com.datadoghq.ad.instances='[{
    "dbm": true,
    "host": "<AWS_INSTANCE_ENDPOINT>",
    "port": 5432,
    "username": "datadog",
    "password": "<UNIQUEPASSWORD>",
    "tags": "dbinstanceidentifier:<DB_INSTANCE_NAME>"
  }]' \
  gcr.io/datadoghq/agent:${DD_AGENT_VERSION}

Postgres 9.6 の場合、ホストとポートが指定されているインスタンスの config に以下の設定を追加します。

pg_stat_statements_view: datadog.pg_stat_statements()
pg_stat_activity_view: datadog.pg_stat_activity()

Dockerfile

Dockerfile ではラベルの指定も可能であるため、インフラストラクチャーのコンフィギュレーションを変更することなく、カスタム Agent を構築・デプロイすることができます。

FROM gcr.io/datadoghq/agent:7.36.1

LABEL "com.datadoghq.ad.check_names"='["postgres"]'
LABEL "com.datadoghq.ad.init_configs"='[{}]'
LABEL "com.datadoghq.ad.instances"='[{"dbm": true, "host": "<AWS_INSTANCE_ENDPOINT>", "port": 5432,"username": "datadog","password": "<UNIQUEPASSWORD>","tags": "dbinstanceidentifier:<DB_INSTANCE_NAME>"}]'

Postgres 9.6 の場合、ホストとポートが指定されているインスタンスの config に以下の設定を追加します。

pg_stat_statements_view: datadog.pg_stat_statements()
pg_stat_activity_view: datadog.pg_stat_activity()

datadog ユーザーのパスワードをプレーンテキストで公開しないようにするには、Agent のシークレット管理パッケージを使用し、ENC[] 構文を使ってパスワードを宣言するか、オートディスカバリーテンプレート変数に関するドキュメントでパスワードを環境変数として渡す方法をご確認ください。

Kubernetes クラスターをお使いの場合は、データベースモニタリング用の Datadog Cluster Agent をご利用ください。

Kubernetes クラスターでまだチェックが有効になっていない場合は、手順に従ってクラスターチェックを有効にしてください。Postgres のコンフィギュレーションは、Cluster Agent コンテナにマウントされた静的ファイル、またはサービスアノテーションのいずれかを使用して宣言できます。

Helm のコマンドライン

以下の Helm コマンドを実行して、Kubernetes クラスターに Datadog Cluster Agent をインストールします。お使いのアカウントや環境に合わせて値を変更してください。

helm repo add datadog https://helm.datadoghq.com
helm repo update

helm install <RELEASE_NAME> \
  --set 'datadog.apiKey=<DATADOG_API_KEY>' \
  --set 'clusterAgent.enabled=true' \
  --set "clusterAgent.confd.postgres\.yaml=cluster_check: true
init_config:
instances:
  - dbm: true
    host: <INSTANCE_ADDRESS>
    port: 5432
    username: datadog
    password: <UNIQUEPASSWORD>
    tags:
      - dbinstanceidentifier:<DB_INSTANCE_NAME>" \
  datadog/datadog

Postgres 9.6 の場合、ホストとポートが指定されているインスタンスの config に以下の設定を追加します。

pg_stat_statements_view: datadog.pg_stat_statements()
pg_stat_activity_view: datadog.pg_stat_activity()

マウントされたファイルで構成する

マウントされたコンフィギュレーションファイルを使ってクラスターチェックを構成するには、コンフィギュレーションファイルを Cluster Agent コンテナのパス /conf.d/postgres.yaml にマウントします。

cluster_check: true  # Make sure to include this flag
init_config:
instances:
  - dbm: true
    host: '<AWS_INSTANCE_ENDPOINT>'
    port: 5432
    username: datadog
    password: '<PASSWORD>'
    tags:
      - dbinstanceidentifier:<DB_INSTANCE_NAME>
    ## 必須: Postgres 9.6 の場合、セットアップで作成した関数を使用するために、以下の行のコメントを解除してください
    # pg_stat_statements_view: datadog.pg_stat_statements()
    # pg_stat_activity_view: datadog.pg_stat_activity()

Kubernetes サービスアノテーションで構成する

ファイルをマウントせずに、インスタンスのコンフィギュレーションを Kubernetes サービスとして宣言することができます。Kubernetes 上で動作する Agent にこのチェックを設定するには、Datadog Cluster Agent と同じネームスペースにサービスを作成します。

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: postgres
  labels:
    tags.datadoghq.com/env: '<ENV>'
    tags.datadoghq.com/service: '<SERVICE>'
  annotations:
    ad.datadoghq.com/service.check_names: '["postgres"]'
    ad.datadoghq.com/service.init_configs: '[{}]'
    ad.datadoghq.com/service.instances: |
      [
        {
          "dbm": true,
          "host": "<AWS_INSTANCE_ENDPOINT>",
          "port": 5432,
          "username": "datadog",
          "password": "<UNIQUEPASSWORD>",
          "tags": "dbinstanceidentifier:<DB_INSTANCE_NAME>"
        }
      ]      
spec:
  ports:
  - port: 5432
    protocol: TCP
    targetPort: 5432
    name: postgres

Postgres 9.6 の場合、ホストとポートが指定されているインスタンスの config に以下の設定を追加します。

pg_stat_statements_view: datadog.pg_stat_statements()
pg_stat_activity_view: datadog.pg_stat_activity()

Cluster Agent は自動的にこのコンフィギュレーションを登録し、Postgres チェックを開始します。

datadog ユーザーのパスワードをプレーンテキストで公開しないよう、Agent のシークレット管理パッケージを使用し、ENC[] 構文を使ってパスワードを宣言します。

検証

Agent の status サブコマンドを実行し、Checks セクションで postgres を探します。または、データベースのページを参照してください。

RDS インテグレーションをインストール

AWS からより包括的なデータベースメトリクスを収集するには、RDS インテグレーションをインストールします (オプション)。

トラブルシューティング

インテグレーションと Agent を手順通りにインストール・設定しても期待通りに動作しない場合は、トラブルシューティングを参照してください。

その他の参考資料

お役に立つドキュメント、リンクや記事: