Google Cloud SQL マネージド SQL Server のデータベースモニタリングの設定

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、Microsoft SQL Server データベースを詳細に可視化します。

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、以下の手順を実行します。

Agent にデータベースへのアクセスを付与する
Agent をインストールする
Cloud SQL インテグレーションをインストールする

AlwaysOn ユーザーの場合、Agent は別のサーバーにインストールし、リスナーエンドポイントを介してクラスターに接続する必要があります。これは、Availability Group (AG) のセカンダリレプリカに関する情報がプライマリレプリカから収集されるからです。さらに、この方法で Agent をインストールすると、フェイルオーバー時に Agent を稼働させ続けることができます。

はじめに

サポートされている SQL Server バージョン: 2012、2014、2016、2017、2019
Supported Agent versions: 7.38.0+
Performance impact: The default Agent configuration for Database Monitoring is conservative, but you can adjust settings such as the collection interval and query sampling rate to better suit your needs. For most workloads, the Agent represents less than one percent of query execution time on the database and less than one percent of CPU.

Database Monitoring runs as an integration on top of the base Agent (see benchmarks).
Proxies, load balancers, and connection poolers: The Agent must connect directly to the host being monitored. The Agent should not connect to the database through a proxy, load balancer, or connection pooler. While this can be an anti-pattern for client applications, for Database Monitoring each Agent must have knowledge of the underlying host and should stick to a single host for its lifetime, even in cases of failover. If the Datadog Agent connects to different hosts while it is running, then the metrics will be incorrect.
Data security considerations: Read about how Database Management handles sensitive information for information about what data the Agent collects from your databases and how to ensure it is secure.

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。

Cloud SQL インスタンスに datadog ユーザーを作成します。

Agent の読み取り専用アクセスを維持するために、デフォルトの CustomerDbRootRole から datadog ユーザーを削除してください。その代わりに、Agent が必要とする明示的な権限のみを付与します。

GRANT VIEW SERVER STATE to datadog as CustomerDbRootRole;
GRANT VIEW ANY DEFINITION to datadog as CustomerDbRootRole;
ALTER SERVER ROLE CustomerDbRootRole DROP member datadog;

追加した各アプリケーションデータベースに datadog ユーザーを作成します。

USE [database_name];
CREATE USER datadog FOR LOGIN datadog;

これは、Google Cloud SQL が CONNECT ANY DATABASE の付与を許可していないため、必要です。Datadog Agent は、データベース固有のファイル I/O 統計情報を収集するために、各データベースに接続する必要があります。

Agent のインストール

GCP はホストへの直接アクセスを許可しません。つまり、Datadog Agent は SQL Server ホストと通信可能な別のホストにインストールする必要があります。Agent のインストールと実行には、いくつかのオプションがあります。

SQL Server テレメトリーの収集を開始するには、まず Datadog Agent をインストールします。

SQL Server Agent のコンフィギュレーションファイル C:\ProgramData\Datadog\conf.d\sqlserver.d\conf.yaml を作成します。使用可能なすべての構成オプションは、サンプルコンフィギュレーションファイルを参照してください。

init_config:
instances:
  - dbm: true
    host: '<HOSTNAME>,<SQL_PORT>'
    username: datadog
    password: '<PASSWORD>'
    connector: adodbapi
    provider: MSOLEDBSQL
    tags:  # オプション
      - 'service:<CUSTOM_SERVICE>'
      - 'env:<CUSTOM_ENV>'
    # プロジェクトとインスタンスを追加した後、CPU、メモリなどの追加のクラウドデータをプルするために Datadog GCP インテグレーションを構成します。
    gcp:
      project_id: '<PROJECT_ID>'
      instance_id: '<INSTANCE_ID>'

project_id と instance_id フィールドの設定に関する追加情報は、SQL Server インテグレーション仕様を参照してください。

Windows 認証を利用する場合は、connection_string: "Trusted_Connection=yes" と設定し、username と password フィールドを省略します。

service と env タグを使用して、共通のタグ付けスキームでデータベースのテレメトリーを他のテレメトリーにリンクします。これらのタグが Datadog 全体でどのように使用されるかについては、統合サービスタグ付けを参照してください。

対応ドライバー

Microsoft ADO

推奨する ADO プロバイダーは、Microsoft OLE DB Driver です。Agent が動作しているホストにドライバーがインストールされていることを確認してください。

connector: adodbapi
provider: MSOLEDBSQL

他の 2 つのプロバイダー、SQLOLEDB と SQLNCLI は、Microsoft によって非推奨とされており、もはや使用するべきではありません。

ODBC

推奨する ODBC ドライバーは、Microsoft ODBC Driver です。Agent が動作しているホストにドライバーがインストールされていることを確認してください。

connector: odbc
driver: '{ODBC Driver 17 for SQL Server}'

すべての Agent の構成が完了したら、Datadog Agent を再起動します。

検証

Agent の status サブコマンドを実行し、Checks セクションで sqlserver を探します。Datadog のデータベースのページへ移動して開始します。

SQL Server テレメトリーの収集を開始するには、まず Datadog Agent をインストールします。

Linux では、Datadog Agent の他に、ODBC SQL Server ドライバー (例えば、Microsoft ODBC ドライバー) がインストールされていることが必須となります。ODBC SQL Server がインストールされたら、odbc.ini と odbcinst.ini ファイルを /opt/datadog-agent/embedded/etc フォルダーにコピーします。

odbc コネクターを使用し、odbcinst.ini ファイルに示されているように、適切なドライバーを指定します。

SQL Server Agent のコンフィギュレーションファイル /etc/datadog-agent/conf.d/sqlserver.d/conf.yaml を作成します。使用可能なすべての構成オプションは、サンプルコンフィギュレーションファイルを参照してください。

init_config:
instances:
  - dbm: true
    host: '<HOSTNAME>,<SQL_PORT>'
    username: datadog
    password: '<PASSWORD>'
    connector: odbc
    driver: '<Driver from the `odbcinst.ini` file>'
    tags:  # オプション
      - 'service:<CUSTOM_SERVICE>'
      - 'env:<CUSTOM_ENV>'

    # プロジェクトとインスタンスを追加した後、CPU、メモリなどの追加のクラウドデータをプルするために Datadog GCP インテグレーションを構成します。
    gcp:
      project_id: '<PROJECT_ID>'
      instance_id: '<INSTANCE_ID>'

project_id と instance_id フィールドの設定に関する追加情報は、SQL Server インテグレーション仕様を参照してください。

すべての Agent の構成が完了したら、Datadog Agent を再起動します。

検証

Agent の status サブコマンドを実行し、Checks セクションで sqlserver を探します。Datadog のデータベースのページへ移動して開始します。

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。

注: 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。

アカウントや環境に合わせて、値を置き換えます。利用可能なすべての構成オプションについては、サンプルコンフィギュレーションファイルを参照してください。

export DD_API_KEY=xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
export DD_AGENT_VERSION=7.35.0

docker run -e "DD_API_KEY=${DD_API_KEY}" \
  -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock:ro \
  -l com.datadoghq.ad.check_names='["sqlserver"]' \
  -l com.datadoghq.ad.init_configs='[{}]' \
  -l com.datadoghq.ad.instances='[{
    "dbm": true,
    "host": "<HOSTNAME>",
    "port": <SQL_PORT>,
    "connector": "odbc",
    "driver": "FreeTDS",
    "username": "datadog",
    "password": "<PASSWORD>",
    "tags": [
      "service:<CUSTOM_SERVICE>"
      "env:<CUSTOM_ENV>"
    ],
    "gcp": {
      "project_id": "<PROJECT_ID>",
      "instance_id": "<INSTANCE_ID>"
    }
  }]' \
  gcr.io/datadoghq/agent:${DD_AGENT_VERSION}

project_id と instance_id フィールドの設定に関する追加情報は、SQL Server インテグレーション仕様を参照してください。

検証

Agent の status サブコマンドを実行し、Checks セクションで sqlserver を探します。または、Datadog のデータベースのページへ移動して開始します。

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 クラスターでクラスターチェックがまだ有効になっていない場合は、指示に従ってクラスターチェックを有効化します。Cluster Agent の構成は、Cluster Agent コンテナにマウントされた静的ファイル、または Kubernetes サービスアノテーションのいずれかを使用することができます。

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.sqlserver\.yaml=cluster_check: true
init_config:
instances:
  - dbm: true
    host: <HOSTNAME>
    port: 1433
    username: datadog
    password: '<PASSWORD>'
    connector: 'odbc'
    driver: 'FreeTDS'
    gcp:
      project_id: '<PROJECT_ID>'
      instance_id: '<INSTANCE_ID>' \
  datadog/datadog"

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/sqlserver.yaml にマウントします。

cluster_check: true  # このフラグを必ず入れてください
init_config:
instances:
  - dbm: true
    host: '<HOSTNAME>'
    port: <SQL_PORT>
    username: datadog
    password: '<PASSWORD>'
    connector: "odbc"
    driver: "FreeTDS"
    # プロジェクトとインスタンスを追加した後、CPU、メモリなどの追加のクラウドデータをプルするために Datadog GCP インテグレーションを構成します。
    gcp:
      project_id: '<PROJECT_ID>'
      instance_id: '<INSTANCE_ID>'

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: sqlserver-datadog-check-instances
  annotations:
    ad.datadoghq.com/service.check_names: '["sqlserver"]'
    ad.datadoghq.com/service.init_configs: '[{}]'
    ad.datadoghq.com/service.instances: |
      [
        {
          "dbm": true,
          "host": "<HOSTNAME>",
          "port": <SQL_PORT>,
          "username": "datadog",
          "password": "<PASSWORD>",
          "connector": "odbc",
          "driver": "FreeTDS",
          "gcp": {
            "project_id": "<PROJECT_ID>",
            "instance_id": "<INSTANCE_ID>"
          }
        }
      ]      
spec:
  ports:
  - port: 1433
    protocol: TCP
    targetPort: 1433
    name: sqlserver