データをクエリしてテキストファイルにするまでの手順

この記事では、Datadog API を最大限に活用するための環境のセットアップ方法と、Datadog のパブリック API からローカルファイルにイベント、メトリクス、モニターをプルまたはプッシュする方法について説明します。

前提条件: Python および pip がローカルホストにインストールされている必要があります。Windows の場合は、Windows の Python 2 インストールを参照してください。

1. ターミナルを開きます。

2. macOS では pwd、Windows では dir を使用してディレクトリを確認します。

3. mkdir <NAME_OF_THE_FOLDER> で新しいフォルダーを作成します。

4. cd <NAME_OF_THE_FOLDER> でそのフォルダーに移動します。

5. 手順 3 で作成したフォルダーにスクリプト api_query_data.py をダウンロードし、以下のように編集します。

   a. <YOUR_DD_API_KEY> と <YOUR_DD_APP_KEY> を Datadog API キーとアプリケーションキーに置き換えます。

   b. system.cpu.idle を、取得するメトリクスに置き換えます。メトリクスのリストは Datadog メトリクスサマリーに表示されます。

   c. オプションで、* をホストに置き換えて、データを絞り込みます。ホストのリストは Datadog インフラストラクチャーリストに表示されます。

   d. オプションで、データを収集する期間を変更します。現在の設定は 3600 秒 (1 時間) です。注: この期間をあまり長くし過ぎると、Datadog API 制限に達してしまう可能性があります。

   e. ファイルを保存し、場所を確認します。

これらの設定が完了したら、以下の手順に従います。

1. ベストプラクティスとして、Python パッケージをインストールする仮想環境を作成することをお勧めします。仮想環境マネージャーとしては virtualenv があります。
2. virtualenv venv を実行して、先ほど作成したディレクトリに新しい仮想環境を作成します。
3. source venv/bin/activate (Mac/Linux) または > \path\to\env\Scripts\activate (Windows) を実行して、環境を有効化します。
4. pip install datadog を実行して Datadog API パッケージをインストールします。これで、Python ファイルが Datadog API とやり取りできるようになります。
5. ターミナルで、スクリプト python api_query_data.py を実行します。

正常に終了するとターミナルにデータが表示され、out.txt という名前のファイルがフォルダーに作成されます。

その他の例については、Datadog API ドキュメントを参照してください。