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

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について説明します。最終的には、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できるようになります。

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、Python ドキュメント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><YOUR_DD_APP_KEY>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ページに表示されます。

    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ページに表示されます。

    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。: 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。

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