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はい。AWS インテグレーションページ の Metric Collection タブで、Collect Custom Metrics を有効化します。
Collect custom metrics オプションを有効にすると、公式のインテグレーションがない AWS/<namespace> から来る AWS メトリクスもカスタムネームスペースの下に取り込まれます。Set an AWS tag filter
API でカスタムネームスペースのフィルター文字列を使用すれば、これらのメトリクスをフィルタリングして、必要なメトリクスだけを残すことができます。
Datadog は CloudWatch モニタリング API を使用して、AWS リソースを監視しています。これらの API の主な使用方法は、GetMetricData エンドポイントを通じて生のメトリクスデータを収集することです。
その他の API は、メトリクスデータを充実させるために使用されます。いくつかの例を挙げます。
メトリクスに追加するカスタムメトリクスタグを収集する
自動ミュートなど、リソースのステータスや 健全性に関する情報を収集する
ログストリームを収集する
Datadog は、インストールした各 AWS サブインテグレーションについて、利用可能なメトリクスを 10 分ごとに収集します。特定のサブインテグレーション (SQS、ELB、DynamoDB、AWS カスタムメトリクス) に対して多数の AWS リソースを持っている場合、AWS CloudWatch の請求に影響を与える可能性があります。
AWS Billing インテグレーション を利用して、CloudWatch API の使用量を監視することができます。
デフォルトでは、Datadog は 10 分ごとに AWS メトリクスを収集します。詳細は、Cloud Metric Delay を参照してください。レイテンシーを小さくする必要がある場合は、Datadog サポート にお問い合わせください。CloudWatch のメトリクスを 2-3 分のレイテンシーでより速く Datadog に取り込むには、Amazon CloudWatch Metric Streams と Amazon Kinesis Data Firehose を使用することをお勧めします。
デフォルトでは、Datadog はカスタム AWS/Cloudwatch メトリクスの平均値のみを収集します。しかし、Datadog サポート に連絡することで、追加の値を利用することができます。これらは、(利用可能な場合) 最小値、最大値、合計値、サンプルカウントを含みます。
いくつかの重要な区別に注意する必要があります。
Sum と Datadog の Average を比較すると、不一致が発生します。一部の CloudWatch メトリクスでは、複数の統計が有用な場合があり、Datadog では同じ CloudWatch メトリクスに対して異なる統計で異なるメトリクス名を作成します。例えば、aws.elb.latency と aws.elb.latency.maximum のようにです。sum 1 minute に設定したグラフは、その時点までの 1 分間の発生回数の合計 (1 分当たりの割合) を表示します。Datadog は、AWS で選択したタイムフレームに関係なく、AWS からの生データを 1 秒あたりの値に正規化して表示しています。そのため、Datadog ではより低い値が表示される可能性があります。min、max、avg は AWS 内で異なる意味を持ちます。AWS は、平均レイテンシー、最小レイテンシー、最大レイテンシーを明確に収集します。AWS CloudWatch からメトリクスを取得する場合、Datadog は ELB ごとに単一のタイムシリーズとして平均レイテンシーを受け取るだけです。Datadog では、min、max、avg を選択すると、複数のタイムシリーズがどのように結合されるかを制御することができます。例えば、system.cpu.idle をフィルターなしでリクエストすると、そのメトリクスを報告している各ホストの 1 つの系列が返されます。Datadog は、これらの時系列を空間集計
を使用して結合します。そうでない場合、1 つのホストから system.cpu.idle をリクエストすると、集計は必要なく、avg と max を切り替えても同じ結果が得られます。AWS CloudWatch は、1 分単位のデータに正規化された 1 分粒度のメトリクスをレポートします。Datadog は、秒単位のデータに正規化された 1 分粒度のメトリクスをレポートします。Datadog のデータを調整するには、60 倍してください。 また、メトリクスの統計値が同じであることを確認します。例えば、IntegrationLatency というメトリクスは、多くの異なる統計情報 (平均、最大、最小、パーセンタイル) を取得します。Datadog では、これらの統計はそれぞれ独自のメトリクスとして表現されます。
aws.apigateway.integration_latency (average)
aws.apigateway.integration_latency.maximum
aws.apigateway.integration_latency.minimum
aws.apigateway.integration_latency.p50
ロールアップでは同様の結果は表示されません。rollup(sum, 60) のロールアップコールでは、サーバーはすべてのデータポイントを分ビンでグループ化し、各ビンの合計をデータポイントとして返します。しかし、AWS メトリクスの粒度は 1 分であるため、1 ビンあたり 1 つのデータポイントしかなく、変化がありません。