概要

Weaviate は、オープン ソースで AI ネイティブなベクター データベースであり、AI 駆動のアプリケーションの作成を支援します。Datadog の Weaviate インテグレーションにより、次のことが可能です:

• 挿入・削除・メンテナンスの各操作の所要時間などの使用状況の統計を監視し、潜在的なストレージの問題やボトルネックを特定し、データ変更がシステムの応答性に与える影響を評価します。
• クエリ レイテンシ、レート、同時の読み取り / 書き込みのリクエストを追跡し、ベクター データベースの全体的な応答性と負荷処理能力を把握します。
• “put” (書き込み) 操作に要する平均時間などのオブジェクトの統計情報を用いて、書き込みが多いワークロードを最適化します。
• データ ロード プロセスなどの操作に関する洞察を提供するインポート関連のメトリクスにより、データ取り込みを円滑かつ効率的に行います。

このチェックは Datadog Agent を通じて Weaviate を監視します。詳細は Weaviate の監視 を参照してください。Datadog の AI インテグレーション スイートの詳細については、こちらの ブログ を参照してください。

セットアップ

ホスト上で実行されている Agent にこのチェックをインストールし構成するには、以下の手順に従ってください。コンテナ化された環境については、これらの手順の適用方法に関するガイダンスとして Autodiscovery Integration Templates を参照してください。

インストール

Agent リリース 7.47.0 以降、Weaviate チェックは Datadog Agent パッケージに含まれています。

注: この機能を使用するには、Agent v7.47.0 以上が必要です。

構成

Weaviate は、Prometheus 形式のメトリクスを公開するように構成できます。Datadog Agent は、以下で説明するインテグレーションを使用して、これらのメトリクスを収集できます。Weaviate インスタンスのデータ収集を構成するには、手順に従ってください。Prometheus メトリクスを公開するために必要な構成については、Weaviate ドキュメントの Monitoring ページ を参照してください。

さらに、異なる API エンドポイント に通信することで、小規模なサブセットのメトリクスも収集できます。具体的には:

• /v1/meta: バージョン情報
• /v1/nodes: オブジェクトやシャードなどのノード固有のメトリクス
• /v1/.well-known/live: HTTP レスポンスタイムとサービスの有効性

注: このチェックはメトリクス収集に OpenMetrics を使用します。Python 3 が必要です。

コンテナ化

メトリクスの収集

Prometheus 形式のメトリクスが Weaviate クラスタで公開されていることを確認してください。これは、Weaviate ドキュメントの Monitoring ページ の手順に従って構成とカスタマイズができます。Agent がメトリクス収集を開始するには、Weaviate の Pod にアノテーションが必要です。アノテーションの詳細については、Autodiscovery Integration Templates を参照してください。追加の構成オプションは、weaviate.d/conf.yaml のサンプル を参照してください。

注: リストされたメトリクスは、利用可能な場合にのみ収集できます。一部のメトリクスは、特定のアクションが実行されたときにのみ生成されます。例えば、オブジェクト削除メトリクスは、オブジェクトが削除されたときにのみ公開されます。

Weaviate チェックの構成で最も重要なパラメーターは以下の 2 つです。

• openmetrics_endpoint: このパラメータは、Prometheus 形式のメトリクスが公開されている場所に設定してください。デフォルトのポートは 2112 ですが、PROMETHEUS_MONITORING_PORT 環境変数 を使用して設定できます。コンテナ化された環境では、ホストの自動検出 のために %%host%% を使用する必要があります。
• weaviate_api_endpoint: このパラメータは任意です。デフォルトでは <hostname>:8080 に設定され、RESTful API のエンドポイントを指定します。

RESTful API エンドポイントで認証が必要な場合は、リクエスト ヘッダー の一部として API キーを提供するようにチェックを構成できます。

apiVersion: v1
kind: Pod
# (...)
metadata:
  name: '<POD_NAME>'
  annotations:
    ad.datadoghq.com/weaviate.checks: |
      {
        "weaviate": {
          "init_config": {},
          "instances": [
            {
              "openmetrics_endpoint": "http://%%host%%:2112/metrics",
              "weaviate_api_endpoint": "http://%%host%%:8080",
              "headers": {'Authorization': 'Bearer if_needed_for_auth'}
            }
          ]
        }
      }
    # (...)
spec:
  containers:
    - name: 'weaviate'
# (...)

注: これらのアノテーションは、annotations キーを使って Weaviate Helm chart で直接設定できます。

検証

Agent の status サブコマンドを実行 し、Checks セクションの weaviate を探します。

収集データ

メトリクス

イベント

Weaviate インテグレーションには、イベントは含まれません。

サービスチェック

weaviate.openmetrics.health

Returns CRITICAL if the Agent is unable to connect to the Weaviate OpenMetrics endpoint, otherwise returns OK.

Statuses: ok, critical

weaviate.node.status

Returns CRITICAL if the node is UNAVAILABLE, WARNING if UNHEALTHY and OK if HEALTHY.

Statuses: ok, warning, critical

weaviate.liveness.status

Returns OK if liveness endpoint returns a 200 response, otherwise returns CRITICAL.

Statuses: ok, critical

トラブルシューティング

ご不明な点は Datadog サポートまでお問い合わせください。

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:

• インテグレーション ラウンドアップ: AI スタックの監視