カスタムグループ化

概要

エラー追跡は、デフォルトの戦略を使って、類似のエラーを問題としてインテリジェントにグループ化します。_カスタムフィンガープリンティング_を使えば、グループ化の決定を完全に制御し、エラーログに対するグループ化の動作をカスタマイズすることができます。

エラー追跡がエラーログを問題としてグループ化する際に使用できるerror.fingerprint 属性を指定してください。 error.fingerprint 属性の値について特に形式や要件はありませんが、その中身は文字列でなければなりません。

error.fingerprint が指定されている場合、グループ化の動作は次のルールに従います。

  • カスタムグループ化がデフォルトの戦略よりも優先されます。
  • カスタムグループ化はエラーログのサブセットにのみ適用可能で、デフォルトの戦略と共存できます。
  • error.fingerprintの内容は、修正なしでそのまま使用されます。
  • 同じサービスで発生し、同じ error.fingerprint 属性を持つログは、同じ問題としてグループ化されます。
  • service 属性が異なるログは、別の問題としてグループ化されます。

セットアップ

カスタムグループ化に必要なのは、1 つのエラーログと、文字列で指定された 1 つの error.fingerprint 属性のみです。

Datadog でまだログを収集していない場合は、ログドキュメントを参照してログを設定してください。 source タグ (言語指定) が適切に構成されていることを確認してください。

例

すでに JSON 形式でログを記録している場合は、エラーログに新しい error.fingerprint 属性を追加してください。

Python で JSON 形式のロガーを作成する例を示します。

import logging
import json_log_formatter

formatter = json_log_formatter.JSONFormatter()

json_handler = logging.FileHandler(filename='/var/log/my-log.json')
json_handler.setFormatter(formatter)

logger = logging.getLogger('my_json')
logger.addHandler(json_handler)
logger.setLevel(logging.INFO)

logger.error('Error processing request', extra={'error.fingerprint': 'my-custom-grouping-material'})

この場合、my-custom-grouping-material を使用して、エラー追跡でこれらのエラーログを 1 つの問題にグループ化します。

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:

Datadog Error Tracking で、アプリケーションの問題を解明ブログ more more ログのエラー追跡についてドキュメント more more