Python ログ収集

概要

任意の Python ロガーを使用して、ホスト上のファイルにログを記録します。次に、Datadog Agent でファイルを監視して、ログを Datadog に送信します。

ロガーの構成

Python ログの処理はかなり複雑ですが、その主な原因はトレースバックです。トレースバックが複数行に分割されるため、元のログイベントとの関連付けが難しくなります。この問題に対応するには、ログの収集時に JSON フォーマッタを使用して次の処理を行うことを強くお勧めします。

各 stack_trace を正しいログに適切にラップします。
ログイベントのすべての属性 (重大度、ロガー名、スレッド名など) を正しく抽出します。

以下は、ログライブラリごとのセットアップ例です。

ログとトレースにおけるサービスを接続

APM が有効になっているアプリケーションの場合は、APM Python の指示に従いログにトレース ID、スパン ID、env、service、version を自動的に追加し、ログとトレースを接続します。

注: APM トレーサーがログに service を挿入する場合、Agent 構成で設定されている値は上書きされます。

これで、ログは次のような形式になります。

2019-01-07 15:20:15,972 DEBUG [flask.app] [app.py:100] [dd.trace_id=5688176451479556031 dd.span_id=4663104081780224235] - this is an example

次に、ファイルから Python ログを収集するように、Datadog Agent を構成します。

ファイルへのログの記録

Dropdown

JSON-log-formatter の使用例

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.info('Sign up', extra={'referral_code': '52d6ce'})

ログファイルには次のログレコード (インライン) が含まれます。

{
  "message": "Sign up",
  "time": "2015-09-01T06:06:26.524448",
  "referral_code": "52d6ce"
}

Python-json-logger の使用例

    import logging
    from pythonjsonlogger import jsonlogger

    logger = logging.getLogger()

    logHandler = logging.StreamHandler()
    formatter = jsonlogger.JsonFormatter()
    logHandler.setFormatter(formatter)
    logger.addHandler(logHandler)

ハンドラーが構成されると、ログファイルには次のログレコード (インライン) が含まれます。

{
  "threadName": "MainThread",
  "name": "root",
  "thread": 140735202359648,
  "created": 1336281068.506248,
  "process": 41937,
  "processName": "MainProcess",
  "relativeCreated": 9.100914001464844,
  "module": "tests",
  "funcName": "testFormatKeys",
  "levelno": 20,
  "msecs": 506.24799728393555,
  "pathname": "tests/tests.py",
  "lineno": 60,
  "asctime": ["12-05-05 22:11:08,506248"],
  "message": "testing logging format",
  "filename": "tests.py",
  "levelname": "INFO",
  "special": "value",
  "run": 12
}

Datadog Agent の構成

Agent の conf.d/python.d/ ディレクトリに、以下の内容の conf.yaml ファイルを作成します。

init_config:

instances:

##ログセクション
logs:

  - type: file
    path: "<Python_ログへのパス>.log"
    service: "<アプリケーション>"
    source: python
    sourcecategory: sourcecode
    # 複数行ログで、ログが yyyy-mm-dd 形式の日付で始まる場合は、以下の処理ルールのコメントを解除します。
    #log_processing_rules:
    #  - type: multi_line
    #    name: new_log_start_with_date
    #    pattern: \d{4}\-(0?[1-9]|1[012])\-(0?[1-9]|[12][0-9]|3[01])