メトリクスタイプのモディファイアー

メトリクスタイプは、メトリクスとそのエミッションソースで表す指標です。COUNT および RATE メトリクスタイプは、同じコンセプトである「経時的なメトリクス値の変化」を表すため、お互いとてもよく似ていますが、それぞれ異なるロジックを使用します。

  • RATE: 正規化された値の経時的な変化(1秒ごと)。
  • COUNT: 特定の時間間隔における絶対値の変化。

送信に適したメトリクスタイプは、使用例や送信方法によりそれぞれ異なります。たとえば、

送信されたメトリクスタイプ使用例
RATE複数のホストにおいて受信したリクエストの数を経時的にモニターしたい場合。
RATEソースでの経時的なカウント送信の一貫性をコントロールできないため、アップストリームで比較できるように個々の間隔で正規化します。
COUNT関数が呼び出された回数をカウントしたい場合。
COUNT指定された期間内の収益を数える場合。

RATE および COUNT は同じメトリクスタイプではないため、Datadog のグラフおよびモニターにおける行動や形状が異なります。RATECOUNT が表すメトリクスを調整するには、グラフやモニターで Datadog のアプリケーション内モディファイアー関数を使用します。

アプリ内モディファイアー

主要なアプリ内モディファイアーは as_count()as_rate() の2つです。

モディファイアー説明
as_count()COUNT 形式で指定されたメトリクスを表示するのに必要な操作を設定し、rollup 間隔のメトリクス値の絶対変数を取得します。注: Rollup 間隔に依存するため、長めの間隔でグラフを作成するとグラフの形が変化します
as_rate()RATE 形式で指定されたメトリクスを表示するのに必要な操作を設定し、1秒あたりのメトリクス値の絶対変数を取得します。

適用したメトリクスタイプに応じて、動作は異なります。

  • as_count() の効果
    • 補間を無効にします。
    • 時間集計関数を SUM に設定します。
  • as_rate() の効果
    • 補間を無効にします。
    • 時間集計関数を SUM に設定します。
    • 正規化するため、集計後の結果をサンプル間隔で除算します。たとえば、rollup 間隔が 20 秒で毎秒 [1,1,1,1].as_rate() を送信する次のポイントは、[0.05, 0.05, 0.05, 0.05] を生成します。

: 間隔が短くて時間集計が発生しない場合、正規化は行われず、未加工のメトリクス値カウントが戻されます。

  • as_count() の効果
    • 補間を無効にします。
    • 時間集計関数を SUM に設定します。
    • 集計後の結果をサンプル間隔で乗算します。たとえば、rollup 間隔が 20 秒で毎秒 [0.05, 0.05, 0.05, 0.05].as_count() を送信する次のポイントは、[1,1,1,1] を生成します。
  • as_rate() の効果
    • 補間を無効にします。
    • 時間集計関数を SUM に設定します。

GAUGE メトリクスタイプはメトリクスの絶対値と最終値を表します。as_count()as_rate() モディファイアーは影響しません。

修飾子 weighted()

.weighted() 修飾子はベータ版です。この機能を有効にするには、サポートまでお問い合わせください

pod namecontainer_name などのタグは、特にコスト管理、キャパシティプランニング、コンテナ型アプリケーションのオートスケーリングなどのクエリを作成する際に、高いタグ破棄率が発生します。タグ破棄率に関係なく、ゲージのクエリの数学的な正確さを保証するために、.weighted() というアプリケーション内修飾子を使用できます。修飾子 .weighted() により、Datadog はこれらの頻繁に破棄されるタグの寿命に基づいて、メトリクス値を適切に重み付けすることができるようになります。

以下の両方の条件を満たす場合のみ、ゲージのクエリに修飾子 .weighted() が自動的に付加されます。

  • 隙間なく補間することができるように、ゲージメトリクスが定期的に送信されている。
  • 送信間隔が正しく定義され、設定されている。

Datadog Agent またはインテグレーションのいずれかが、取り込み時にメトリクスの送信間隔を設定します。Metrics Summary ページで送信間隔を変更します。

Datadog 内でメトリクスタイプを変更する

通常は必要ありませんが、Metrics Summary ページでメトリクスのタイプを変更することができます。

メトリクスタイプ

使用例:

  1. 処理されたリクエスト数をカウントする app.requests.served というメトリクスを、誤って StatsD から GAUGE として送信しました。そのため、そのメトリクスの Datadog タイプは GAUGE になっています。

  2. 時間集計のため、app.requests.served は、StatsD の COUNT メトリクスとして送信するつもりでした。そうすれば、「昨日処理されたリクエスト数の合計はいくつか」という質問には、sum:app.requests.served{*} というクエリで答えることができます (GAUGE メトリクスタイプでは意味がないクエリです)。

  3. しかし、app.requests.served という名前を引き続き使いたいので、適切な COUNT タイプの新しいメトリクス名を送信するのではなく、app.requests.served のタイプを変更することにしました。

  • N 個のリクエストが処理された後で dogstatsd.increment('app.requests.served', N) を呼び出すように、送信コードを更新します。
  • メトリクスサマリーページから Datadog アプリ内タイプを RATE に更新します。

この結果、app.requests.served のタイプを変更する前に送信されたデータは、正しく動作しません。これは、アプリ内タイプ RATE ではなく GAUGE として解釈される形式で保存されているためです。手順 3 の後に送信されるデータは、正しく解釈されます。

GAUGE として送信された履歴データを失いたくない場合は、app.requests.served のタイプは変更せずに、適切なタイプの新しいメトリクス名を作成します。

: Agent チェックの self.increment は、単調増加カウンターの増分を計算するのではなく、チェック実行時に渡された値を報告します。単調増加カウンターの増分値を送信する場合は、self.monotonic_count を使用してください。