発見した CPU、メモリ、IO のボトルネックをメソッド名、クラス名、行番号で分類して、エンドユーザー側での遅延とインフラストラクチャーにかかるコストを大幅に削減することができます。
実環境での影響を最小限に Continuous Profiler は、JDK Flight Recorder などの技術を活用し、すべてのサービスの実環境で実行します。こうすることでホストの CPU とメモリ使用量への影響を最小限に抑えることができます。
はじめに お使いのサービスでプロファイリングを行うことで、すべてのスタックトレースを一つの管理画面で可視化することができます。設定方法はとても簡単です。
アプリケーションをインスツルメントする プロファイラーの使用ガイド プロファイラーの概要 ガイドでは、パフォーマンスの問題があるサンプルサービスを例に、Continuous Profiler を使用して問題を理解し修正する方法を確認します。
Datadog でのプロファイラー確認 アプリケーションからプロファイルを Datadog に送信するための構成が完了した後は、コードのパフォーマンスに関するインサイトを確認してみましょう。
デフォルトでは、プロファイルは 7 日間、プロファイルデータから生成されたメトリクスは 1 か月間保持されます。
Try Diagnose Code Performance Issues in the Learning Center The Datadog Learning Center is full of hands-on courses to help you learn about this topic. Enroll at no cost to investigate and improve application code performance in production with Datadog Continuous Profiler.
ENROLL NOW プロファイルタイプ 対応言語ごとに収集されるプロファイルデータの種類については、プロファイルのデータタイプ を参照してください。
タグを使用してプロファイルを検索 タグを使用してプロファイルを検索 します。特定のホスト、サービス、バージョン、あるいはいずれかの組み合わせなど、すべてのディメンションのデータを表示させることができます。
デプロイメントでの機能パフォーマンスを追跡する メソッドごとの主な CPU 使用率、スレッドごとの主なメモリ割り当て状況、バージョンごとの CPU 使用状況など、主要なプロファイリングメトリクスをサービスから取得してダッシュボードを可視化することができます。
プロファイリングデータにトレースを接続する APM 分散型トレーシング と Continuous Profiler の双方が有効化されたアプリケーションプロセスは自動的にリンクされるため、Code Hotspots タブ でスパン情報からプロファイリングデータを直接開き、パフォーマンスの問題に関連する特定のコード行を見つけることができます。
プロファイルの比較により、パフォーマンスにおける変化を発見 異なる時間、環境、またはデプロイメントの似たようなプロファイルの比較は、パフォーマンスの問題に対する原因や解決策の把握に役立ちます。Datadog プロファイラーでは、 比較が視覚化 されるため、時間枠やスコープされたタグによってなぜプロファイルが異なるか、よく理解できます。
その他の参考資料 
