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Profiles タブでは、特定の言語で使用できるすべてのプロファイルタイプを確認できます。言語とバージョンによって、プロファイルについて収集される情報は異なります。
プロファイリングを有効にすると、サポートされている Java バージョンについて、以下のプロファイルタイプが収集されます。
プロファイリングを有効にすると、お使いの Python バージョンに応じて、前述のように以下のプロファイルタイプが収集されます。
プロファイリングを有効にすると、サポートされている Go バージョンについて、以下のプロファイルタイプが収集されます。
alloc_objects
と呼びます。スタックの割り当ては追跡されません。これは、ガベージコレクションの負荷を調査する場合に便利です。バージョン 1.33.0
でのこの指標の変更点については、差分プロファイルをご覧ください。alloc_space
と呼びます。スタックの割り当ては追跡されません。これは、ガベージコレクションの負荷を調査する場合に便利です。バージョン 1.33.0
でのこの指標の変更点については、差分プロファイルをご覧ください。inuse_objects
と呼びます。これは、サービスの全体的なメモリ使用量を調査し、潜在的なメモリリークを特定する際に役立ちます。inuse_space
と呼びます。これは、サービスの全体的なメモリ使用量を調査し、潜在的なメモリリークを特定する際に役立ちます。Unlock()
演算子をポイントします。スピンロックを使用したショートミューテックスの競合はこのプロファイルでキャプチャされませんが、CPU プロファイルで確認できます。バージョン 1.33.0
でのこの指標の変更点については、差分プロファイルをご覧ください。Lock()
演算子をポイントします。これにより、ブロックされているプログラムがわかり、ミューテックスプロファイルにより、競合の原因となっているプログラムの部分がわかります。この点に関する詳しい情報は、Datadog の Go におけるプロファイリングのブロックリサーチをご覧ください。バージョン 1.33.0
でのこの指標の変更点については、差分プロファイルをご覧ください。注: ブロックプロファイラーを使用すると、本番環境において顕著なオーバーヘッドが発生する可能性があります。本番環境で有効にする場合は、高いレート (100000000
、つまり 100 ミリ秒など) を選択し、レイテンシーや CPU 使用率の増加の兆候を確認します。1μsec
ほど継続します。100ms
ほどの p99 レイテンシー SLO の典型的なアプリケーションでは、この警告を無視することが可能です。より詳しい情報については、Datadog の Go における Goroutine プロファイリングリサーチをご覧ください。1.33.0
より前のバージョンの Go プロファイラーでは、Allocations、Allocated Memory、Mutex、および Block のメトリクスは、プロファイリング期間中ではなく、プロセスが開始されてから累積した測定値として表示されます。バージョン 1.33.0
のデルタプロファイルへの変更により、これらの測定値が蓄積されるのではなく、どのように変化しているかを確認することができます。デルタプロファイリングはデフォルトでオンになっています。プロファイラーのバージョン 1.35.0
では、WithDeltaProfiles
オプションを使用してデルタプロファイルを無効にすることができます。1.37.0
では、アップロード帯域幅の使用量を減らすため、デルタプロファイリングが有効な場合は累積プロファイルがアップロードされなくなりました。完全な累積プロファイルに依存している場合は、サポートに連絡して使用例について相談してください。プロファイリングを有効にすると、サポートされている Ruby バージョンについて、以下のプロファイルタイプが収集されます。
プロファイリングを有効にすると、サポートされている Node.js バージョンについて、以下のプロファイルタイプが収集されます。
プロファイリングを有効にすると、サポートされている .NET バージョンについて、以下のプロファイルタイプが収集されます。
プロファイリングを有効にすると、サポートされている PHP バージョンについて、以下のプロファイルタイプが収集されます。
プロファイリングを有効にすると、サポートされている言語とバージョンについて、以下のプロファイルタイプが収集されます。
お役に立つドキュメント、リンクや記事: