AWS Lambda アプリケーションのインスツルメンテーション
概要
Datadog Lambda Extension を使用して AWS Lambda アプリケーションをインスツルメンテーションし、トレース、拡張メトリクス、カスタムメトリクスを収集します。Datadog Lambda Extension は、ホストベースのインフラストラクチャーやアプリケーションで Datadog Agent や Datadog SDK を使用することに相当します。
クイックスタート
開始するには、Datadog アカウントを持っていない場合は Datadog アカウントにサインアップ してください。次に、AWS Lambda の Fleet Automation のアプリ内インストールフロー に従って、Lambda 関数をインスツルメンテーションします。このクイックスタート構成により、関数から Datadog へリアルタイムのメトリクス、ログ、トレースを送信できるようになります。
サンプルアプリケーションが GitHub で利用可能 で、複数のランタイムや infrastructure-as-code ツールを使用してデプロイする方法が記載されています。
クイックスタートプロセスは、Lambda 関数をその場で構成します。Lambda 関数を永続的にインスツルメンテーションするには、以下のエージェント型オンボーディングまたは手動インスツルメンテーションのセクションを参照してください。
エージェント型オンボーディングでセットアップする
エージェント型オンボーディングを使用して、AI アシスタンスによる Lambda 関数のモニタリングをセットアップします。エージェント型オンボーディングは、プロジェクトのフレームワークを検出し、必要な設定をその場で適用し、データが流れていることを確認します。2 つの補完的なパスで同じ Datadog アカウントを使用します。
- AI セットアップ CLI: スタンドアロンのターミナルツール。MCP サーバーをインストールしたくない場合に使用します。
- MCP サーバー: Claude Code や Cursor などのコーディングアシスタントを通じて、IDE からセットアップします。
プロジェクトディレクトリで CLI を実行します (Node.js 22+ が必要)。Datadog アカウントをリンクし、Lambda 関数をインスツルメンテーションします。
npx @datadog/ai-setup-cli --product serverless --serverless-compute-type=aws-lambda
対話形式で実行する場合は --product を省略し、Datadog サイトを指定する場合は --site を追加します。
Datadog MCP サーバーの serverless_onboarding ツールを使用して、AI アシスタンスによる Lambda 関数のモニタリングをセットアップします。接続後、次のようなプロンプトを試します。
Help me monitor my AWS Lambda functions with Datadog.
手動インストルメンテーション
高度な構成
インストルメンテーションが完了し、テレメトリ収集の設定が済んだら、AWS Lambda の Serverless Monitoring を構成する を使用して、以下のことができます。
- タグを使用して、メトリクス、トレース、ログを接続する
- API Gateway、AppSync、Step Functions などの AWS リソースからテレメトリを収集する
- 個々の Lambda 呼び出しのリクエストおよびレスポンスのペイロードをキャプチャする
- Lambda 関数のエラーをソースコードにリンクする
- ログやトレースから機密情報をフィルタリングまたは削除する
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