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このインスツルメンテーション手法により、コンテナ化された Linux Azure App Service ワークロードに対して、以下の追加監視機能が提供されます。
Trace_ID
挿入。Datadog API キーを取得済みであることと、Datadog トレーシングライブラリがサポートするプログラミング言語を使用していることを確認してください。
Dockerfile に次の記述を追加することで、Datadog Agent を使用してアプリケーションをインスツルメントします。以下の例は、既存の Dockerfile のセットアップに応じて調整が必要になる場合があります。
# Datadog `serverless-init` を Docker イメージにコピーします
COPY --from=datadog/serverless-init /datadog-init /app/datadog-init
# Datadog js トレーシングライブラリをこちらか package.json でインストールします
npm i dd-trace@2.2.0
# Datadog トレーシングライブラリを有効にします
ENV NODE_OPTIONS="--require dd-trace/init"
# Datadog serverless-init プロセスにアプリケーションをラップするために、エントリポイントを変更します
ENTRYPOINT ["/app/datadog-init"]
# エントリポイントにラップされたバイナリアプリケーションを実行します
CMD ["/nodejs/bin/node", "/path/to/your/app.js"]
トレースは、前のステップの Dockerfile で動作するはずです。代わりに、こちらの説明に従って、アプリケーションに Node トレーシングライブラリをインストールし、構成して、トレースをキャプチャして送信することもできます。
Dockerfile に次の記述を追加することで、Datadog Agent を使用してアプリケーションをインスツルメントします。以下の例は、既存の Dockerfile のセットアップに応じて調整が必要になる場合があります。
# Datadog `serverless-init` を Docker イメージにコピーします
COPY --from=datadog/serverless-init /datadog-init /app/datadog-init
# python トレーシングライブラリをこちらか requirements.txt でインストールします
RUN pip install --no-cache-dir ddtrace==1.7.3
# Datadog serverless-init プロセスにアプリケーションをラップするために、エントリポイントを変更します
ENTRYPOINT ["/app/datadog-init"]
# エントリポイントにラップされたバイナリアプリケーションを実行します
CMD ["ddtrace-run", "python", "app.py"]
トレースは、前のステップの Dockerfile で動作するはずです。代わりに、こちらの説明に従って、アプリケーションに Python トレーシングライブラリをインストールし、構成して、トレースをキャプチャして送信することもできます。
Dockerfile に次の記述を追加することで、Datadog Agent を使用してアプリケーションをインスツルメントします。以下の例は、既存の Dockerfile のセットアップに応じて調整が必要になる場合があります。
# Datadog `serverless-init` を Docker イメージにコピーします
COPY --from=datadog/serverless-init /datadog-init /app/datadog-init
# Datadog serverless-init プロセスにアプリケーションをラップするために、エントリポイントを変更します
ENTRYPOINT ["/app/datadog-init"]
# エントリポイントにラップされたバイナリアプリケーションを実行します
CMD ["/path/to/your-go-binary"]
以下の手順に従って、アプリケーションに Go トレーシングライブラリをインストールし、構成して、トレースをキャプチャして送信します。
アプリケーションをインスツルメンテーションするには、まず、Azure 構成設定の Application Settings に、以下のキーと値のペアを追加します。
DD_API_KEY
は Datadog API キーで、Datadog アカウントにデータを送信するために使用します。DD_SITE
は Datadog サイトパラメーターです。サイトは
です。この値のデフォルトは datadoghq.com
です。DD_SERVICE
はこのプログラムで使用するサービス名です。デフォルトは package.json
の名前フィールドの値です。注: 新しい設定が保存されると、アプリケーションは再起動します。これらの設定は、代わりに Dockerfile に含めることができます。唯一の欠点は、設定を更新して再起動するのではなく、アプリケーションを再デプロイする必要があることです。
デプロイが完了すると、メトリクスとトレースが Datadog に送信されます。Datadog で Infrastructure -> Serverless に移動すると、サーバーレスメトリクスとトレースを確認できます。
新しい Application Settings が保存されると、Azure はアプリケーションを再起動します。アプリケーション再起動後、Datadog の APM サービスページでサービス名 (DD_SERVICE
) を検索するとトレースを見ることができます。
Azure インテグレーションを使用している場合は、すでにログが収集されています。また、環境変数 DD_LOGS_ENABLED
を true
に設定することで、サーバーレスインスツルメンテーションを通じて直接アプリケーションログをキャプチャすることも可能です。
DogStatsD でアプリケーションのカスタムメトリクスを有効にするには、Application Settings に DD_CUSTOM_METRICS_ENABLED
を追加して true
と設定します。
メトリクスを送信するようにアプリケーションを構成するには、ランタイムに応じた適切な手順を実行します。
トレースやカスタムメトリクスデータを期待通りに受信できない場合は、App Service logs を有効にしてデバッグログを受信してください。
Datadog サポートと Log stream の内容を共有してください。
お役に立つドキュメント、リンクや記事: