Azure Container Apps

概要

Azure Container Apps は、コンテナベースのアプリケーションをデプロイし、スケーリングするためのフルマネージドサーバーレスプラットフォームです。Datadog は、Azure インテグレーションを通して Container Apps のモニタリングとログ収集を提供しています。また、Datadog は現在ベータ版として、トレース、カスタムメトリクス、直接ログ収集を可能にする専用 Agent で Container Apps アプリケーションをインスツルメントするソリューションも提供しています。

この機能はベータ版です。標準的なサポートチャンネルを通じてフィードバックを提供することができます。ベータ期間中は、Container Apps モニタリングと APM トレースは直接費用なしで利用できます。既存の APM のお客様は、スパンの取り込みとボリュームのコストが増加する可能性があります。

はじめに

前提条件

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。

1. Dockerfile を使用したインスツルメンテーション

Dockerfile に次の記述を追加することで、アプリケーションをインスツルメントすることができます。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

# アプリケーションを Datadog の serverless-init プロセスでラップするためエントリポイントを変更します
ENTRYPOINT ["/app/datadog-init"]

# オプションで Datadog のタグを追加します
ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-go
ENV DD_ENV=datadog-demo
ENV DD_VERSION=1

# 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。必要に応じて内容を変更してください。
CMD ["/path/to/your-go-binary"]

シンプルな Go アプリケーション用のサンプルコード。 Go トレーシングライブラリに関する詳細。

# 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

# オプションで Datadog のタグを追加します
ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-python
ENV DD_ENV=datadog-demo
ENV DD_VERSION=1

# アプリケーションを Datadog の serverless-init プロセスでラップするためエントリポイントを変更します
ENTRYPOINT ["/app/datadog-init"]

# Datadog トレースライブラリによって起動される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。必要に応じて内容を変更してください。
CMD ["ddtrace-run", "python", "app.py"]

シンプルな Python アプリケーション用のサンプルコード。 Python レーシングライブラリに関する詳細。

# 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

# enable the Datadog tracing library
ENV NODE_OPTIONS="--require dd-trace/init"

# オプションで Datadog のタグを追加します
ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-nodejs
ENV DD_ENV=datadog-demo
ENV DD_VERSION=1

# 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。必要に応じて内容を変更してください。
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。必要に応じて内容を変更してください。
CMD ["/nodejs/bin/node", "/path/to/your/app.js"]

シンプルな Node.js アプリケーション用のサンプルコード。 Node.js トレーシングライブラリに関する詳細。

# 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

# オプションで Datadog のタグを追加します
ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-java
ENV DD_ENV=datadog-demo
ENV DD_VERSION=1

# アプリケーションを Datadog の serverless-init プロセスでラップするため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。必要に応じて内容を変更してください。
CMD ["./mvnw", "spring-boot:run"]

シンプルな Java アプリケーション用のサンプルコード。 Java トレーシングライブラリに関する詳細。

# 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

# オプションで Datadog のタグを追加します
ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-dotnet
ENV DD_ENV=datadog-demo
ENV DD_VERSION=1

# アプリケーションを Datadog の serverless-init プロセスでラップするため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。必要に応じて内容を変更してください。
CMD ["dotnet", "helloworld.dll"]

# 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

# オプションで Datadog のタグを追加します
ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-ruby
ENV DD_ENV=datadog-demo
ENV DD_VERSION=1

# アプリケーションを Datadog の serverless-init プロセスでラップするため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 ["rails", "server", "-b", "0.0.0.0"] (必要に応じて内容を変更してください)

シンプルな Ruby アプリケーション用のサンプルコード。 Ruby トレーシングライブラリに関する詳細。

2. アプリケーションを構成する

コンテナが構築され、レジストリにプッシュされたら、最後の手順として Datadog Agent 用に必要な環境変数を設定します。

  • DD_API_KEY: データを Datadog アカウントに送信するために使用する Datadog API キー。プライバシーと安全性の問題を考慮して、Azure シークレットに設定する必要があります。
  • DD_SITE: Datadog のエンドポイントと Web サイト。このページの右側で自分のサイトを選択します。あなたのサイトは です。
  • DD_TRACE_ENABLED: true に設定してトレースを有効にします

環境変数とその機能の詳細については、追加の構成を参照してください。

次のコマンドはサービスをデプロイし、外部からの接続がサービスに到達できるようにするためのコマンドです。DD_API_KEY を環境変数として設定し、サービスのリスニングポートを 80 に設定します。

az containerapp up \
  --name APP_NAME \
  --resource-group RESOURCE_GROUP \
  --ingress external \
  --target-port 80 \
  --env-vars "DD_API_KEY=$DD_API_KEY" "DD_TRACE_ENABLED=true" "DD_SITE='datadoghq.com'" \
  --image YOUR_REGISTRY/YOUR_PROJECT

3. 結果

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 の APM Trace Explorer に移動し、サービス名でコンテナアプリを検索するか、ファセット origin:containerapp を使用してフィルターをかけると、Azure コンテナアプリのトレースが表示されます。

追加の構成

  • 高度なトレース: Datadog Agent は、一般的なフレームワーク向けに基本的なトレース機能をすでにいくつか提供しています。さらに詳しい情報については、高度なトレースガイドに従ってください。

  • ログ: 環境変数 DD_LOGS_ENABLED を true に設定することで、アプリケーションログをキャプチャし、サーバーレスインスツルメンテーションを通して Datadog に直接送信することができます。直接インスツルメンテーションを行わずにログを送信するには、中央の Azure インテグレーションによるログ収集を設定し、コンテナアプリ環境の診断設定を使用して、設定したログパイプラインにログを誘導するように設定します。

  • カスタムメトリクス: DogStatsd クライアントを使って、カスタムメトリクスを送信することができます。Cloud Run やその他のサーバーレスアプリケーションの監視には、ディストリビューションメトリクスを使用します。ディストリビューションは、デフォルトで avg、sum、max、min、count の集計データを提供します。Metric Summary ページでは、パーセンタイル集計 (p50、p75、p90、p95、p99) を有効にすることができ、タグの管理も可能です。ゲージメトリクスタイプの分布を監視するには、時間集計と空間集計の両方で avg を使用します。カウントメトリクスタイプの分布を監視するには、時間集計と空間集計の両方で sum を使用します。

環境変数

変数説明
DD_API_KEYDatadog API キー - 必須
DD_SITEDatadog サイト - 必須
DD_LOGS_ENABLEDtrue の場合、ログ (stdout と stderr) を Datadog に送信します。デフォルトは false です。
DD_SERVICE統合サービスタグ付けを参照してください。
DD_VERSION統合サービスタグ付けを参照してください。
DD_ENV統合サービスタグ付けを参照してください。
DD_SOURCE統合サービスタグ付けを参照してください。
DD_TAGS統合サービスタグ付けを参照してください。

トラブルシューティング

このインテグレーションは、お使いのランタイムが完全な SSL を実装しているかどうかに依存します。Node の slim イメージを使用している場合、証明書を含めるために Dockerfile に次のコマンドを追加する必要があるかもしれません。

RUN apt-get update && apt-get install -y ca-certificates

その他の参考資料

お役に立つドキュメント、リンクや記事:

Container Apps サービスからのトレース、ログ、カスタムメトリクスの収集GITHUB more more