Instrument Azure App Service with serverless-init - Linux Containers

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Overview

To instrument your Azure App Service containers with a sidecar, see Instrument Azure App Service.

This instrumentation method uses serverless-init and provides the following additional monitoring capabilities for containerized Linux Azure App Service workloads:

  • Fully distributed APM tracing using automatic instrumentation.
  • Customized APM service and trace views showing relevant Azure App Service metrics and metadata.
  • Support for manual APM instrumentation to customize spans.
  • Trace_ID injection into application logs.
  • Support for submitting custom metrics using DogStatsD.

Prerequisites

Make sure you have a Datadog API Key and are using a programming language supported by a Datadog tracing library.

Instrument your application

Dockerfile

Datadog publishes new releases of the serverless-init container image to Docker Hub, Google’s gcr.io, and AWS’s ECR:

dockerhub.iogcr.iopublic.ecr.aws
datadog/serverless-initgcr.io/datadoghq/serverless-initpublic.ecr.aws/datadog/serverless-init

Images are tagged based on semantic versioning, with each new version receiving three relevant tags:

  • 1, 1-alpine: use these to track the latest minor releases, without breaking changes
  • 1.x.x, 1.x.x-alpine: use these to pin to a precise version of the library
  • latest, latest-alpine: use these to follow the latest version release, which may include breaking changes

Add the following instructions and arguments to your Dockerfile.

COPY --from=datadog/serverless-init:1 /datadog-init /app/datadog-init
RUN npm install --prefix /dd_tracer/node dd-trace  --save
ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-nodejs
ENV DD_ENV=datadog-demo
ENV DD_VERSION=1
ENTRYPOINT ["/app/datadog-init"]
CMD ["/nodejs/bin/node", "/path/to/your/app.js"]

Explanation

  1. Copy the Datadog serverless-init into your Docker image.

    COPY --from=datadog/serverless-init:1 /datadog-init /app/datadog-init

  2. Copy the Datadog Node.JS tracer into your Docker image.

    RUN npm install --prefix /dd_tracer/node dd-trace  --save

    If you install the Datadog tracer library directly in your application, as outlined in the manual tracer instrumentation instructions, omit this step.

  3. (Optional) Add Datadog tags.

    ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-nodejs
ENV DD_ENV=datadog-demo
ENV DD_VERSION=1

  4. Change the entrypoint to wrap your application in the Datadog serverless-init process. Note: If you already have an entrypoint defined inside your Dockerfile, see the alternative configuration.

    ENTRYPOINT ["/app/datadog-init"]

  5. Execute your binary application wrapped in the entrypoint. Adapt this line to your needs.

    CMD ["/nodejs/bin/node", "/path/to/your/app.js"]

Alternative configuration

If you already have an entrypoint defined inside your Dockerfile, you can instead modify the CMD argument.

COPY --from=datadog/serverless-init:1 /datadog-init /app/datadog-init
RUN npm install --prefix /dd_tracer/node dd-trace  --save
ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-nodejs
ENV DD_ENV=datadog-demo
ENV DD_VERSION=1
CMD ["/app/datadog-init", "/nodejs/bin/node", "/path/to/your/app.js"]

If you require your entrypoint to be instrumented as well, you can swap your entrypoint and CMD arguments instead. For more information, see How serverless-init works.

COPY --from=datadog/serverless-init:1 /datadog-init /app/datadog-init
RUN npm install --prefix /dd_tracer/node dd-trace  --save
ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-nodejs
ENV DD_ENV=datadog-demo
ENV DD_VERSION=1
ENTRYPOINT ["/app/datadog-init"]
CMD ["/your_entrypoint.sh", "/nodejs/bin/node", "/path/to/your/app.js"]

As long as your command to run is passed as an argument to datadog-init, you will receive full instrumentation.

Dockerfile に以下の指示と引数を追加します。

COPY --from=datadog/serverless-init:1 /datadog-init /app/datadog-init
RUN pip install --target /dd_tracer/python/ ddtrace
ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-python
ENV DD_ENV=datadog-demo
ENV DD_VERSION=1
ENTRYPOINT ["/app/datadog-init"]
CMD ["/dd_tracer/python/bin/ddtrace-run", "python", "app.py"]

説明

  1. Datadog serverless-init を Docker イメージにコピーします。

    COPY --from=datadog/serverless-init:1 /datadog-init /app/datadog-init

  2. Datadog Python トレーサーをインストールします。

    RUN pip install --target /dd_tracer/python/ ddtrace

    手動トレーサーインスツルメンテーションの説明で説明したように、Datadog トレーサーライブラリをアプリケーションに直接インストールする場合は、このステップを省略してください。

  3. (オプション) Datadog タグを追加します。

    ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-python
ENV DD_ENV=datadog-demo
ENV DD_VERSION=1

  4. Datadog serverless-init プロセスでアプリケーションをラップするようにエントリポイントを変更します。 注: Dockerfile 内にすでにエントリーポイントが定義されている場合は、代替構成を参照してください。

    ENTRYPOINT ["/app/datadog-init"]

  5. Datadog トレーシングライブラリによって起動された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。この行は必要に応じて変更してください。

    CMD ["/dd_tracer/python/bin/ddtrace-run", "python", "app.py"]

代替構成

Dockerfile 内にすでにエントリーポイントが定義されている場合は、代わりに CMD 引数を変更することができます。

COPY --from=datadog/serverless-init:1 /datadog-init /app/datadog-init
RUN pip install --target /dd_tracer/python/ ddtrace
ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-python
ENV DD_ENV=datadog-demo
ENV DD_VERSION=1
CMD ["/app/datadog-init", "/dd_tracer/python/bin/ddtrace-run", "python", "app.py"]

エントリーポイントもインスツルメンテーションする必要がある場合は、代わりにエントリーポイントと CMD 引数を入れ替えることができます。詳しくは、serverless-init の動作を参照してください。

COPY --from=datadog/serverless-init:1 /datadog-init /app/datadog-init
RUN pip install --target /dd_tracer/python/ ddtrace
ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-python
ENV DD_ENV=datadog-demo
ENV DD_VERSION=1
ENTRYPOINT ["/app/datadog-init"]
CMD ["your_entrypoint.sh", "/dd_tracer/python/bin/ddtrace-run", "python", "app.py"]

実行するコマンドが datadog-init の引数として渡される限り、完全なインスツルメンテーションを受け取ります。

Dockerfile に以下の指示と引数を追加します。

COPY --from=datadog/serverless-init:1 /datadog-init /app/datadog-init
ADD 'https://dtdg.co/latest-java-tracer' /dd_tracer/java/dd-java-agent.jar
ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-java
ENV DD_ENV=datadog-demo
ENV DD_VERSION=1
ENTRYPOINT ["/app/datadog-init"]
CMD ["./mvnw", "spring-boot:run"]

説明

  1. Datadog serverless-init を Docker イメージにコピーします。

    COPY --from=datadog/serverless-init:1 /datadog-init /app/datadog-init

  2. Datadog Java トレーサーを Docker イメージに追加します。

    ADD 'https://dtdg.co/latest-java-tracer' /dd_tracer/java/dd-java-agent.jar

    手動トレーサーインスツルメンテーションの説明で説明したように、Datadog トレーサーライブラリをアプリケーションに直接インストールする場合は、このステップを省略してください。

  3. (オプション) Datadog タグを追加します。

    ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-java
ENV DD_ENV=datadog-demo
ENV DD_VERSION=1

  4. Datadog serverless-init プロセスでアプリケーションをラップするようにエントリポイントを変更します。 注: Dockerfile 内にすでにエントリーポイントが定義されている場合は、代替構成を参照してください。

    ENTRYPOINT ["/app/datadog-init"]

  5. 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。この行は必要に応じて変更してください。

    CMD ["./mvnw", "spring-boot:run"]

代替構成

Dockerfile 内にすでにエントリーポイントが定義されている場合は、代わりに CMD 引数を変更することができます。

COPY --from=datadog/serverless-init:1 /datadog-init /app/datadog-init
ADD 'https://dtdg.co/latest-java-tracer' /dd_tracer/java/dd-java-agent.jar
ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-java
ENV DD_ENV=datadog-demo
ENV DD_VERSION=1
CMD ["/app/datadog-init", "./mvnw", "spring-boot:run"]

エントリーポイントもインスツルメンテーションする必要がある場合は、代わりにエントリーポイントと CMD 引数を入れ替えることができます。詳しくは、serverless-init の動作を参照してください。

COPY --from=datadog/serverless-init:1 /datadog-init /app/datadog-init
ADD 'https://dtdg.co/latest-java-tracer' /dd_tracer/java/dd-java-agent.jar
ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-java
ENV DD_ENV=datadog-demo
ENV DD_VERSION=1
ENTRYPOINT ["/app/datadog-init"]
CMD ["your_entrypoint.sh", "./mvnw", "spring-boot:run"]

実行するコマンドが datadog-init の引数として渡される限り、完全なインスツルメンテーションを受け取ります。

アプリケーションをデプロイする前に、Go トレーサーを手動でインストールしてください。以下の指示と引数を Dockerfile に追加してください。

COPY --from=datadog/serverless-init:1 /datadog-init /app/datadog-init
ENTRYPOINT ["/app/datadog-init"]
ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-go
ENV DD_ENV=datadog-demo
ENV DD_VERSION=1
CMD ["/path/to/your-go-binary"]

説明

  1. Datadog serverless-init を Docker イメージにコピーします。

    COPY --from=datadog/serverless-init:1 /datadog-init /app/datadog-init

  2. Datadog serverless-init プロセスでアプリケーションをラップするようにエントリポイントを変更します。 注: Dockerfile 内にすでにエントリーポイントが定義されている場合は、代替構成を参照してください。

    ENTRYPOINT ["/app/datadog-init"]

  3. (オプション) Datadog タグを追加します。

    ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-go
ENV DD_ENV=datadog-demo
ENV DD_VERSION=1

  4. 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。この行は必要に応じて変更してください。

    CMD ["/path/to/your-go-binary"]

代替構成

Dockerfile 内にすでにエントリーポイントが定義されている場合は、代わりに CMD 引数を変更することができます。

COPY --from=datadog/serverless-init:1 /datadog-init /app/datadog-init
ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-go
ENV DD_ENV=datadog-demo
ENV DD_VERSION=1
CMD ["/app/datadog-init", "/path/to/your-go-binary"]

エントリーポイントもインスツルメンテーションする必要がある場合は、代わりにエントリーポイントと CMD 引数を入れ替えることができます。詳しくは、serverless-init の動作を参照してください。

COPY --from=datadog/serverless-init:1 /datadog-init /app/datadog-init
ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-go
ENV DD_ENV=datadog-demo
ENV DD_VERSION=1
ENTRYPOINT ["/app/datadog-init"]
CMD ["your_entrypoint.sh", "/path/to/your-go-binary"]

実行するコマンドが datadog-init の引数として渡される限り、完全なインスツルメンテーションを受け取ります。

注: Go コードを自動的にインスツルメントするツールである Orchestrion を使うこともできます。Orchestrion は非公開ベータ版です。詳細については、Orchestrion リポジトリで GitHub イシューを開くか、サポートに連絡してください。

Add the following instructions and arguments to your Dockerfile.

# For alpine or arm64 builds, refer to the explanation section
COPY --from=datadog/serverless-init:1 / /app/
RUN chmod +x /app/dotnet.sh && /app/dotnet.sh

ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-dotnet
ENV DD_ENV=datadog-demo
ENV DD_VERSION=1
ENTRYPOINT ["/app/datadog-init"]
CMD ["dotnet", "helloworld.dll"]

Explanation

  1. Copy the Datadog serverless-init into your Docker image.

    COPY --from=datadog/serverless-init:1 / /app/

  2. Copy the Datadog .NET tracer into your Docker image. For linux/amd64, include the following:

    RUN chmod +x /app/dotnet.sh && /app/dotnet.sh

    For other architecture types, configure your Dockerfile like so:

    # For arm64 use datadog-dotnet-apm-2.57.0.arm64.tar.gz
# For alpine use datadog-dotnet-apm-2.57.0-musl.tar.gz
ARG TRACER_VERSION
ADD https://github.com/DataDog/dd-trace-dotnet/releases/download/v${TRACER_VERSION}/datadog-dotnet-apm-${TRACER_VERSION}.tar.gz /tmp/datadog-dotnet-apm.tar.gz

RUN mkdir -p /dd_tracer/dotnet/ && tar -xzvf /tmp/datadog-dotnet-apm.tar.gz -C /dd_tracer/dotnet/ && rm /tmp/datadog-dotnet-apm.tar.gz

    If you install the Datadog tracer library directly in your application, as outlined in the manual tracer instrumentation instructions, omit this step.

  3. (Optional) Add Datadog tags.

    ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-dotnet
ENV DD_ENV=datadog-demo
ENV DD_VERSION=1

  4. Change the entrypoint to wrap your application in the Datadog serverless-init process. Note: If you already have an entrypoint defined inside your Dockerfile, see the alternative configuration.

    ENTRYPOINT ["/app/datadog-init"]

  5. Execute your binary application wrapped in the entrypoint. Adapt this line to your needs.

    CMD ["dotnet", "helloworld.dll"]

Alternative configuration

If you already have an entrypoint defined inside your Dockerfile, you can instead modify the CMD argument.

# For alpine or arm64 builds, refer to tracer installation of the explanation section
COPY --from=datadog/serverless-init:1 / /app/
RUN chmod +x /app/dotnet.sh && /app/dotnet.sh

ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-dotnet
ENV DD_ENV=datadog-demo
ENV DD_VERSION=1
CMD ["/app/datadog-init", "dotnet", "helloworld.dll"]

If you require your entrypoint to be instrumented as well, you can swap your entrypoint and CMD arguments instead. For more information, see How serverless-init works.

# For alpine or arm64 builds, refer to tracer installation of the explanation section
COPY --from=datadog/serverless-init:1 / /app/
RUN chmod +x /app/dotnet.sh && /app/dotnet.sh

ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-dotnet
ENV DD_ENV=datadog-demo
ENV DD_VERSION=1
ENTRYPOINT ["/app/datadog-init"]
CMD ["your_entrypoint.sh", "dotnet", "helloworld.dll"]

As long as your command to run is passed as an argument to datadog-init, you will receive full instrumentation.

アプリケーションをデプロイする前に、Ruby トレーサーを手動でインストールします。サンプルアプリケーションを参照してください。

Dockerfile に以下の指示と引数を追加します。

COPY --from=datadog/serverless-init:1 /datadog-init /app/datadog-init
ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-ruby
ENV DD_ENV=datadog-demo
ENV DD_VERSION=1
ENV DD_TRACE_PROPAGATION_STYLE=datadog
ENTRYPOINT ["/app/datadog-init"]
CMD ["rails", "server", "-b", "0.0.0.0"]

説明

  1. Datadog serverless-init を Docker イメージにコピーします。

    COPY --from=datadog/serverless-init:1 /datadog-init /app/datadog-init

  2. (オプション) Datadog タグを追加します

    ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-ruby
ENV DD_ENV=datadog-demo
ENV DD_VERSION=1

  3. この環境変数は、 トレース伝搬が Cloud Run で正しく動作するために必要です。Datadog でインスツルメンテーションされたすべてのダウンストリームサービスにこの変数を設定してください。

    ENV DD_TRACE_PROPAGATION_STYLE=datadog

  4. Datadog serverless-init プロセスでアプリケーションをラップするようにエントリポイントを変更します。 注: Dockerfile 内にすでにエントリーポイントが定義されている場合は、代替構成を参照してください。

    ENTRYPOINT ["/app/datadog-init"]

  5. 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。この行は必要に応じて変更してください。

    CMD ["rails", "server", "-b", "0.0.0.0"]

代替構成

Dockerfile 内にすでにエントリーポイントが定義されている場合は、代わりに CMD 引数を変更することができます。

COPY --from=datadog/serverless-init:1 /datadog-init /app/datadog-init
ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-ruby
ENV DD_ENV=datadog-demo
ENV DD_VERSION=1
ENV DD_TRACE_PROPAGATION_STYLE=datadog
CMD ["/app/datadog-init", "rails", "server", "-b", "0.0.0.0"]

エントリーポイントもインスツルメンテーションする必要がある場合は、代わりにエントリーポイントと CMD 引数を入れ替えることができます。詳しくは、serverless-init の動作を参照してください。

COPY --from=datadog/serverless-init:1 /datadog-init /app/datadog-init
ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-ruby
ENV DD_ENV=datadog-demo
ENV DD_VERSION=1
ENV DD_TRACE_PROPAGATION_STYLE=datadog
ENTRYPOINT ["/app/datadog-init"]
CMD ["your_entrypoint.sh", "rails", "server", "-b", "0.0.0.0"]

実行するコマンドが datadog-init の引数として渡される限り、完全なインスツルメンテーションを受け取ります。

Dockerfile に以下の指示と引数を追加します。

COPY --from=datadog/serverless-init:1 /datadog-init /app/datadog-init
ADD https://github.com/DataDog/dd-trace-php/releases/latest/download/datadog-setup.php /datadog-setup.php
RUN php /datadog-setup.php --php-bin=all
ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-php
ENV DD_ENV=datadog-demo
ENV DD_VERSION=1
ENTRYPOINT ["/app/datadog-init"]

# Apache と mod_php ベースのイメージには以下を使用します
RUN sed -i "s/Listen 80/Listen 8080/" /etc/apache2/ports.conf
EXPOSE 8080
CMD ["apache2-foreground"]

# Nginx と php-fpm ベースのイメージには以下を使用します
RUN ln -sf /dev/stdout /var/log/nginx/access.log && ln -sf /dev/stderr /var/log/nginx/error.log
EXPOSE 8080
CMD php-fpm; nginx -g daemon off;

注: datadog-init エントリーポイントはプロセスをラップし、そこからログを収集します。ログを正しく取得するには、Apache、Nginx、PHP プロセスが stdout に出力を書いていることを確認する必要があります。

説明

  1. Datadog serverless-init を Docker イメージにコピーします。

    COPY --from=datadog/serverless-init:1 /datadog-init /app/datadog-init

  2. Datadog PHP トレーサーをコピーしてインストールします。

    ADD https://github.com/DataDog/dd-trace-php/releases/latest/download/datadog-setup.php /datadog-setup.php
RUN php /datadog-setup.php --php-bin=all

    手動トレーサーインスツルメンテーションの説明で説明したように、Datadog トレーサーライブラリをアプリケーションに直接インストールする場合は、このステップを省略してください。

  3. (オプション) Datadog タグを追加します。

    ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-php
ENV DD_ENV=datadog-demo
ENV DD_VERSION=1

  4. Datadog serverless-init プロセスでアプリケーションをラップするようにエントリポイントを変更します。 注: Dockerfile 内にすでにエントリーポイントが定義されている場合は、代替構成を参照してください。

    ENTRYPOINT ["/app/datadog-init"]

  5. アプリケーションを実行します。

    apache と mod_php ベースのイメージには以下を使用します。

    RUN sed -i "s/Listen 80/Listen 8080/" /etc/apache2/ports.conf
EXPOSE 8080
CMD ["apache2-foreground"]

    nginx と php-fpm ベースのイメージには以下を使用します。

    RUN ln -sf /dev/stdout /var/log/nginx/access.log && ln -sf /dev/stderr /var/log/nginx/error.log
EXPOSE 8080
CMD php-fpm; nginx -g daemon off;

代替構成: CMD 引数

Dockerfile 内にすでにエントリーポイントが定義されていて、Apache と mod_php ベースのイメージを使用している場合は、代わりに CMD 引数を変更することができます。

COPY --from=datadog/serverless-init:1 /datadog-init /app/datadog-init
ADD https://github.com/DataDog/dd-trace-php/releases/latest/download/datadog-setup.php /datadog-setup.php
RUN php /datadog-setup.php --php-bin=all
ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-php
ENV DD_ENV=datadog-demo
ENV DD_VERSION=1
RUN sed -i "s/Listen 80/Listen 8080/" /etc/apache2/ports.conf
EXPOSE 8080
CMD ["/app/datadog-init", "apache2-foreground"]

エントリーポイントもインスツルメンテーションする必要がある場合は、代わりにエントリーポイントと CMD 引数を入れ替えることができます。詳しくは、serverless-init の動作を参照してください。

COPY --from=datadog/serverless-init:1 /datadog-init /app/datadog-init
ADD https://github.com/DataDog/dd-trace-php/releases/latest/download/datadog-setup.php /datadog-setup.php
RUN php /datadog-setup.php --php-bin=all
ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-php
ENV DD_ENV=datadog-demo
ENV DD_VERSION=1
ENTRYPOINT ["/app/datadog-init"]

# Apache と mod_php ベースのイメージには以下を使用します
RUN sed -i "s/Listen 80/Listen 8080/" /etc/apache2/ports.conf
EXPOSE 8080
CMD ["your_entrypoint.sh", "apache2-foreground"]

# Nginx と php-fpm ベースのイメージには以下を使用します
RUN ln -sf /dev/stdout /var/log/nginx/access.log && ln -sf /dev/stderr /var/log/nginx/error.log
EXPOSE 8080
CMD your_entrypoint.sh php-fpm; your_entrypoint.sh nginx -g daemon off;

実行するコマンドが datadog-init の引数として渡される限り、完全なインスツルメンテーションを受け取ります。

2. Configure your application

Once the container is built and pushed to your registry, the last step is to set the required environment variables for the Datadog Agent:

  • DD_API_KEY: Datadog API key, used to send data to your Datadog account. It should be configured as an Azure Secret for privacy and safety.
  • DD_SITE: Datadog endpoint and website. Select your site on the right side of this page. Your site is: .
  • DD_TRACE_ENABLED: Set to true to enable tracing.

For more environment variables and their function, see Additional Configurations.

3. Results

Once the deployment is completed, your metrics and traces are sent to Datadog. In Datadog, navigate to Infrastructure->Serverless to see your serverless metrics and traces.

Deployment

ダウンタイムなしで Datadog インスツルメンテーションを更新するには、デプロイメントスロットを使用します。GitHub Action for Azure CLI を使用するワークフローを作成できます。

サンプルの [GitHub ワークフロー][workflow]を参照してください。

Additional configurations

  • Advanced Tracing: The Datadog Agent already provides some basic tracing for popular frameworks. Follow the advanced tracing guide for more information.

  • Logs: If you use the Azure integration, your logs are already being collected. Alternatively, you can set the DD_LOGS_ENABLED environment variable to true to capture application logs through the serverless instrumentation directly.

  • Custom Metrics: You can submit custom metrics using a DogStatsD client. For monitoring Cloud Run and other serverless applications, use distribution metrics. Distributions provide avg, sum, max, min, and count aggregations by default. On the Metric Summary page, you can enable percentile aggregations (p50, p75, p90, p95, p99) and also manage tags. To monitor a distribution for a gauge metric type, use avg for both the time and space aggregations. To monitor a distribution for a count metric type, use sum for both the time and space aggregations.

  • Trace Sampling: To manage the APM traced request sampling rate for serverless applications, set the DD_TRACE_SAMPLE_RATE environment variable on the function to a value between 0.000 (no tracing of Container App requests) and 1.000 (trace all Container App requests).

Metrics are calculated based on 100% of the application’s traffic, and remain accurate regardless of any sampling configuration.

Environment Variables

VariableDescription
DD_API_KEYDatadog API Key - Required
DD_SITEDatadog site - Required
DD_LOGS_ENABLEDWhen true, send logs (stdout and stderr) to Datadog. Defaults to false.
DD_LOGS_INJECTIONWhen true, enrich all logs with trace data for supported loggers in Java, Node.js, .NET, and PHP. See additional docs for Python, Go, and Ruby.
DD_TRACE_SAMPLE_RATEControls the trace ingestion sample rate between 0.0 and 1.0.
DD_SERVICESee Unified Service Tagging.
DD_VERSIONSee Unified Service Tagging.
DD_ENVSee Unified Service Tagging.
DD_SOURCESee Unified Service Tagging.
DD_TAGSSee Unified Service Tagging.

Troubleshooting

If you are not receiving traces or custom metric data as expected, enable App Service logs to receive debugging logs.

Share the content of the Log stream with Datadog Support.

Further reading

お役に立つドキュメント、リンクや記事:

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