Datadog Forwarder を使用した Python サーバーレスアプリケーションのインスツルメンテーション

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概要

Datadog Serverless の新規ユーザーの場合、代わりに Datadog Lambda Extension を使用して Lambda 関数をインスツルメントする手順に従ってください。Lambda がすぐに使える機能を提供する前に、Datadog Forwarder で Datadog Serverless をセットアップした場合は、このガイドを使用してインスタンスを維持してください。

前提条件

Datadog Forwarder Lambda 関数は、AWS Lambda トレース、拡張メトリクス、カスタムメトリクス、ログの取り込みに必要です。

コンフィギュレーション

Datadog CLI は、既存の Lambda 関数のコンフィギュレーションを修正し、新しいデプロイを必要とせずにインスツルメンテーションを可能にします。Datadog のサーバーレスモニタリングをすばやく開始するための最適な方法です。

CI/CD パイプラインにコマンドを追加してすべてのサーバーレスアプリケーションにインスツルメンテーションを有効化することも可能です。Datadog CLI コマンドによる変更が上書きされないよう、通常のサーバーレスアプリケーションのデプロイ後にコマンドを実行します。

Install

NPM または Yarn を使用して Datadog CLI をインストールします。

# NPM
npm install -g @datadog/datadog-ci

# Yarn
yarn global add @datadog/datadog-ci

インスツルメントする

関数をインスツルメントするには、AWS 資格情報を使用して次のコマンドを実行します。

datadog-ci lambda instrument -f <functionname> -f <another_functionname> -r <aws_region> -v <layer_version> --forwarder <forwarder_arn>

関数をインスツルメントするには、AWS CDK アプリの Stack オブジェクトに DatadogServerless 変換と CfnMapping を追加します。以下の Python のサンプルコードを参照してください (他の言語での使用方法も同様です)。

<functionname> と <another_functionname> を Lambda 関数名に置き換えます。
<aws_region> を AWS リージョン名に置き換えます。
<layer_version> を目的のバージョンの Datadog Lambda ライブラリに置き換えます。最新バージョンは 97 です。
<forwarder_arn> を Forwarder ARN に置き換えます (Forwarder のドキュメントを参照)。

例:

datadog-ci lambda instrument -f my-function -f another-function -r us-east-1 -v 97 --forwarder "arn:aws:lambda:us-east-1:000000000000:function:datadog-forwarder"

Lambda 関数が、コード署名を使用するよう構成してある場合、Datadog CLI でインスツルメントするには事前に Datadog の署名プロフィール ARN (arn:aws:signer:us-east-1:464622532012:/signing-profiles/DatadogLambdaSigningProfile/9vMI9ZAGLc) を関数のコード署名コンフィギュレーションに追加する必要があります。

CLI のドキュメントに詳細と追加のパラメーターがあります。

Datadog Serverless Plugin は、レイヤーを使用して Datadog Lambda ライブラリを関数に自動的に追加し、Datadog Forwarder を介してメトリクス、トレース、ログを Datadog に送信するように関数を構成します。

Lambda 関数が、コード署名を使用するよう構成してある場合、Datadog Serverless Plugin をインストールする前に Datadog の署名プロフィール ARN (arn:aws:signer:us-east-1:464622532012:/signing-profiles/DatadogLambdaSigningProfile/9vMI9ZAGLc) を関数のコード署名コンフィギュレーションに追加する必要があります。

Datadog サーバーレスプラグインをインストールして構成するには、次の手順に従います。

Datadog サーバーレスプラグインをインストールします。
```
yarn add --dev serverless-plugin-datadog
```
serverless.yml に以下を追加します。
```
plugins:
  - serverless-plugin-datadog
```
serverless.yml に、以下のセクションも追加します。
```
custom:
  datadog:
    forwarderArn: # The Datadog Forwarder ARN goes here.
```
Datadog Forwarder ARN またはインストールの詳細については、こちらを参照してください。追加の設定については、プラグインのドキュメントを参照してください。

Datadog CloudFormation マクロは、SAM アプリケーションテンプレートを自動的に変換して、レイヤーを使用して Datadog Lambda ライブラリを関数に追加し、Datadog Forwarder を介してメトリクス、トレース、ログを Datadog に送信するように関数を構成します。

Install

AWS 認証情報で次のコマンドを実行して、マクロ AWS リソースをインストールする CloudFormation スタックをデプロイします。アカウントの特定のリージョンに一度だけマクロをインストールする必要があります。マクロを最新バージョンに更新するには、create-stack を update-stack に置き換えます。

aws cloudformation create-stack \
  --stack-name datadog-serverless-macro \
  --template-url https://datadog-cloudformation-template.s3.amazonaws.com/aws/serverless-macro/latest.yml \
  --capabilities CAPABILITY_AUTO_EXPAND CAPABILITY_IAM

マクロが表示され、使用を開始できます。

インスツルメントする

関数をインスツルメントするには、SAM の AWS::Serverless 変換の後に、Transform セクションの下の template.yml に以下を追加します。

Transform:
  - AWS::Serverless-2016-10-31
  - Name: DatadogServerless
    Parameters:
      pythonLayerVersion: "97"
      stackName: !Ref "AWS::StackName"
      forwarderArn: "<FORWARDER_ARN>"
      service: "<SERVICE>" # オプション
      env: "<ENV>" # オプション

<FORWARDER_ARN> を Forwarder ARN に置き換えます (Forwarder のドキュメントを参照)。
<SERVICE> と <ENV> をサービスと環境の値に置き換えます。

Lambda 関数が、コード署名を使用するよう構成してある場合、マクロを使用するには事前に Datadog の署名プロフィール ARN (arn:aws:signer:us-east-1:464622532012:/signing-profiles/DatadogLambdaSigningProfile/9vMI9ZAGLc) を関数のコード署名コンフィギュレーションに追加する必要があります。

マクロのドキュメントに詳細と追加のパラメーターがあります。

Datadog CloudFormation マクロは、AWS CDK によって生成された CloudFormation テンプレートを自動的に変換して、レイヤーを使用して Datadog Lambda ライブラリを関数に追加し、Datadog Forwarder を介してメトリクス、トレース、ログを Datadog に送信するように関数を構成します。

Install

aws cloudformation create-stack \
  --stack-name datadog-serverless-macro \
  --template-url https://datadog-cloudformation-template.s3.amazonaws.com/aws/serverless-macro/latest.yml \
  --capabilities CAPABILITY_AUTO_EXPAND CAPABILITY_IAM

マクロが表示され、使用を開始できます。

インスツルメントする

from aws_cdk import core

class CdkStack(core.Stack):
  def __init__(self, scope: core.Construct, id: str, **kwargs) -> None:
    super().__init__(scope, id, **kwargs)
    self.add_transform("DatadogServerless")

    mapping = core.CfnMapping(self, "Datadog",
      mapping={
        "Parameters": {
          "pythonLayerVersion": "97",
          "forwarderArn": "<FORWARDER_ARN>",
          "stackName": self.stackName,
          "service": "<SERVICE>",  # オプション
          "env": "<ENV>",  # オプション
        }
      })

<FORWARDER_ARN> を Forwarder ARN に置き換えます (Forwarder のドキュメントを参照)。
<SERVICE> と <ENV> をサービスと環境の値に置き換えます。

マクロのドキュメントに詳細と追加のパラメーターがあります。

設定の更新

zappa_settings.json に下記の設定を追加します。

{
    "dev": {
        "layers": ["arn:aws:lambda:<AWS_REGION>:464622532012:layer:Datadog-<RUNTIME>:<VERSION>"],
        "lambda_handler": "datadog_lambda.handler.handler",
        "aws_environment_variables": {
            "DD_LAMBDA_HANDLER": "handler.lambda_handler",
            "DD_TRACE_ENABLED": "true",
            "DD_FLUSH_TO_LOG": "true",
        },
    }
}

レイヤー ARN のプレースホルダー <AWS_REGION>、<RUNTIME>、<VERSION> に適切な値を挿入します。利用可能な RUNTIME オプションは Python38, Python39, Python310, Python311, Python312 です。最新の VERSION は 97 です。例:
```
# For regular regions
arn:aws:lambda:us-east-1:464622532012:layer:Datadog-Python312:97

# For us-gov regions
arn:aws-us-gov:lambda:us-gov-east-1:002406178527:layer:Datadog-Python312:97
```
Lambda 関数が、コード署名を使用するよう構成してある場合、Datadog の署名プロフィール ARN (arn:aws:signer:us-east-1:464622532012:/signing-profiles/DatadogLambdaSigningProfile/9vMI9ZAGLc) を関数のコード署名コンフィギュレーションに追加します。

サブスクライブ

メトリクス、トレース、ログを Datadog へ送信するには、関数の各ロググループに Datadog Forwarder Lambda 関数をサブスクライブします。

プロジェクトの更新

config.json で環境変数 DD_TRACE_ENABLED と DD_FLUSH_TO_LOG を "true" に設定します。

{
  "version": "2.0",
  "app_name": "hello-chalice",
  "stages": {
    "dev": {
      "api_gateway_stage": "api",
      "environment_variables": {
        "DD_TRACE_ENABLED": "true",
        "DD_FLUSH_TO_LOG": "true"
      }
    }
  }
}

requirements.txt に datadog_lambda を追加します。

app.py のミドルウェアとして datadog_lambda_wrapper を登録します。

from chalice import Chalice, ConvertToMiddleware
from datadog_lambda.wrapper import datadog_lambda_wrapper

app = Chalice(app_name='hello-chalice')

app.register_middleware(ConvertToMiddleware(datadog_lambda_wrapper))

@app.route('/')
def index():
    return {'hello': 'world'}

Lambda 関数が、コード署名を使用するよう構成してある場合、Datadog の署名プロフィール ARN (arn:aws:signer:us-east-1:464622532012:/signing-profiles/DatadogLambdaSigningProfile/9vMI9ZAGLc) を関数のコード署名コンフィギュレーションに追加します。

サブスクライブ

メトリクス、トレース、ログを Datadog へ送信するには、関数の各ロググループに Datadog Forwarder Lambda 関数をサブスクライブします。

Install

Lambda 関数をコンテナイメージとしてデプロイする場合は、Datadog Lambda ライブラリをレイヤーとして使用できません。代わりに、Datadog Lambda ライブラリを、イメージ内の関数の依存関係としてインストールする必要があります。

pip install datadog-lambda

datadog-lambda パッケージのマイナーバージョンは、常にレイヤーのバージョンに一致します。たとえば、datadog-lambda v0.5.0 は、レイヤーバージョン 5 のコンテンツに一致します。

構成

以下の手順に従って、関数を構成します。

イメージの CMD 値を datadog_lambda.handler.handler に設定します。AWS で設定するか、Dockerfile 内で直接設定します。両方の値を設定した場合、AWS で設定した値が Dockerfile 内の値をオーバーライドします。
AWS で以下の環境変数を設定します。

元のハンドラーに DD_LAMBDA_HANDLER を設定します。例: myfunc.handler。
DD_TRACE_ENABLED を true に設定します。
DD_FLUSH_TO_LOG を true に設定します。

オプションで、関数に service および env タグを適切な値とともに追加します。

サブスクライブ

メトリクス、トレース、ログを Datadog へ送信するには、関数の各ロググループに Datadog Forwarder Lambda 関数をサブスクライブします。

Install

Datadog Lambda ライブラリは、レイヤー (推奨) または Python パッケージとしてインストールできます。

datadog-lambda パッケージのマイナーバージョンは、常にレイヤーのバージョンに一致します。たとえば、datadog-lambda v0.5.0 は、レイヤーバージョン 5 のコンテンツに一致します。

レイヤーの使用

以下のフォーマットで、ARN を使用して Lambda 関数にレイヤーを構成します。

# us、us3、us5、ap1、eu リージョンの場合
arn:aws:lambda:<AWS_REGION>:464622532012:layer:Datadog-<RUNTIME>:<VERSION>

# 米国政府リージョンの場合
arn:aws-us-gov:lambda:<AWS_REGION>:002406178527:layer:Datadog-<RUNTIME>:<VERSION>

利用可能な RUNTIME オプションは Python38, Python39, Python310, Python311, Python312 です。最新の VERSION は 97 です。例:

arn:aws:lambda:us-east-1:464622532012:layer:Datadog-Python312:97

Lambda 関数が、コード署名を使用するよう構成してある場合、Datadog Lambda ライブラリをレイヤーとして追加するには事前に Datadog の署名プロフィール ARN (arn:aws:signer:us-east-1:464622532012:/signing-profiles/DatadogLambdaSigningProfile/9vMI9ZAGLc) を関数のコード署名コンフィギュレーションに追加する必要があります。

パッケージの使用

datadog-lambda とその依存関係を、ローカルで関数プロジェクトフォルダーにインストールします。注: datadog-lambda はネイティブ拡張機能である ddtrace に依存するため、これらは Linux 環境でインストールおよびコンパイルを行う必要があります。例えば、Serverless Framework には dockerizePip を、AWS SAM には –use-container を使用することができます。詳しくは、関数デプロイメントパッケージに依存関係を追加する方法をご参照ください。

pip install datadog-lambda -t ./

最新リリースを参照。

構成

以下の手順に従って、関数を構成します。

関数のハンドラーを datadog_lambda.handler.handler に設定します。
元のハンドラーに、環境変数 DD_LAMBDA_HANDLER を設定します。例: myfunc.handler。
環境変数 DD_TRACE_ENABLED を true に設定します。
環境変数 DD_FLUSH_TO_LOG を true に設定します。
オプションで、関数に service および env タグを適切な値とともに追加します。

サブスクライブ

メトリクス、トレース、ログを Datadog へ送信するには、関数の各ロググループに Datadog Forwarder Lambda 関数をサブスクライブします。

確認

以上の方法で関数を構成すると、Serverless Homepage でメトリクス、ログ、トレースを確認できるようになります。

カスタムビジネスロジックの監視

カスタムメトリクスまたはスパンの送信をご希望の場合は、以下のコード例をご参照ください。

import time
from ddtrace import tracer
from datadog_lambda.metric import lambda_metric

def lambda_handler(event, context):
    # Lambda 関数スパンにカスタムタグを追加します
    # X-Ray トレーシングが有効になっている場合は機能しません
    current_span = tracer.current_span()
    if current_span:
        current_span.set_tag('customer.id', '123456')

    # カスタムスパンを送信します
    with tracer.trace("hello.world"):
        print('Hello, World!')

    # カスタムメトリクスを送信します
    lambda_metric(
        metric_name='coffee_house.order_value',
        value=12.45,
        timestamp=int(time.time()), # オプション、過去 20 分以内である必要があります
        tags=['product:latte', 'order:online']
    )

    return {
        'statusCode': 200,
        'body': get_message()
    }

# 関数をトレースします
@tracer.wrap()
def get_message():
    return 'Hello from serverless!'

カスタムメトリクス送信の詳細については、ここを参照してください。カスタムインスツルメンテーションの詳細については、カスタムインスツルメンテーションの Datadog APM ドキュメントを参照してください。

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: