- 重要な情報
- はじめに
- 用語集
- ガイド
- エージェント
- インテグレーション
- OpenTelemetry
- 開発者
- API
- CoScreen
- アプリ内
- Service Management
- インフラストラクチャー
- アプリケーションパフォーマンス
- 継続的インテグレーション
- ログ管理
- セキュリティ
- UX モニタリング
- 管理
以下のアプリ内構成ページでは、APM の取り込み量とインデックス化量を設定することができます。
どちらのページも、使用量メトリクスを利用しています。
アカウントで利用できるメトリクスは次のとおりです。
datadog.estimated_usage.apm.ingested_bytes
(請求対象のディメンション)datadog.estimated_usage.apm.ingested_spans
datadog.estimated_usage.apm.ingested_traces
datadog.estimated_usage.apm.indexed_spans
(請求対象のディメンション)これらのメトリクスをダッシュボードやモニターで活用することで、使用量を視覚化し、管理することができます。これらのメトリクスを使用して、すぐに使える 2 つのダッシュボードが構築されています。これらのダッシュボードは、APM の使用量や、取り込まれたスパンの量とインデックス化されたスパンの量を監視するのに役立ちます。
Datadog APM のプランには、インデックス化されたスパンと取り込まれたスパンが含まれています。詳細は、価格設定ページまたはいくつかの価格設定例シナリオをご覧ください。
取り込まれたスパンの使用量に関連するメトリクスは以下のとおりです。
datadog.estimated_usage.apm.ingested_bytes
datadog.estimated_usage.apm.ingested_spans
datadog.estimated_usage.apm.ingested_traces
使用量は datadog.estimated_usage.apm.ingested_bytes
で制御します。取り込みはスパンやトレース数ではなく、量として計測されます。このメトリクスは env
と service
によってタグ付けされているので、どの環境とサービスが取り込み量に寄与しているかを特定することができます。
このメトリクスはまた、ingestion_reason
によってタグ付けされ、Datadog にスパンを送信する責任がある取り込みメカニズムを反映させることができます。これらのメカニズムは、Datadog Agent のトレーシングライブラリの中にネストされています。このディメンションの詳細については、取り込み理由ダッシュボードを参照してください。
datadog.estimated_usage.apm.ingested_traces
メトリクスは、1 秒間にサンプリングされるリクエスト数を計測し、ヘッドベースサンプリングによってサンプリングされたトレースのみをカウントします。このメトリクスは env
と service
によってタグ付けされているので、どのサービスが最も多くのトレースを開始しているのかを特定することもできます。
datadog.estimated_usage.apm.indexed_spans
メトリクスを使用して、タグベースの保持フィルターでインデックス化されるスパン数を制御します。
このメトリクスは env
と service
によってタグ付けされているので、どの環境とサービスがインデックス化の使用量に寄与しているのかを特定することができます。
APM Traces Usage ダッシュボードには、大まかな KPI と追加の使用情報を表示する複数のウィジェットグループが含まれています。
このダッシュボードでは、以下の情報を見ることができます。
service
、env
、ingestion_reason
で区切られた取り込み量service
と env
で区切られたインデックス化量APM 取り込み理由ダッシュボードは、取り込み量の各ソースに関する洞察を提供します。各取り込み使用量メトリクスには、ingestion_reason
ディメンションが付与されており、どの構成オプション (Datadog Agent 構成やトレーシングライブラリ構成) や製品 (RUM や Synthetic Testing など) が、最も多くの APM データを生成しているかを確認することができます。
取り込みの理由ごとに、どの環境やサービスが全体のボリュームに最も影響を与えているかを知ることができます。
お役に立つドキュメント、リンクや記事: