- 필수 기능
- 시작하기
- Glossary
- 표준 속성
- Guides
- Agent
- 통합
- 개방형텔레메트리
- 개발자
- Administrator's Guide
- API
- Datadog Mobile App
- CoScreen
- Cloudcraft
- 앱 내
- 서비스 관리
- 인프라스트럭처
- 애플리케이션 성능
- APM
- Continuous Profiler
- 스팬 시각화
- 데이터 스트림 모니터링
- 데이터 작업 모니터링
- 디지털 경험
- 소프트웨어 제공
- 보안
- AI Observability
- 로그 관리
- 관리
에이전트 6.0.0부터 트레이스 에이전트는 기본적으로 활성화되어 있습니다. 비활성화되어 있다면DD_APM_ENABLED=true
를 환경 변수로 전달하여 gcr.io/datadoghq/agent
컨테이너에서 다시 활성화할 수 있습니다.
CLI 명령은 Docker 런타임에 대한 명령입니다. 컨테이너화된 런타임인 경우 docker
를 nerdctl
로 대체하며, Podman 런타임의 경우 podman
으로 대체합니다.
추적은 _your host only_의 8126/tcp
포트에서 -p 127.0.0.1:8126:8126/tcp
to the docker run
명령 옵션을 추가하여 사용할 수 있습니다.
_any host_에서 사용이 가능하게 하려면, 대신 -p 8126:8126/tcp
를 사용하세요.
예를 들어, 다음 명령을 사용하면 에이전트가 호스트에서만 트레이스를 수신할 수 있습니다:
docker run -d --cgroupns host \
--pid host \
-v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock:ro \
-v /proc/:/host/proc/:ro \
-v /sys/fs/cgroup/:/host/sys/fs/cgroup:ro \
-p 127.0.0.1:8126:8126/tcp \
-e DD_API_KEY=<DATADOG_API_KEY> \
-e DD_APM_ENABLED=true \
-e DD_SITE=<DATADOG_SITE> \
gcr.io/datadoghq/agent:latest
<DATADOG_SITE>
의 위치는 (기본 설정은
datadoghq.com
) 입니다.
docker run -d -p 127.0.0.1:8126:8126/tcp \
-e DD_API_KEY=<DATADOG_API_KEY> \
-e DD_APM_ENABLED=true \
-e DD_SITE=<DATADOG_SITE> \
gcr.io/datadoghq/agent:latest
<DATADOG_SITE>
의 위치는 (기본 설정은
datadoghq.com
)입니다.
도커(Docker) 에이전트 내에서 추적할 수 있는 모든 환경 변수 목록:
환경 변수 | 설명 |
---|---|
DD_API_KEY | Datadog API 키 |
DD_PROXY_HTTPS | 사용할 프록시의 URL을 설정합니다. |
DD_APM_REPLACE_TAGS | 스팬의 태그에서 민감한 데이터를 제거합니다. |
DD_APM_FILTER_TAGS_REQUIRE | Datadog에 전송하기 위해 트레이스에 있어야 하는 필수 태그를 정의합니다. |
DD_APM_FILTER_TAGS_REJECT | 거부 태그를 정의합니다. 에이전트는 이러한 태그가 있는 트레이스를 삭제합니다. |
DD_HOSTNAME | 자동 감지에 실패한 경우, 혹은 Datadog 클러스터 에이전트를 실행할 때 메트릭에 사용할 호스트 이름을 수동으로 설정하세요. |
DD_DOGSTATSD_PORT | DogStatsD 포트를 설정합니다. |
DD_APM_RECEIVER_SOCKET | Unix 유닉스 도메인 소켓을 통해 트레이스를 수집하며, 설정된 경우 호스트 이름 및 포트 설정보다 우선합니다. 기본적으로는 비활성화되어 있으며, 설정 시에 유효한 sock 파일을 지정해야 합니다. |
DD_BIND_HOST | StatsD 및 리시버 호스트 이름을 설정합니다. |
DD_LOG_LEVEL | 로그 레벨을 설정합니다. (trace /debug /info /warn /error /critical /off ) |
DD_APM_ENABLED | true (기본 설정)로 되어있는 경우, Datadog 에이전트는 트레이스와 트레이스 메트릭를 수락합니다. |
DD_APM_CONNECTION_LIMIT | 30초 시간 창에 대한 최대 접속 제한을 설정합니다. 기본 제한은 2000개의 접속입니다. |
DD_APM_DD_URL | 트레이스가 전송되는 Datadog API 엔드포인트를 설정합니다: https://trace.agent. . 기본 설정은 https://trace.agent.datadoghq.com 입니다. |
DD_APM_RECEIVER_PORT | Datadog 에이전트의 트레이스 리시버가 사용하는 포트입니다. 기본값은 8126 입니다. |
DD_APM_NON_LOCAL_TRAFFIC | 다른 컨테이너에서 추적할 때 로컬이 아닌 트래픽을 허용합니다. |
DD_APM_IGNORE_RESOURCES | 에이전트가 무시할 리소스를 설정합니다. 형식은 쉼표로 구분하며, 정규식이어야 합니다. 예: GET /ignore-me,(GET|POST) /and-also-me . |
DogStatsD와 마찬가지로, 트레이스는 도커(Docker) 네트워크 또는 도커(Docker) 호스트 IP를 사용하여 다른 컨테이너에서 에이전트로 제출할 수 있습니다.
첫 번째 단계로, 사용자 정의 브리지 네트워크를 생성합니다:
docker network create <NETWORK_NAME>
CLI 명령은 Docker 런타임에 대한 명령입니다. 컨테이너화된 런타임인 경우 docker
를 nerdctl
로 대체하며, Podman 런타임의 경우 podman
으로 대체합니다.
다음으로는 이전에 만든 네트워크와 연결된 에이전트 및 애플리케이션 컨테이너를 시작합니다.
# Datadog Agent
docker run -d --name datadog-agent \
--network <NETWORK_NAME> \
--cgroupns host \
--pid host \
-v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock:ro \
-v /proc/:/host/proc/:ro \
-v /sys/fs/cgroup/:/host/sys/fs/cgroup:ro \
-e DD_API_KEY=<DATADOG_API_KEY> \
-e DD_APM_ENABLED=true \
-e DD_SITE=<DATADOG_SITE> \
-e DD_APM_NON_LOCAL_TRAFFIC=true \
gcr.io/datadoghq/agent:latest
# Application
docker run -d --name app \
--network <NETWORK_NAME> \
-e DD_AGENT_HOST=datadog-agent \
company/app:latest
<DATADOG_SITE>
의 위치는 (기본 설정
datadoghq.com
)입니다.
# Datadog Agent
docker run -d --name datadog-agent \
--cgroupns host \
--pid host \
--network "<NETWORK_NAME>" \
-e DD_API_KEY=<DATADOG_API_KEY> \
-e DD_APM_ENABLED=true \
-e DD_SITE=<DATADOG_SITE> \
-e DD_APM_NON_LOCAL_TRAFFIC=true \
gcr.io/datadoghq/agent:latest
# Application
docker run -d --name app \
--network "<NETWORK_NAME>" \
-e DD_AGENT_HOST=datadog-agent \
company/app:latest
<DATADOG_SITE>
의 위치는 (기본 설정
datadoghq.com
)입니다.
이는 app
컨테이너에서 datadog-agent
호스트 이름을 노출합니다.
docker-compose
, <NETWORK_NAME>
를 사용하는 경우 매개 변수는 docker-compose.yml
의 networks
섹션 아래에 정의됩니다.
트레이스를 이 주소로 제출하도록 애플리케이션 트레이서를 설정해야 합니다. DD_AGENT_HOST
를 에이전트 컨테이너 이름으로, DD_TRACE_AGENT_PORT
를 애플리케이션 컨테이너의 에이전트 트레이스 포트로 하여 환경 변수를 설정합니다. 위의 예에서는 datadog-agent
호스트와 8126
포트를 사용합니다(기본값이므로 따로 설정할 필요가 없음).
또는 아래 예시를 참조하여 지원되는 각 언어로 에이전트 호스트를 수동으로 설정하세요:
또는 환경 변수를 사용하여 자바(Java) 에이전트 설정을 업데이트하세요:
DD_AGENT_HOST=datadog-agent \
DD_TRACE_AGENT_PORT=8126 \
java -javaagent:/path/to/the/dd-java-agent.jar -jar /your/app.jar
또는 시스템 속성을 통하여:
java -javaagent:/path/to/the/dd-java-agent.jar \
-Ddd.agent.host=datadog-agent \
-Ddd.agent.port=8126 \
-jar /your/app.jar
from ddtrace import tracer
tracer.configure(
hostname='datadog-agent',
port=8126,
)
Datadog.configure do |c|
c.agent.host = 'datadog-agent'
c.agent.port = 8126
end
package main
import "gopkg.in/DataDog/dd-trace-go.v1/ddtrace/tracer"
func main() {
tracer.Start(tracer.WithAgentAddr("datadog-agent:8126"))
defer tracer.Stop()
}
const tracer = require('dd-trace').init({
hostname: 'datadog-agent',
port: 8126
});
계측된 앱을 실행하기 전에 환경 변수를 설정합니다:
# Environment variables
export CORECLR_ENABLE_PROFILING=1
export CORECLR_PROFILER={846F5F1C-F9AE-4B07-969E-05C26BC060D8}
export CORECLR_PROFILER_PATH=<SYSTEM_DEPENDENT_PATH>
export DD_DOTNET_TRACER_HOME=/opt/datadog
# For containers
export DD_AGENT_HOST=datadog-agent
export DD_TRACE_AGENT_PORT=8126
# Start your application
dotnet example.dll
CORECLR_PROFILER_PATH
환경 변수 값은 애플리케이션이 실행 중인 시스템에 따라 다릅니다:
운영 체제 및 프로세스 아키텍처 | CORECLR_PROFILER_PATH Value |
---|---|
알파인 리눅스 x64 | <APP_DIRECTORY>/datadog/linux-musl-x64/Datadog.Trace.ClrProfiler.Native.so |
리눅스 x64 | <APP_DIRECTORY>/datadog/linux-x64/Datadog.Trace.ClrProfiler.Native.so |
리눅스 ARM64 | <APP_DIRECTORY>/datadog/linux-arm64/Datadog.Trace.ClrProfiler.Native.so |
윈도우즈(Windows) x64 | <APP_DIRECTORY>\datadog\win-x64\Datadog.Trace.ClrProfiler.Native.dll |
윈도우즈(Windows) x86 | <APP_DIRECTORY>\datadog\win-x86\Datadog.Trace.ClrProfiler.Native.dll |
위 표에서, <APP_DIRECTORY>
는 애플리케이션의 .dll
파일이 들어 있는 디렉토리를 나타냅니다.
8126
에이전트 컨테이너 포트는 호스트에 직접 연결되어야 합니다.
이 컨테이너의 기본 경로에 보고하도록 애플리케이션 트레이서를 설정합니다(ip route
명령을 사용하여 결정).
다음은 172.17.0.1
이 기본 경로라고 가정한 파이썬(Python) 트레이서의 예입니다:
from ddtrace import tracer
tracer.configure(hostname='172.17.0.1', port=8126)