Cluster Agent는 엔드포인트 검사와 클러스터 검사 이 두 가지 유형의 검사를 발송할 수 있습니다. 두 검사는 약간 다릅니다.

엔드포인트 검사는 애플리케이션 파드 엔드포인트와 동일한 노드에 있는 일반 Datadog Agent로 특별히 발송됩니다. 애플리케이션 엔드포인트와 동일한 노드에서 엔드포인트 검사를 실행하면 메트릭에 적절한 태그를 지정할 수 있습니다.

클러스터 검사는 관리형 데이터베이스 및 네트워크 장치와 같은 외부 서비스뿐만 아니라 내부 Kubernetes 서비스를 모니터링하며 훨씬 더 자유롭게 발송될 수 있습니다. 클러스터 검사 러너 사용은 선택 사항입니다. 클러스터 검사 러너를 사용하면 소규모의 전용 Agent 세트가 클러스터 검사를 실행하고 엔드포인트 검사는 일반 Agent에 맡기게 됩니다. 이 전략은 특히 클러스터 검사 규모가 증가할 때 클러스터 검사 발송을 제어하는 데 유용할 수 있습니다.

설정

먼저 Cluster Agent를 배포합니다.

그런 다음 Datadog Operator 또는 Helm을 사용하여 클러스터 검사 러너를 배포합니다:

apiVersion: datadoghq.com/v2alpha1
kind: DatadogAgent
metadata:
  name: datadog
spec:
  global:
    credentials:
      apiKey: <DATADOG_API_KEY>
      appKey: <DATADOG_APP_KEY>
    clusterAgentToken: <DATADOG_CLUSTER_AGENT_TOKEN>
  features:
    clusterChecks:
      enabled: true
      useClusterChecksRunners: true
  override:
    clusterAgent:
      replicas: 2

kubectl apply -f datadog-agent-with-dca-clusterchecksrunner.yaml

datadogagent.datadoghq.com/datadog created

datadog:
  clusterChecks:
    enabled: true
  #(...)

clusterAgent:
  enabled: true
  #(...)

clusterChecksRunner:
  enabled: true
  replicas: 2

참고: Datadog Operator와 Helm 차트는 동일한 노드에 여러 개의 클러스터 검사 러너가 있지 않도록 podAntiAffinity를 사용합니다. Cluster Agent가 노드 이름으로 클러스터 검사 러너를 식별하기 때문에 이 점이 중요합니다. podAntiAffinity를 사용하면 이름 충돌이 발생하지 않습니다.