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Datadog 에이전트와 Datadog-OpenMetrics 또는 Datadog-Prometheus 통합을 사용하여 쿠버네티스 내부 애플리케이션에서 노출된 Prometheus 및 OpenMetrics 메트릭을 수집합니다.
참고: 기본적으로 일반 Prometheus 검사에서 검색된 모든 메트릭은 커스텀 메트릭으로 간주됩니다.
버전 6.5.0부터 Prometheus 엔드포인트를 스크래핑할 수 있는 OpenMetrics 및 Prometheus 검사가 에이전트에 포함되어 있습니다. Datadog은 더 효율적이고 Prometheus 텍스트 형식을 완벽하게 지원하는 OpenMetrics 검사를 사용할 것을 권장합니다. 커스텀 검사 작성 등 OpenMetricsCheck
인터페이스의 고급 사용법은 개발자 도구 섹션을 참조하세요. 또한, 메트릭 엔드포인트가 텍스트 형식을 지원하지 않는 경우에만 Prometheus 검사를 사용하세요.
이 페이지에서는 Prometheus 엔드포인트에서 커스텀 메트릭을 모을 수 있는 검사에 대한 기본 사용법을 설명합니다.
Prometheus 및 OpenMetrics 메트릭이 Datadog 메트릭에 매핑되는 방식은 Prometheus 메트릭을 Datadog 메트릭에 매핑하기 가이드를 참조하세요.
쿠버네티스 클러스터에서 Datadog 에이전트를 배포합니다. OpenMetrics 및 Prometheus 검사는 Datadog 에이전트 패키지에 포함되어 있으므로 컨테이너나 호스트에 다른 것을 설치할 필요가 없습니다.
자동 탐지를 사용하여 OpenMetrics 또는 Prometheus 검사를 설정하려면 OpenMetrics/Prometheus 메트릭을 노출하는 포드에 다음 annotations
를 적용하세요:
**참고: 통합 설정 간소화를 위해 Datadog 에이전트 7.36에 AD Annotations v2가 도입되었습니다. 이전 버전의 Datadog 에이전트에 대해서는 AD Annotations v1을 사용하세요.
# (...)
metadata:
#(...)
annotations:
ad.datadoghq.com/<CONTAINER_IDENTIFIER>.checks: |
{
"openmetrics": {
"init_config": {},
"instances": [
{
"openmetrics_endpoint": "http://%%host%%:%%port%%/<PROMETHEUS_ENDPOINT> ",
"namespace": "<METRICS_NAMESPACE_PREFIX_FOR_DATADOG>",
"metrics": [{"<METRIC_TO_FETCH>":"<NEW_METRIC_NAME>"}]
}
]
}
}
spec:
containers:
- name: '<CONTAINER_IDENTIFIER>'
# (...)
metadata:
#(...)
annotations:
ad.datadoghq.com/<CONTAINER_IDENTIFIER>.check_names: |
["openmetrics"]
ad.datadoghq.com/<CONTAINER_IDENTIFIER>.init_configs: |
[{}]
ad.datadoghq.com/<CONTAINER_IDENTIFIER>.instances: |
[
{
"openmetrics_endpoint": "http://%%host%%:%%port%%/<PROMETHEUS_ENDPOINT> ",
"namespace": "<METRICS_NAMESPACE_PREFIX_FOR_DATADOG>",
"metrics": [{"<METRIC_TO_FETCH>":"<NEW_METRIC_NAME>"}]
}
]
spec:
containers:
- name: '<CONTAINER_IDENTIFIER>'
다음 설정 플레이스홀더 값을 사용합니다:
플레이스홀더 | 설명 |
---|---|
<CONTAINER_IDENTIFIER> | annotations 에 사용된 식별자는 메트릭을 노출하는 name 컨테이너와 일치해야 합니다. |
<PROMETHEUS_ENDPOINT> | Prometheus 형식으로 컨테이너에서 제공하는 메트릭 URL 경로입니다. |
<METRICS_NAMESPACE_PREFIX_FOR_DATADOG> | Datadog에서 모든 메트릭의 앞에 표시될 네임스페이스를 설정합니다. |
<METRIC_TO_FETCH> | Prometheus 엔드포인트에서 가져올 Prometheus 메트릭 키입니다. |
<NEW_METRIC_NAME> | Datadog에서 <METRIC_TO_FETCH> 메트릭 키를 <NEW_METRIC_NAME> 로 변환합니다. |
metrics
설정은 커스텀 메트릭으로 검색할 메트릭 목록입니다. 가져올 각 메트릭과 원하는 메트릭 이름을 {"<METRIC_TO_FETCH>":"<NEW_METRIC_NAME>"}
과 같이 키-값 쌍으로 Datadog에 포함합니다. 또는 정규식으로 해석되는 메트릭 이름 문자열 목록을 제공하여 원하는 메트릭을 현재 이름으로 가져올 수 있습니다. 모든 메트릭을 사용하려면 "*"
대신 ".*"
를 사용합니다.
**참고: 정규식은 잠재적으로 많은 커스텀 메트릭을 전송할 수 있습니다.
namespace
및 metrics
를 포함하여 인스턴스에 사용할 수 있는 매개 변수 전체 목록은 sample configuration openmetrics.d/conf.yaml을 참조하세요.
포드에서 자동 탐지 설정을 통한 Prometheus 배포 예제를 실행하기 위해 Prometheus prometheus.yaml
을 사용합니다:
**참고: 통합 설정 간소화를 위해 Datadog 에이전트 7.36에 AD Annotations v2가 도입되었습니다. 이전 버전의 Datadog 에이전트에 대해서는 AD Annotations v1을 사용하세요.
# (...)
spec:
template:
metadata:
annotations:
ad.datadoghq.com/prometheus-example.checks: |
{
"openmetrics": {
"instances": [
{
"openmetrics_endpoint": "http://%%host%%:%%port%%/metrics",
"namespace": "documentation_example_kubernetes",
"metrics": [
{"promhttp_metric_handler_requests": "handler.requests"},
{"promhttp_metric_handler_requests_in_flight": "handler.requests.in_flight"},
"go_memory.*"
]
}
]
}
}
spec:
containers:
- name: prometheus-example
# (...)
# (...)
spec:
template:
metadata:
annotations:
ad.datadoghq.com/prometheus-example.check_names: |
["openmetrics"]
ad.datadoghq.com/prometheus-example.init_configs: |
[{}]
ad.datadoghq.com/prometheus-example.instances: |
[
{
"openmetrics_endpoint": "http://%%host%%:%%port%%/metrics",
"namespace": "documentation_example_kubernetes",
"metrics": [
{"promhttp_metric_handler_requests": "handler.requests"},
{"promhttp_metric_handler_requests_in_flight": "handler.requests.in_flight"},
"go_memory.*"
]
}
]
spec:
containers:
- name: prometheus-example
# (...)
Prometheus 배포를 생성하는 명령:
kubectl create -f prometheus.yaml
메트릭 요약 페이지로 이동하여 예제 포드에서 수집한 메트릭을 확인합니다. 이 설정은 promhttp_metric_handler_requests
, promhttp_metric_handler_requests_in_flight
메트릭 및 go_memory
로 시작하는 모든 노출된 메트릭을 수집합니다.
Prometheus 자동 탐지를 통해 Datadog 에이전트는 기본 Prometheus 어노테이션(예: prometheus.io/scrape
, prometheus.io/path
, prometheus.io/port
)을 감지하고 OpenMetrics 검사를 자동으로 예약하여 쿠버네티스에서 Prometheus 메트릭을 수집할 수 있습니다.
이 기능을 활성화하기 전에 어떤 포드와 서비스에 prometheus.io/scrape=true
어노테이션이 있는지 확인하는 것이 좋습니다. 다음 명령어로 확인할 수 있습니다:
kubectl get pods -o=jsonpath='{.items[?(@.metadata.annotations.prometheus\.io/scrape=="true")].metadata.name}' --all-namespaces
kubectl get services -o=jsonpath='{.items[?(@.metadata.annotations.prometheus\.io/scrape=="true")].metadata.name}' --all-namespaces
Prometheus 스크랩 기능이 활성화되면 Datadog 에이전트는 이러한 리소스에서 커스텀 메트릭을 수집합니다. 이 리소스로부터 커스텀 메트릭을 수집하지 않으려면 어노테이션을 제거하거나 고급 설정 섹션에 설명된 대로 자동 탐지 규칙을 업데이트하면 됩니다.
Helm values.yaml
에 다음을 추가합니다:
datadog:
# (...)
prometheusScrape:
enabled: true
serviceEndpoints: true
# (...)
daemonset.yaml
에이전트의 데몬셋 매니페스트에서 해당 에이전트 컨테이너에 대한 다음 환경 변수를 추가합니다:
- name: DD_PROMETHEUS_SCRAPE_ENABLED
value: "true"
- name: DD_PROMETHEUS_SCRAPE_VERSION
value: "2"
클러스터 에이전트가 활성화된 경우, cluster-agent-deployment.yaml
매니페스트 내에서 해당 클러스터 에이전트 컨테이너에 대해 다음 환경 변수를 추가합니다:
- name: DD_PROMETHEUS_SCRAPE_ENABLED
value: "true"
- name: DD_PROMETHEUS_SCRAPE_SERVICE_ENDPOINTS
value: "true"
이를 통해 Datadog 에이전트가 기본 Prometheus 어노테이션이 있는 포드를 감지하고 해당 OpenMetrics 검사를 생성하도록 지시합니다.
또한, (활성화된 경우) Datadog 클러스터 에이전트가 기본 Prometheus 어노테이션이 있는 서비스를 감지하고 해당 OpenMetrics 검사를 생성하도록 지시합니다.
prometheus.io/scrape=true
: 필수prometheus.io/path
: 선택 사항, 기본값 /metrics
.prometheus.io/port
: 선택 사항, 기본값 %%port%%
, 컨테이너/서비스 포트로 대체되는 템플릿 변수.이 설정은 OpenMetrics 통합 기본 설정을 사용하여 노출된 모든 메트릭을 수집하는 검사를 생성합니다.
values.yaml
의 additionalConfigs
설정 필드를 사용하여 기본 Prometheus 어노테이션이 아닌 고급 OpenMetrics 검사 설정 또는 사용자 지정 자동 탐지 규칙을 정의할 수 있습니다.
additionalConfigs
는 OpenMetrics 검사 설정 및 자동 탐지 규칙이 포함된 구조 목록입니다.
이 페이지에 있는 매개 변수만 자동 탐지 기능이 있는 OpenMetrics v2에서 지원되며, 설정 목록에서 전달됩니다.
자동 탐지 설정은 컨테이너 이름, 쿠버네티스 어노테이션 또는 둘 다를 기반으로 할 수 있습니다. kubernetes_container_names
와 kubernetes_annotations
둘 다 정의된 경우 AND 로직을 사용합니다(두 규칙이 모두 일치해야 함).
kubernetes_container_names
는 목표가 될 컨테이너 이름의 목록이며 *
와일드카드를 지원합니다.
kubernetes_annotations
는 검색 규칙을 정의하는 두 개의 어노테이션 맵인 include
와 exclude
를 포함합니다.
**참고: Datadog 에이전트 설정에서 kubernetes_annotations
의 기본값은 다음과 같습니다:
kubernetes_annotations:
include:
prometheus.io/scrape: "true"
exclude:
prometheus.io/scrape: "false"
예시:
이 예시는 app=my-app
어노테이션과 함께 포드에서 실행 중인 my-app
컨테이너를 대상으로 고급 설정을 정의합니다. send_distribution_buckets
옵션을 활성화하고 시간 제한을 5초로 정의하여 사용자 지정 OpenMetrics 검사를 설정합니다.
datadog:
# (...)
prometheusScrape:
enabled: true
serviceEndpoints: true
additionalConfigs:
-
configurations:
- timeout: 5
send_distribution_buckets: true
autodiscovery:
kubernetes_container_names:
- my-app
kubernetes_annotations:
include:
app: my-app
에이전트 및 클러스터 에이전트 매니페스트의 DD_PROMETHEUS_SCRAPE_CHECKS
환경 변수를 사용하여 기본 Prometheus 어노테이션이 아닌 고급 OpenMetrics 검사 설정 또는 사용자 지정 자동 탐지 규칙을 정의할 수 있습니다.
DD_PROMETHEUS_SCRAPE_CHECKS
는 OpenMetrics 검사 설정 및 자동 탐지 규칙이 포함된 구조 목록입니다.
이 페이지에 있는 매개 변수만 자동 탐지 기능이 있는 OpenMetrics v2에서 지원되며 설정 목록에서 전달할 수 있습니다.
자동 탐지 설정은 컨테이너 이름, 쿠버네티스 어노테이션 또는 둘 다를 기반으로 할 수 있습니다. kubernetes_container_names
와 kubernetes_annotations
둘 다 정의된 경우 AND 로직을 사용합니다(두 규칙이 모두 일치해야 함).
kubernetes_container_names
는 목표가 될 컨테이너 이름의 목록이며 *
와일드카드를 지원합니다.
kubernetes_annotations
는 검색 규칙을 정의하는 두 개의 어노테이션 맵인 include
와 exclude
를 포함합니다.
**참고: Datadog 에이전트 설정에서 kubernetes_annotations
의 기본값은 다음과 같습니다:
- name: DD_PROMETHEUS_SCRAPE_CHECKS
value: "[{\"autodiscovery\":{\"kubernetes_annotations\":{\"exclude\":{\"prometheus.io/scrape\":\"false\"},\"include\":{\"prometheus.io/scrape\":\"true\"}}}}]"
예시:
이 예시에서는 app=my-app
어노테이션과 함께 포드에서 실행 중인 my-app
컨테이너를 대상으로 고급 설정을 정의합니다. send_distribution_buckets
옵션을 활성화하고 시간 제한을 5초로 정의하여 사용자 지정 OpenMetrics 검사를 설정합니다.
- name: DD_PROMETHEUS_SCRAPE_ENABLED
value: "true"
- name: DD_PROMETHEUS_SCRAPE_CHECKS
value: "[{\"autodiscovery\":{\"kubernetes_annotations\":{\"include\":{\"app\":\"my-app\"}},\"kubernetes_container_names\":[\"my-app\"]},\"configurations\":[{\"send_distribution_buckets\":true,\"timeout\":5}]}]"
- name: DD_PROMETHEUS_SCRAPE_VERSION
value: "2"
기본적으로 일반 Prometheus 검사에서 검색된 모든 메트릭은 커스텀 메트릭으로 간주됩니다. 기성 소프트웨어에 대한 공식 통합이 필요할 경우 주저하지 마시고 참여해 주세요!
공식 통합 서비스에는 전용 디렉토리가 있습니다. 일반 검사에는 기본 설정 및 메트릭 메타데이터를 하드코딩하기 위한 기본 인스턴스 메커니즘이 있습니다. 예를 들어, kube-proxy 통합을 참조하세요.