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데이터베이스 모니터링은 InnoDB 스토리지 엔진의 쿼리 메트릭, 쿼리 샘플, 설명 계획, 연결 데이터, 시스템 메트릭, 텔레메트리를 표시하여 MySQL 데이터베이스를 구체적으로 가시화합니다.
에이전트는 읽기 전용 사용자로 로그인하여 데이터베이스에서 직접 텔레메트리를 수집합니다. MySQL 데이터베이스로데이터베이스 모니터링을 활성화하려면 다음과 같이 설정하세요.
설정을 적용하려면 다음 Database Flags를 설정한 후 서버를 재시작합니다.
파라미터 | 값 | 설명 |
---|---|---|
performance_schema | on | 필수 사항. [성능 스키마][9]를 활성화합니다. |
max_digest_length | 4096 | 더 큰 쿼리를 수집하는 데 필요합니다. events_statements_* 테이블에서 SQL 다이제스트 텍스트 크기를 늘립니다. 기본값을 그대로 두면 1024 보다 긴 쿼리가 수집되지 않습니다. |
| 4096 | max_digest_length 와 일치해야 합니다. |
파라미터 | 값 | 설명 |
---|---|---|
performance_schema | on | 필수 사항. [성능 스키마][9]를 활성화합니다. |
max_digest_length | 4096 | 더 큰 쿼리를 수집하는 데 필요합니다. events_statements_* 테이블에서 SQL 다이제스트 텍스트 크기를 늘립니다. 기본값을 그대로 두면 1024 보다 긴 쿼리가 수집되지 않습니다. |
| 4096 | max_digest_length 와 일치해야 합니다. |
| 4096 | max_digest_length 와 일치해야 합니다. |
Datadog 에이전트가 통계와 쿼리를 수집하려면 데이터베이스에 대한 읽기 전용 액세스가 필요합니다.
다음 지침은 datadog@'%'
를 사용하는 모든 호스트에서 로그인할 수 있도록 에이전트에 권한을 부여합니다. datadog@'localhost'
를 사용하여 로컬 호스트에서만 로그인하도록 datadog
사용자를 제한할 수 있습니다. 자세한 정보는 MySQL 설명서를 참조하세요.
datadog
사용자를 생성하고 기본 권한을 부여하세요.
CREATE USER datadog@'%' IDENTIFIED BY '<UNIQUEPASSWORD>';
GRANT REPLICATION CLIENT ON *.* TO datadog@'%' WITH MAX_USER_CONNECTIONS 5;
GRANT PROCESS ON *.* TO datadog@'%';
GRANT SELECT ON performance_schema.* TO datadog@'%';
datadog
사용자를 생성하고 기본 권한을 부여하세요.
CREATE USER datadog@'%' IDENTIFIED by '<UNIQUEPASSWORD>';
ALTER USER datadog@'%' WITH MAX_USER_CONNECTIONS 5;
GRANT REPLICATION CLIENT ON *.* TO datadog@'%';
GRANT PROCESS ON *.* TO datadog@'%';
GRANT SELECT ON performance_schema.* TO datadog@'%';
다음 스키마를 생성하세요.
CREATE SCHEMA IF NOT EXISTS datadog;
GRANT EXECUTE ON datadog.* to datadog@'%';
GRANT CREATE TEMPORARY TABLES ON datadog.* TO datadog@'%';
에이전트가 설명 계획을 수집할 수 있도록 explain_statement
절차를 생성합니다.
DELIMITER $$
CREATE PROCEDURE datadog.explain_statement(IN query TEXT)
SQL SECURITY DEFINER
BEGIN
SET @explain := CONCAT('EXPLAIN FORMAT=json ', query);
PREPARE stmt FROM @explain;
EXECUTE stmt;
DEALLOCATE PREPARE stmt;
END $$
DELIMITER ;
또한 설명 계획을 수집하려는 모든 스키마에서 이 절차를 생성합니다. <YOUR_SCHEMA>
를 해당 데이터베이스 스키마로 변경하세요.
DELIMITER $$
CREATE PROCEDURE <YOUR_SCHEMA>.explain_statement(IN query TEXT)
SQL SECURITY DEFINER
BEGIN
SET @explain := CONCAT('EXPLAIN FORMAT=json ', query);
PREPARE stmt FROM @explain;
EXECUTE stmt;
DEALLOCATE PREPARE stmt;
END $$
DELIMITER ;
GRANT EXECUTE ON PROCEDURE <YOUR_SCHEMA>.explain_statement TO datadog@'%';
다음 절차를 생성하여 에이전트가 런타임에 performance_schema.events_*
컨슈머를 실행할 수 있는 기능을 제공하도록 합니다.
DELIMITER $$
CREATE PROCEDURE datadog.enable_events_statements_consumers()
SQL SECURITY DEFINER
BEGIN
UPDATE performance_schema.setup_consumers SET enabled='YES' WHERE name LIKE 'events_statements_%';
UPDATE performance_schema.setup_consumers SET enabled='YES' WHERE name = 'events_waits_current';
END $$
DELIMITER ;
GRANT EXECUTE ON PROCEDURE datadog.enable_events_statements_consumers TO datadog@'%';
Store your password using secret management software such as Vault. You can then reference this password as ENC[<SECRET_NAME>]
in your Agent configuration files: for example, ENC[datadog_user_database_password]
. See Secrets Management for more information.
The examples on this page use datadog_user_database_password
to refer to the name of the secret where your password is stored. It is possible to reference your password in plain text, but this is not recommended.
다음 명령을 사용해 <UNIQUEPASSWORD>
를 위에서 생성한 비밀번호로 변경하여 사용자가 성공적으로 생성되었는지 확인합니다.
mysql -u datadog --password=<UNIQUEPASSWORD> -e "show status" | \
grep Uptime && echo -e "\033[0;32mMySQL user - OK\033[0m" || \
echo -e "\033[0;31mCannot connect to MySQL\033[0m"
mysql -u datadog --password=<UNIQUEPASSWORD> -e "show slave status" && \
echo -e "\033[0;32mMySQL grant - OK\033[0m" || \
echo -e "\033[0;31mMissing REPLICATION CLIENT grant\033[0m"
Cloud SQL 호스트를 모니터링하려면 인프라스트럭처에 Datadog 에이전트를 설치하고 각 인스턴스 엔드포인트에 원격으로 연결하도록 설정합니다. 에이전트는 데이터베이스에서 실행할 필요가 없으며 데이터베이스에 연결하기만 하면 됩니다. 여기에 언급되지 않은 추가 에이전트 설치 방법은 에이전트 설치 지침을 참조하세요.
호스트에서 실행 중인 에이전트에 대해 이 검사를 구성하려면 다음과 같이 실행하세요(예: 에이전트가 Google Cloud SQL 데이터베이스에서 수집할 수 있도록 작은 GCE 인스턴스를 프로비저닝하는 경우).
에이전트의 설정 디렉터리 루트에 있는 conf.d/
폴더에서 mysql.d/conf.yaml
파일을 편집합니다. 커스텀 메트릭을 포함하여 사용 가능한 모든 설정 옵션은 sample mysql.d/conf.yaml에서 확인하세요.
이 설정 블록을 mysql.d/conf.yaml
에 추가하여 MySQL 메트릭을 수집하세요.
init_config:
instances:
- dbm: true
host: '<INSTANCE_ADDRESS>'
port: 3306
username: datadog
password: 'ENC[datadog_user_database_password]' # from the CREATE USER step earlier, stored as a secret
# 프로젝트 및 인스턴스를 추가한 후 GCP(Datadog Google Cloud) 통합을 통해 CPU, 메모리 등 추가 클라우드 데이터를 풀링합니다.
gcp:
project_id: '<PROJECT_ID>'
instance_id: '<INSTANCE_ID>'
설정 project_id
및 instance_id
필드에 대한 자세한 내용은 MySQL 통합 사양을 참조하세요.
에이전트를 재시작하여 MySQL 메트릭을 Datadog에 전송하기 시작합니다.
Google Cloud Run과 같이 Docker 컨테이너에서 실행되는 Database Monitoring 에이전트를 설정하려면 에이전트 컨테이너에서 자동탐지 통합 템플릿을 Docker 레이블로 설정합니다.
참고: 에이전트에 Docker 자동탐지 레이블을 읽을 수 있는 권한이 있어야 작동합니다.
명령줄에 다음 명령을 실행해 빠르게 에이전트를 실행합니다. 내 계정과 환경에 맞게 값을 변경하세요.
export DD_API_KEY=xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
export DD_AGENT_VERSION=7.36.1
docker run -e "DD_API_KEY=${DD_API_KEY}" \
-v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock:ro \
-l com.datadoghq.ad.check_names='["mysql"]' \
-l com.datadoghq.ad.init_configs='[{}]' \
-l com.datadoghq.ad.instances='[{
"dbm": true,
"host": "<INSTANCE_ADDRESS>",
"port": 3306,
"username": "datadog",
"password": "<UNIQUEPASSWORD>",
"gcp": {
"project_id": "<PROJECT_ID>",
"instance_id": "<INSTANCE_ID>"
}
}]' \
gcr.io/datadoghq/agent:${DD_AGENT_VERSION}
Dockerfile
에서도 레이블을 지정할 수 있어 인프라스트럭처 설정을 변경할 필요 없이 커스텀 에이전트를 빌드하고 배포할 수 있습니다.
FROM gcr.io/datadoghq/agent:7.36.1
LABEL "com.datadoghq.ad.check_names"='["mysql"]'
LABEL "com.datadoghq.ad.init_configs"='[{}]'
LABEL "com.datadoghq.ad.instances"='[{"dbm": true, "host": "<INSTANCE_ADDRESS>", "port": 5432,"username": "datadog","password": "ENC[datadog_user_database_password]", "gcp": {"project_id": "<PROJECT_ID>", "instance_id": "<INSTANCE_ID>"}}]'
설정 project_id
및 instance_id
필드에 대한 자세한 내용은 [MySQL 통합 사양][2]을 참조하세요.
쿠버네티스 클러스터가 있는 경우 데이터베이스 모니터링에서 Datadog 클러스터 에이전트를 사용하세요.
쿠버네티스 클러스터에서 아직 활성화되지 않은 경우 지침에 따라 클러스터 검사 활성화를 수행합니다. 클러스터 에이전트 컨테이너에 연결된 정적 파일을 사용하거나 서비스 주석을 사용하여 MySQL 설정을 선언할 수 있습니다.
다음 단계를 완료해 쿠버네티스 클러스터에서 Datadog 클러스터 에이전트를 설치하세요. 내 계정과 환경에 맞게 값을 변경하세요.
Helm용 Datadog 에이전트 설치 지침을 완료하세요.
다음을 포함하도록 YAML 설정 파일(클러스터 에이전트 설치 지침의 datadog-values.yaml
)을 업데이트하세요.
clusterAgent:
confd:
mysql.yaml: |-
cluster_check: true
init_config:
instances:
- dbm: true
host: <INSTANCE_ADDRESS>
port: 3306
username: datadog
password: 'ENC[datadog_user_database_password]'
gcp:
project_id: '<PROJECT_ID>'
instance_id: '<INSTANCE_ID>'
clusterChecksRunner:
enabled: true
명령줄에서 위의 설정 파일로 에이전트를 배포합니다.
helm install datadog-agent -f datadog-values.yaml datadog/datadog
--set targetSystem=windows
를 helm 설치
명령에 추가하세요.연결된 구성 파일로 클러스터 검사를 구성하려면 /conf.d/mysql.yaml
경로의 Cluster 에이전트 컨테이너에서 설정 파일을 연결하세요.
cluster_check: true # Make sure to include this flag
init_config:
instances:
- dbm: true
host: '<INSTANCE_ADDRESS>'
port: 3306
username: datadog
password: 'ENC[datadog_user_database_password]'
# 프로젝트 및 인스턴스를 추가한 후 GCP(Datadog Google Cloud) 통합을 통해 CPU, 메모리 등 추가 클라우드 데이터를 풀링합니다.
gcp:
project_id: '<PROJECT_ID>'
instance_id: '<INSTANCE_ID>'
파일을 연결하는 대신 쿠버네티스 서비스로 인스턴스 설정을 지정할 수 있습니다. 쿠버네티스가 실행되는 에이전트에서 이 점검을 설정하려면 Datadog 클러스터 에이전트와 동일한 네임스페이스로 서비스를 생성하세요.
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: mysql
labels:
tags.datadoghq.com/env: '<ENV>'
tags.datadoghq.com/service: '<SERVICE>'
annotations:
ad.datadoghq.com/service.check_names: '["mysql"]'
ad.datadoghq.com/service.init_configs: '[{}]'
ad.datadoghq.com/service.instances: |
[
{
"dbm": true,
"host": "<INSTANCE_ADDRESS>",
"port": 3306,
"username": "datadog",
"password": "ENC[datadog_user_database_password]",
"gcp": {
"project_id": "<PROJECT_ID>",
"instance_id": "<INSTANCE_ID>"
}
}
]
spec:
ports:
- port: 3306
protocol: TCP
targetPort: 3306
name: mysql
설정 project_id
및 instance_id
필드에 대한 자세한 내용은 [MySQL 통합 사양][4]을 참조하세요.
Cluster 에이전트가 자동으로 이 설정을 등록하고 MySQL 검사를 실행합니다.
에이전트의 상태 하위 명령을 실행하고 Checks 섹션에서 mysql
을 찾습니다. 또는 Databases 페이지를 방문하여 시작합니다.
It is common to configure a single Agent host to connect to multiple remote database instances (see Agent installation architectures for DBM). To connect to multiple hosts, create an entry for each host in the MySQL integration config. In these cases, Datadog recommends limiting the number of instances per Agent to a maximum of 10 database instances to guarantee reliable performance.
init_config:
instances:
- dbm: true
host: example-service-primary.example-host.com
port: 3306
username: datadog
password: 'ENC[datadog_user_database_password]'
tags:
- 'env:prod'
- 'team:team-discovery'
- 'service:example-service'
- dbm: true
host: example-service-replica-1.example-host.com
port: 3306
username: datadog
password: 'ENC[datadog_user_database_password]'
options:
replication: true
tags:
- 'env:prod'
- 'team:team-discovery'
- 'service:example-service'
- dbm: true
host: example-service-replica-2.example-host.com
port: 3306
username: datadog
password: 'ENC[datadog_user_database_password]'
options:
replication: true
tags:
- 'env:prod'
- 'team:team-discovery'
- 'service:example-service'
[...]
To collect custom metrics, use the custom_queries
option. See the sample mysql.d/conf.yaml for more details.
init_config:
instances:
- dbm: true
host: localhost
port: 3306
username: datadog
password: 'ENC[datadog_user_database_password]'
custom_queries:
- query: SELECT age, salary, hours_worked, name FROM hr.employees;
columns:
- name: custom.employee_age
type: gauge
- name: custom.employee_salary
type: gauge
- name: custom.employee_hours
type: count
- name: name
type: tag
tags:
- 'table:employees'
If the Agent must connect through a proxy such as the Cloud SQL Auth proxy, all telemetry is tagged with the hostname of the proxy rather than the database instance. Use the reported_hostname
option to set a custom override of the hostname detected by the Agent.
init_config:
instances:
- dbm: true
host: localhost
port: 5000
username: datadog
password: 'ENC[datadog_user_database_password]'
reported_hostname: example-service-primary
- dbm: true
host: localhost
port: 5001
username: datadog
password: 'ENC[datadog_user_database_password]'
reported_hostname: example-service-replica-1
Google Cloud에서 보다 포괄적인 데이터베이스 메트릭을 수집하려면 클라우드 SQL 통합(선택사항)을 설치합니다.
설명한 대로 통합 및 에이전트를 설치 및 설정하였으나 제대로 작동하지 않는 경우 트러블슈팅을 참조하세요.
추가 유용한 문서, 링크 및 기사: