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해당 지역에서는 데이터베이스 모니터링이 지원되지 않습니다
데이터베이스 모니터링은 InnoDB 스토리지 엔진에 대한 쿼리 메트릭, 쿼리 샘플, 실행 계획, 연결 데이터, 시스템 메트릭, 텔레메트리를 노출하여 MySQL에 대한 높은 가시성을 제공합니다.
에이전트는 읽기 전용 사용자로 로그인하여 데이터베이스에서 직접 텔레메트리를 수집합니다. 다음 설정을 통해 MySQL 데이터베이스를 사용해 데이터베이스 모니터링을 활성화하세요.
Amazon Web Services 통합 타일 리소스 수집 섹션에서 표준 수집을 활성화합니다.
DB 파라미터 그룹에서 다음을 설정한 후 설정이 효력을 발휘하려면 서버를 재시작해야 합니다.
파라미터 | 값 | 설명 |
---|---|---|
performance_schema | 1 | 필수입니다. 성능 스키마를 활성화합니다. |
max_digest_length | 4096 | 더 많은 쿼리 수집에 필요합니다. events_statements_* 표에서 SQL 다이제스트 텍스트 크기를 향상합니다. 기본값으로 두면 1024 자 미만의 쿼리가 수집되지 않습니다. |
performance_schema_max_digest_length | 4096 | max_digest_length 와 일치해야 합니다. |
파라미터 | 값 | 설명 |
---|---|---|
performance_schema | 1 | 필수입니다. 성능 스키마를 활성화합니다. |
max_digest_length | 4096 | 더 많은 쿼리 수집에 필요합니다. events_statements_* 표의 SQL 다이제스트 텍스트 크기를 향상합니다. 기본값으로 두면 1024 자 미만의 쿼리가 수집되지 않습니다. |
performance_schema_max_digest_length | 4096 | max_digest_length 와 일치해야 합니다. |
performance_schema_max_sql_text_length | 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>';
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@'%';
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@'%';
다음 스키마 생성:
CREATE SCHEMA IF NOT EXISTS datadog;
GRANT EXECUTE ON datadog.* to datadog@'%';
GRANT CREATE TEMPORARY TABLES ON datadog.* TO datadog@'%';
explain_statement
절차를 생성하여 에이전트가 실행 계획을 수집하도록 합니다.
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 ;
추가로 실행 계획에서 수집하려는 모든 스키마에서 이 절차를 생성합니다. <YOUR_SCHEMA>
를 데이터베이스 스키마와 교체합니다.
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@'%';
RDS를 사용하면 성능 스키마 컨슈머가 설정에서 영구적으로 활성화될 수 없습니다. 다음 절차를 생성하여 에이전트가 런타임에서 performance_schema.events_*
컨슈머를 활성화할 수 있는 권한을 제공합니다.
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@'%';
RDS 호스트를 모니터링하려면 인프라에서 Datadog 에이전트를 설치하고 설정하여 각 인스턴스 엔드포인트가 원격으로 연결되도록 합니다. 에이전트는 데이터베이스에서 실행될 필요가 없고 연결하기만 하면 됩니다. 여기에서 언급되지 않은 부수적인 에이전트 설치 메서드는 에이전트 설치 지침을 참조하세요.
호스트에서 실행되는 에이전트에 대해 이 점검을 설정하려면, 예를 들어, RDS 데이터베이스에서 수집하기 위해 에이전트에 작은 EC2 인스턴스를 제공하려면,
[에이전트 설정 디렉터리]의 루트에 있는 conf.d/
폴더에서 mysql.d/conf.yaml
파일을 편집하여 MySQL 메트릭 수집을 시작하세요. 커스텀 메트릭을 포함한 사용 가능한 모든 설정 옵션의 경우 sample mysql.d/conf.yaml을 참조하세요.
이 설정 블록을 mysql.d/conf.yaml
에 추가하여 MySQL 메트릭을 수집하세요.
init_config:
인스턴스:
- dbm: true
host: '<AWS_INSTANCE_ENDPOINT>'
port: 3306
username: datadog
password: '<YOUR_CHOSEN_PASSWORD>' # from the CREATE USER step earlier
# 프로젝트 및 인스턴스를 추가한 후 Datadog AWS 통합을 설정하여 CPU, 메모리 등 부수적인 클라우드 데이터를 풀링합니다.
aws:
instance_endpoint: '<AWS_INSTANCE_ENDPOINT>'
참고: 특수 문자가 존재하는 경우 따옴표 안에 암호를 넣으세요.
에이전트를 재시작하여 MySQL 메트릭을 Datadog에 전송하기 시작합니다.
ECS 또는 Fargate 등 도커(Docker) 컨테이너에서 실행되는 데이터베이스 모니터링 에이전트를 설정하려면, 에이전트 컨테이너에서 자동탐지 통합 템플릿을 설정할 수 있습니다.
참고: 에이전트에 도커 자동탐지 레이블에 대한 읽기 권한이 있어야 작동합니다.
다음 명령을 실행하여 명령줄에서 빠르게 에이전트를 실행하세요. 계정과 환경에 맞는 값으로 교체하세요.
export DD_API_KEY=xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
export DD_AGENT_VERSION=7.36.1
docker run -e "DD_API_KEY=${DD_API_KEY}" \
-v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock:ro \
-l com.datadoghq.ad.check_names='["mysql"]' \
-l com.datadoghq.ad.init_configs='[{}]' \
-l com.datadoghq.ad.instances='[{
"dbm": true,
"host": "<AWS_INSTANCE_ENDPOINT>",
"port": 3306,
"username": "datadog",
"password": "<UNIQUEPASSWORD>"
}]' \
gcr.io/datadoghq/agent:${DD_AGENT_VERSION}
레이블은 또한 Dockerfile
에 지정될 수 있습니다. 그러므로 인프라 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": "<AWS_INSTANCE_ENDPOINT>", "port": 3306,"username": "datadog","password": "<UNIQUEPASSWORD>"}]'
일반 텍스트에서 datadog
사용자 암호를 노출하지 않으며면 에이전트의 비밀 관리 패키지를 사용하고 ENC[]
구문을 사용해 암호를 지정합니다. 또는 자동탐지 템플릿 변수 설명서를 참조하여 환경 변수로 암호를 전달하는 방법을 학습하세요.
쿠버네티스(Kubernetes) 클러스터를 보유한 경우 데이터베이스 모니터링에 Datadog 클러스터 에이전트를 사용하세요.
쿠버네티스(Kubernetes) 클러스터에서 이미 활성화되지 않은 경우 지침을 따라 클러스터 점검을 활성화하세요. 클러스터 에이전트 컨테이너에 마운트된 고정 파일이나 서비스 주석을 사용하여 MySQL 설정을 지정할 수 있습니다.
다음 Helm 명령을 실행해 쿠버네티스(Kubernetes) 클러스터에서 Datadog 클러스터 에이전트를 설치하세요. 계정 및 환경에 맞게 값을 교체하세요.
helm repo add datadog https://helm.datadoghq.com
helm repo update
helm install <RELEASE_NAME> \
--set 'datadog.apiKey=<DATADOG_API_KEY>' \
--set 'clusterAgent.enabled=true' \
--set 'clusterAgent.confd.mysql\.yaml=cluster_check: true
init_config:
instances:
- dbm: true
host: <INSTANCE_ADDRESS>
port: 3306
username: datadog
password: "<UNIQUEPASSWORD>"' \
datadog/datadog
마운팅된 설정 파일을 사용해 클러스터 점검을 설정하려면 /conf.d/mysql.yaml
경로에서 클러스터 에이전트 컨테이너의 설정 파일을 마운팅하세요.
cluster_check: true # 이 플래그를 포함하도록 하세요.
init_config:
instances:
- dbm: true
host: '<AWS_INSTANCE_ENDPOINT>'
port: 3306
username: datadog
password: '<UNIQUEPASSWORD>'
파일을 마운팅하는 대신 쿠버네티스 서비스로 인스턴스 설정을 지정하세요. 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": "<AWS_INSTANCE_ENDPOINT>",
"port": 3306,
"username": "datadog",
"password": "<UNIQUEPASSWORD>"
}
]
spec:
ports:
- port: 3306
protocol: TCP
targetPort: 3306
name: mysql
클러스터 에이전트가 자동으로 이 설정을 등록하고 MySQL 점검 실행을 시작합니다.
일반 텍스트에서 datadog
사용자 암호 노출을 피하려면 에이전트의 비밀 관리 패키지를 사용하고 ENC[]
구문을 통해 암호를 지정하세요.
에이전트 상태 하위 명령을 실행하고 점검 섹션에서 mysql
을 찾습니다. 또는 데이터베이스 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
AWS에서 보다 종합적인 데이터베이스 메트릭을 수집하려면 RDS 통합(선택 사항)을 설치하세요.
통합과 에이전트를 설명한 대로 설치하고 구성하였는데 예상대로 작동하지 않는 경우 트러블슈팅을 참조하세요.
추가 유용한 문서, 링크 및 기사: