Google Cloud SQL 관리형 SQL Server에서 데이터베이스 모니터링 설정

해당 지역에서는 데이터베이스 모니터링이 지원되지 않습니다

데이터베이스 모니터링은 쿼리 메트릭, 쿼리 샘플, 실행 계획, 데이터베이스 상태, 장애 조치, 이벤트와 같은 정보를 수집해 Microsoft SQL Server 데이터베이스에 관한 상세한 정보를 가시화합니다.

데이터베이스에서 데이터베이스 모니터링을 활성화하려면 다음 단계를 완료하세요.

  1. 에이전트에 데이터베이스 접근 권한 부여
  2. 에이전트 설치
  3. Cloud SQL 통합 설치

시작 전 참고 사항

지원되는 SQL Server 버전
2012, 2014, 2016, 2017, 2019, 2022
Supported Agent versions
7.41.0+
Performance impact
The default Agent configuration for Database Monitoring is conservative, but you can adjust settings such as the collection interval and query sampling rate to better suit your needs. For most workloads, the Agent represents less than one percent of query execution time on the database and less than one percent of CPU.

Database Monitoring runs as an integration on top of the base Agent (see benchmarks).
Proxies, load balancers, and connection poolers
The Agent must connect directly to the host being monitored. The Agent should not connect to the database through a proxy, load balancer, or connection pooler. While this can be an anti-pattern for client applications, for Database Monitoring each Agent must have knowledge of the underlying host and should stick to a single host for its lifetime, even in cases of failover. If the Datadog Agent connects to different hosts while it is running, then the metrics will be incorrect.
Data security considerations
Read about how Database Management handles sensitive information for information about what data the Agent collects from your databases and how to ensure it is secure.

에이전트 액세스 권한 부여

Datadog 에이전트가 통계와 쿼리를 수집하려면 데이터베이스에 읽기 전용 액세스가 필요합니다.

Cloud SQL 인스턴스datadog 사용자를 생성합니다.

에이전트에 읽기 전용 액세스 권한을 유지하려면 CustomerDbRootRole 기본값에서 datadog 사용자를 제거합니다. 그리고 에이전트에 필요한 명시적인 권한을 부여합니다.

GRANT VIEW SERVER STATE to datadog as CustomerDbRootRole;
GRANT VIEW ANY DEFINITION to datadog as CustomerDbRootRole;
ALTER SERVER ROLE CustomerDbRootRole DROP member datadog;

각 애플리케이션 추가 데이터베이스에 datadog 사용자를 생성합니다.

USE [database_name];
CREATE USER datadog FOR LOGIN datadog;

Google Cloud SQL에서는 CONNECT ANY DATABASE를 허용하지 않기 때문에 이 단계를 실행해야 합니다. Datadog 에이전트가 각 데이터베이스에 연결되어 있어야 해당 데이터베이스에 맞는 파일 I/O 통계를 수집할 수 있습니다.

에이전트 설치하기

Google Cloud에서는 호스트에 바로 액세스하는 것을 허용하지 않기 때문에 SQL 서버 호스트와 통신할 수 있는 별도 호스트에 Datadog 에이전트를 설치해야 합니다. 에이전트를 설치하고 실행하는 데는 여러 가지 방법이 있습니다.

SQL Server 텔레메트리를 수집하려면 먼저 Datadog 에이전트를 설치합니다.

SQL Server 설정 파일 C:\ProgramData\Datadog\conf.d\sqlserver.d\conf.yaml을 생성합니다. 사용할 수 있는 모든 설정 옵션을 보려면 설정 파일 샘플을 참고하세요.

init_config:
instances:
  - dbm: true
    host: '<HOSTNAME>,<SQL_PORT>'
    username: datadog
    password: '<PASSWORD>'
    connector: adodbapi
    provider: MSOLEDBSQL
    tags:  # Optional
      - 'service:<CUSTOM_SERVICE>'
      - 'env:<CUSTOM_ENV>'
    # 프로젝트와 인스턴스를 추가한 후에는 CPU, 메모리 등과 같은 추가 클라우드 데이터를 풀하도록 Datadog Google Cloud(GCP) 통합을 설정합니다.
    gcp:
      project_id: '<PROJECT_ID>'
      instance_id: '<INSTANCE_ID>'

project_idinstance_id 필드를 설정하는 방법에 관한 자세한 정보는 SQL Server 통합 스펙을 참고하세요.

Windows Authentification을 사용하려면 connection_string: "Trusted_Connection=yes" 설정에서 usernamepassword 필드를 비워둡니다.

serviceenv 태그를 사용하여 일반적인 태깅 체계를 통해 데이터베이스 텔레메트리를 다른 텔레메트리와 연결합니다. Datadog에서 이 같은 태그를 사용하는 방법을 알아보려면 통합 서비스 태깅을 참고하세요.

지원되는 드라이버

Microsoft ADO

권장하는 ADO 공급자는 Microsoft OLE DB Driver입니다. 에이전트가 실행되는 호스트에 드라이버를 설치했는지 확인하세요.

connector: adodbapi
adoprovider: MSOLEDBSQL19  # 버전 18 이하에서는 MSOLEDBSQL로 교체

다른 공급자인 SQLOLEDBSQLNCLI는 Microsoft에서 더 이상 사용되지 않기 때문에 사용하지 않습니다.

ODBC

권장하는 ODBC 드라이버는 Microsoft ODBC DB Driver입니다. 에이전트가 실행되는 호스트에 드라이버를 설치했는지 확인하세요.

connector: odbc
driver: '{ODBC Driver 17 for SQL Server}'

에이전트 설정이 모두 완료되면 Datadog 에이전트를 다시 시작하세요.

검증

에이전트의 상태 하위 명령을 실행하고 Checks 섹션에서 sqlserver를 찾아보세요. 시작하려면 Datadog의 Databases 페이지로 이동하세요.

SQL Server 텔레메트리를 수집하려면 먼저 Datadog 에이전트를 설치합니다.

Linux의 경우 Datadog 에이전트에 ODBC SQL Server 드라이버(예: Microsoft ODBC 드라이버)를 추가 설치해야 합니다. ODBC SQL Server가 설치되면 odbc.iniodbcinst.ini 파일을 /opt/datadog-agent/embedded/etc 폴더에 복사하세요.

odbc 커넥터를 사용해 odbcinst.ini 파일에 명시된 대로 적절한 드라이버를 지정합니다.

SQL Server 에이전트 설정 파일 /etc/datadog-agent/conf.d/sqlserver.d/conf.yaml을 생성합니다. 사용할 수 있는 모든 설정 옵션을 보려면 설정 파일 샘플을 참고하세요.

init_config:
instances:
  - dbm: true
    host: '<HOSTNAME>,<SQL_PORT>'
    username: datadog
    password: '<PASSWORD>'
    connector: odbc
    driver: '<Driver from the `odbcinst.ini` file>'
    tags:  # Optional
      - 'service:<CUSTOM_SERVICE>'
      - 'env:<CUSTOM_ENV>'
    # 프로젝트와 인스턴스를 추가한 후에는 CPU, 메모리 등과 같은 추가 클라우드 데이터를 풀하도록 Datadog Google Cloud(GCP) 통합을 설정합니다.
    gcp:
      project_id: '<PROJECT_ID>'
      instance_id: '<INSTANCE_ID>'

project_idinstance_id 필드를 설정하는 방법에 관한 자세한 정보는 SQL Server 통합 스펙을 참고하세요.

serviceenv 태그를 사용하여 일반적인 태깅 체계를 통해 데이터베이스 텔레메트리를 다른 텔레메트리와 연결합니다. Datadog에서 이 같은 태그를 사용하는 방법을 알아보려면 통합 서비스 태깅을 참고하세요.

에이전트 설정이 모두 완료되면 Datadog 에이전트를 다시 시작하세요.

검증

에이전트의 상태 하위 명령을 실행하고 Checks 섹션에서 sqlserver를 찾아보세요. 시작하려면 Datadog의 Databases 페이지로 이동하세요.

도커 컨테이너에서 실행하는 데이터베이스 모니터링 에이전트를 구성하려면 에이전트 컨테이너에서 Autodiscovery Integration Templates을 도커 레이블로 설정합니다.

참고: 에이전트에 도커 자동탐지 레이블에 대한 읽기 권한이 있어야 작동합니다.

값을 내 계정과 환경에 맞게 변경하세요. 사용할 수 있는 설정 옵션을 모두 보려면 설정 파일 샘플을 참고하세요.

export DD_API_KEY=xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
export DD_AGENT_VERSION=7.35.0

docker run -e "DD_API_KEY=${DD_API_KEY}" \
  -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock:ro \
  -l com.datadoghq.ad.check_names='["sqlserver"]' \
  -l com.datadoghq.ad.init_configs='[{}]' \
  -l com.datadoghq.ad.instances='[{
    "dbm": true,
    "host": "<HOSTNAME>",
    "port": <SQL_PORT>,
    "connector": "odbc",
    "driver": "FreeTDS",
    "username": "datadog",
    "password": "<PASSWORD>",
    "tags": [
      "service:<CUSTOM_SERVICE>"
      "env:<CUSTOM_ENV>"
    ],
    "gcp": {
      "project_id": "<PROJECT_ID>",
      "instance_id": "<INSTANCE_ID>"
    }
  }]' \
  gcr.io/datadoghq/agent:${DD_AGENT_VERSION}

project_idinstance_id 필드를 설정하는 방법에 관한 자세한 정보는 SQL Server 통합 스펙을 참고하세요.

serviceenv 태그를 사용하여 일반적인 태깅 체계를 통해 데이터베이스 텔레메트리를 다른 텔레메트리와 연결합니다. Datadog에서 이 같은 태그를 사용하는 방법을 알아보려면 통합 서비스 태깅을 참고하세요.

검증

에이전트의 상태 하위 명령을 실행하고 Checks 섹션에서 sqlserver를 찾아보세요. 또는 Datadog의 Databases 페이지에서 시작할 수도 있습니다.

쿠버네티스 클러스터가 있는 경우 데이터베이스 모니터링에 Datadog 클러스터 에이전트를 사용하세요.

쿠버네티스 클러스터에서 클러스터 점검을 아직 활성화하지 않은 경우 클러스터 확인 활성화 지침에 따라 활성화합니다. 클러스터 에이전트 컨테이너에 연결된 정적 파일을 이용하거나 쿠버네티스 서비스 주석을 이용해 클러스터 에이전트를 설정할 수 있습니다.

Helm을 사용한 명령줄

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.sqlserver\.yaml=cluster_check: true
init_config:
instances:
  - dbm: true
    host: <HOSTNAME>
    port: 1433
    username: datadog
    password: "<PASSWORD>"
    connector: "odbc"
    driver: "FreeTDS"
    tags:  # Optional
      - "service:<CUSTOM_SERVICE>"
      - "env:<CUSTOM_ENV>"
    gcp:
      project_id: "<PROJECT_ID>"
      instance_id: "<INSTANCE_ID>"' \
  datadog/datadog

연결된 파일로 설정

연결된 설정 파일로 클러스터 점검을 설정하려면 다음 경로로 설정 파일을 클러스터 에이전트 컨테이너에 연결합니다. /conf.d/sqlserver.yaml:

cluster_check: true  # Make sure to include this flag
init_config:
instances:
  - dbm: true
    host: '<HOSTNAME>'
    port: <SQL_PORT>
    username: datadog
    password: '<PASSWORD>'
    connector: "odbc"
    driver: "FreeTDS"
    tags:  # Optional
      - 'service:<CUSTOM_SERVICE>'
      - 'env:<CUSTOM_ENV>'
    # 프로젝트와 인스턴스를 추가한 후에는 CPU, 메모리 등과 같은 추가 클라우드 데이터를 풀하도록 Datadog Google Cloud(GCP) 통합을 설정합니다.
    gcp:
      project_id: '<PROJECT_ID>'
      instance_id: '<INSTANCE_ID>'

쿠버네티스 서비스 주석으로 설정

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: sqlserver-datadog-check-instances
  annotations:
    ad.datadoghq.com/service.check_names: '["sqlserver"]'
    ad.datadoghq.com/service.init_configs: '[{}]'
    ad.datadoghq.com/service.instances: |
      [
        {
          "dbm": true,
          "host": "<HOSTNAME>",
          "port": <SQL_PORT>,
          "username": "datadog",
          "password": "<PASSWORD>",
          "connector": "odbc",
          "driver": "FreeTDS",
          "tags": ["service:<CUSTOM_SERVICE>", "env:<CUSTOM_ENV>"],  # Optional
          "gcp": {
            "project_id": "<PROJECT_ID>",
            "instance_id": "<INSTANCE_ID>"
          }
        }
      ]      
spec:
  ports:
  - port: 1433
    protocol: TCP
    targetPort: 1433
    name: sqlserver

project_idinstance_id 필드를 설정하는 방법에 관한 자세한 정보는 SQL Server 통합 스펙을 참고하세요.

클러스터 에이전트가 자동으로 설정을 등록하고 SQL Server 점검을 실행합니다.

datadog 사용자 암호가 일반 텍스트로 노출되는 것을 예방하려면 에이전트의 비밀 관리 패키지를 이용해ENC[] 구문을 사용하여 암호를 선언하세요.

에이전트 설정 예시

Connecting with DSN using the ODBC driver

  1. Configure the odbc.ini file based on your DSN settings.

    Example:

    [DATADOG]
    Driver=/opt/microsoft/msodbcsql18/lib64/libmsodbcsql-18.1.so.1.1
    Server=127.0.0.1
    Port=1433
    User=datadog
    Password=Password
    
  2. Copy the odbc.ini and odbcinst.ini files into the /opt/datadog-agent/embedded/etc folder.

  3. Configure the SQL Server integration config to include the DSN.

    Example:

    instances:
      - dbm: true
        host: 'localhost,1433'
        username: datadog
        password: '<PASSWORD>'
        connector: 'odbc'
        driver: '{ODBC Driver 18 for SQL Server}'
        dsn: 'DATADOG'
    
  4. Restart the Agent.

Using Always On

When monitoring Always On clusters, the Agent must be installed on a separate server from the SQL Servers and connect to the cluster through the listener endpoint.

instances:
  - dbm: true
    host: 'shopist-prod,1433'
    username: datadog
    password: '<PASSWORD>'
    connector: adodbapi
    adoprovider: MSOLEDBSQL
    include_ao_metrics: true  # If Availability Groups is enabled
    include_fci_metrics: true   # If Failover Clustering is enabled

One Agent connecting to multiple hosts

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 SQL Server 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,1433'
    username: datadog
    connector: adodbapi
    adoprovider: MSOLEDBSQL
    password: '<PASSWORD>'
    tags:
      - 'env:prod'
      - 'team:team-discovery'
      - 'service:example-service'
  - dbm: true
    host: 'example-service–replica-1.example-host.com,1433'
    connector: adodbapi
    adoprovider: MSOLEDBSQL
    username: datadog
    password: '<PASSWORD>'
    tags:
      - 'env:prod'
      - 'team:team-discovery'
      - 'service:example-service'
  - dbm: true
    host: 'example-service–replica-2.example-host.com,1433'
    connector: adodbapi
    adoprovider: MSOLEDBSQL
    username: datadog
    password: '<PASSWORD>'
    tags:
      - 'env:prod'
      - 'team:team-discovery'
      - 'service:example-service'
    [...]

Storing passwords securely

While it is possible to declare passwords directly in the Agent configuration files, it is a more secure practice to encrypt and store database credentials elsewhere using secret management software such as Vault. The Agent is able to read these credentials using the ENC[] syntax. Review the secrets management documentation for the required setup to store these credentials. The following example shows how to declare and use those credentials:

init_config:
instances:
  - dbm: true
    host: 'localhost,1433'
    connector: adodbapi
    adoprovider: MSOLEDBSQL
    username: datadog
    password: 'ENC[datadog_user_database_password]'

Running custom queries

To collect custom metrics, use the custom_queries option. See the sample sqlserver.d/conf.yaml for more details.

init_config:
instances:
  - dbm: true
    host: 'localhost,1433'
    connector: adodbapi
    adoprovider: MSOLEDBSQL
    username: datadog
    password: '<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'

Working with hosts through a remote proxy

If the Agent must connect to a database host through a remote 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,1433'
    connector: adodbapi
    adoprovider: MSOLEDBSQL
    username: datadog
    password: '<PASSWORD>'
    reported_hostname: products-primary
  - dbm: true
    host: 'localhost,1433'
    connector: adodbapi
    adoprovider: MSOLEDBSQL
    username: datadog
    password: '<PASSWORD>'
    reported_hostname: products-replica-1

Discovering ports automatically

SQL Server Browser Service, Named Instances, and other services can automatically detect port numbers. You can use this instead of hardcoding port numbers in connection strings. To use the Agent with one of these services, set the port field to 0.

For example, a Named Instance config:

init_config:
instances:
  - host: <hostname\instance name>
    port: 0

Google Cloud SQL 통합 설치

Google Cloud SQL에서 좀 더 포괄적인 데이터베이스를 수집하려면 Google Cloud SQL 통합을 설치하세요.

참고 자료

Additional helpful documentation, links, and articles: