요약

개요

인프라 지도(호스트 지도 및 컨테이너 지도)를 통해 단일 화면에 호스트와 컨테이너를 시각화할 수 있습니다. 색상과 도형을 통해 메트릭이 이해하기 쉽게 표시됩니다.

AWS 가용성 영역별로 그룹화된 사각형 모양 컨테이너를 표시한 컨테이너 지도

왼쪽 상단에서 드롭다운 선택기를 사용해 호스트와 컨테이너 간 전환합니다.

설치

에이전트을 배포한 후 다른 설정은 필요하지 않습니다. 도커(Docker) 에이전트를 사용하는 대신 표준 설치로 도커 컨테이너 정보를 수집하는 경우 dd-agent 사용자가 docker.sock에 액세스할 수 있는 권한이 있어야 합니다. docker 그룹에 dd-agent을 추가하여 권한을 부여할 수 있습니다.

사용법

필터링

필터 입력 상자를 사용하여 인프라스트럭처 특정 하위집합으로 인프라스트럭처 지도를 제한할 수 있습니다. 왼쪽 삳단의 필터 입력 모음을 사용해 태그별 또는 Datadog 제공 속성별로 인프라스트럭처 지도 필터링을 활성화할 수 있습니다.

필터 입력 모음이 비어 있는 경우 지도는 Datadog로 선택 메트릭을 보고하는 모든 호스트와 컨테이너를 표시합니다.

예를 들어, 호스트가 위치한 환경별로 호스트를 태그하는 경우 ‘프로덕션’별로 필터링하여 스테이징 환경 및 지도의 기타 환경에서 호스트를 제거할 수 있습니다. 프로덕션 환경에서 단일 호스트 역할만 제거하려면 해당 역할을 필터에 추가합니다. 그러면 필터가 AND로 함께 연결됩니다.

참고: tag:value 및 "tag:value" 필터링 간 차이가 존재합니다. tag:value 필터링은 태그와 완전히 일치하는 값을 찾고 "tag:value" 필터링은 해당 텍스트에 대한 검색을 수행합니다.

그룹

그룹 입력 상자를 사용해 그룹에 호스트와 컨테이너를 배열할 수 있습니다. 그룹에 있는 호스트와 컨테이너는 그룹화한 단일 태그 또는 복수 태그를 공유합니다.

예를 들어 AWS 가용성 영역별로 호스트를 그룹화할 수 있습니다. 인스턴스 유형 등 두 번째 그룹화 태그를 추가한 경우 호스트가 그룹으로 하위 구분됩니다. 첫 번째 기준은 가용성 영역이고 두 번째 기분은 인스턴스 유형입니다. 아래를 참조합니다.

가용성 영역별로 두 그룹으로 나뉘어 호스트가 육각형으로 표시된 호스트 지도입니다. 각 가용성 영역 그룹화에서 호스트는 추가로 인스턴스 유형별로 하위 구분됩니다.

입력 및 크기

기본적으로 각 호스트의 색상은 호스트/컨테이너에서 CPU 사용량에 대한 비율을 표시하도록 설정됩니다. 생성 범위는 녹색(0% 활용)에서 주황색(100% 활용)입니다. 입력 선택기에서 각기 다른 메트릭을 선택할 수 있습니다.

인프라스트럭처 지도는 또한 추가로 부수적인 메트릭을 육각형 또는 사각형 크기로 표시합니다. 이 메트릭을 크기 선택기에서 선택할 수 있습니다.

참고: CPU 활용률 메트릭은 CPU 활용률에 대한 가장 안정적인 최신 측정값을 사용합니다. Datadog 에이전트가 보고한 것일 수도 있고 AWS 또는 vSphere에서 직접 보고한 것일 수 있습니다.

확대

탐색하려는 호스트나 컨테이너를 발견한 경우 클릭하여 상세 정보를 봅니다. 확대하여 해당 호스트에 대한 최대 6개의 통합 보고 메트릭을 표시할 수 있습니다. 통합이 6개 이상인 경우 호스트 상세 정보 창의 앱 헤더 아래 목록화됩니다. 아래 스크린샷을 참조합니다.

통합 이름을 클릭하면 해당 통합에 대한 메트릭이 요약된 대시보드가 표시됩니다. 아래 스크린샷은 “시스템"을 클릭하여 CPU 사용량, 메모리 사용량, 디스크 대기 시간 등과 같은 시스템 메트릭을 가져오는 것을 보여줍니다.

사용자가 특정 호스트를 클릭했을 때 표시되는 보기입니다. 장보 패널은 하단에 표시되어 메트릭과 상태 점검 섹션과 함께 다양한 앱을 나열합니다.

에이전트가 설치되지 않은 호스트를 호스트 맵에 표시합니다.

기본적으로 호스트 맵에는 선택한 메트릭을 보고하는 호스트만 표시되며, 이를 사용하여 그리드 내의 개별 육각형에 색상이나 크기를 설정할 수 있습니다.

데이터의 최신성 및 의미

호스트 맵의 데이터는 맵과 계속 상호작용하지 않는 한 1분에 한 번씩 새로 고침됩니다. 화면 왼쪽 하단에서 데이터가 마지막으로 업데이트된 시간을 확인할 수 있습니다.

사용 사례

리소스 최적화

AWS 사용자인 경우 다양한 인스턴스 유형을 사용할 수 있습니다. 일부 인스턴스는 메모리에, 일부 인스턴스는 계산에 최적화되어 있으며 크기도 다양합니다.

AWS 지출을 줄이려면 어떤 고비용 인스턴스가 사용되는지 먼저 파악해야 합니다. 먼저 instance-type별로 그룹화한 다음 role 또는 name으로 그룹화합니다. c3.8xlarge 등 고비용 인스턴스 유형을 살펴봅니다. CPU 활용률이 낮은 호스트 역할이 있나요? 그렇다면 확대하여 개별 호스트를 확인합니다. 모든 계산이 필요한 것이었는지, 이 호스트 그룹이 저비용 인스턴스 유형으로 이전할 대상이 될 수 있는지 확인합니다.

아래는 Datadog 인프라스트럭처의 하위 집합입니다. 보시다시피, c3.2xlarge 인스턴스의 부하가 매우 높습니다.

A view of a number of hosts, represented by hexagons, that have been grouped by instance type: m3.large, c3.2xlarge 및 m1.xlarge별로 그룹화된 육각형 표시된 호스트 개수에 대한 보기입니다. m3.large 및 m1.xlarge에 있는 대부분의 호스트는 녹색으로 낮은 CPU 활용률을 보여줍니다. 하지만 c3.2xlarge의 호스트는 주황색으로 높은 CPU 활용률을 보여줍니다.

c3.2xlarge 그룹을 클릭한 다음 역할(아래 표시)별로 하위 그룹화를 수행하면 일부 역할만 로딩되고 나머지는 거의 유휴 상태임을 확인할 수 있습니다. 이러한 7개의 녹색 노드를 c3.xlarge로 다운그레이드하면 거의 연간 13000 달러를 절약할 수 있습니다(호스트별 시간당 0.21 달러 절감 x 일 24시간 * 365일/연 * 7개 호스트 = 연간 12,877.20 달러).

이전에 표시된 c3.2xlarge 그룹으로 이제 역할별로 하위 그룹화되었습니다. 일부 그룹은 동일하게 주황색이지만 일부 그룹은 모두 녹색입니다.

가용 영역 배치

호스트 지도를 통해 각 가용성 영역(AZ)에서 기기의 분포를 볼 수 있습니다. 관련된 호스트에 대해 필터링하면 AZ별로 그룹화되어 즉시 재조정이 필요한 리소스를 확인할 수 있습니다.

아래 예시에서는 가용 영역에 걸쳐 role:daniels와 함께 호스트가 고르지 않게 분포되어 있습니다. (Daniels는 내부 애플리케이션의 이름입니다.)

역할(daniels)별 필터링되고 가용성 영역으로 그룹화된 호스트 지도입니다. 세 그룹의 호스트가 표시됩니다.

문제 조사

프로덕션에 문제가 있다고 가정해 봅시다. 일부 호스트의 CPU가 고정되어 긴 대기 시간을 유도할 수 있습니다. 호스트 지도는 빠르게 로드된 호스트와 로드되지 않은 호스트 간 차이를 확인할 수 있도록 해줍니다. 탐색하려는 차원별로 빠르게 그룹화하여 시각적으로 문제 서버가 특정 서버에 속하는지 파악할 수 있습니다. 예를 들어 AZ, 지역, 인스턴스 유형, 이미지 및 시스템에서 사용한 모든 태그별로 그룹화할 수 있습니다.

아래 스크린샷에서 일부 호스트는 동일한 클러스터에서도 다른 호스트 대비 사용 가능한 메모리가 적습니다. 기기 이미지별 그룹화는 사용되는 2개의 다른 이미지가 있고 그중 하나가 오버로드되었음을 보여줍니다.