본 지침에서는 SQL Server에서 커스텀 메트릭을 수집하는 방법을 설명합니다.

커스텀 쿼리

SQL Server 통합 서비스로 더 복잡한 커스텀 메트릭을 수집하려면 에이전트 설정 디렉토리의 루트에 있는 conf.d/sqlserver.d/conf.yaml 파일의 custom_queries 옵션을 사용하세요. 자세한 내용은 확인하려면 샘플 sqlserver.d/conf.yaml을 참조하세요.

설정

custom_queries에는 다음과 같은 옵션이 있습니다:

• 정의된 columns의 항목 중 최소 하나 이상은 메트릭 유형(gauge, count, rate 등)이어야 합니다.

• columns에 정의된 항목의 수는 쿼리가 반환한 컬럼의 수와 반드시 동일해야 합니다.

• columns에 정의된 항목의 순서는 쿼리가 반환한 순서와 반드시 동일해야 합니다.

  custom_queries:
    - query: Select F3, F2, F1 from Table;
      columns:
        - {name: f3_metric_alias, type: gauge}
        - {name: f2_tagkey      , type: tag  }
        - {name: f1_metric_alias, type: count}
      [...]
  

예시

다음은 testdb 데이터베이스의 company 테이블입니다. 해당 테이블에는 직원 기록 세 개가 포함되어 있습니다:

testdb=# SELECT * FROM company;

id| name  | age| address    |salary | entry_date | last_raise_time
-------------------------------------------------------------------
1 | Paul  | 32 | California | 20000 | 1457570000 | 1457570300
2 | Allen | 25 | Texas      | 30000 | 1457570060 | 1457570300
3 | Teddy | 23 | Norway     | 45000 | 1457570120 | 1457570300

아래의 SQL 쿼리는 Paul의 이름과 주소를 태그로 사용하여 Paul의 나이와 급여를 메트릭 값으로 캡처합니다.

SELECT age,salary,name,address FROM company WHERE name = 'Paul'

해당 custom_queries YAML 구성:

custom_queries:
  - query: SELECT age,salary,name,address FROM company WHERE name = 'Paul'
    columns:
      - name: employee_age
        type: gauge
      - name: employee_salary
        type: gauge
      - name: name
        type: tag
      - name: localisation
        type: tag
    tags:
      - 'query:custom'

SQL Server YAML 파일을 업데이트한 후, Datadog 에이전트를 재시작합니다.

검증

결과를 확인하려면 메트릭 탐색기를 사용하여 메트릭을 검색하세요.

디버깅

에이전트의 상태 하위 명령어를 실행하고 검사 섹션에서 sqlserver를 찾습니다.

sqlserver
--------
  - instance #0 [ERROR]: 'Missing query parameter in custom_queries'
  - Collected 0 metrics, 0 events & 0 service checks

아울러, 에이전트 로그에서 유용한 정보를 얻을 수 있습니다.

성능 카운터에서 메트릭 수집

기본적으로 Datadog-SQL 서버 점검 기능은 sys.dm_os_performance_counters 테이블에서 사용 가능한 메트릭 중 일부만 캡처합니다.

하단에서 성능 카운터의 기본 메트릭 수집 예시를 확인하세요. 참고: 옵션으로 tags을 지정하여 메트릭과 함께 전송할 수 있습니다:

custom_metrics:
  - name: sqlserver.clr.execution
    counter_name: CLR Execution
    tags:
      - tag_name:value

파라미터 설명:

카운터에 여러 인스턴스가 연결된 경우, instance_name 파라미터 이름으로 단일 인스턴스를 가져오도록 선택할 수 있습니다:

custom_metrics:
  - name: sqlserver.exec.in_progress
    counter_name: OLEDB calls
    instance_name: Cumulative execution time (ms) per second

더 세분화하고 싶다면 object_name으로 쿼리를 설정합니다:

custom_metrics:
- name: sqlserver.cache.hit_ratio
  counter_name: Cache Hit Ratio
  instance_name: SQL Plans
  object_name: SQLServer:Plan Cache

여러 인스턴스가 존재하는 카운터의 모든 인스턴스를 수집하려면, instance_name 파라미터의 대소문자를 구분하는 특수 값 ALL을 사용합니다. 해당 파라미터는 tag_by 값을 요청합니다. 본 예시에서는 db:mydb1, db:mydb2로 태그한 메트릭을 가져옵니다:

custom_metrics:
  - name: sqlserver.db.commit_table_entries
    counter_name: Commit table entries
    instance_name: ALL
    tag_by: db

카운터를 가져오는 기본 테이블은 sys.dm_os_performance_counters 테이블입니다. Datadog-SQL 서버 점검은 sys.dm_os_wait_stats, sys.dm_os_memory_clerks, sys.dm_io_virtual_file_stats 도 지원합니다.

추가 테이블 중 하나에서 가져온 메트릭을 보고하려면 table 파라미터로 카운터 정의 테이블을 지정하고 columns 파라미터로 보고할 카운터 컬럼을 지정합니다:

custom_metrics:
  - name: sqlserver.LCK_M_S
    table: sys.dm_os_wait_stats
    counter_name: LCK_M_S
    columns:
      - max_wait_time_ms
      - signal_wait_time_ms

상기 예시에서는 sqlserver.LCK_M_S.max_wait_time.ms, sqlserver.LCK_M_S.signal_wait_time_ms 메트릭 두 개를 보고합니다.

참고: sys.dm_io_virtual_file_stats, sys.dm_os_memory_clerks 같은 메트릭이 counter_name에 연결되어 있지 않은 경우 컬럼만 지정하면 됩니다:

custom_metrics:
  - name: sqlserver.io_file_stats
    table: sys.dm_io_virtual_file_stats
    columns:
      - num_of_reads
      - num_of_writes

상기 예시에서는 각 데이터베이스 ID 및 파일 ID로 태그된 sqlserver.io_file_stats.num_of_reads, sqlserver.io_file_stats.num_of_writes 메트릭 두 개를 보고합니다.

커스텀 프로시저에서 메트릭 수집 (레거시)

데이터베이스에서 커스텀 메트릭을 수집하는 레거시 방법입니다. 약간의 설정만으로 사용할 수 있고, 실행할 수 있는 T-SQL 유형이 더 많으며 디버깅이 더 쉬운 custom_queries 파라미터를 사용할 것을 권장합니다. 커스텀 프로시저에서 메트릭을 수집하면 빌링에 영향을 줄 수 있는 대량의 커스텀 메트릭이 생성됩니다.

저장 프로시저 설정

Datadog 보고용 커스텀 메트릭을 수집하려면 임시 테이블을 설정해야 합니다. 해당 테이블에는 다음 컬럼이 있어야 합니다:

마스터 데이터베이스 내에 다음과 같은 저장 프로시저가 생성됩니다:

-- <PROCEDURE_NAME> 이름으로 저장 프로시저 생성
CREATE PROCEDURE [dbo].[<PROCEDURE_NAME>]
AS
BEGIN

  -- 임시 테이블 생성
  CREATE TABLE #DataDog
  (
    [metric] varchar(255) not null,
    [type] varchar(50) not null,
    [value] float not null,
    [tags] varchar(255)
  )

  -- 결과 세트에서 행 개수 삭제
  SET NOCOUNT ON;

  -- 변수 카운트를 생성하고 사용자 연결 수와 같게 설정 
  DECLARE @count float;
  SET @count = (select cntr_value from sys.dm_os_performance_counters where counter_name = 'User Connections');

  -- #Datadog 테이블에 커스텀 메트릭 삽입
  INSERT INTO #Datadog (metric, type, value, tags)
  VALUES ('sql.test.test', 'gauge', @count, 'db:master,env:staging')
        ,('sql.test.gauge', 'gauge', FLOOR(RAND()*20), 'tag:test')
        ,('sql.test.rate', 'rate', FLOOR(RAND()*20), 'metric:gauge')
        ,('sql.test.histogram', 'histogram', FLOOR(RAND()*20), 'metric:histogram')
  SELECT * from #DataDog
END
GO

-- 저장 프로시저 실행 권한 부여
GRANT EXECUTE ON [dbo].[<PROCEDURE_NAME>] To Public
GO

저장 프로시저는 다음과 같은 커스텀 메트릭을 출력합니다:

• sql.test.test
• sql.test.gauge
• sql.test.rate
• sql.test.histogram.95percentile
• sql.test.histogram.avg
• sql.test.histogram.count
• sql.test.histogram.max
• sql.test.histogram.median

SQL Server 통합 설정 업데이트

커스텀 프로시저에서 메트릭을 수집하려면 실행할 프로시저로 sqlserver.d/conf.yaml 파일 내에 새 인스턴스 정의를 생성합니다. 기존 구성을 위해서는 별도의 인스턴스가 필요합니다. 저장 프로시저가 있는 인스턴스는 저장 프로시저 외에는 아무것도 처리하지 않습니다. 예시:

  - host: 127.0.0.1,1433
    username: datadog
    password: "<PASSWORD>"
    database: master
  - host: 127.0.0.1,1433
    username: datadog
    password: "<PASSWORD>"
    stored_procedure: "<PROCEDURE_NAME>"
    database: master

다음과 같이 지정할 수도 있습니다:

참고: proc_only_if 보호 조건은 데이터베이스가 서버 간 이동 가능한 고가용성 시나리오에 유용합니다.

문제 해결

커스텀 메트릭 메트릭이 Datadog에 표지되지 않으면 에이전트 로그 파일을 확인하세요. 다음 오류가 표시된다면 Could not call procedure <PROCEDURE_NAME>: You must supply -1 parameters for this stored procedure 아래와 같은 문제 중 하나일 수 있습니다:

• <PROCEDURE_NAME>을 잘못 입력하셨습니다.
• 설정에서 지정한 데이터베이스 사용자 이름에 저장 프로시저를 실행할 수 있는 권한이 없을 수 있습니다.

참고 자료

추가 유용한 문서, 링크 및 기사:

Datadog-MySQL 통합설명서