Go 로그 수집

Go 로그를 Datadog로 보내려면 파일에 로그한 후 Datadog 에이전트로 해당 파일을 테일링하세요. 개방형 소스 로깅 라이브러리인 [logrus]에서 다음 설정을 사용할 수 있습니다.

Datadog에서는 커스텀 파싱 규칙이 필요하지 않도록 로깅 라이브러리를 설정하여 로그를 JSON으로 생성하는 것을 권장합니다.

로거 설정

클래식 Go 구성을 하려면 main.go 파일을 열고 다음 코드를 붙여 넣으세요.

package main

import (
  log "github.com/sirupsen/logrus"
)

func main() {

    // JSONFormatter 사용
    log.SetFormatter(&log.JSONFormatter{})

    // logrus로 평소와 같이 이벤트로 로깅
    log.WithFields(log.Fields{"string": "foo", "int": 1, "float": 1.1 }).Info("My first event from golang to stdout")
}

로그 이벤트에서 보고 싶은 JSON 개체를 제공하여 로그에 메타데이터를 추가할 수 있습니다.

hostname, username, customers, metric 등, Go 애플리케이션과 관련해 트러블슈팅을 할 수 있는 어떤 정보든 메타데이터로 사용할 수 있습니다.

package main

import (
  log "github.com/sirupsen/logrus"
)

func main() {

    // JSONFormatter 사용
    log.SetFormatter(&log.JSONFormatter{})

    // logrus로 이벤트 로깅
    log.WithFields(log.Fields{"string": "foo", "int": 1, "float": 1.1 }).Info("My first event from golang to stdout")

  // 메타데이터의 경우 다음을 재사용해 로깅 문 사이에 필드를 재사용하는 것이 일반적임
  contextualizedLog := log.WithFields(log.Fields{
    "hostname": "staging-1",
    "appname": "foo-app",
    "session": "1ce3f6v"
  })

  contextualizedLog.Info("Simple event with global metadata")
}

Datadog 에이전트 설정

로그 수집을 활성화한 후에는 커스텀 로그 수집을 설정해 로그 파일에 테일링하고 Datadog로 새 로그를 전송하세요.

에이전트 구성 디렉터리의 conf.d/에 go.d/ 폴더를 생성하세요.

다음 내용으로 go.d/에 conf.yaml 파일을 생성하세요.

##Log section
logs:

  - type: file
    path: "<path_to_your_go_log>.log"
    service: <service_name>
    source: go
    sourcecategory: sourcecode

에이전트를 재시작합니다.
에이전트의 상태 하위 명령을 실행하고 Checks 섹션 아래 go를 찾아서 로그가 Datadog로 잘 전송되었는지 확인하세요.

로그가 JSON 형식인 경우 Datadog에서 자동으로 로그 메시지를 파싱하여 로그 속성을 추출합니다. Log Explorer를 사용해 로그를 확인하고 트러블슈팅하세요.

로그 및 트레이스 연결

애플리케이션에서 APM이 활성화된 경우에는 APM Go 로깅 설명서에 따라 자동으로 로그에 트레이스 및 스팬 ID를 추가해 애플리케이션 로그와 트레이스 간의 상관 관계를 개선할 수 있습니다.

모범 사례

로거 이름을 기능 및 서비스와 관련된 이름으로 지정하세요.
DEBUG, INFO, WARNING, FATAL 로그 수준을 사용하세요. Go의 FATAL 수준은 Datadog의 Emergency 수준으로 매핑됩니다.
가장 중요한 정보부터 로깅하세요. 그 후 이터레이션을 추가해 로깅을 확장해 나가세요.
로그에 컨텍스트를 추가할 때는 메타데이터를 이용하세요. 그러면 사용자, 고객, 비즈니스 관련 속성으로 빠르게 필터링할 수 있습니다.