메트릭 제출: DogStatsD

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StatsD는 메트릭만 허용하지만, DogStatsD는 세 가지 주요 Datadog 데이터 유형인 메트릭, 이벤트 및 서비스 검사를 모두 허용합니다. 이 섹션에서는 메트릭 유형별 사용 사례를 보여주고, DogStatsD를 위한 샘플링 속도 및 메트릭 태깅 옵션을 소개합니다.

COUNT, GAUGE 및 SET 메트릭 유형은 StatsD 사용자에게 익숙합니다. StatsD의 TIMER 는 DogStatsD의 HISTOGRAM의 하위 집합입니다. 또한 DogStatsD를 사용하여 HISTOGRAM 및 DISTRIBUTION 메트릭 유형을 제출할 수 있습니다.

참고: 사용된 제출 방법에 따라 Datadog에 저장된 실제 메트릭 유형은 제출 메트릭 유형과 다를 수 있습니다. DogStatsD를 통해 RATE 메트릭 유형을 제출하는 경우, 메트릭은 여러 에이전트 간에 관련성 있는 비교가 이루어질 수 있도록 인앱에서 GAUGE로 표시됩니다.

함수

DogStatsD 설치한 후, 메트릭 유형에 따라 다음 함수를 사용하여 Datadog에 메트릭을 제출할 수 있습니다. 함수에는 다음과 같이 공유된 파라미터가 있습니다:

파라미터	유형	필수	설명
`<METRIC_NAME>`	스트링	예	제출할 메트릭 이름
`<METRIC_VALUE>`	Double	예	메트릭과 연결된 값
`<SAMPLE_RATE>`	Double	아니요	메트릭에 적용할 샘플 속도입니다. `0`(모든 것이 샘플링되므로, 아무것도 전송되지 않음)과 `1`(샘플 없음) 사이의 값을 취합니다. 자세한 내용은 샘플 속도 섹션을 참조하세요.
`<TAGS>`	스트링 목록	아니요	메트릭에 적용할 태그 목록입니다. 자세한 내용은 메트릭 태깅 섹션을 참조하세요.

개수

increment(<METRIC_NAME>, <SAMPLE_RATE>, <TAGS>): COUNT 메트릭을 증가시키는 데 사용됩니다. Datadog에 RATE 유형으로 저장됩니다. 저장된 시계열의 각 값은 StatsD 플러시 기간 동안 메트릭 값의 시간 정규화된 델타입니다.
decrement(<METRIC_NAME>, <SAMPLE_RATE>, <TAGS>): COUNT 메트릭을 감소시키는 데 사용됩니다. Datadog에 RATE 유형으로 저장됩니다. 저장된 시계열의 각 값은 StatsD 플러시 기간 동안 메트릭 값의 시간 정규화된 델타입니다.
count(<METRIC_NAME>, <METRIC_VALUE>, <SAMPLE_RATE>, <TAGS>): 임의의 Value에서 COUNT 메트릭을 증가시키는 데 사용되며, Datadog에 RATE 유형으로 저장됩니다. 저장된 시계열의 각 값은 StatsD 플러시 기간 동안 메트릭 값의 시간 정규화된 델타입니다.; 참고: count는 Python에서 지원되지 않습니다.

참고: COUNT 유형 메트릭은 초당 단위를 보고하기 위해 플러시 간격 동안 정규화되므로 Datadog 내에서 십진수 값을 표시할 수 있습니다.

코드 예

RATE 메트릭으로 저장된 COUNT 메트릭을 Datadog에 내보냅니다. 메트릭 유형 설명서에서 COUNT 유형에 대해 자세히 알아보세요.

다음 코드를 실행하여 DogStatsD COUNT 메트릭을 Datadog에 제출합니다. 더 이상 필요하지 않을 때 클라이언트를 flush/close 하는 것을 기억하세요.

from datadog import initialize, statsd
import time

options = {
    'statsd_host':'127.0.0.1',
    'statsd_port':8125
}

initialize(**options)

while(1):
  statsd.increment('example_metric.increment', tags=["environment:dev"])
  statsd.decrement('example_metric.decrement', tags=["environment:dev"])
  time.sleep(10)

참고: statsd.count는 파이썬(Python)에서 지원되지 않습니다.

require 'datadog/statsd'

statsd = Datadog::Statsd.new('localhost', 8125, tags: ['environment:dev'])

while true do
    statsd.increment('example_metric.increment')
    statsd.increment('example_metric.increment', tags: ['another:tag'])
    statsd.decrement('example_metric.decrement')
    statsd.count('example_metric.count', 2)
    sleep 10
end

package main

import (
    "log"
    "time"

    "github.com/DataDog/datadog-go/statsd"
)

func main() {
    statsd, err := statsd.New("127.0.0.1:8125")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    for {

        statsd.Incr("example_metric.increment", []string{"environment:dev"}, 1)
        statsd.Decr("example_metric.decrement", []string{"environment:dev"}, 1)
        statsd.Count("example_metric.count", 2, []string{"environment:dev"}, 1)
        time.Sleep(10 * time.Second)
    }
}

import com.timgroup.statsd.NonBlockingStatsDClientBuilder;
import com.timgroup.statsd.StatsDClient;
import java.util.Random;

public class DogStatsdClient {

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        StatsDClient Statsd = new NonBlockingStatsDClientBuilder()
            .prefix("statsd")
            .hostname("localhost")
            .port(8125)
            .build();
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            Statsd.incrementCounter("example_metric.increment", new String[]{"environment:dev"});
            Statsd.decrementCounter("example_metric.decrement", new String[]{"environment:dev"});
            Statsd.count("example_metric.count", 2, new String[]{"environment:dev"});
            Thread.sleep(100000);
        }
    }
}

using StatsdClient;
using System;

public class DogStatsdClient
{
    public static void Main()
    {
        var dogstatsdConfig = new StatsdConfig
        {
            StatsdServerName = "127.0.0.1",
            StatsdPort = 8125,
        };

        using (var dogStatsdService = new DogStatsdService())
        {
            if (!dogStatsdService.Configure(dogstatsdConfig))
                throw new InvalidOperationException("Cannot initialize DogstatsD. Set optionalExceptionHandler argument in the `Configure` method for more information.");
            var random = new Random(0);

            for (int i = 0; i < 10; i--)
            {
                dogStatsdService.Increment("example_metric.increment", tags: new[] {"environment:dev"});
                dogStatsdService.Decrement("example_metric.decrement", tags: new[] {"environment:dev"});
                dogStatsdService.Counter("example_metric.count", 2, tags: new[] {"environment:dev"});
                System.Threading.Thread.Sleep(random.Next(100000));
            }
        }
    }
}

<?php

require __DIR__ . '/vendor/autoload.php';

use DataDog\DogStatsd;

$statsd = new DogStatsd(
    array('host' => '127.0.0.1',
          'port' => 8125,
     )
  );

while (TRUE) {
    $statsd->increment('example_metric.increment', 1, array('environment'=>'dev'));
    $statsd->decrement('example_metric.decrement', 1, array('environment'=>'dev'));
    sleep(10);
}

const tracer = require('dd-trace');
tracer.init();

tracer.dogstatsd.increment('example_metric.increment', 1, { environment: 'dev' });
tracer.dogstatsd.decrement('example_metric.decrement', 1, { environment: 'dev' });

위의 코드를 실행한 후, 메트릭 데이터를 Datadog에서 그래프로 표시할 수 있습니다.

값은 COUNT로 제출되므로 Datadog에서 RATE로 저장됩니다. Datadog 내에서 원시 카운트를 얻으려면 누적 합계 또는 적분 함수와 같은 함수를 계열에 적용합니다:

GAUGE

gauge(<METRIC_NAME>, <METRIC_VALUE>, <SAMPLE_RATE>, <TAGS>): Datadog에 GAUGE 유형으로 저장됩니다. 저장된 시계열의 각 값은 StatsD 플러시 기간 동안 메트릭에 대해 제출된 마지막 게이지 값입니다.

코드 예

GAUGE 메트릭으로 저장된 GAUGE 메트릭을 Datadog에 내보냅니다. 메트릭 유형 문서에서 GAUGE 유형에 대해 자세히 알아보세요.

다음 코드를 실행하여 DogStatsD GAUGE 메트릭을 Datadog에 제출합니다. 더 이상 필요하지 않을 때 클라이언트를 flush/close 하는 것을 잊지 마세요.

참고: 메트릭 제출 호출은 비동기식입니다. 메트릭이 제출되었는지 확인하려면 프로그램이 종료되기 전에 flush를 호출하세요.

from datadog import initialize, statsd
import time

options = {
    'statsd_host':'127.0.0.1',
    'statsd_port':8125
}

initialize(**options)

i = 0

while(1):
  i += 1
  statsd.gauge('example_metric.gauge', i, tags=["environment:dev"])
  time.sleep(10)

require 'datadog/statsd'

statsd = Datadog::Statsd.new('localhost', 8125)

i = 0

while true do
    i += 1
    statsd.gauge('example_metric.gauge', i, tags: ['environment:dev'])
    sleep 10
end

package main

import (
    "log"
    "time"

    "github.com/DataDog/datadog-go/statsd"
)

func main() {
    statsd, err := statsd.New("127.0.0.1:8125")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    var i float64
    for {
        i += 1
        statsd.Gauge("example_metric.gauge", i, []string{"environment:dev"}, 1)
        time.Sleep(10 * time.Second)
    }
}

import com.timgroup.statsd.NonBlockingStatsDClientBuilder;
import com.timgroup.statsd.StatsDClient;
import java.util.Random;

public class DogStatsdClient {

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        StatsDClient Statsd = new NonBlockingStatsDClientBuilder()
            .prefix("statsd").
            .hostname("localhost")
            .port(8125)
            .build();
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            Statsd.recordGaugeValue("example_metric.gauge", i, new String[]{"environment:dev"});
            Thread.sleep(10000);
        }
    }
}

using StatsdClient;
using System;

public class DogStatsdClient
{
    public static void Main()
    {
        var dogstatsdConfig = new StatsdConfig
        {
            StatsdServerName = "127.0.0.1",
            StatsdPort = 8125,
        };

        using (var dogStatsdService = new DogStatsdService())
        {
            if (!dogStatsdService.Configure(dogstatsdConfig))
                throw new InvalidOperationException("Cannot initialize DogstatsD. Set optionalExceptionHandler argument in the `Configure` method for more information.");
            var random = new Random(0);

            for (int i = 0; i < 10; i--)
            {
                dogStatsdService.Gauge("example_metric.gauge", i, tags: new[] {"environment:dev"});
                System.Threading.Thread.Sleep(100000);
            }
        }
    }
}

<?php

require __DIR__ . '/vendor/autoload.php';

use DataDog\DogStatsd;

$statsd = new DogStatsd(
    array('host' => '127.0.0.1',
          'port' => 8125,
     )
  );

$i = 0;
while (TRUE) {
    $i++;
    $statsd->gauge('example_metric.gauge', $i, array('environment'=>'dev'));
    sleep(10);
}

const tracer = require('dd-trace');
tracer.init();

let i = 0;
while(true) {
  i++;
  tracer.dogstatsd.gauge('example_metric.gauge', i, { environment: 'dev' });
}

위의 코드를 실행한 후, 메트릭 데이터를 Datadog에서 그래프로 표시할 수 있습니다.

SET

set(<METRIC_NAME>, <METRIC_VALUE>, <SAMPLE_RATE>, <TAGS>): Datadog에 GAUGE 유형으로 저장됩니다. 저장된 시계열의 각 값은 플러시 기간 동안 메트릭에 대해 StatsD에 제출된 고유 값의 개수입니다.

코드 예

GAUGE 메트릭으로 저장된 SET 메트릭을 Datadog에 내보냅니다.

다음 코드를 실행하여 DogStatsD SET메트릭을 Datadog에 제출합니다. 더 이상 필요하지 않을 때 클라이언트를 flush/close 하는 것을 잊지 마세요.

from datadog import initialize, statsd
import time
import random

options = {
    'statsd_host':'127.0.0.1',
    'statsd_port':8125
}

initialize(**options)
i = 0
while(1):
  i += 1
  statsd.set('example_metric.set', i, tags=["environment:dev"])
  time.sleep(random.randint(0, 10))

require 'datadog/statsd'

statsd = Datadog::Statsd.new('localhost', 8125)

i = 0
while true do
    i += 1
    statsd.set('example_metric.gauge', i, tags: ['environment:dev'])
    sleep rand 10
end

package main

import (
    "fmt"
    "log"
    "math/rand"
    "time"

    "github.com/DataDog/datadog-go/statsd"
)

func main() {
    statsd, err := statsd.New("127.0.0.1:8125")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    var i float64
    for {
        i += 1
        statsd.Set("example_metric.set", fmt.Sprintf("%f", i), []string{"environment:dev"}, 1)
        time.Sleep(time.Duration(rand.Intn(10)) * time.Second)
    }
}

import com.timgroup.statsd.NonBlockingStatsDClientBuilder;
import com.timgroup.statsd.StatsDClient;
import java.util.Random;

public class DogStatsdClient {

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        StatsDClient Statsd = new NonBlockingStatsDClientBuilder()
            .prefix("statsd").
            .hostname("localhost")
            .port(8125)
            .build();
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            Statsd.recordSetValue("example_metric.set", i, new String[]{"environment:dev"});
            Thread.sleep(random.NextInt(10000));
        }
    }
}

using StatsdClient;
using System;

public class DogStatsdClient
{
    public static void Main()
    {
        var dogstatsdConfig = new StatsdConfig
        {
            StatsdServerName = "127.0.0.1",
            StatsdPort = 8125,
        };

        using (var dogStatsdService = new DogStatsdService())
        {
            if (!dogStatsdService.Configure(dogstatsdConfig))
                throw new InvalidOperationException("Cannot initialize DogstatsD. Set optionalExceptionHandler argument in the `Configure` method for more information.");
            var random = new Random(0);

            for (int i = 0; i < 10; i--)
            {
                dogStatsdService.Set("example_metric.set", i, tags: new[] {"environment:dev"});
                System.Threading.Thread.Sleep(random.Next(100000));
            }
        }
    }
}

<?php

require __DIR__ . '/vendor/autoload.php';

use DataDog\DogStatsd;

$statsd = new DogStatsd(
    array('host' => '127.0.0.1',
          'port' => 8125,
     )
  );

$i = 0;

while (TRUE) {
    $i++;
    $statsd->set('example_metric.set', $i, array('environment'=>'dev'));
    sleep(rand(0, 10));
}

위의 코드를 실행한 후, 메트릭 데이터를 Datadog에서 그래프로 표시할 수 있습니다.

HISTOGRAM

histogram(<METRIC_NAME>, <METRIC_VALUE>, <SAMPLE_RATE>, <TAGS>): 여러 메트릭이 제출되므로 저장되는 저장된 메트릭 유형(GAUGE,RATE)은 메트릭에 따라 달라집니다. 자세한 내용은 HISTOGRAM 메트릭 유형 문서를 참조하세요.

설정

datadog.yaml 설정 파일의 histogram_aggregates 파라미터를 사용하여 Datadog으로 보낼 집계를 설정합니다. 기본적으로 max, median, avg 및 count 집계만 전송됩니다.
datadog.yaml 설정 파일의 histogram_percentiles 파라미터를 사용하여 Datadog으로 보낼 백분위수 집계를 설정합니다. 기본적으로 95pc 백분위수만 전송됩니다.

코드 예

HISTOGRAM 메트릭 유형은 DogStatsD에만 적용됩니다. GAUGE 및 RATE 메트릭으로 저장된 HISTOGRAM 메트릭을 Datadog에 내보냅니다. 메트릭 유형 문서에서HISTOGRAM 유형에 대해 자세히 알아보세요.

다음 코드를 실행하여 DogStatsD HISTOGRAM 메트릭을 Datadog에 제출합니다. 더 이상 필요하지 않을 때 클라이언트를 flush/close 하는 것을 잊지 마세요.

from datadog import initialize, statsd
import time
import random

options = {
    'statsd_host':'127.0.0.1',
    'statsd_port':8125
}

initialize(**options)

while(1):
  statsd.histogram('example_metric.histogram', random.randint(0, 20), tags=["environment:dev"])
  time.sleep(2)

require 'datadog/statsd'

statsd = Datadog::Statsd.new('localhost', 8125)

while true do
    statsd.histogram('example_metric.histogram', rand 20, tags: ['environment:dev'])
    sleep 2
end

package main

import (
    "log"
    "math/rand"
    "time"

    "github.com/DataDog/datadog-go/statsd"
)

func main() {
    statsd, err := statsd.New("127.0.0.1:8125")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    for {
        statsd.Histogram("example_metric.histogram", float64(rand.Intn(20)), []string{"environment:dev"}, 1)
        time.Sleep(2 * time.Second)
    }
}

import com.timgroup.statsd.NonBlockingStatsDClientBuilder;
import com.timgroup.statsd.StatsDClient;
import java.util.Random;

public class DogStatsdClient {

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        StatsDClient Statsd = new NonBlockingStatsDClientBuilder()
            .prefix("statsd").
            .hostname("localhost")
            .port(8125)
            .build();
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            Statsd.recordHistogramValue("example_metric.histogram", new Random().nextInt(20), new String[]{"environment:dev"});
            Thread.sleep(2000);
        }
    }
}

using StatsdClient;
using System;

public class DogStatsdClient
{
    public static void Main()
    {
        var dogstatsdConfig = new StatsdConfig
        {
            StatsdServerName = "127.0.0.1",
            StatsdPort = 8125,
        };

        using (var dogStatsdService = new DogStatsdService())
        {
            if (!dogStatsdService.Configure(dogstatsdConfig))
                throw new InvalidOperationException("Cannot initialize DogstatsD. Set optionalExceptionHandler argument in the `Configure` method for more information.");
            var random = new Random(0);

            for (int i = 0; i < 10; i--)
            {
                dogStatsdService.Histogram("example_metric.histogram", random.Next(20), tags: new[] {"environment:dev"});
                System.Threading.Thread.Sleep(2000);
            }
        }
    }
}

<?php

require __DIR__ . '/vendor/autoload.php';

use DataDog\DogStatsd;

$statsd = new DogStatsd(
    array('host' => '127.0.0.1',
          'port' => 8125,
     )
  );

while (TRUE) {
    $statsd->histogram('example_metric.histogram', rand(0, 20), array('environment'=>'dev'));
    sleep(2);
}

위의 계측은 다음 메트릭을 생성합니다:

메트릭	설명
`example_metric.histogram.count`	이 메트릭이 샘플링된 횟수
`example_metric.histogram.avg`	샘플링된 값의 평균
`example_metric.histogram.median`	샘플링 값의 중앙값
`example_metric.histogram.max`	최대 샘플링 값
`example_metric.histogram.95percentile`	95번째 백분위수 샘플링 값

위의 코드를 실행한 후, 메트릭 데이터를 Datadog에서 그래프로 표시할 수 있습니다.

TIMER

DogStatsD의 TIMER 메트릭 유형은 HISTOGRAM 메트릭 유형의 구현입니다(표준 StatsD의 타이머와 혼동하지 마세요). 이는 타이밍 데이터만 측정합니다(예: 코드 섹션을 실행하는 데 걸리는 시간).

histogram(<METRIC_NAME>, <METRIC_VALUE>, <SAMPLE_RATE>, <TAGS>): 여러 메트릭이 제출되므로 저장되는 저장된 메트릭 유형(GAUGE,RATE)은 메트릭에 따라 달라집니다. 자세한 내용은 HISTOGRAM 메트릭 유형 문서를 참조하세요.

설정

TIMER의 경우, HISTOGRAM 설정 규칙이 적용됩니다.

코드 예

GAUGE 및 RATE 메트릭으로 저장된 TIMER 메트릭을 Datadog에 내보냅니다. 메트릭 유형 문서에서 HISTOGRAM 유형에 대해 자세히 알아보세요. 더 이상 필요하지 않을 때 클라이언트를 flush/close 하는 것을 잊지 마세요.

Python에서 타이머는 데코레이터로 생성됩니다.

from datadog import initialize, statsd
import time
import random

options = {
    'statsd_host':'127.0.0.1',
    'statsd_port':8125
}

initialize(**options)

@statsd.timed('example_metric.timer', tags=["environment:dev,function:my_function"])
def my_function():
  time.sleep(random.randint(0, 10))

while(1):
  my_function()

또는 컨텍스트 관리자와 함께:

from datadog import statsd
import time
import random

def my_function():

  # 시간을 측정하지 않는 사항들
  sleep(1)

  # 타이머 시작
  with statsd.timed('example_metric.timer', tags=["environment:dev"]):
    # 측정할 사항들
    sleep(random.randint(0, 10))

while(1):
  my_function()

<?php

require __DIR__ . '/vendor/autoload.php';

use DataDog\DogStatsd;

$statsd = new DogStatsd(
    array('host' => '127.0.0.1',
          'port' => 8125,
     )
  );

function runfunction() {
    sleep(rand(0, 20));
}

while (TRUE) {
  $start_time = microtime(TRUE);
  runfunction();
  $statsd->microtiming('example_metric.timer', microtime(TRUE) - $start_time);
}

DogStatsD는 타이머 메트릭 데이터를 수신하면서, 렌더링 시간의 통계적 분포를 계산하고 다음 메트릭을 Datadog에 보냅니다:

메트릭	설명
`example_metric.timer.count`	이 메트릭이 샘플링된 횟수
`example_metric.timer.avg`	샘플링된 값의 평균 시간
`example_metric.timer.median`	샘플링 값의 중앙값
`example_metric.timer.max`	최대 샘플링 값
`example_metric.timer.95percentile`	95번째 백분위수 샘플링 값

DogStatsD는 TIMER를 HISTOGRAM 메트릭으로 간주합니다. TIMER 또는 HISTOGRAM 메트릭 유형 중 어떤 유형을 사용하더라도 동일한 데이터를 Datadog으로 보냅니다. 위의 코드를 실행한 후 Datadog에서 메트릭 데이터를 그래프로 표시할 수 있습니다.

DISTRIBUTION

distribution(<METRIC_NAME>, <METRIC_VALUE>, <TAGS>): Datadog에서 DISTRIBUTION 유형으로 저장됩니다. 분포 문서를 통해 자세한 내용을 확인하세요.

코드 예

DISTRIBUTION 메트릭 유형은 DogStatsD에만 적용됩니다. DISTRIBUTION 메트릭으로 저장된 DISTRIBUTION 메트릭을 Datadog에 내보냅니다. 메트릭 유형 문서에서DISTRIBUTION 유형에 대해 자세히 알아보세요.

다음 코드를 실행하여 DogStatsD DISTRIBUTION 메트릭을 Datadog에 제출합니다. 더 이상 필요하지 않을 때 클라이언트를 flush/close 하는 것을 잊지 마세요.

from datadog import initialize, statsd
import time
import random

options = {
    'statsd_host':'127.0.0.1',
    'statsd_port':8125
}

initialize(**options)

while(1):
  statsd.distribution('example_metric.distribution', random.randint(0, 20), tags=["environment:dev"])
  time.sleep(2)

require 'datadog/statsd'

statsd = Datadog::Statsd.new('localhost', 8125)

while true do
    statsd.distribution('example_metric.gauge', rand 20, tags: ['environment:dev'])
    sleep 2
end

package main

import (
    "log"
    "math/rand"
    "time"

    "github.com/DataDog/datadog-go/statsd"
)

func main() {
    statsd, err := statsd.New("127.0.0.1:8125")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    for {
        statsd.Distribution("example_metric.distribution", float64(rand.Intn(20)), []string{"environment:dev"}, 1)
        time.Sleep(2 * time.Second)
    }
}

import com.timgroup.statsd.NonBlockingStatsDClientBuilder;
import com.timgroup.statsd.StatsDClient;
import java.util.Random;

public class DogStatsdClient {

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        StatsDClient Statsd = new NonBlockingStatsDClientBuilder()
            .prefix("statsd").
            .hostname("localhost")
            .port(8125)
            .build();
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            Statsd.recordDistributionValue("example_metric.distribution", new Random().nextInt(20), new String[]{"environment:dev"});
            Thread.sleep(2000);
        }
    }
}

using StatsdClient;
using System;

public class DogStatsdClient
{
    public static void Main()
    {
        var dogstatsdConfig = new StatsdConfig
        {
            StatsdServerName = "127.0.0.1",
            StatsdPort = 8125,
        };

        using (var dogStatsdService = new DogStatsdService())
        {
            if (!dogStatsdService.Configure(dogstatsdConfig))
                throw new InvalidOperationException("Cannot initialize DogstatsD. Set optionalExceptionHandler argument in the `Configure` method for more information.");
            var random = new Random(0);

            for (int i = 0; i < 10; i--)
            {
                dogStatsdService.Distribution("example_metric.distribution", random.Next(20), tags: new[] {"environment:dev"});
                System.Threading.Thread.Sleep(2000);
            }
        }
    }
}

<?php

require __DIR__ . '/vendor/autoload.php';

use DataDog\DogStatsd;

$statsd = new DogStatsd(
    array('host' => '127.0.0.1',
          'port' => 8125,
     )
  );

while (TRUE) {
    $statsd->distribution('example_metric.distribution', rand(0, 20), array('environment'=>'dev'));
    sleep(2);
}

const tracer = require('dd-trace');
tracer.init();

while(true) {
  tracer.dogstatsd.distribution('example_metric.distribution', Math.random() * 20, { environment: 'dev' });
  await new Promise(r => setTimeout(r, 2000));
}

위의 계측은 sum, count, average, minimum, maximum, 50th percentile (중앙값), 75th percentile, 90th percentile, 95th percentile, 99th percentile을 계산합니다. 분포는 업로드된 파일의 크기, 강의실 시험 점수 등 모든 유형의 값 분포를 측정하는 데 사용할 수 있습니다.

메트릭 제출 옵션

샘플링 속도

일부 성능 집약적 코드 경로에서 UDP 패킷 전송에 따른 오버헤드가 너무 클 수 있으므로 DogStatsD 클라이언트는 샘플링을 지원합니다(시간의 일정 비율만큼만 메트릭 전송). 이는 많은 메트릭을 샘플링하고 DogStatsD 클라이언트가 DogStatsD 서버와 동일한 호스트에 있지 않은 경우 유용합니다. 단, 트래픽이 줄어드는 대신 정확성과 세분성은 일부 손실될 수 있습니다.

1 샘플링 속도는 메트릭을 100% 전송하는 반면, 0 샘플링 속도는 메트릭을 0% 전송합니다.

Datadog에 메트릭을 전송하기 전에, DogStatsD는 <SAMPLE_RATE>를 사용하여 (샘플링 없이 값을 추정하기 위해) 메트릭 유형에 따라 메트릭 값을 수정합니다.

메트릭 종류	샘플링 속도 수정
`COUNT`	수신된 값에 (`1/<SAMPLE_RATE>`)를 곱합니다. 수신된 하나의 데이터 포인트에 대해 실제 동일한 값으로 `1/<SAMPLE_RATE>`가 샘플링되었다고 가정하는 것이 좋습니다.
`GAUGE`	수정하지 않습니다. 받은 값은 그대로 유지됩니다.
`SET`	수정하지 않습니다. 받은 값은 그대로 유지됩니다.
`HISTOGRAM`	`histogram.count` 통계는 COUNT 메트릭이며 위에 설명된 수정 사항이 적용됩니다. 다른 통계는 게이지 메트릭이며 “수정"되지 않습니다.
`DISTRIBUTION`	수신된 값은 (`1/<SAMPLE_RATE>`) 횟수만큼 카운트됩니다. 수신된 하나의 데이터 포인트에 대해 `1/<SAMPLE_RATE>`가 실제로 동일한 값으로 샘플링되었다고 가정하는 것이 좋습니다.

코드 예

다음 코드는 절반의 시간만 포인트를 전송합니다.

statsd.increment('loop.count', sample_rate=0.5)

statsd.increment('loop.count', :sample_rate => 0.5)

statsd.Incr("example_metric.increment", []string{}, 0.5)

Statsd.incrementCounter("example_metric.increment", sampleRate=0.5);

dogStatsdService.Increment("example_metric.increment", sampleRate: 0.5);

<? php
$statsd->increment('example_metric.increment', $sampleRate->0.5);

메트릭 태깅

tags 파라미터를 사용하여 DogStatsD에 전송하는 모든 메트릭에 태그를 추가하세요.

코드 예

다음 코드는 example_metric.increment 메트릭에 environment:dev 및 account:local 태그만 추가합니다.

statsd.increment('example_metric.increment', tags=["environment:dev","account:local"])

statsd.increment('example_metric.increment', tags: ['environment:dev','account:local'])

statsd.Incr("example_metric.increment", []string{"environment:dev","account:local"}, 1)

Statsd.incrementCounter("example_metric.increment", new String[]{"environment:dev","account:local"});

dogStatsdService.Increment("example_metric.increment", tags: new[] {"environment:dev","account:local"})

tags 인수는 문자열일 수 있습니다:

$statsd->increment('example_metric.increment', "environment:dev,account:local");

또는 배열:

<?php
$statsd->increment('example_metric.increment', array('environment' => 'dev', 'account' => 'local'));

tracer.dogstatsd.increment('example_metric.increment', 1, { environment: 'dev', account: 'local' });

호스트 태그

호스트 태그는 메트릭을 집계하는 Datadog Agent에 의해 자동으로 할당됩니다. Agent 호스트 이름과 불일치하는 호스트 태그와 함께 제출된 메트릭은 원래 호스트에 대한 레퍼런스를 잃습니다. 제출된 호스트 태그는 Agent에서 수집하거나 설정한 모든 호스트 이름을 재정의합니다.

참고 자료

Additional helpful documentation, links, and articles:

DogStatsD 소개설명서

Datadog 메트릭 유형설명서