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Datadog는 서버리스 트레이스를 메트릭에 연결하여 애플리케이션 성능에 대한 풍부한 정보를 제공합니다. 이렇게 하면 서버리스 애플리케이션의 특성인 분산된 환경에서도 성능 문제를 정확하게 해결할 수 있습니다.
Datadog Python, Node.js, Ruby, Go, Java 및 .NET 트레이싱 라이브러리는 AWS Lambda에 대한 분산 트레이싱을 지원합니다.
Datadog Python, Node.js, Ruby, Go, Java 및 .NET 트레이싱 라이브러리는 AWS Lambda에 대한 분산 트레이싱을 지원합니다. 설치 지침을 사용하여 트레이서를 설치할 수 있습니다. 확장 프로그램이 이미 설치되어 있는 경우, 환경 변수 DD_TRACE_ENABLED가 true로 설정되어 있는지 확인하세요 .
Datadog Lambda 라이브러리와 Python 및 Node.js용 트레이싱 라이브러리는 다음을 지원합니다:
Python 및 Node.js 서버리스 애플리케이션의 경우, Datadog은 Datadog의 트레이싱 라이브러리 설치를 권장합니다.
위에 나열되지 않은 서버리스 리소스 트레이싱을 원한다면 기능 요청을 여세요.
Datadog Lambda 라이브러리 및 Ruby용 트레이싱 라이브러리는 다음을 지원합니다:
Datadog의 트레이싱 라이브러리를 사용하여 Datadog에서 서버리스 함수를 추적할 수 있습니다.
위에 나열되지 않은 서버리스 리소스 트레이싱을 원한다면 기능 요청을 여세요.
Datadog Lambda 라이브러리 및 Go용 트레이싱 라이브러리는 다음을 지원합니다:
Go 서버리스 애플리케이션의 경우, Datadog은 Datadog의 트레이싱 라이브러리를 설치할 것을 권장합니다.
위에 나열되지 않은 서버리스 리소스 트레이싱을 원한다면 기능 요청을 여세요.
Datadog Lambda 라이브러리 및 Java용 트레이싱 라이브러리는 다음을 지원합니다:
Java 서버리스 애플리케이션의 경우, Datadog은 Datadog의 트레이싱 라이브러리 설치를 권장합니다.
Java Lambda 함수용 Datadog 트레이싱 라이브러리에 대한 피드백이 있으신가요? Datadog Slack 커뮤니티의 #serverless 채널에서 진행 중인 토론을 확인해 보세요.
.NET용 트레이싱 라이브러리는 다음을 지원합니다:
.NET 서버리스 애플리케이션의 경우, Datadog은 Datadog의 트레이싱 라이브러리 설치를 권장합니다.
.NET Azure 서버리스 애플리케이션을 통한 트레이싱에 대해 자세히 알아보세요.
Lambda 함수와 호스트 모두에 Datadog의 트레이싱 라이브러리(dd-trace)를 설치한 경우, 트레이스는 AWS Lambda, 컨테이너, 온프레미스 호스트, 관리형 서비스 등 인프라스트럭처 경계를 넘나드는 요청에 대한 전체 상황을 자동으로 보여줍니다.
dd-trace가 Datadog Agent와 함께 호스트에 설치되어 있고 서버리스 기능이 AWS X-Ray로 추적되는 경우, 인프라스트럭처 전반에서 연결된 단일 트레이스를 확인하려면 트레이스 병합이 필요합니다. 서버리스 트레이스 병합 설명서를 참조하여 AWS X-Ray와 dd-trace에서의 트레이스 병합에 대해 자세히 알아보세요.
Datadog의 AWS X-Ray 통합은 Lambda 함수에 대한 트레이스만 제공합니다. 컨테이너 또는 호스트 기반 환경에서의 트레이싱에 대해 자세히 알아보려면 Datadog APM 설명서를 참조하세요.
Datadog의 Continuous Profiler는 버전 4.62.0 및 레이어 버전 62 이상에서 Python용 베타 버전으로 제공됩니다. 이 선택 기능은 DD_PROFILING_ENABLED 환경 변수를 true로 설정하여 활성화할 수 있습니다.
Continuous Profiler는 주기적으로 깨어나 실행 중인 모든 Python 코드의 CPU와 힙의 스냅샷을 생성하는 스레드를 생성하는 방식으로 작동합니다. 여기에는 프로파일러 자체가 포함될 수 있습니다. 프로파일러 자체를 무시하려면 DD_PROFILING_IGNORE_PROFILER를 true로 설정합니다.
Datadog은 Datadog APM 트레이스 라이브러리(dd-trace)만 사용할 것을 권장하지만, 일부 고급 상황에서는 사용자가 트레이스 병합을 사용하여 Datadog 트레이싱과 AWS X-Ray를 결합할 수 있습니다. 트레이스 병합은 Node.js 및 Python AWS Lambda 함수에서 사용할 수 있습니다. 어떤 트레이싱 라이브러리를 사용해야 할지 잘 모르겠다면 트레이싱 라이브러리 선택하기를 참고하시기 바랍니다.
dd-trace와 AWS X-Ray 트레이싱 라이브러리를 모두 계측하는 이유는 두 가지입니다:
dd-trace로 추적하고 있고, AppSync 및 Step Functions 등 AWS Managed Services에 대해 AWS X-Ray 액티브 트레이싱이 필요하며, 단일 트레이스에서 dd-trace 및 AWS X-Ray 스팬을 시각화하고자 합니다.dd-trace가 호스트를 계측하고, AWS X-Ray는 Lambda 함수를 계측하며, Lambda 함수와 호스트 전반의 트랜잭션에 연결된 트레이스를 시각화하고자 합니다.참고: 이로 인해 사용 요금이 더 많이 부과될 수 있습니다. 병합된 트레이스에서 2-5분 후에도 X-Ray 스팬을 계속 사용할 수 있습니다. 대부분의 경우 Datadog은 단일 트레이싱 라이브러리만 사용할 것을 권장합니다. 트레이싱 라이브러리 선택에 대해 자세히 알아보세요.
위의 각 사용 사례에 대한 설정 지침은 아래에서 확인할 수 있습니다:
AWS X-Ray는 백엔드 AWS 서비스(AWS X-Ray 액티브 트레이싱)와 클라이언트 라이브러리 세트를 모두 제공합니다. Lambda 콘솔에서 백엔드 AWS 서비스만 활성화하면 AWS Lambda 함수에 대한 Initialization 및 Invocation 스팬이 제공됩니다. API Gateway 및 Step Functions 콘솔에서 AWS X-Ray 액티브 트레이싱을 활성화할 수도 있습니다.
AWS X-Ray SDK와 Datadog APM 클라이언트 라이브러리(dd-trace)는 모두 함수에 직접 액세스하여 다운스트림 호출을 위한 메타데이터와 스팬을 추가합니다. 핸들러 레벨에서 추적을 위해 dd-trace를 사용한다고 가정하면, 설정은 다음과 유사해야 합니다:
dd-trace)으로 Lambda 함수를 계측했습니다.dd-trace에 의해 패치되므로 AWS X-Ray 클라이언트 라이브러리를 설치할 필요가 없습니다.DD_MERGE_XRAY_TRACES 환경 변수를 Lambda 함수에서 true로 설정하여 X-Ray와 dd-trace 트레이스 (Ruby에서는 DD_MERGE_DATADOG_XRAY_TRACES)를 병합합니다.Lambda 함수와 호스트 모두에 Datadog의 트레이싱 라이브러리(dd-trace)를 설치한 경우, 트레이스는 AWS Lambda, 컨테이너, 온프레미스 호스트, 관리형 서비스 등 인프라스트럭처 경계를 넘나드는 요청의 전체 그림을 자동으로 표시합니다.
dd-trace가 Datadog Agent와 함께 호스트에 설치되어 있고, Node.js 또는 Python 서버리스 함수가 AWS X-Ray로 추적되는 경우, 설정은 다음과 유사해야 합니다:
DD_TRACE_ENABLED 환경 변수가 false로 설정되어 있습니다.그런 다음 X-Ray 및 Datadog APM 트레이스가 동일한 플레임 그래프에 나타나려면 모든 서비스에 동일한 env 태그가 있어야 합니다.
참고: 분산 트레이싱은 호스트 또는 컨테이너 기반 애플리케이션의 모든 런타임에 대해 지원됩니다. 호스트와 Lambda 함수가 동일한 런타임에 있을 필요는 없습니다.
Lambda 함수를 비동기적으로 트리거하는 Node 또는 Python 서버리스 애플리케이션에서 하나의 연결된 트레이스를 보려면 추가적인 계측이 필요할 수 있습니다. Datadog에서 서버리스 애플리케이션을 모니터링하기 시작한 경우, 주요 설치 지침을 따르고 트레이싱 라이브러리 선택에 대한 페이지를 읽어보세요. Datadog Lambda 라이브러리를 사용하여 Lambda 함수에서 Datadog으로 트레이스를 보내는 경우 다음 단계에 따라 두 Lambda 함수 간에 트레이스를 연결할 수 있습니다:
(여기에 나열된) 많은 AWS Managed Services 트레이싱은 즉시 지원되며 이 페이지에 설명된 단계를 따를 필요가 없습니다.
트레이스를 전송하는 리소스 간에 트레이스 컨텍스트를 성공적으로 연결하려면 다음을 수행해야 합니다:
dd-trace를 설치한 호스트 또는 Lambda 함수에서 발생할 수 있습니다.다음 샘플 코드는 HTTP 헤더를 지원하지 않는 서비스나 Datadog이 Node 또는 Python에서 기본적으로 지원하지 않는 관리형 서비스에 대해 발신 페이로드에서 트레이스 컨텍스트를 전달하는 방법을 설명합니다.
Python에서는 get_dd_trace_context 헬퍼 함수를 사용하여 Lambda 함수의 발신 이벤트에 트레이스 컨텍스트를 전달할 수 있습니다:
import json
import boto3
import os
from datadog_lambda.tracing import get_dd_trace_context # Datadog 트레이싱 헬퍼 함수
def handler(event, context):
my_custom_client.sendRequest(
{
'myCustom': 'data',
'_datadog': {
'DataType': 'String',
'StringValue': json.dumps(get_dd_trace_context()) # 발신 페이로드에 트레이스 컨텍스트를 포함합니다.
},
},
)
Node에서는 getTraceHeaders 헬퍼 함수를 사용하여 트레이스 컨텍스트를 Lambda 함수의 발신 이벤트에 전달할 수 있습니다:
const { getTraceHeaders } = require("datadog-lambda-js"); // Datadog 트레이싱 헬퍼 함수
module.exports.handler = async event => {
const _datadog = getTraceHeaders(); // 현재 Datadog 트레이스 컨텍스트를 캡처합니다.
var payload = JSON.stringify({ data: 'sns', _datadog });
await myCustomClient.sendRequest(payload)
Lambda 함수에서 트레이스 컨텍스트를 전달하지 않는 경우, getTraceHeaders와 get_dd_trace_context 헬퍼 함수 대신 다음 코드 템플릿을 사용하여 현재 스팬 컨텍스트를 가져올 수 있습니다. 모든 런타임에서 이 작업을 수행하는 방법은 여기에 설명되어 있습니다.
const tracer = require("dd-trace");
exports.handler = async event => {
const span = tracer.scope().active();
const _datadog = {}
tracer.inject(span, 'text_map', _datadog)
// ...
Consumer Lambda 함수에서 위의 트레이스 컨텍스트를 추출하려면 Lambda 함수 핸들러를 실행하기 전에 트레이스 컨텍스트를 캡처하는 추출기 함수를 정의해야 합니다. 이렇게 하려면 추출기 함수의 위치를 가리키도록 DD_TRACE_EXTRACTOR 환경 변수를 구성합니다. 형식은 <FILE NAME>.<FUNCTION NAME>입니다. 예를 들어, json 추출기가 extractors.js 파일에 있는 경우 extractors.json입니다. 추출기는 여러 Lambda 함수에서 재사용할 수 있으므로 모든 추출기 메서드를 하나의 파일에 배치하는 것이 좋습니다. 이러한 추출기는 모든 사용 사례에 맞게 완전히 커스터마이징할 수 있습니다.
참조:
import 또는 require 해야 합니다. 이렇게 하면 모듈이 컴파일되어 Lambda 배포 패키지에 번들로 제공될 수 있습니다.arm64에서 실행되는 경우 DD_TRACE_EXTRACTOR 환경 변수를 사용하는 대신 함수 코드에서 추출기를 정의해야 합니다.다음 코드 샘플에서는 타사 시스템이나 표준 HTTP 헤더를 지원하지 않는 API에서 트레이스 컨텍스트를 전파하는 데 사용하는 추출기 샘플을 설명합니다.
def extractor(payload):
trace_headers = json.loads(payload["_datadog"]);
trace_id = trace_headers["x-datadog-trace-id"];
parent_id = trace_headers["x-datadog-parent-id"];
sampling_priority = trace_headers["x-datadog-sampling-priority"];
return trace_id, parent_id, sampling_priority
exports.json = (payload) => {
const traceData = payload._datadog
const traceID = traceData["x-datadog-trace-id"];
const parentID = traceData["x-datadog-parent-id"];
const sampledHeader = traceData["x-datadog-sampling-priority"];
const sampleMode = parseInt(sampledHeader, 10);
return {
parentID,
sampleMode,
source: 'event',
traceID,
};
};
var exampleSQSExtractor = func(ctx context.Context, ev json.RawMessage) map[string]string {
eh := events.SQSEvent{}
headers := map[string]string{}
if err := json.Unmarshal(ev, &eh); err != nil {
return headers
}
// SQS를 batchSize=1의 트리거로 사용하면
// 하나의 SQS 메시지가 핸들러의 실행을 주도하기 때문에 이를 확인하는 것이 중요합니다.
if len(eh.Records) != 1 {
return headers
}
record := eh.Records[0]
lowercaseHeaders := map[string]string{}
for k, v := range record.MessageAttributes {
if v.StringValue != nil {
lowercaseHeaders[strings.ToLower(k)] = *v.StringValue
}
}
return lowercaseHeaders
}
cfg := &ddlambda.Config{
TraceContextExtractor: exampleSQSExtractor,
}
ddlambda.WrapFunction(handler, cfg)
이미 X-Ray로 서버리스 애플리케이션을 추적하고 있고 X-Ray를 계속 사용하려는 경우, AWS X-Ray 통합을 설치하여 X-Ray에서 Datadog으로 트레이스을 전송할 수 있습니다.
Additional helpful documentation, links, and articles:
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