Datadog 내에서 직접 Python AWS Lambda 애플리케이션을 계측할 수 있습니다. Serverless > AWS Lambda 페이지로 이동하여 함수 계측을 선택하세요.

자세한 내용은 AWS Lambda의 원격 계측을 참조하세요.

Datadog CLI는 기존 Lambda 함수의 구성을 수정하여 새 배포가 필요 없이 계측할 수 있게 해줍니다. 이것이 Datadog의 서버리스 모니터링을 시작하는 가장 빠른 방법입니다.

1. Datadog CLI 클라이언트 설치

   npm install -g @datadog/datadog-ci @datadog/datadog-ci-plugin-lambda
   

2. Datadog 서버리스 모니터링을 처음 사용하는 경우, Datadog CLI를 대화형 모드로 실행하여 첫 설치를 안내받으면 빨리 시작할 수 있고, 나머지 단계는 무시하면 됩니다. Datadog을 프로덕션 애플리케이션용으로 영구적으로 설치하려면, 이 단계를 건너뛰고 나머지 단계를 따라 정상 배포 _이후_에 Datadog CLI 명령을 CI/CD 파이프라인에서 실행하세요.

   datadog-ci lambda instrument -i
   

3. AWS 자격 증명 구성

   Datadog CLI에는 AWS Lambda 서비스에 대한 액세스 권한이 필요하고, [자격 증명을 확인][1]하기 위해 AWS JavaScript SDK에 의존합니다. AWS 자격 증명이 AWS CLI를 호출할 때 사용하는 것과 같은 방법으로 구성되었어야 합니다.

4. Datadog 사이트 구성

   export DATADOG_SITE="<DATADOG_SITE>"
   

   Replace <DATADOG_SITE> with (오른쪽에서 올바른 사이트가 선택되었는지 확인).

5. Datadog API 키 구성

   Datadog에서는 보안 및 간편한 교체를 위해 Datadog API 키를 AWS Secrets Manager에 저장할 것을 권장합니다. 키는 (JSON 블롭이 아니라) 일반 텍스트 문자열로 저장해야 합니다. Lambda 함수에 필수 secretsmanager:GetSecretValue IAM 권한이 있어야 합니다.

   export DATADOG_API_KEY_SECRET_ARN="<DATADOG_API_KEY_SECRET_ARN>"
   

   For quick testing purposes, you can also set the Datadog API key in plaintext:

   export DATADOG_API_KEY="<DATADOG_API_KEY>"
   

6. Lambda 함수 계측

   참고: Lambda 함수를 먼저 dev 또는 스테이징 환경에서 계측하세요. 계측 결과가 만족스럽지 않으면 동일한 인수로 uninstrument를 실행하여 변경 사항을 되돌립니다.

   Lambda 함수를 계측하려면 다음 명령을 실행합니다.

   datadog-ci lambda instrument -f <functionname> -f <another_functionname> -r <aws_region> -v 126 -e 98
   

    To fill in the placeholders:
    - Replace `<functionname>` and `<another_functionname>` with your Lambda function names. Alternatively, you can use `--functions-regex` to automatically instrument multiple functions whose names match the given regular expression.
    - Replace `<aws_region>` with the AWS region name.

    Additional parameters can be found in the [CLI documentation][2].


[1]: https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-javascript/v2/developer-guide/setting-credentials-node.html
[2]: https://docs.datadoghq.com/ko/serverless/serverless_integrations/cli

Datadog Serverless Plugin이 함수가 Datadog Lambda Extension을 통해 메트릭, 트레이스 및 로그를 Datadog으로 전송하도록 자동으로 구성합니다.

Datadog Serverless Plugin을 설치하고 구성하려면 다음 단계를 따르세요.

1. Datadog Serverless Plugin 설치:

   serverless plugin install --name serverless-plugin-datadog
   

2. serverless.yml 업데이트:

   custom:
     datadog:
       site: <DATADOG_SITE>
       apiKeySecretArn: <DATADOG_API_KEY_SECRET_ARN>
   

   To fill in the placeholders:

   • Replace <DATADOG_SITE> with (오른쪽에서 올바른 사이트가 선택되었는지 확인).
   • <DATADOG_API_KEY_SECRET_ARN>을 Datadog API 키가 안전하게 저장된 AWS 시크릿의 ARN으로 바꿉니다. 키는 (JSON 블롭이 아니라) 일반 텍스트 문자열로 저장해야 합니다. secretsmanager:GetSecretValue 권한이 필요합니다. 빠른 테스트를 위해 대신 apiKey를 사용하고 Datadog API 키를 일반 텍스트로 설정할 수 있습니다.

   For more information and additional settings, see the plugin documentation.

Datadog CloudFormation 매크로는 Lambda 레이어를 사용하여 함수에 Datadog을 설치하기 위해 SAM 애플리케이션 템플릿을 자동으로 변환하고, 함수가 Datadog Lambda Extension을 통해 메트릭, 트레이스, 로그를 Datadog으로 전송하도록 구성합니다.

1. Datadog CloudFormation 매크로 설치

   AWS 자격 증명을 사용하여 다음 명령을 실행해 매크로 AWS 리소스를 설치하는 CloudFormation 스택을 배포하세요. 계정의 주어진 리전에 대하여 매크로를 한 번만 설치하면 됩니다. create-stack을 update-stack으로 바꿔 매크로를 최신 버전으로 업데이트하세요.

   aws cloudformation create-stack \
     --stack-name datadog-serverless-macro \
     --template-url https://datadog-cloudformation-template.s3.amazonaws.com/aws/serverless-macro/latest.yml \
     --capabilities CAPABILITY_AUTO_EXPAND CAPABILITY_IAM
   

   The macro is now deployed and ready to use.

2. Lambda 함수 계측

   SAM의 template.yml 파일 Transform 섹션의 AWS::Serverless 변환 뒤에 DatadogServerless 변환을 추가합니다.

   Transform:
     - AWS::Serverless-2016-10-31
     - Name: DatadogServerless
       Parameters:
         stackName: !Ref "AWS::StackName"
         pythonLayerVersion: 126
         extensionLayerVersion: 98
         site: "<DATADOG_SITE>"
         apiKeySecretArn: "<DATADOG_API_KEY_SECRET_ARN>"
   

   To fill in the placeholders:

   • Replace <DATADOG_SITE> with (오른쪽에서 올바른 사이트가 선택되었는지 확인).
   • <DATADOG_API_KEY_SECRET_ARN>을 Datadog API 키가 안전하게 저장된 AWS 시크릿의 ARN으로 바꿉니다. 키는 (JSON 블롭이 아니라) 일반 텍스트 문자열로 저장해야 합니다. secretsmanager:GetSecretValue 권한이 필요합니다. 빠른 테스트를 위해 대신 apiKey를 사용하고 Datadog API 키를 일반 텍스트로 설정할 수 있습니다.

   More information and additional parameters can be found in the macro documentation.

The Datadog CDK construct automatically installs Datadog on your functions using Lambda layers. It configures your functions to send metrics, traces, and logs to Datadog through the Datadog Lambda Extension.

TypeScript

1. Install the Datadog CDK constructs library

   For AWS CDK v1:

   npm install datadog-cdk-constructs --save-dev
   

   For AWS CDK v2:

   npm install datadog-cdk-constructs-v2 --save-dev
   

2. Instrument your Lambda functions

   For AWS CDK v1:

   import { Datadog } from "datadog-cdk-constructs";
   
   const datadog = new Datadog(this, "Datadog", {
       pythonLayerVersion: 126,
       extensionLayerVersion: 98,
       site: "<DATADOG_SITE>",
       apiKeySecretArn: "<DATADOG_API_KEY_SECRET_ARN>"
   });
   datadog.addLambdaFunctions([<LAMBDA_FUNCTIONS>])
   

   For AWS CDK v2:

   import { DatadogLambda } from "datadog-cdk-constructs-v2";
   
   const datadogLambda = new DatadogLambda(this, "datadogLambda", {
       pythonLayerVersion: 126,
       extensionLayerVersion: 98,
       site: "<DATADOG_SITE>",
       apiKeySecretArn: "<DATADOG_API_KEY_SECRET_ARN>"
   });
   datadogLambda.addLambdaFunctions([<LAMBDA_FUNCTIONS>])
   

Python

1. Install the Datadog CDK constructs library

   For AWS CDK v1:

   pip install datadog-cdk-constructs
   

   For AWS CDK v2:

   pip install datadog-cdk-constructs-v2
   

2. Instrument your Lambda functions

   For AWS CDK v1:

   from datadog_cdk_constructs import Datadog
   datadog = Datadog(self, "Datadog",
       python_layer_version=126,
       extension_layer_version=98,
       site="<DATADOG_SITE>",
       api_key_secret_arn="<DATADOG_API_KEY_SECRET_ARN>",
     )
   datadog.add_lambda_functions([<LAMBDA_FUNCTIONS>])
   

   For AWS CDK v2:

   from datadog_cdk_constructs_v2 import DatadogLambda
   
   datadog = DatadogLambda(self, "datadogLambda",
       python_layer_version=126,
       extension_layer_version=98,
       site="<DATADOG_SITE>",
       api_key_secret_arn="<DATADOG_API_KEY_SECRET_ARN>",
     )
   datadog.add_lambda_functions([<LAMBDA_FUNCTIONS>])
   

Go

Note: Go CDK constructs are only available for AWS CDK v2.

1. Install the Datadog CDK constructs library

   go get github.com/DataDog/datadog-cdk-constructs-go/ddcdkconstruct/v3
   

2. Instrument your Lambda functions

   import (
       "github.com/DataDog/datadog-cdk-constructs-go/ddcdkconstruct/v3"
   )
   
   datadogLambda := ddcdkconstruct.NewDatadogLambda(
       stack,
       jsii.String("Datadog"),
       &ddcdkconstruct.DatadogLambdaProps{
           PythonLayerVersion:      jsii.Number(126),
           ExtensionLayerVersion: jsii.Number(98),
           Site:                  jsii.String("<DATADOG_SITE>"),
           ApiKeySecretArn:       jsii.String("<DATADOG_API_KEY_SECRET_ARN>"),
       })
   datadogLambda.AddLambdaFunctions(&[]interface{}{<LAMBDA_FUNCTIONS>}, nil)
   

To fill in the placeholders:

• Replace <DATADOG_SITE> with (ensure the correct SITE is selected on the right).
• Replace <DATADOG_API_KEY_SECRET_ARN> with the ARN of the AWS secret where your Datadog API key is securely stored. The key needs to be stored as a plaintext string (not a JSON blob). Ensure your Lambda execution role has the secretsmanager:GetSecretValue IAM permission in order to read the secret value. For quick testing, you can use apiKey instead and set the Datadog API key in plaintext.

More information and additional parameters can be found on the Datadog CDK documentation.

1. Datadog Lambda 라이브러리 설치

   Lambda 함수를 컨테이너 이미지로 배포하는 경우, Datadog Lambda 라이브러리를 Lambda 레이어로 사용할 수 없습니다. 대신 Datadog Lambda 라이브러리를 이미지 내 함수의 종속성으로 설치해야 합니다.

   pip install datadog-lambda
   

   Note that the minor version of the datadog-lambda package always matches the layer version. For example, datadog-lambda v0.5.0 matches the content of layer version 5.

2. Datadog Lambda Extension 설치

   다음을 Dockerfile에 추가하여 Datadog Lambda Extension을 컨테이너 이미지에 추가합니다.

   COPY --from=public.ecr.aws/datadog/lambda-extension:<TAG> /opt/. /opt/
   

   Replace <TAG> with either a specific version number (for example, 98) or with latest. Alpine is also supported with specific version numbers (such as 98-alpine) or with latest-alpine. 가능한 태그의 전체 목록은 Amazon ECR 리포지토리에서 확인할 수 있습니다.

3. 핸들러 함수 리디렉션

   • 이미지의 CMD 값을 datadog_lambda.handler.handler로 설정합니다. 이것은 AWS에서 또는 Dockerfile에서 직접 설정할 수 있습니다. 둘 다 설정하는 경우, AWS에서 설정한 값이 Dockerfile의 값을 재정의합니다.
   • 환경 변수 DD_LAMBDA_HANDLER를 원본 핸들러로 설정합니다(예: myfunc.handler).

   참고: Datadog 핸들러 리디렉션과 호환되지 않는 타사 보안 또는 모니터링 도구를 사용 중인 경우, 대신 Datadog 래퍼를 함수 코드에 적용할 수 있습니다.

4. Dockerfile에서 Datadog 사이트, API 키 및 추적 구성

   • 환경 변수 DD_SITE를 다음으로 설정: (오른쪽에서 올바른 사이트가 선택되었는지 확인).
   • 환경 변수 DD_API_KEY_SECRET_ARN을 Datadog API 키가 안전하게 저장된 AWS 시크릿의 ARN으로 설정합니다. 키는 (JSON 블롭이 아니라) 일반 텍스트 문자열로 저장해야 합니다. secretsmanager:GetSecretValue 권한이 필요합니다. 빠른 테스트를 위해 대신 DD_API_KEY를 사용하고 Datadog API 키를 일반 텍스트로 설정할 수 있습니다.
   • 환경 변수 DD_TRACE_ENABLED를 true로 설정합니다.

lambda-datadog Terraform 모듈은 aws_lambda_function 리소스를 래핑하고 다음과 같은 작업을 거쳐 Lambda 함수를 Datadog Serverless Monitoring에 대해 구성합니다.

• Datadog Lambda 레이어 추가
• Lambda 핸들러 리디렉션
• 메트릭, 트레이스 및 로그를 수집하여 Datadog으로 전송하도록 활성화

module "lambda-datadog" {
  source  = "DataDog/lambda-datadog/aws"
  version = "4.0.0"

  environment_variables = {
    "DD_API_KEY_SECRET_ARN" : "<DATADOG_API_KEY_SECRET_ARN>"
    "DD_ENV" : "<ENVIRONMENT>"
    "DD_SERVICE" : "<SERVICE_NAME>"
    "DD_SITE": "<DATADOG_SITE>"
    "DD_VERSION" : "<VERSION>"
  }

  datadog_extension_layer_version = 98
  datadog_python_layer_version = 126

  # aws_lambda_function arguments
}

1. aws_lambda_function 리소스를 lambda-datadog Terraform 모듈로 바꿉니다. 그런 다음, 모듈의 source 및 version을 지정합니다.

2. aws_lambda_function 인수 설정:

   aws_lambda_function 리소스에서 사용할 수 있는 모든 인수를 이 Terraform 모듈에서 사용할 수 있습니다. aws_lambda_function 리소스에서 블록으로 정의된 인수는 각자의 중첩된 인수를 사용하여 변수로 재정의됩니다.

   예를 들어 aws_lambda_function에서는, environment가 variables 인수를 포함한 블록으로 정의됩니다. lambda-datadog Terraform 모듈에서는 environment_variables의 값이 aws_lambda_function의 environment.variables 인수로 전달됩니다. 이 모듈의 변수 전체 목록은 입력을 참조하세요.

3. 환경 변수 자리표시자 채우기:

   • <DATADOG_API_KEY_SECRET_ARN>을 Datadog API 키가 안전하게 저장된 AWS 시크릿의 ARN으로 바꿉니다. 키는 (JSON 블롭이 아니라) 일반 텍스트 문자열로 저장해야 합니다. secretsmanager:GetSecretValue 권한이 필요합니다. 빠른 테스트를 위해 대신 환경 변수 DD_API_KEY를 사용하고 Datadog API 키를 일반 텍스트로 설정할 수 있습니다.
   • <ENVIRONMENT>를 Lambda 함수의 환경, 예를 들어 prod 또는 staging으로 바꿉니다.
   • <SERVICE_NAME>을 Lambda 함수의 서비스 이름으로 바꿉니다.
   • <DATADOG_SITE>를 으로 바꿉니다. (이 페이지에서 올바른 Datadog 사이트가 선택되었는지 확인).
   • <VERSION>을 Lambda 함수의 버전 번호로 교체

4. 사용할 Datadog Extension Lambda 레이어와 Datadog Python Lambda 레이어의 버전을 선택합니다. 비워두면 최신 레이어 버전이 사용됩니다.

  datadog_extension_layer_version = 98
  datadog_python_layer_version = 126

SST v3를 사용하여 Datadog을 구성하려면 다음 단계를 따릅니다.

const app = new sst.aws.Function("MyApp", {
  handler: "lambda_function.lambda_handler",
  runtime: "python3.13",
  environment: {
    DD_ENV: "<ENVIRONMENT>",
    DD_SERVICE: "<SERVICE_NAME>",
    DD_VERSION: "<VERSION>",
    DATADOG_API_KEY_SECRET_ARN: "<DATADOG_API_KEY_SECRET_ARN>",
    DD_SITE: "<DATADOG_SITE>",
  },
  layers: [
    $interpolate`arn:aws:lambda:${aws.getRegionOutput().name}:464622532012:layer:Datadog-Extension:98`,
    $interpolate`arn:aws:lambda:${aws.getRegionOutput().name}:464622532012:layer:Datadog-<RUNTIME>:126`,
  ],
});

1. Configure the Datadog Lambda Library and Datadog Lambda Extension layers

   • The available <RUNTIME> options are: Python38, Python39, Python310, Python311, Python312, Python313, Python314.

2. 환경 변수 자리표시자 채우기:

   • <DATADOG_API_KEY_SECRET_ARN>을 Datadog API 키가 안전하게 저장된 AWS 시크릿의 ARN으로 바꿉니다. 키는 (JSON 블롭이 아니라) 일반 텍스트 문자열로 저장해야 합니다. secretsmanager:GetSecretValue 권한이 필요합니다. 빠른 테스트를 위해 대신 환경 변수 DD_API_KEY를 사용하고 Datadog API 키를 일반 텍스트로 설정할 수 있습니다.
   • <ENVIRONMENT>를 Lambda 함수의 환경, 예를 들어 prod 또는 staging으로 바꿉니다.
   • <SERVICE_NAME>을 Lambda 함수의 서비스 이름으로 바꿉니다.
   • <DATADOG_SITE>를 으로 바꿉니다. (이 페이지에서 올바른 Datadog 사이트가 선택되었는지 확인).
   • <VERSION>을 Lambda 함수의 버전 번호로 교체

3. 함수 코드에 Datadog 래퍼 적용

1. Datadog Lambda 라이브러리 설치

   Datadog Lambda 라이브러리는 레이어로 가져올 수도 있고(권장) 또는 Python 패키지로 가져올 수도 있습니다.

   datadog-lambda 패키지의 마이너 버전은 항상 레이어 버전과 일치합니다. 예를 들어 datadog-lambda v0.5.0은 레이어 버전 5와 일치합니다.

   • 옵션 A: 다음 형식으로 ARN을 사용하여 Lambda 함수의 [레이어를 구성][1]합니다.

     # Use this format for x86-based Lambda deployed in AWS commercial regions
     arn:aws:lambda:<AWS_REGION>:464622532012:layer:Datadog-<RUNTIME>:126
     
     # Use this format for arm64-based Lambda deployed in AWS commercial regions
     arn:aws:lambda:<AWS_REGION>:464622532012:layer:Datadog-<RUNTIME>-ARM:126
     
     # Use this format for x86-based Lambda deployed in AWS GovCloud regions
     arn:aws-us-gov:lambda:<AWS_REGION>:002406178527:layer:Datadog-<RUNTIME>:126
     
     # Use this format for arm64-based Lambda deployed in AWS GovCloud regions
     arn:aws-us-gov:lambda:<AWS_REGION>:002406178527:layer:Datadog-<RUNTIME>-ARM:126
     

     Replace <AWS_REGION> with a valid AWS region, such as us-east-1. The available <RUNTIME> options are: Python38, Python39, Python310, Python311, Python312, Python313, Python314.

   • Option B: If you cannot use the prebuilt Datadog Lambda layer, alternatively install the datadog-lambda package and its dependencies locally to your function project folder using your favorite Python package manager, such as pip.

     pip install datadog-lambda -t ./
     

     Note: datadog-lambda depends on ddtrace, which uses native extensions; therefore it must be installed and compiled in a Linux environment on the right architecture (x86_64 or arm64). For example, you can use [dockerizePip][2] for the Serverless Framework and [–use-container][3] for AWS SAM. For more details, see [how to add dependencies to your function deployment package][4].

     See the [latest release][5].

2. Datadog Lambda Extension 설치

   다음 형식으로 ARN을 사용하여 Lambda 함수의 [레이어를 구성][1]합니다.

   # Use this format for x86-based Lambda deployed in AWS commercial regions
   arn:aws:lambda:<AWS_REGION>:464622532012:layer:Datadog-Extension:98
   
   # Use this format for arm64-based Lambda deployed in AWS commercial regions
   arn:aws:lambda:<AWS_REGION>:464622532012:layer:Datadog-Extension-ARM:98
   
   # Use this format for x86-based Lambda deployed in AWS GovCloud regions
   arn:aws-us-gov:lambda:<AWS_REGION>:002406178527:layer:Datadog-Extension:98
   
   # Use this format for arm64-based Lambda deployed in AWS GovCloud regions
   arn:aws-us-gov:lambda:<AWS_REGION>:002406178527:layer:Datadog-Extension-ARM:98
   

    Replace `<AWS_REGION>` with a valid AWS region, such as `us-east-1`.

3. 핸들러 함수 리디렉션

    - 함수의 핸들러를 `datadog_lambda.handler.handler`로 설정합니다.
    - 환경 변수 `DD_LAMBDA_HANDLER`를 원본 핸들러로 설정합니다(예: `myfunc.handler`).

    **참고**: Datadog 핸들러 리디렉션과 호환되지 않는 타사 보안 또는 모니터링 도구를 사용 중인 경우, 대신 [Datadog 래퍼를 함수 코드에 적용][6]할 수 있습니다.

4. Datadog 사이트, API 키, 트레이싱 구성

    - 환경 변수 `DD_SITE`를 다음으로 설정: <code class="js-region-param region-param" data-region-param="dd_site"></code> (오른쪽에서 올바른 사이트가 선택되었는지 확인).
    - 환경 변수 `DD_API_KEY_SECRET_ARN`을 [Datadog API 키][7]가 안전하게 저장된 AWS 시크릿의 ARN으로 설정합니다. 키는 json 블롭 안에 있지 않고, 일반 텍스트 문자열로 저장되어야 합니다. `secretsmanager:GetSecretValue` 권한이 필요합니다. 빠른 테스트를 위해 대신 `DD_API_KEY`를 사용하고 Datadog API 키를 일반 텍스트로 설정할 수 있습니다.
    - 환경 변수 `DD_TRACE_ENABLED`를 `true`로 설정합니다.

5. (AWS Chalice만) 미들웨어 등록

    [AWS Chalice][8]를 사용 중인 경우, `pip`를 사용하여 `datadog-lambda`를 설치해야 하고 `datadog_lambda_wrapper`를 `app.py`에 [미들웨어][9]로 등록해야 합니다.

    ```python
    from chalice import Chalice, ConvertToMiddleware
    from datadog_lambda.wrapper import datadog_lambda_wrapper

    app = Chalice(app_name='hello-chalice')

    app.register_middleware(ConvertToMiddleware(datadog_lambda_wrapper))

    @app.route('/')
    def index():
        return {'hello': 'world'}
    ```

[1]: https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/configuration-layers.html
[2]: https://github.com/UnitedIncome/serverless-python-requirements#cross-compiling
[3]: https://docs.aws.amazon.com/serverless-application-model/latest/developerguide/sam-cli-command-reference-sam-build.html
[4]: https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/python-package.html#python-package-dependencies
[5]: https://pypi.org/project/datadog-lambda/
[6]: https://docs.datadoghq.com/ko/serverless/guide/handler_wrapper
[7]: https://app.datadoghq.com/organization-settings/api-keys
[8]: https://aws.github.io/chalice/
[9]: https://aws.github.io/chalice/topics/middleware.html