AWS Lambda 및 OpenTelemetry

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OpenTelemetry는 오픈 소스 통합 가시성 프레임워크로, IT 팀에 원격 분석 데이터 수집 및 라우팅을 위한 표준화된 프로토콜과 도구를 제공합니다.

이 페이지에서는 서버리스 모니터링 AWS Lambda에서 OpenTelemetry를 사용하는 방법에 대해 설명합니다. 서버리스 환경 이외에서 OpenTelemetry를 사용하는 방법을 포함한 자세한 내용은 Datadog OpenTelemetry를 참조하세요.

OpenTelemetry를 사용한 AWS Lambda 계측

OpenTelemetry를 사용하여 AWS Lambda 함수를 계측하고 데이터를 Datadog로 전송하는 여러 가지 방법이 있습니다.

  • Datadog 트레이서에서 OpenTelemetry API 지원(권장)
  • [Datadog 람다 확장(#sdk)(베타)을 통해 모든 OpenTelemetry SDK에서 OpenTelemetry 트레이스 전송]

Datadog 추적기 내에서 OpenTelemetry API 지원

Datadog 설치 시 Datadog 람다 확장에 포함된 라이브러리 추적은 커스텀 스팬(span)과 트레이스 OpenTelemetry 계측 코드로 만든 프로세스 텔레메트리를 수신하여 Datadog로 전송합니다.

예를 들어, 주요 목표가 이미 OpenTelemetry API 로 계측된 코드인 경우 이 접근 방식을 사용할 수 있습니다. 즉, 모든 서비스의 벤더 중립적 계측을 유지하면서 Datadog의 기본 구현, 태깅 및 기능을 계속 활용할 수 있습니다.

OpenTelemetry API를 사용해 AWS Lambda를 계측하려면 Lambda 함수에서 환경 변수 DD_TRACE_OTEL_ENABLED를 true로 설정하고, 런타임 관련 지침은 OpenTelemetry API를 사용한 커스텀 계측을 참조하세요.

Datadog 람다 확장 프로그램{#sdk}을 통해 OpenTelemetry SDK에서 OpenTelemetry 트레이스 전송하세요.

이 기능은 베타 버전입니다.

이 접근 방식은 Datadog 에이전트 의 OLTP 수집과 유사합니다. 런타임에 추적 지원을 사용할 수 없는 상황(예: Rust 또는 PHP)에서는 권장됩니다.

  1. OpenTelemetry에 스팬을 Datadog Lambda 확장 프로그램으로 내보낼 것을 지시합니다. 그런 다음 AWS Lambda에 OpenTelemetry 계측을 추가합니다.

      from opentelemetry.instrumentation.botocore import BotocoreInstrumentor
from opentelemetry.instrumentation.aws_lambda import AwsLambdaInstrumentor
from opentelemetry import trace
from opentelemetry.sdk.trace import TracerProvider
from opentelemetry.exporter.otlp.trace_exporter import OTLPExporter
from opentelemetry.sdk.trace.export import SimpleSpanProcessor
from opentelemetry.resource import Resource
from opentelemetry.semconv.resource import (
    SERVICE_NAME,
    SemanticResourceAttributes,
)

# Create a TracerProvider
tracer_provider = TracerProvider(resource=Resource.create({SERVICE_NAME: <YOUR_SERVICE_NAME>}))

# Add a span processor with an OTLP exporter
tracer_provider.add_span_processor(
    SimpleSpanProcessor(
        OTLPExporter(endpoint="http://localhost:4318/v1/traces")
    )
)

# Register the provider
trace.set_tracer_provider(tracer_provider)

# Instrument AWS SDK and AWS Lambda
BotocoreInstrumentor().instrument(tracer_provider=tracer_provider)
AwsLambdaInstrumentor().instrument(tracer_provider=tracer_provider)

      // instrument.js

const { NodeTracerProvider } = require("@opentelemetry/sdk-trace-node");
const { OTLPTraceExporter } = require('@opentelemetry/exporter-trace-otlp-http');
const { Resource } = require('@opentelemetry/resources');
const { SemanticResourceAttributes } = require('@opentelemetry/semantic-conventions');
const { SimpleSpanProcessor } = require('@opentelemetry/sdk-trace-base');
const provider = new NodeTracerProvider({
    resource: new Resource({
        [SemanticResourceAttributes.SERVICE_NAME ]: 'rey-app-otlp-dev-node',
    })
});
공급자.addSpanProcessor(
    새로운 SimpleSpanProcessor(
        새로운 OTLPTraceExporter(
            { url: 'http://localhost:4318/v1/트레이스' },
        ),
    ),
);
공급자.register();

const { AwsInstrumentation } = require('@opentelemetry/계측-AWS-sdk');
const { AwsLambdaInstrumentation } = require('@opentelemetry/계측-AWS-lambda');
const { registerInstrumentations } = require('@opentelemetry/계측');

registerInstrumentations({
    계측: [
        새로운 AwsInstrumentation({
            suppressInternalInstrumentation: true,
        }),
        새로운 AwsLambdaInstrumentation({
            disableAwsContextPropagation: true,
        }),
    ],
});

    • serverless.yml 을 수정하여 런타임에 계측 을 적용하고, Datadog 확장 v53+ 을 추가하고, Datadog 확장에 환경 변수 DD_OTLP_CONFIG_RECEIVER_PROTOCOLS_HTTP_ENDPOINT 를 localhost:4318 (HTTP 용) 또는 DD_OTLP_CONFIG_RECEIVER_PROTOCOLS_GRPC_ENDPOINT 를 localhost:4317 (gRPC 용)으로 설정하여 OpenTelemetry 를 활성화합니다. Datadog 추적 레이어는 추가하지 마세요.

        서비스: <YOUR_SERVICE_NAME>

공급자:
  name: AWS
  region: <YOUR_REGION>
  런타임: python3.8 # 또는 사용 중인 파이썬(Python) 버전
 환경:
    DD_API_KEY: ${env:DD_API_KEY}
    DD_OTLP_CONFIG_RECEIVER_PROTOCOLS_HTTP_ENDPOINT: localhost:4318
  레이어
    - arn:AWS:lambda:sa-east-1:464622532012:layer:Datadog-Extension:53

기능/함수:
 파이썬(Python):
    핸들러: 핸들러.핸들러
   환경:
      INSTRUMENTATION_FLAG: true

        그런 다음 파이썬(Python) 코드를 적절히 업데이트합니다. 예를 들어 handler.py:

        import os

def 핸들러(이벤트, 컨텍스트):
    if os.environ.get('INSTRUMENTATION_FLAG') == 'true':
        # 여기에 계측 로직을 수행합니다.
        print("계측 is enabled")

    # 여기에 일반적인 핸들러 로직을 수행합니다.
    print(" 이벤트 처리 중")

        # 서버리스.yml

서비스: <YOUR_SERVICE_NAME>

공급자:
  name: AWS
  region: <YOUR_REGION>
  런타임: nodejs18.x # 또는 사용 중인 Node.js 버전
 환경:
    DD_API_KEY: ${env:DD_API_KEY}
    DD_OTLP_CONFIG_RECEIVER_PROTOCOLS_HTTP_ENDPOINT: localhost:4318
  레이어
    - arn:AWS:lambda:sa-east-1:464622532012:layer:Datadog-Extension:53

기능/함수:
  node:
    핸들러: 핸들러.핸들러
   환경:
      NODE_OPTIONS: --require 계측하다

      • 배포.

      참고 자료

      추가 유용한 문서, 링크 및 기사:

      Datadog의 OpenTelemetry설명서 more more