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Azure 컨테이너 앱은 컨테이너 기반 애플리케이션을 배포하고 확장하기 위한 완전 관리형 서버리스 플랫폼입니다. Datadog은 Azure 통합을 통해 컨테이너 앱에 대한 모니터링 및 로그 수집을 제공합니다. 또한 Datadog은 트레이스, 커스텀 메트릭, 직접 로그 수집을 지원하는 전용 에이전트로 컨테이너 앱 애플리케이션을 계측할 수 있는 솔루션(현재 베타 버전)을 제공합니다.
Datadog API 키가 있고 Datadog 트레이싱 라이브러리에서 지원되는 프로그래밍 언어를 사용하고 있는지 확인하세요.
Dockerfile에 다음 줄을 추가하여 Datadog 에이전트를 사용해 애플리케이션을 계측할 수 있습니다. 기존 Dockerfile 설정에 따라 이러한 예를 조정해야 할 수 있습니다.
# Datadog `serverless-init`를 도커 이미지에 복사합니다.
COPY --from=datadog/serverless-init /datadog-init /app/datadog-init
# 애플리케이션을 Datadog serverless-init 프로세스로 래핑하도록 엔트리포인트를 변경합니다.
ENTRYPOINT ["/app/datadog-init"]
# 필요 시 Datadog 태그를 추가합니다.
ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-go
ENV DD_ENV=datadog-demo
ENV DD_VERSION=1
# 엔트리포인트로 래핑된 바이너리 애플리케이션을 실행합니다. 이 줄을 필요에 맞게 조정하세요.
CMD ["/path/to/your-go-binary"]
이 지침에 따라 애플리케이션에 Go 추적 라이브러리를 설치 및 설정하여 트레이스를 캡처하고 제출하세요.
Dockerfile 파일에 다음 줄을 추가하여 Datadog 에이전트를 사용해 애플리케이션을 계측할 수 있습니다. 기존 Dockerfile 설정에 따라 이러한 예를 조정해야 할 수 있습니다.
# Datadog `serverless-init`을 도커 이미지에 복사합니다.
COPY --from=datadog/serverless-init /datadog-init /app/datadog-init
# 여기 또는 requirements.txt에 python 추적 라이브러리를 설치하세요.
RUN pip install --no-cache-dir ddtrace==1.7.3
# 필요 시 Datadog 태그를 추가합니다.
ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-python
ENV DD_ENV=datadog-demo
ENV DD_VERSION=1
# 애플리케이션을 Datadog serverless-init 프로세스로 래핑하도록 엔트리포인트를 변경합니다.
ENTRYPOINT ["/app/datadog-init"]
# Datadog 추적 라이브러리가 시작하고, 엔트리포인트에서 래핑된 바이너리 애플리케이션을 실행합니다. 이 줄을 필요에 맞게 조정하세요.
CMD ["ddtrace-run", "python", "app.py"]
이 지침을 따라 애플리케이션에서 Python 트레이싱 라이브러리를 설치 및 설정하여 트레이스를 캡처하고 제출합니다.
Dockerfile 파일에 다음 줄을 추가하여 Datadog 에이전트를 사용해 애플리케이션을 계측할 수 있습니다. 기존 Dockerfile 설정에 따라 이러한 예를 조정해야 할 수 있습니다.
# Datadog `serverless-init`를 도커 이미지에 복사합니다.
COPY --from=datadog/serverless-init /datadog-init /app/datadog-init
# 여기 또는 package.json에서 Datadog js 추적 라이브러리를 설치합니다.
RUN npm i dd-trace@2.2.0
# Datadog 추적 라이브러리를 활성화합니다.
ENV NODE_OPTIONS="--require dd-trace/init"
# 필요 시 Datadog 태그를 추가합니다.
ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-nodejs
ENV DD_ENV=datadog-demo
ENV DD_VERSION=1
# 애플리케이션을 Datadog serverless-init 프로세스로 래핑하도록 엔트리포인트를 변경합니다.
ENTRYPOINT ["/app/datadog-init"]
# 엔트리포인트에서 래핑된 바이너리 애플리케이션을 실행합니다. 이 줄을 필요에 맞게 조정하세요.
CMD ["/nodejs/bin/node", "/path/to/your/app.js"]
이 지침을 따라 애플리케이션에서 Node 트레이싱 라이브러리를 설치 및 설정하여 트레이스를 캡처하고 제출합니다.
Dockerfile 파일에 다음 줄을 추가하여 Datadog 에이전트를 사용해 애플리케이션을 계측할 수 있습니다. 기존 Dockerfile 설정에 따라 이러한 예를 조정해야 할 수 있습니다.
# Datadog `serverless-init`을 도커 이미지에 복사합니다.
COPY --from=datadog/serverless-init /datadog-init /app/datadog-init
# 필요 시 Datadog 태그를 추가합니다.
ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-java
ENV DD_ENV=datadog-demo
ENV DD_VERSION=1
# 애플리케이션을 Datadog serverless-init 프로세스로 래핑하도록 엔트리포인트를 변경합니다.
ENTRYPOINT ["/app/datadog-init"]
# 엔트리포인트에서 래핑된 바이너리 애플리케이션을 실행합니다. 이 줄을 필요에 맞게 조정하세요.
CMD ["./mvnw", "spring-boot:run"]
이 지침을 따라 애플리케이션에서 Java 트레이싱 라이브러리를 설치 및 설정하여 트레이스를 캡처하고 제출합니다.
Dockerfile 파일에 다음 줄을 추가하여 Datadog 에이전트를 사용해 애플리케이션을 계측할 수 있습니다. 기존 Dockerfile 설정에 따라 이러한 예를 조정해야 할 수 있습니다.
# Datadog `serverless-init`을 도커 이미지에 복사합니다.
COPY --from=datadog/serverless-init /datadog-init /app/datadog-init
# 필요 시 Datadog 태그를 추가합니다.
ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-dotnet
ENV DD_ENV=datadog-demo
ENV DD_VERSION=1
# 애플리케이션을 Datadog serverless-init 프로세스로 래핑하도록 엔트리포인트를 변경합니다.
ENTRYPOINT ["/app/datadog-init"]
# 엔트리포인트에서 래핑된 바이너리 애플리케이션을 실행합니다. 이 줄을 필요에 맞게 조정하세요.
CMD ["dotnet", "helloworld.dll"]
이 지침을 따라 .NET Core 트레이싱 라이브러리 및 .NET Framework 트레이싱 라이브러리를 설치하고 설정합니다.
Dockerfile 파일에 다음 줄을 추가하여 Datadog 에이전트를 사용해 애플리케이션을 계측할 수 있습니다. 기존 Dockerfile 설정에 따라 이러한 예를 조정해야 할 수 있습니다.
# Datadog `serverless-init`을 도커 이미지에 복사합니다.
COPY --from=datadog/serverless-init /datadog-init /app/datadog-init
# 필요 시 Datadog 태그를 추가합니다.
ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-ruby
ENV DD_ENV=datadog-demo
ENV DD_VERSION=1
# 애플리케이션을 Datadog serverless-init 프로세스로 래핑하도록 엔트리포인트를 변경합니다.
ENTRYPOINT ["/app/datadog-init"]
# 엔트리포인트에서 래핑된 바이너리 애플리케이션을 실행합니다. 이 줄을 필요에 맞게 조정하세요.
CMD ["rails", "server", "-b", "0.0.0.0"] (adapt this line to your needs)
이 지침을 따라 애플리케이션에서 Ruby 트레이싱 라이브러리를 설치 및 설정하여 트레이스를 캡처하고 제출합니다.
컨테이너가 만들어진 후 레지스트리에 푸시되면 마지막 단계는 Datadog 에이전트를 위한 필수 환경 변수를 설정하는 것입니다:
DD_API_KEY
: Datadog API 키로 Datadog 계정에 데이터를 전송하는 데 사용됩니다. 개인정보 보호와 안전을 위해 Azure Secret으로 설정해야 합니다.DD_SITE
: Datadog 엔드포인트와 웹사이트입니다. 페이지 오른쪽에서 사이트를 선택합니다. 사이트는
입니다.DD_TRACE_ENABLED
: 트레이싱 활성화를 위해 true
로 설정합니다.환경 변수와 기능에 대한 자세한 정보는 추가 설정을 참조하세요.
이 명령은 서비스를 구축하고 외부 연결이 서비스에 도달하도록 허용합니다. DD_API_KEY
를 환경 변수로 설정하고 서비스가 포트 80에 연결되도록 설정합니다.
az containerapp up \
--name APP_NAME \
--resource-group RESOURCE_GROUP \
--ingress external \
--target-port 80 \
--env-vars "DD_API_KEY=$DD_API_KEY" "DD_TRACE_ENABLED=true" "DD_SITE='datadoghq.com'" \
--image YOUR_REGISTRY/YOUR_PROJECT
구축이 완료되면 메트릭과 트레이스는 Datadog로 전송됩니다. Datadog에서 인프라스트럭처->서버리스로 이동하여 서버리스 메트릭과 트레이스를 확인합니다.
고급 트레이싱: Datadog 에이전트는 이미 인기 프레임워크에 대한 기본 트레이싱을 제공합니다. 자세한 정보는 고급 트레이싱 가이드를 참조하세요.
로그: Azure 통합을 사용하는 경우 이미 로그가 수집됩니다. 대신 DD_LOGS_ENABLED
환경 변수를 true
로 설정하여 직접 서버리스 계측으로 애플리케이션 로그를 캡처할 수 있습니다.
커스텀 메트릭: DogStatsd 클라이언트를 사용해 커스텀 메트릭을 제출할 수 있습니다. Cloud Run 및 기타 서버리스 애플리케이션의 경우 분포 메트릭을 사용합니다. 분포는 avg
, sum
, max
, min
, count
집계를 기본적으로 제공합니다. 메트릭 요약 페이지에서 백분위수 집계 (p50, p75, p90, p95, p99)를 활성화할 수 있습니다. 게이지 메트릭 유형에 대한 분포를 모니터링하려면 [시간 및 공간 집계][11] 모두에 대해 avg
를 사용합니다. 카운터 메트릭 유형에 대한 분포를 모니터링하려면 시간 및 공간 집계 모두에 sum
을 사용합니다.
변수 | 설명 |
---|---|
DD_API_KEY | Datadog API 키 - 필수 |
DD_SITE | Datadog 사이트 - 필수 |
DD_LOGS_ENABLED | true인 경우 로그 (stdout 및 stderr)를 Datadog에 전송합니다. 기본값은 false입니다. |
DD_SERVICE | 통합 서비스 태깅을 참조하세요. |
DD_VERSION | 통합 서비스 태깅을 참조하세요. |
DD_ENV | 통합 서비스 태깅을 참조하세요. |
DD_SOURCE | 통합 서비스 태깅을 참조하세요. |
DD_TAGS | 통합 서비스 태깅을 참조하세요. |
이 통합은 전체 SSL 구현 환경을 포함하는 런타임에 따라 달라집니다. Node에 대해 슬림 이미지를 사용하는 경우 Dockerfile에 다음 명령을 추가하여 인증서를 포함해야 할 수 있습니다.
RUN apt-get update && apt-get install -y ca-certificates
추가 유용한 문서, 링크 및 기사: