컨테이너용 계측 방법 선택

Datadog MCP 서버 사용

Datadog MCP 서버를 사용하여 AI 지원으로 Cloud Run 컨테이너의 모니터링을 설정하세요. 연결한 후 다음과 같은 프롬프트를 시도해 보세요.

Help me monitor my GCP Cloud Run services with Datadog using Terraform.

Datadog으로 Google Cloud Run 컨테이너를 연동하려면 두 가지 옵션 중 하나를 선택하세요.

컨테이너 내 내장: 애플리케이션 컨테이너를 Datadog Agent를 포함합니다. 설정이 간단하고 비용 오버헤드가 적으며 로그를 직접 파이핑하려는 경우 이 옵션을 선택하세요.
사이드카: 앱 컨테이너 옆에 별도의 컨테이너에 Datadog Agent를 배포합니다. 단일 서비스 내에 여러 컨테이너가 있는 경우, Datadog Agent의 철저한 격리를 선호하는 경우, 성능에 민감한 워크로드를 운영하는 경우 이 옵션을 선택하세요.

비교 항목	컨테이너 내 내장	사이드카
배포	단일 컨테이너(Datadog Agent가 내장된 앱)	두 개의 컨테이너(앱, Datadog Agent)
이미지 변경	앱 이미지 크기가 증가합니다.	앱 이미지에 변화가 없습니다.
비용 오버헤드	사이드카보다 적습니다(추가 컨테이너 없음).	추가 vCPU/메모리가 소모됩니다. 사이드카를 과도하게 할당하면 비용을 낭비하게 되고 부족하게 할당하면 예상보다 빠르게 확장이 발생할 수 있습니다.
로깅	stdout/stderr에 직접 액세스합니다.	공유 볼륨 + 로그 라이브러리를 통해 로그 파일로 라우팅합니다. 처리되지 않은 예외는 자동으로 로그 라이브러리에서 처리되지 않기 때문에 추가적인 대응이 필요합니다.
실패 격리	드물게 Datadog Agent의 버그가 앱에 영향을 미칠 수 있습니다.	Datadog Agent의 결함이 격리됩니다.