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Datadog는 서버리스 애플리케이션을 구축하기 위해 서버리스 프레임워크를 사용하는 개발자가 서버리스 프레임워크 플러그인을 쓰는 것을 권장합니다. 플러그인은 다음 방법으로 메트릭, 트레이스와 로그를 수집하기 위해 애플리케이션 계측을 활성화합니다.
addExtension
) 또는 람다 함수의 로그 그룹에 Datadog 포워더(Forwarder) 구독(forwarderArn
)빠르게 시작하려면 파이썬(Python), Node.js, 루비(Ruby), 자바(Java), 고(Go) 또는 .NET 애플리케이션 지침을 따르고 Datadog에서 함수의 향상된 메트릭, 트레이스와 로그를 봅니다.
설치가 완료된 후 모니터링 요구 사항에 맞춰 고급 옵션을 설정합니다.
플러그인의 각 버전은 구체적인 Datadog 람다 레이어 버전으로 게시됩니다. 최신 버전의 Datadog 람다 레이어가 제공하는 새로운 기능과 버그 수정 사항으로 업데이트하려면, 서버리스 프레임워크 플러그인을 업그레이드하세요. 프로덕션 애플리케이션에 적용하기 전 새 버전을 테스트합니다.
플러그인을 추가로 구성하려면 serverless.yml
에서 다음 사용자 지정 파라미터를 사용합니다.
파라미터 | 설명 |
---|---|
site | datadoghq.com (기본값), datadoghq.eu , us3.datadoghq.com , us5.datadoghq.com , ap1.datadoghq.com 또는 ddog-gov.com 등 데이터를 전송할 Datadog 사이트를 설정합니다. 이 파라미터는 Datadog 람다 확장을 사용해 텔레메트리를 수집할 때 필요합니다. |
apiKey | Datadog API 키입니다. 이 파라미터는 Datadog 람다 확장을 사용해 텔레메트리를 수집할 때 필요합니다. 대신 배포 환경에서 DATADOG_API_KEY 환경 변수를 설정할 수도 있습니다. |
appKey | Datadog 앱 키입니다. monitors 필드가 정의된 경우에만 필요합니다. 대신 배포 환경에서 DATADOG_APP_KEY 환경 변수를 설정할 수 있습니다. |
apiKeySecretArn | apiKey 필드의 대안입니다. AWS 암호 관리자에 Datadog API 키를 저장하는 암호 ARN입니다. 람다 실행 역할에 secretsmanager:GetSecretValue 권한을 추가하는 것을 기억하세요. |
apiKMSKey | apiKey 필드의 대안입니다. KMS를 사용하여 암호화된 Datadog API 키입니다. 람다 확장 역할에 kms:Decrypt 권한을 추가하는 것을 잊지 마세요. |
env | addExtension 을 설정할 때 DD_ENV 환경 변수가 제공된 값과 함께 모든 람다 함수에 추가됩니다. 그렇지 않으면 제공된 값과 함께 모든 람다 함수에 env 태그가 추가됩니다. 서버리스 배포 stage 값이 기본값으로 설정됩니다. |
service | addExtension 와 함께 설정할 때 DD_SERVICE 환경 변수는 제공된 값과 함께 모든 람다 함수에 추가됩니다. 그렇지 않으면 제공된 값과 함께 모든 람다 함수에 service 태그가 추가됩니다. 서버리스 프로젝트의 service 값이 기본값으로 설정됩니다. |
version | addExtension 과 함께 설정하는 경우 DD_VERSION 환경 변수는 제공된 값과 함께 모든 람다 함수에 추가됩니다. forwarderArn 과 함께 설정하는 경우 version 태그가 제공된 값과 함께 모든 람다 함수에 추가됩니다. |
tags | 단일 문자열인 key :value 쌍의 쉼표로 구분된 목록입니다. extensionLayerVersion 과 함께 설정할 경우 DD_TAGS 환경 변수가 제공된 값과 함께 모든 람다 함수에 추가됩니다. forwarderArn 과 함께 설정할 경우 플러그인이 문자열을 파싱하고 모든 람다 함수에 태그로 각 key :value 쌍이 태그로 설정됩니다. |
enableXrayTracing | true 을 설정하여 람다 함수와 API 게이트웨이 통합에서 X-Ray 트레이싱을 활성화합니다. false 이 기본값으로 설정됩니다. |
enableDDTracing | 람다 함수에서 Datadog 트레이싱을 활성화합니다. true 가 기본값으로 설정됩니다. |
enableDDLogs | 람다 확장을 사용하여 Datadog 로그 수집을 활성화합니다. true 가 기본값으로 설정됩니다. 참고: 이 설정은 Datadog 포워더에서 전송한 로그에는 영향을 미치지 않습니다. |
monitors | 정의된 경우 Datadog 플러그인은 배포된 함수에 대한 모니터링을 설정합니다. 환경에서 DATADOG_API_KEY 및 DATADOG_APP_KEY 설정이 필요합니다. 모니터를 정의하는 방법을 알아보려면 권장되는 서버리스 모니터 활성화 및 설정 방법을 참조하세요. |
captureLambdaPayload | 람다 호출의 Datadog 애플리케이션 성능 모니터링(APM) 스팬에서 수신 및 발신 AWS 람다 페이로드를 캡처합니다. false 가 기본값으로 설정됩니다. |
enableSourceCodeIntegration | 함수를 위해 [Datadog 소스 코드 통합]을 활성화합니다. true 가 기본값으로 설정됩니다. |
uploadGitMetadata | 소스 코드 통합의 일환으로, 함수를 위해 Git 메타데이터 업로드를 활성화합니다. Datadog Github 통합이 불필요한 Git 메타데이터가 업로드를 제공하므로 Datadog Github 통합이 설치된 경우 거짓으로 설정합니다. |
subscribeToAccessLogs | Datadog 포워더(Forwarder)의 API 게이트웨이 액세스 로그인 그룹 자동 구독을 활성화합니다. forwarderArn 를 설정해야 합니다. 기본값이 true 로 설정됩니다. |
subscribeToExecutionLogs | Datadog 포워더의 HTTP API 및 Websocket 로그 그룹 자동 구독을 활성화합니다. forwarderArn 를 설정해야 합니다. 기본값이 true 로 설정됩니다. |
subscribeToStepFunctionLogs | Datadog 포워더의 Step 함수 로그 그룹 자동 구독을 활성화합니다. 설정된 Step 함수 로그 그룹이 없으면 자동으로 생성됩니다. forwarderArn 을 설정해야 합니다. 기본값이 false 로 설정됩니다. |
forwarderArn | Datadog 포워더 ARN은 람다 또는 API 게이트웨이 로그 그룹에 구독됩니다. |
addLayers | Datadog 람다 라이브러리를 레이어로 설치할지를 결정합니다. 기본값은 true 로 설정됩니다. 특정 버전의 Datadog 람다 라이브러리(파이썬(Python) or Node.js)를 설치할 수 있도록 Datadog 람다 라이브러리를 함수의 배포 패키지로 자체적으로 패키징할 계획이 있다면 false 로 설정합니다. |
addExtension | Datadog 람다 확장을 레이어로 설치할지를 결정합니다. 기본값은 true 로 설정됩니다. 활성화되면 apiKey 및 site 를 설정해야 합니다. |
exclude | 설정되면 이 플러그인은 지정된 모든 함수를 무시합니다. Datadog 기능에 포함되지 말아야 할 함수가 있는 경우 이 파라미터를 사용합니다. 기본값은 [] 로 설정됩니다. |
enabled | false 로 설정하면 Datadog 플러그인이 비활성 상태로 유지됩니다. 기본값은 true 로 설정됩니다. 환경 변수를 사용해 이 옵션을 조정할 수 있습니다. 예를 들어 enabled: ${strToBool(${env:DD_PLUGIN_ENABLED, true})} 를 사용해 배포 동안 플러그인을 활성화/비활성화할 수 있습니다. 대신 --stage 를 통과한 값을 사용하여 이 옵션을 조정할 수 있습니다. 예시 참조 |
customHandler | 설정되면 지정된 핸들러가 모든 함수에 대한 핸들러로 설정됩니다. |
failOnError | 설정되면 Datadog 모니터가 생성이나 업데이트에 실패했을 때 오류를 트리거합니다. 배포 후에 발생할 수 있지만 0이 아닌 종료 코드를 반환하기 위해(사용자 CI 실패를 위해) serverless deploy 를 발생시킬 수 있습니다. 기본값은 false 로 설정됩니다. |
logLevel | 로그 수준으로, 확장된 로깅을 위해 DEBUG 로 설정됩니다. |
skipCloudformationOutputs | 스택에 Datadog Cloudformation Outputs 추가하기를 건너뛰려면 true 로 설정합니다. 200개 출력 제한은 스택 생성을 실패하게 할 수 있으므로 이 경우 유용합니다. |
enableColdStartTracing | 콜드 스타트 추적을 비활성화하려면 false 로 설정합니다. Node.js 및 파이썬(Python)에서 사용됩니다. 기본값은 true 입니다. |
coldStartTraceMinDuration | 콜드 스타트 추적을 통해 추적할 모듈 로드 이벤트의 최소 지속 시간(밀리초)을 설정합니다. 번호. 기본값은3 입니다. |
coldStartTraceSkipLibs | 선택적으로 쉼표로 구분된 라이브러리 목록에 대해 콜드 스타트 스팬(span) 만들기를 건너뜁니다. 깊이를 제한하거나 알려진 라이브러리를 건너뛸 때 유용합니다. 기본값은 런타임에 따라 다릅니다. |
subdomain | 부수적인 하위 도메인을 설정하여 출력 생성을 위해 프린트되는 앱 URL을 사용합니다. 기본값은 app 으로 설정됩니다. |
enableProfiling | true 와 함께 Datadog 계속적인 프로파일러를 사용하도록 설정합니다. Node.js 및 파이썬(Python)용 베타에서 지원됩니다. 기본값은 false 입니다. |
encodeAuthorizerContext | 람다 승인자에 대해 true 로 설정하면 추적 컨텍스트가 전파를 위해 응답으로 인코딩됩니다. Node.js 및 파이썬(Python)에서 지원됩니다. 기본값은 true 입니다. |
decodeAuthorizerContext | 람다 인증자를 통해 인증된 람다에 대해 true 로 설정하면 인코딩된 추적 컨텍스트를 구문 분석하고 사용합니다(찾은 경우). Node.js 및 파이썬(Python)에서 지원됩니다. 기본값은 true 입니다. |
apmFlushDeadline | 밀리초에서 시간 초과하기 전에 기간을 제출할 시기를 결정하는 데 사용됩니다. AWS 람다 호출의 남은 시간이 설정된 값보다 작으면 추적기는 현재 활성 스팬(span)과 완료된 모든 스팬(span)을 제출하려고 시도합니다. Node.js 및 파이썬(Python)에서 지원됩니다. 기본값은 100 밀리초입니다. |
이 파라미터를 사용하려면 이 예시와 유사한 serverless.yml
에 custom
> datadog
섹션을 추가합니다.
custom:
datadog:
apiKeySecretArn: "{Datadog_API_Key_Secret_ARN}"
enableXrayTracing: false
enableDDTracing: true
enableDDLogs: true
subscribeToAccessLogs: true
forwarderArn: arn:aws:lambda:us-east-1:000000000000:function:datadog-forwarder
exclude:
- dd-excluded-function
웹팩과 같은 번들러를 사용하는 경우 서버리스 트레이싱 및 웹팩을 참조합니다.
누락 유형 정의 오류가 발생할 수 있습니다. 오류를 해결하려면 프로젝트의 package.json devDependencies
목록에 datadog-lambda-js
및 dd-trace
를 추가합니다.
serverless-typescript를 사용하는 경우 serverless.yml
에서 serverless-datadog
가 serverless-typescript
항목 위에 있도록 합니다. 플러그인은 자동으로 .ts
파일을 감지합니다.
plugins:
- serverless-plugin-datadog
- serverless-typescript
환경 기준으로(--stage
통과) 플러그인을 끄려면 아래 예시와 비슷하게 구성할 수 있습니다.
provider:
stage: ${self:opt.stage, 'dev'}
custom:
staged: ${self:custom.stageVars.${self:provider.stage}, {}}
stageVars:
dev:
dd_enabled: false
datadog:
enabled: ${self:custom.staged.dd_enabled, true}
사전 설정된 기본값이 있는 7가지 권장 모니터입니다.
모니터 | 메트릭 | 임계값 | 서버리스 모니터 ID |
---|---|---|---|
높은 오류율 | aws.lambda.errors /aws.lambda.invocations | >= 10% | high_error_rate |
시간 초과 | aws.lambda.duration.max /aws.lambda.timeout | >= 1 | timeout |
메모리 부족 | aws.lambda.enhanced.out_of_memory | > 0 | out_of_memory |
높은 반복기 수명 | aws.lambda.iterator_age.maximum | >= 24시간 | high_iterator_age |
높은 콜드 부팅율 | aws.lambda.enhanced.invocations(cold_start:true) /aws.lambda.enhanced.invocations | >= 20% | high_cold_start_rate |
높은 스로틀 | aws.lambda.throttles /aws.lambda.invocations | >= 20% | high_throttles |
비용 증가 | aws.lambda.enhanced.estimated_cost | ↑20% | increased_cost |
권장 모니터를 생성하려면 해당 서버리스 모니터 ID를 사용해야 합니다. 또한 환경에서 DATADOG_API_KEY
및 DATADOG_APP_KEY
를 설정해야 함을 참고하세요.
추가로 권장 모니터에 대한 파라미터를 설정하려면 아래 서버리스 모니터 ID 아래 파라미터 값을 직접 정의할 수 있습니다. 권장 모니터에 지정되지 않은 파라미터에는 기본 권장 값이 사용됩니다. 권장 모니터의 query
파라미터는 직접 수정할 수 없으며 기본적으로 위에 정의된 query
값이 사용됩니다. 하지만 options
파라미터 내에서 재정의하여 query
의 임계값을 변경할 수 있습니다. 모니터를 삭제하려면 serverless.yml
템플릿에서 모니터를 제거합니다. 모니터 파라미터를 설정하는 방법에 대한 추가 설명서는 Datadog 모니터 API를 참조하세요.
함수가 배포된 후 모니터 생성이 발생합니다. 모니터가 생성에 실패하는 경우에도 함수는 여전히 성공적으로 배포됩니다.
파라미터 ㄱ밧을 지정하지 않고 적절한 서버리스 모니터 ID를 정의합니다.
custom:
datadog:
addLayers: true
monitors:
- high_error_rate:
custom:
datadog:
addLayers: true
monitors:
- high_error_rate:
name: "High Error Rate with Modified Warning Threshold"
message: "More than 10% of the function’s invocations were errors in the selected time range. Notify @data.dog@datadoghq.com @slack-serverless-monitors"
tags: ["modified_error_rate", "serverless", "error_rate"]
require_full_window: true
priority: 2
options:
include_tags: true
notify_audit: true
thresholds:
ok: 0.025
warning: 0.05
critical: 0.1
서버리스 모니터 ID와 파라미터를 제거하면 모니터가 삭제됩니다.
커스텀 모니터를 정의하려면 고유한 서버리스 모니터 ID를 정의하고 환경에 있는 API 키 및 애플리케이션 키, DATADOG_API_KEY
및 DATADOG_APP_KEY
에서 허용해야 합니다. query
파라미터는 필수이지만 다른 모든 파라미터는 부수적입니다. 고유한 서버리스 모니터 ID 문자열을 정의하고 아래에서 필수 파라미터를 지정합니다. 모니터 파라미터에 대한 추가 설명서는 Datadog 모니터 API를 참조하세요.
custom:
datadog:
addLayers: true
monitors:
- custom_monitor_id:
name: "Custom Monitor"
query: "max(next_1w):forecast(avg:system.load.1{*}, 'linear', 1, interval='60m', history='1w', model='default') >= 3"
message: "Custom message for custom monitor. Notify @data.dog@datadoghq.com @slack-serverless-monitors"
tags: ["custom_monitor", "serverless"]
priority: 3
options:
enable_logs_sample: true
require_full_window: true
include_tags: false
notify_audit: true
notify_no_data: false
thresholds:
ok: 1
warning: 2
critical: 3
service
및 env
태그를 설정합니다.enableTags
파라미터는 새로운 service
, env
파라미터를 대체합니다.이 패키지에서 버그를 발견한 경우 이슈를 작성하여 알려주세요! 새로운 이슈를 시작하기 전 기존 이슈를 검색하여 중복을 피해 주세요.
이슈를 시작할 때 가능한 경우 서버리스 프레임워크 버전, 파이썬/Node.js 버전 및 스택 트레이스를 포함하세요. 또한 적절한 경우 재현을 위한 단계를 포함해 주세요.
기능 요청에 대한 이슈를 열 수도 있습니다.
이 패키지에 대한 이슈와 수정 사항을 찾은 경우 다음 절차에 따라 풀 요청을 시작하세요.
제품 피드백 및 질문은 슬랙의 Datadog 커뮤니티의 #serverless
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달리 명시적으로 나와 있지 않은 한 이 리포지토리의 모든 파일은 Apache 라이선스 버전 2.0에 따라 라이선스가 부여되어 있습니다.
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