프라이빗 위치는 프라이빗 네트워크 내 어디에나 설치할 수 있는 Docker 컨테이너입니다. Docker Hub에서 프라이빗 위치 워커 이미지에 액세스할 수 있습니다. 호스트에서 Docker Engine을 사용할 수 있으며 Linux 컨테이너 모드에서 실행할 수 있는 경우, Linux 기반 OS 또는 Windows OS에서 실행할 수 있습니다.*

* 본 소프트웨어의 사용 및 운영은 여기에서 확인할 수 있는 최종 사용자 라이선스 계약의 적용을 받습니다.

프라이빗 위치는 Helm을 사용하여 Kubernetes 클러스터에 설치할 수 있는 Kubernetes 배포판입니다. Helm 차트는 Linux 기반 Kubernetes에서 실행될 수 있습니다.

참고: 본 소프트웨어의 사용 및 운영은 최종 사용자 라이선스 계약의 적용을 받습니다.

프라이빗 위치는 MSI 파일을 사용하여 프라이빗 네트워크 내 어디에나 설치할 수 있는 Windows 서비스입니다. 프라이빗 위치를 설치할 가상 또는 물리적 머신에서 이 파일을 실행하세요.*

* 본 소프트웨어의 사용 및 운영은 여기에서 확인할 수 있는 최종 사용자 라이선스 계약의 적용을 받습니다.

이 머신의 요구 사항은 아래 표에 나열되어 있습니다. 프라이빗 위치 워커를 설치하는 머신에서 PowerShell 스크립팅을 활성화해야 합니다.

참고: Windows 프라이빗 위치에서 브라우저 테스트를 실행하려면 브라우저(예: Chrome, Edge 또는 Firefox)가 Windows 컴퓨터에 설치되어 있어야 합니다.

MSI 설치 프로그램을 사용하기 전에 컴퓨터에 .NET 버전 4.7.2 이상을 설치해야 합니다.

FIPS 140-2 암호화 모드 활성화:
안전한 통신을 위해 FIPS 준수 암호화 모듈을 활성화하세요. 이 옵션을 사용하려면 Windows 호스트가 Windows FIPS 모드에서 실행되어야 합니다. 프라이빗 위치 v1.63.0 이상에서 지원됩니다.

이 명령을 실행하여 구성 파일을 컨테이너에 마운트하여 프라이빗 위치 워커를 부팅합니다. <MY_WORKER_CONFIG_FILE_NAME>.json 파일이 루트 홈 폴더가 아닌 /etc/docker에 있는지 확인하세요.

docker run -d --restart unless-stopped -v $PWD/<MY_WORKER_CONFIG_FILE_NAME>.json:/etc/datadog/synthetics-check-runner.json datadog/synthetics-private-location-worker:latest

참고: 예약 IP를 차단한 경우, NET_ADMIN Linux 기능을 프라이빗 위치 컨테이너에 추가하세요.

이 명령을 통해 Docker 컨테이너를 시작하고 프라이빗 위치에서 테스트를 실행할 준비를 완료할 수 있습니다. Datadog은 분리 모드에서 컨테이너를 실행하고, 자동 재시작 정책을 설정할 것을 권장합니다.

1. 다음을 사용하여 docker-compose.yml 파일을 생성합니다.

   version: "3"
   services:
       synthetics-private-location-worker:
           image: datadog/synthetics-private-location-worker:latest
           volumes:
               - PATH_TO_PRIVATE_LOCATION_CONFIG_FILE:/etc/datadog/synthetics-check-runner.json
   

   Note: If you have blocked reserved IPs, add the NET_ADMIN Linux capabilities to your private location container.

2. 다음을 사용하여 컨테이너를 시작합니다.

   docker-compose -f docker-compose.yml up
   

Podman 구성은 Docker와 매우 유사하지만, ICMP 테스트를 지원하기 위해 NET_RAW를 추가 기능으로 설정해야 합니다.

1. 컨테이너가 실행되는 호스트에서 sysctl -w "net.ipv4.ping_group_range = 0 2147483647"을 실행합니다.

2. 이 명령을 실행하여 구성 파일을 컨테이너에 마운트하여 프라이빗 위치 워커를 부팅합니다. <MY_WORKER_CONFIG_FILE_NAME>.json 파일이 컨테이너에 마운트될 수 있도록 액세스 가능한지 확인합니다.

   podman run --cap-add=NET_RAW --rm -it -v $PWD/<MY_WORKER_CONFIG_FILE_NAME>.json:/etc/datadog/synthetics-check-runner.json gcr.io/datadoghq/synthetics-private-location-worker:latest
   

   차단된 예약 IP 주소를 구성한 경우, NET_ADMIN Linux 기능을 프라이빗 위치 컨테이너에 추가하세요.

이 명령을 통해 Podman 컨테이너를 시작하고 프라이빗 위치에서 테스트를 실행할 준비를 완료할 수 있습니다. Datadog은 분리 모드에서 컨테이너를 실행하고, 자동 재시작 정책을 설정할 것을 권장합니다.

프라이빗 위치 워커를 안전하게 배포하려면 Kubernetes Secret 리소스를 설정하고 컨테이너 내부의 /etc/datadog/synthetics-check-runner.json에 마운트하세요.

1. 다음 명령을 실행하여 이전에 생성한 JSON 파일로 Kubernetes Secret을 생성하세요.

   kubectl create secret generic private-location-worker-config --from-file=<MY_WORKER_CONFIG_FILE_NAME>.json
   

2. 배포를 사용하여 프라이빗 위치와 관련된 원하는 상태를 정의합니다. 다음과 같은 private-location-worker-deployment.yaml 파일을 생성합니다.

   apiVersion: apps/v1
   kind: Deployment
   metadata:
     name: datadog-private-location-worker
     namespace: default
   spec:
     selector:
       matchLabels:
         app: private-location
     template:
       metadata:
         name: datadog-private-location-worker
         labels:
           app: private-location
       spec:
         containers:
         - name: datadog-private-location-worker
           image: datadog/synthetics-private-location-worker
           volumeMounts:
           - mountPath: /etc/datadog/synthetics-check-runner.json
             name: worker-config
             subPath: <MY_WORKER_CONFIG_FILE_NAME>
         volumes:
         - name: worker-config
           secret:
             secretName: private-location-worker-config
   

   Note: If you have blocked reserved IPs, add the NET_ADMIN Linux capabilities to your private location container.

3. 구성을 적용합니다.

   kubectl apply -f private-location-worker-deployment.yaml
   

OpenShift의 경우 anyuid SCC로 프라이빗 위치를 실행하세요. 이는 브라우저 테스트를 실행하는 데 필요합니다.

구성 파라미터에서 이미 구성한 시크릿을 가리키는 환경 변수를 설정할 수 있습니다. 시크릿을 사용해 환경 변수를 생성하려면 Kubernetes 문서를 참조하세요.

다른 방법:

1. Datadog Synthetics 프라이빗 위치를 Helm 리포지토리에 추가합니다.

   helm repo add datadog https://helm.datadoghq.com
   helm repo update
   

2. 이전에 생성한 JSON 파일을 사용하여 릴리스 이름(<RELEASE_NAME>)으로 차트를 설치합니다.

   helm install <RELEASE_NAME> datadog/synthetics-private-location --set-file configFile=<MY_WORKER_CONFIG_FILE_NAME>.json
   

참고: 예약 IP를 차단한 경우, NET_ADMIN Linux 기능을 프라이빗 위치 컨테이너에 추가하세요.

다음과 일치하는 새로운 EC2 작업 정의를 생성합니다. 각 파라미터를 이전에 생성한 프라이빗 위치 구성 파일에서 찾은 해당 값으로 교체하세요.

{
    ...
    "containerDefinitions": [
        {
            "command": [
                "--site='...'",
                "--locationID='...'",
                "--accessKey='...'",
                "--datadogApiKey='...'",
                "--secretAccessKey='...'",
                "--privateKey='-----BEGIN RSA PRIVATE KEY-----XXXXXXXX-----END RSA PRIVATE KEY-----'",
                "--publicKey.pem='-----BEGIN PUBLIC KEY-----XXXXXXXX-----END PUBLIC KEY-----'",
                "--publicKey.fingerprint='...'"
            ],
            ...
            "image": "datadog/synthetics-private-location-worker:latest",
            ...
        }
    ],
    ...
    "compatibilities": [
        "EC2"
    ],
    ...
}

참고:

• 예약 IP를 차단한 경우, 프라이빗 위치 컨테이너에 NET_ADMIN 기능을 부여할 수 있도록 linuxParameters를 구성하세요.
• DATADOG_API_KEY, DATADOG_ACCESS_KEY, DATADOG_SECRET_ACCESS_KEY, DATADOG_PUBLIC_KEY_PEM 및 DATADOG_PRIVATE_KEY 환경 변수를 사용하는 경우, "command": [ ] 섹션에 포함할 필요가 없습니다.

다음과 일치하는 새로운 Fargate 작업 정의를 생성합니다. 각 파라미터를 이전에 생성한 프라이빗 위치 구성 파일에서 찾은 해당 값으로 교체하세요.

{
    ...
    "containerDefinitions": [
        {
            "command": [
                "--site='...'",
                "--locationID='...'",
                "--accessKey='...'",
                "--datadogApiKey='...'",
                "--secretAccessKey='...'",
                "--privateKey='-----BEGIN RSA PRIVATE KEY-----XXXXXXXX-----END RSA PRIVATE KEY-----'",
                "--publicKey.pem='-----BEGIN PUBLIC KEY-----XXXXXXXX-----END PUBLIC KEY-----'",
                "--publicKey.fingerprint='...'"
            ],
            ...
            "image": "datadog/synthetics-private-location-worker:latest",
            ...
        }
    ],
    ...
    "compatibilities": [
        "EC2",
        "FARGATE"
    ],
    ...
}

참고: 프라이빗 위치 방화벽 옵션은 AWS Fargate에서 지원되지 않으므로 enableDefaultBlockedIpRanges 파라미터를 true로 설정할 수 없습니다.

AWS Secret Manager에서 이전에 생성된 프라이빗 위치 구성의 일부 또는 전체를 저장할 시크릿을 생성합니다. 구성 파일에서는 publicKey를 그대로 유지할 수 없다는 점에 유의하세요. 예:

{
    "datadogApiKey": "...",
    "id": "...",
    "site": "...",
    "accessKey": "...",
    "secretAccessKey": "...",
    "privateKey": "...",
    "pem": "...",
    "fingerprint": "..."
}

작업 정의와 AWS Fargate 인스턴스가 Secret Manager에서 저장된 시크릿을 읽을 수 있도록 필요한 권한을 허용해야 합니다. 자세한 내용은 Amazon ECS에서 Secrets Manager 시크릿을 사용하여 민감한 데이터 지정하기를 참조하세요.

이전 단계에서 생성한 시크릿의 ARN으로 시크릿 목록의 값을 교체하여 다음 예와 일치하는 Fargate 작업 정의를 생성합니다. 예: arn:aws:secretsmanager:<region>:<account-id>:secret:<secret_arn>:<secret_key>::.

Secret Manager에 모든 구성을 저장해 두지 않았다면, 계속해서 하드코딩된 문자열 인수로 값을 전달할 수 있습니다.

{
    ...
    "containerDefinitions": [
        {
            "entryPoint": [
                "/bin/bash",
                "-c"
            ],
            "command": [
                "/home/dog/scripts/entrypoint.sh --locationID=$locationID --publicKey.fingerprint=$fingerprint"
            ],
            "secrets": [
              {
                "name": "DATADOG_ACCESS_KEY",
                "valueFrom": "..."
              },
              {
                "name": "DATADOG_API_KEY",
                "valueFrom": "...",
              },
              {
                "name": "fingerprint",
                "valueFrom": "...",
              },
              {
                "name": "locationID",
                "valueFrom": "...",
              },
              {
                "name": "DATADOG_PUBLIC_KEY_PEM",
                "valueFrom": "...",
              },
              {
                "name": "DATADOG_PRIVATE_KEY",
                "valueFrom": "...",
              },
              {
                "name": "DATADOG_SECRET_ACCESS_KEY",
                "valueFrom": "...",
              },
              {
                "name": "DATADOG_SITE",
                "valueFrom": "...",
              }
            ],
            ...
            "image": "datadog/synthetics-private-location-worker:latest",
            ...
        }
    ],
    ...
    "compatibilities": [
        "EC2",
        "FARGATE"
    ],
    ...
}

참고: 프라이빗 위치 방화벽 옵션은 AWS Fargate에서 지원되지 않으므로 enableDefaultBlockedIpRanges 파라미터를 true로 설정할 수 없습니다.

Datadog은 이미 Kubernetes 및 AWS와 통합되어 있으므로 EKS 모니터링에 바로 사용할 수 있습니다.

1. 다음 명령을 실행하여 이전에 생성한 JSON 파일로 Kubernetes Secret을 생성하세요.

   kubectl create secret generic private-location-worker-config --from-file=<MY_WORKER_CONFIG_FILE_NAME>.json
   

2. 배포를 사용하여 프라이빗 위치와 관련된 원하는 상태를 정의합니다. 다음과 같은 private-location-worker-deployment.yaml 파일을 생성합니다.

   apiVersion: apps/v1
   kind: Deployment
   metadata:
     name: datadog-private-location-worker
     namespace: default
   spec:
     selector:
       matchLabels:
         app: private-location
     template:
       metadata:
         name: datadog-private-location-worker
         labels:
           app: private-location
       spec:
         containers:
         - name: datadog-private-location-worker
           image: datadog/synthetics-private-location-worker
           volumeMounts:
           - mountPath: /etc/datadog/synthetics-check-runner.json
             name: worker-config
             subPath: <MY_WORKER_CONFIG_FILE_NAME>
         volumes:
         - name: worker-config
           configMap:
             name: private-location-worker-config
   

   Note: If you have blocked reserved IPs, configure a security context to grant NET_ADMIN Linux capabilities to your private location containers.

3. 구성을 적용합니다.

   kubectl apply -f private-location-worker-deployment.yaml
   

1. datadog-synthetics-worker-1.71.0.amd64.msi 파일을 다운로드한 후 프라이빗 위치를 설치할 머신에서 이 파일을 실행합니다.

2. 시작 페이지에서 Next를 클릭하고 EULA를 읽은 후 이용약관에 동의하세요. Next를 클릭하세요.

3. 애플리케이션을 설치할 위치를 수정하거나 기본 설정을 유지합니다. Next를 클릭하세요.

4. Windows 프라이빗 위치를 설정하려면 다음 중 하나를 수행하세요.

   • Datadog Synthetics Private Location Worker에 대한 JSON 구성을 붙여 넣습니다. 이 파일은 프라이빗 위치를 생성할 때 Datadog에 의해 생성됩니다.

   • Datadog Synthetics Private Location Worker에 대한 JSON 설정이 포함된 파일의 파일 경로를 찾아보거나 입력하세요.

   • 빈칸으로 둔 상태에서 설치가 완료된 후 Windows 명령 프롬프트에서 C:\\Program Files\Datadog-Synthetics\Synthetics\synthetics-pl-worker.exe --config=<PathToYourConfiguration>을 실행할 수 있습니다.

5. 다음과 같은 구성 옵션을 적용할 수 있습니다.

   이 프로그램에 필요한 방화벽 규칙을 Windows Firewall에 적용

   설치 프로그램이 설치 시 방화벽 규칙을 적용하고, 제거 시 제거할 수 있도록 허용합니다.

   Windows Firewall에서 예약된 IP를 차단하는 규칙 적용

   Chrome, Firefox 및 Edge(설치된 경우)에 대한 차단 규칙을 설정하고 Windows Firewall에서 예약된 IP 주소 범위 아웃바운드를 차단하는 규칙을 추가합니다.

   파일 로깅 활성화

   Synthetics Private Location Worker가 설치 디렉토리에 파일을 기록하도록 허용합니다.

   로그 로테이션 일수

   로컬 시스템에서 로그를 삭제하기 전에 보관할 기간(일)을 지정합니다.

   로깅 상세 정도

   Synthetics Private Location Worker에 대한 콘솔 및 파일 로깅의 상세 정도를 지정합니다.

   FIPS 140-2 암호화 모드 활성화 :안전한 통신을 위해 FIPS 준수 암호화 모듈을 활성화합니다. 이 옵션을 사용하려면 Windows 호스트가 Windows FIPS 모드에서 실행되어야 합니다. 프라이빗 위치 v1.63.0 이상에서 지원됩니다.

6. Next 및 Install을 클릭하여 설치 프로세스를 시작합니다.

프로세스가 완료되면 설치 완료 페이지에서 Finish를 클릭합니다.

1. datadog-synthetics-worker-1.71.0.amd64.msi 파일을 다운로드한 후 프라이빗 위치를 설치할 머신에서 이 파일을 실행합니다.

2. 설치 프로그램을 다운로드한 디렉토리 내에서 다음 명령 중 하나를 실행합니다.

   • PowerShell Terminal에서:

     Start-Process msiexec "/i datadog-synthetics-worker-1.71.0.amd64.msi /quiet /qn CONFIG_FILEPATH=<path_to_your_worker_config_file>";
     

   • 또는 Command Terminal에서:

     msiexec /i datadog-synthetics-worker-1.71.0.amd64.msi /quiet /qn CONFIG_FILEPATH=<path_to_your_worker_config_file>
     

다음과 같은 추가적인 파라미터를 추가할 수 있습니다.

FIPS 140-2 암호화 모드를 활성화하려면 작업 실행 파일을 실행하기 전에 ENABLE_FIPS=1 환경 변수를 설정하세요. 이 옵션을 사용하려면 Windows 호스트가 Windows FIPS 모드에서 실행되어야 합니다. 프라이빗 위치 v1.63.0 이상에서 지원됩니다.

예:

set ENABLE_FIPS=1 && .\synthetics-pl-worker.exe --config "<PathToYourConfiguration>"

프라이빗 위치 컨테이너를 시작할 때 관련 인증서 .pem 파일을 /etc/datadog/certs에 마운트하는 방식으로 프라이빗 위치 구성 파일을 마운트하세요. 이 인증서는 신뢰할 수 있는 CA로 간주되며 테스트 실행 시 사용됩니다.

Windows 서비스의 프라이빗 위치에 루트 인증서를 설치하려면 다음 단계를 따르세요.

1. Registry Editor App을 엽니다.
2. Computer\HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Services\synthetics-private-location으로 이동합니다.
3. Environment라는 이름의 레지스트리 키를 생성하고 Multi-string 값 유형을 설정합니다.

4. NODE_EXTRA_CA_CERTS=C:\Program Files\Datadog-Synthetics\Synthetics\CACert.pem 값을 설정합니다.

5. Services App을 열고 Datadog Synthetic Monitoring Private Location 서비스를 다시 로드합니다.

synthetics-private-location.exe이 있는 독립형 Windows 프로세스의 프라이빗 위치에 루트 인증서를 설치하려면 다음 단계를 따르세요.

1. Windows 명령 프롬프트 또는 PowerShell을 여세요.

2. 환경 변수를 설정하고 실행 파일을 호출하세요.

예:

set NODE_EXTRA_CA_CERTS=C:\Program Files\Datadog-Synthetics\Synthetics\CACert.pem && .\synthetics-private-location.exe --config "C:\ProgramData\Datadog-Synthetics\Synthetics\worker-config.json"

FIPS 140-2 암호화 모드를 활성화하려면 ENABLE_FIPS=1을 포함하세요.

set ENABLE_FIPS=1 && set NODE_EXTRA_CA_CERTS=C:\Program Files\Datadog-Synthetics\Synthetics\CACert.pem && .\synthetics-private-location.exe --config "C:\ProgramData\Datadog-Synthetics\Synthetics\worker-config.json"

이 옵션을 사용하려면 Windows 호스트가 Windows FIPS 모드에서 실행되어야 합니다. 프라이빗 위치 v1.63.0 이상에서 지원됩니다.