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Datadog Learning Centerという神サービスでDatadogに入門する

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2024/06/30に公開

datadog

SRE

tech

はじめに

業務でDatadogを使う必要があるのだが、全くの初心者であり、早急にキャッチアップする必要があった。そこで、Datadog Learning Centerというサービスを利用して、Datadogの基本操作を学ぶことにした。本記事では、Datadog Learning Centerを利用して学んだことをまとめる。

モチベーション

Datadogのコンセプトを理解したい
Datadogの基本操作を学びたい

モチベーションは2点である。

Datadog Learning Centerとは

https://learn.datadoghq.com/

Learn by coding on real cloud compute instances on our free interactive platform. Confidently monitor, scale, and secure your applications whether you're a beginner or an experienced developer, an operations pro, or a security expert.

つまり、Datadogの機能をハンズオンで学べるサービスである。もちろん無料。現在、54のコースが提供されている。
まずは、人気コースから取り組めばいいだろうということで、内容をざっと確認する。
course-overview1
course-overview2

re.https://learn.datadoghq.com/courses/introduction-to-observability, https://learn.datadoghq.com/courses/datadog-foundation, https://learn.datadoghq.com/courses/dd-101-dev

Introduction to Observability
- 座学
Datadog Foundation
- ハンズオン（SRE寄り）
Datadog 101: Developer
- ハンズオン（バックエンドエンジニア寄り）

という印象を受けた。上から順に進めていくのが良さそうである。
本記事では、Introduction to ObservabilityとDatadog Foundationについてまとめる。
（Datadog 101: Developerについては、今後の課題とする。）

Introduction to Observability

ここでは、Datadogでは何ができるのか、また、Observability、Monitoring、Metrics、Traces、Logsとは何か、なぜ必要なのか、といった基本的な概念が説明されている。

概念	説明
Metrics	システムの状態を定量的な情報として表現/点で捉えるイメージ
Traces	リクエストの経路と処理時間に関する情報/線で捉えるイメージ
Logs	タイムスタンプ付きのシステムに関する情報
Observability	収集した情報から何が起こっているか、なぜ起こっているかを理解すること
Monitoring	システムの状態を理解するための情報を収集すること（Observabilityの一部）

文字だとイメージしにくいが、以下の図がわかりやすい。

mtl

ref. https://www.notion.so/6-29-DataDog-3c952199b5d441e2b7843d3198c1aa5a

DatadogはMetricsの収集から、Traces、Logsの収集もおこなってくれるオールインワンのObservabilityツールである。Datadogを用いると、これらを以下のように可視化できる。

datadog-mtl

ref. https://learn.datadoghq.com/courses/take/introduction-to-observability/lessons/43691545-monitoring-vs-observability

まとめると、

Metrics→what
Traces→where
Logs→why

であり、これらはObservabilityの重要は3大要素であるということ。そして、Datadogを用いることで、これらを可視化できるということ。

Datadog Foundation

Observabilityのコンセプトを理解したところで、次はDatadogの基本操作に入る。

Describe the three different types of integrations

Understand the benefits of Universal Service Monitoring (USM) and Service Catalog

Search, filter, and query logs in the Log Explorer

Create a custom facet and a saved view

Visualize field aggregations

Search for metrics in the Metric Summary page

Graph metrics in the Metrics Explorer

Create a metric-based monitor

Create a monitor-based service level objective (SLO)

Clone an existing dashboard

Create a new dashboard

Copy widgets from dashboards

Add and configure new widgets

上記の内容が学べるものになっている。

Universal Service Monitoring

Universal Service Monitoring (USM)とは、Datadogの機能の一つで、監視対象のサービスのコードを変更することなく、サービス全体の監視を行うことができる機能である。内部でeBPFを用いている。USMを有効にするには、Datadog AgentとUnified Service Taggingを適切に設定する必要がある。USMによって得られたデータはService Catalogで閲覧可能である。
余談だが、Observabilityの手法は2つに大別できる。Push型とPull型である。DatadogはAgentをインストールするので、Push型である。Pull型の例としては、Prometheusがある。

Logs

Datadogでは、複数のLogsリソースから収集されたLogsを一元管理できる。
操作方法は以下の通り。

Time range

期間を指定できる

time-range

Fields

表示するLogsをフィルタリングできる

fields

LogsのTag

各Logsにはタグがついており、これでフィルタリングできる

Metrics

Datadogでは、Metricsはタイムスタンプと値のペアで表現される。Metricsと密接に関連する概念として、MonitorsとService Level Objective (SLO)がある。Monitorsは、Metricsが定義した許容範囲から外れた場合に通知を送信する。SLOは、サービスの品質を定量的に評価するための指標で、長期にわたって追跡される。
操作方法は以下の通り。

Facet panel and Metric details side panel

Metricsの詳細を確認できる

facet-panel

Metricsの可視化

Metricsをグラフで可視化できる

metrics-visualization

MetricsベースのMonitor作成

MetricsにもとづいてMonitorを作成できる

metrics-monitor

MonitorベースのSLO作成

MonitorにもとづいてSLOを作成できる

monitor-slo

Integration

Agent-based integrations are installed with the Datadog Agent and use a Python class method called check to define the metrics to collect.

Authentication (crawler) based integrations are set up in Datadog where you provide credentials for obtaining metrics with the API. These include popular integrations like Slack, AWS, Azure, and PagerDuty.

Library integrations use the Datadog API to allow you to monitor applications based on the language they are written in, like Node.js or Python.