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Datadog APM を触ってみるぞ

2023/06/04に公開

Cloud Run

datadog

tech

はじめに

この記事は Datadog に入門してみたいと思った筆者が、Datadog APM を触ってみた記録です。入門するにあたって、CloudRun で動いてる Rails のアプリケーションのログやトレースを Datadog に送ったり、ログとトレースの紐付けを試してみたりしました。基本的には Datadog のドキュメントを読んで試してみただけですが、自分の理解のためにもまとめておきます。

対象読者

Datadog に入門したい人
CloudRun で動いてる Rails のアプリケーションのログやトレースを Datadog に送りたい人
ドキュメントを軽く読んでみたけど、ひとまず動くものを用意してみたい人

Datadog のアカウントを作る
Rails で構造化ログを出力する
Cloud ロギングのログを Datadog に送る
トレースを Datadog に送る
ログとトレースを紐付ける

1. Datadog のアカウントを作る

トライアルで 14 日間は無料で使えるようです。Datadog のサイトにアクセスして、アカウントを作ります。

料金

https://www.datadoghq.com/ja/pricing/

2. Rails で構造化ログを出力する

Datadog にログを送る前に、Rails のログを構造化して出力したいです。構造化すると、Datadog でログを見るときに、フィルタリングやグルーピングがしやすくなります。Rails で構造化ログを出力するには、lograge という gem を使います。

https://github.com/roidrage/lograge

参考にした記事

また、ログの構造化が足りてない場合、Datadog にはパイプラインという機能があるので、受け取ったログをパイブライン上でパースして変換することもできます。

半構造化されたテキストから意味のある情報や属性を抽出し、ファセットとして再利用することができます

3. Cloud ロギングのログを Datadog に送る

GCP のログを Datadog に送ります。Datadog のドキュメントを参考に、以下の４つのステップがうまくできたら、GCP のログを Datadog に送ることができます。

Google Cloud Platform インテグレーションをまだセットアップしていない場合は、最初にセットアップします。

新しい Cloud Pub/Sub を作成します。

ログを Datadog へ転送する Pub/Sub をセットアップします。

Google Cloud から Pub/Sub へのログのエクスポートを構成します。

ドキュメント

注意点として、Datadog と GCP を連携する際に使う GCP のサービスアカウントの権限の設定を間違えると、Cloud ロギングのログを Datadog に送ることができません。Datadog のドキュメントにも書いてあるので、注意してください。（Compute 閲覧者、モニタリング閲覧者、Cloud Asset 閲覧者の権限が必要です。）

役割に Compute 閲覧者、モニタリング閲覧者、Cloud Asset 閲覧者を追加し、Done をクリックします。

無事に送りつけることに成功したら、Datadog のログの画面にログが表示されます。

GCP 側の Pub/Sub の画面は以下のようになっています。以下は問題なくログを転送してる場合の画像ですが、権限が足りず失敗してる場合は push リクエストで、url_4xx_error_403 などのエラーが出ます。

4. トレースを Datadog に送る

トレースを Datadog に送るためには、Datadog Agent のセットアップとアプリケーションをインスツルメントが必要です。データの流れは、Rails -> Datadog Agent -> Datadog という感じです。

4.1 Datadog Agent のセットアップ

Datadog Agent のセットアップは、先日パブリックプレビューで公開された CloudRun のサイドカーデプロイを使って試してみます。

以下の記事が参考になりました。

サイドカーデプロイでは、マルチコンテナ構成が可能になり、Rails のコンテナと Datadog Agent のコンテナををサイドカーとしてデプロイすることができます。

引用元: https://cloud.google.com/run/docs/deploying?hl=en#sidecars

サイドカーを含む Cloud Run のデプロイには、YAML ファイルを作成して、以下のコマンドを実行します。YAML に定義してる Datadog Agent の API KEY や Rails の環境変数は適宜変更してください。

$ gcloud run services replace multicontainers-dda.yaml --region asia-northeast1

multicontainers-dda.yaml

apiVersion: serving.knative.dev/v1
kind: Service
metadata:
  annotations:
    run.googleapis.com/launch-stage: BETA
    run.googleapis.com/ingress: all
  name: rails-app # CloudRunのサービス名
spec:
  template:
    metadata:
      annotations:
        autoscaling.knative.dev/minScale: "0"
        run.googleapis.com/cpu-throttling: "false"
        run.googleapis.com/execution-environment: gen2
    spec:
      containers:
        - image: gcr.io/datadoghq/agent:latest
          resources:
            limits:
              cpu: 1000m
              memory: 512Mi
          env:
            - name: DD_API_KEY
              value: "API KEY" # API KEY を入れる
            - name: DD_SITE
              value: "ap1.datadoghq.com"
            - name: DD_HOSTNAME
              value: "hostname"
            - name: DD_APM_ENABLED
              value: "true"
            - name: DD_APM_NON_LOCAL_TRAFFIC
              value: "true"
            - name: DD_LOGS_ENABLED
              value: "true"
            - name: DD_ENV
              value: "production" # 環境名を入れる
            - name: DD_SERVICE
              value: "sample_rails" # サービス名を入れる
            - name: DD_VERSION # バージョンを入れる
              value: "1.0.0"
        - image: asia-northeast1-docker.pkg.dev/[project_id]/myrepo/rails:latest # ここに Rails のイメージを入れる
          ports:
            - containerPort: 8080
          env:
            - name: DATABASE_URL
              value: [DATABASE_URL] # ここにデータベースの URL を入れる
            - name: SECRET_KEY_BASE
              value: "SECRET_KEY_BASE" # ここにシークレットキーを入れる
            - name: RAILS_LOG_TO_STDOUT
              value: "true"
            - name: DD_TRACE_AGENT_URL
              value: "http://localhost:8126"

YAML の Reference

4.2 アプリケーションの instrument

Rails アプリケーションを instrument するために、Datadog のトレースライブラリをインストールします。詳しくは以下のドキュメントを参照してください。

ライブラリの追加のために、Gemfile に以下の行を追加します。

Gemfile

gem 'ddtrace', require: 'ddtrace/auto_instrument'
gem 'opentracing'

$ bundle install

Datadog のコンフィグ作成します。

config/initializers/datadog.rb

if Rails.env.production?
    require 'opentracing'
    require 'datadog/opentracer'
    require 'ddtrace'

    # Activate the Datadog tracer for OpenTracing
    OpenTracing.global_tracer = Datadog::OpenTracer::Tracer.new

    Datadog.configure do |c|
        c.env = 'production'
        c.service = 'sample_rails'
    end
end

ここまでやった後に Rails のアプリケーションをデプロイし、アクセスしてみると、Datadog の APM にトレースが表示されていることが確認できました。

5. ログとトレースを紐付ける

最後にログとトレースを紐付けをします。ログの構造によっては、特に何もしなくても自動的に紐付けができますが、今回は少し設定が必要でした。

紐付けができてない場合は、以下のように No logs found となります。

トラブルシューティングのドキュメントを確認したところ、トレース ID を含むログ属性の名前が dd.trace_id になっている必要があるが、今回のログの構造だと data.jsonPayload.dd.trace_id になっていて、ログとトレースが紐付けられていなかったようでした。そのため、No logs found となっていたようです。

Trace ID のマッピングの設定に data.jsonPayload.dd.trace_idを追加すると正しく動作するようになりました。

トレースとログが紐づいたことが確認できました。

おわりに

今回はシンプルに Rails アプリケーションを対象に基本的な機能を把握できたので、次回は複数のアプリケーションをデプロイしている場合に、それぞれのアプリケーションのトレースを紐付けるなどを試してみたいです。

参考

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