DATADOG コース · CHAPTER 07

ECSのメトリクスをDatadog Agentで取る — この章で何を学ぶか

この章は「メトリクスとタグで変化を比較可能にする」「Agentサイドカーがコンテナ情報を集める仕組み」「Metrics Explorerで絞り込みと原因探索を行う」を、設定だけで終わらせず確認可能な理解へつなぐ。

TL;DR

  1. メトリクスとタグで変化を比較可能にする。
  2. Agentサイドカーがコンテナ情報を集める仕組み。
  3. Metrics Explorerで絞り込みと原因探索を行う。

01メトリクスとタグで変化を比較可能にする

まず、章の操作が解決しようとしている問いを決める。

メトリクスとタグで変化を比較可能にするを示す図
中央から外側へ伸びる矢印を追うと、観測したい対象と収集元の対応が分かる。

CPUやメモリをサービス・環境・タスクなどのタグで区別し、比較できる時系列にする。

学ぶポイント: CPUやメモリをサービス・環境・タスクなどのタグで区別し、比較できる時系列にする。

02Agentサイドカーがコンテナ情報を集める仕組み

次に、構成要素を置く順序と責務の境界を確認する。

Agentサイドカーがコンテナ情報を集める仕組みを示す図
上段から下段へ読み、設定値ではなく各コンポーネントの責務がどこで切り替わるかを見る。

Fargateのタスク定義にAgentコンテナを同居させ、コンテナメタデータ経由で他コンテナの稼働情報を読む。

学ぶポイント: Fargateのタスク定義にAgentコンテナを同居させ、コンテナメタデータ経由で他コンテナの稼働情報を読む。

03Metrics Explorerで絞り込みと原因探索を行う

最後に、完成条件を観測データや応答から判定できるようにする。

Metrics Explorerで絞り込みと原因探索を行うを示す図
左から右へ進む矢印は、確認操作が実際の結果へ到達するまでの切り分け順を表す。

Metrics Explorerの集約・フィルタ・group byを使い、全体の増減から特定タスクの原因へ狭める。

学ぶポイント: Metrics Explorerの集約・フィルタ・group byを使い、全体の増減から特定タスクの原因へ狭める。

結論

  1. ECSのメトリクスをDatadog Agentで取るの目的を一文で説明できる。
  2. 収集・設定・確認の境界を切り分けられる。
  3. 次の章で使う観測データと運用判断につなげられる。