DATADOG コース · CHAPTER 15

Slack MetricsにDatadogを実装する — この章で何を学ぶか

この章は「env・service・versionでテレメトリを識別する」「HTTP・DBまでトレースとログをつなぐ」「ECS AgentとFireLensを含めて本番に近く検証する」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. env・service・versionでテレメトリを識別する。
  2. HTTP・DBまでトレースとログをつなぐ。
  3. ECS AgentとFireLensを含めて本番に近く検証する。

01env・service・versionでテレメトリを識別する

まず、章の操作が解決しようとしている問いを決める。

env・service・versionでテレメトリを識別するを示す図
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。

env、service、versionをログとトレースへ共通付与し、どの環境・リリースの現象かを最初に判別する。

学ぶポイント: env、service、versionをログとトレースへ共通付与し、どの環境・リリースの現象かを最初に判別する。

02HTTP・DBまでトレースとログをつなぐ

次に、構成要素を置く順序と責務の境界を確認する。

HTTP・DBまでトレースとログをつなぐを示す図
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。

HTTPミドルウェアとDBクエリの計測で、一つのリクエストを入口から永続化まで追えるようにする。

学ぶポイント: HTTPミドルウェアとDBクエリの計測で、一つのリクエストを入口から永続化まで追えるようにする。

03ECS AgentとFireLensを含めて本番に近く検証する

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。

ECS AgentとFireLensを含めて本番に近く検証するを示す図
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。

ECSタスクにAgentとFireLensを加え、Slack Metricsのトレース・ログ・メトリクスが揃うことを動作確認する。

学ぶポイント: ECSタスクにAgentとFireLensを加え、Slack Metricsのトレース・ログ・メトリクスが揃うことを動作確認する。

結論

  1. Slack MetricsにDatadogを実装す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。