Datadog Agentとは?どのようなリソースを消費しますか?
資本市場がそれほど喜ばない2015年に9450万ドルを融資したDatadogは、運営維持圏で小さな旋風を巻き起こした.海外で学ぶ価値のあるプラットフォーム監視製品として、会社の人数が100未満のDatadogはなぜ投資家の目を引いたのだろうか.まず彼らのエージェントを理解してみましょう.
本文は国内ITOM業界のリーダー企業OneAPMエンジニア翻訳整理文章What is the Datadog Agent, What Resources does it Consume?、原作者Dustin Lawler.
概要
Data dog Agentは、あなたのホスト上で実行される軽量レベルのソフトウェアです.その役割は、これらの監視とデータの実行を利用して何かをするために、イベントとパフォーマンス指標を収集し、Datadogに伝えることです.
ここをクリック Datadog Agentのソースコードを取得します.
Datadog Agentのアーキテクチャ
Data dog Agentは主にPythonで記述された4つのコンポーネントで構成されており,各コンポーネントは単独で実行されるプロセスである. Collector(agent.py)--Collectorは、メモリやCPUなどのシステムパフォーマンス指標をキャプチャするために、現在稼働しているマシンの統合環境を確認します. Dogstatsd(dogstatsd.py)--これはStatsDのバックグラウンドサーバで、あなたのコードから送信されたローカルパフォーマンス指標の収集に力を入れています. Forwarder(ddagent.py)--ForwarderはDogstatsdとCollectorが収集したデータをキューにプッシュし、データdogに送信します. SupervisorD--個別のプロセスの管理によって制御される.私たちはそれを他のコンポーネントと分離しているので、すべてのコンポーネントを実行したくないリソースの消費を心配している場合は(そうすることをお勧めしますが)、単独で実行することができます.
既存のベースでagentのチェック内容を拡張したり、独自のバージョンを作成したりする方法を学びます.こちらをクリックしてください.
Datadog Agentが消費するリソース
Datadog Agentのリソース消費は、次のようになります.常駐メモリ:50 MB CPU時間:平均1%未満 HDD容量: 帯域幅使用量:毎分10-50 KB 上記のデータは、10日以上稼働EC 2 m 1に基づいている.Largeインスタンス.
監視、アクセス権、およびネットワークポート
Supervisorsは、マスタルートプロセスとして実行され、forkのすべてのサブプロセスは
次のポートは、一般的な操作に対してオープンです.は、一般的な動作のために提供されるforwarder tcp/17123ポートとgraphiteサービスが有効になったときのtcp/17124ポート である. dogstatsd udp/8125
3.4.1以降では、すべてのリスニング・プロセスがデフォルトで127.0.0.1および/または:1にバインドされています.以前のバージョンでは、0.0.0.0(すべてのインタフェースなど)にバインドされていました.
エージェントを介してagentを実行する方法について、ここを突いてください.許容範囲については、こちらをご覧ください.
Collector
これはすべての標準性能指標を収集する場所で、15秒ごとに収集します.Collectorはpythonベースのユーザー定義のチェック内容を実行することもサポートします.これらのコンテンツは
Forwarder
Forwarderは、入力されたHTTP要求をリスニングしてキャッシュし、HTTPSを介してDatadogセンターに転送する.キャッシュ・リクエストにより、ネットワークはパフォーマンス・インジケータのレポートに影響を及ぼさずに2つに分けることができます.パフォーマンス・インジケータは、送信するサイズまたは数に達するまでメモリにキャッシュされます.次に、最も古いパフォーマンスパケットが破棄され、forwarderに十分なストレージスペースが確保されます.
DogStatsD
DogStatsDはpythonで実装されたesty statsD性能指標統合プロセスであり、UDPプロトコルを介して任意の性能指標を受信および蓄積するために使用され、遅延を増加させることなくカスタムコードを測定することができる.
dgostatsdの詳細こちらをご覧ください.
エージェントの利点
Datadog agentを使用するメリットについては、次の2つの記事を参照してください. https://www.datadoghq.com/2013/10/dont-fear-the-agent/ http://dtdg.co/1J03U0V
もうひと言
Dustin Lawler Datadog Agentの原理についての説明の構想ははっきりしている.Datadog自体は海外でFacebookやAirbnbなどのヘビー級の顧客を持ち、業界から注目されている.国内のいくつかの大手企業の運営・維持人員は往々にしてZabbixなどのオープンソース製品しか知らず、StatsD系監視製品に対する理解は比較的少ない.一方,StatsDは新世代のシステムモニタリングの核心として,現在も技術積算過程にある.ますます多くのオープンソースプロジェクトがその懐に組み込まれ、ますます多くの会社が、その基礎の上に研究開発の資源を加えたり、それに関連する他の分野にコストを投入したりしています.
国内にもDatadogのようにStatsDに基づいて、一体化監視ソリューションを提供する製品Cloud Insightがあり、大規模なクラスタ、クラウドホスト、Docker容器を監視することができ、多種のオペレーティングシステム、データベース、ミドルウェアなどをサポートし、データ収集、計算と展示の基礎の上で、部門をまたぐ事件の流れの展示、警報などの機能を持っている.DevOps+ChatOpsコンセプトの製品です.
StatsDおよびCloud Insightの詳細については、次の文書を参照してください. StatsD、次世代監視製品コア! Cloud Insight!StatsDは製品の新しい寵愛を監視します!
ここではOneAPM公式ブログから
本文は国内ITOM業界のリーダー企業OneAPMエンジニア翻訳整理文章What is the Datadog Agent, What Resources does it Consume?、原作者Dustin Lawler.
概要
Data dog Agentは、あなたのホスト上で実行される軽量レベルのソフトウェアです.その役割は、これらの監視とデータの実行を利用して何かをするために、イベントとパフォーマンス指標を収集し、Datadogに伝えることです.
ここをクリック Datadog Agentのソースコードを取得します.
Datadog Agentのアーキテクチャ
Data dog Agentは主にPythonで記述された4つのコンポーネントで構成されており,各コンポーネントは単独で実行されるプロセスである.
既存のベースでagentのチェック内容を拡張したり、独自のバージョンを作成したりする方法を学びます.こちらをクリックしてください.
Datadog Agentが消費するリソース
Datadog Agentのリソース消費は、次のようになります.
Linux:120MB
Windows:60MB
監視、アクセス権、およびネットワークポート
Supervisorsは、マスタルートプロセスとして実行され、forkのすべてのサブプロセスは
user dd-agent
であり、そのプロファイルは/etc/dd-agent/datadog.conf
および/etc/dd-agent/conf.d
の下で見つけることができる.すべての構成はdd-agentにとって読み取り可能である必要があります.コンフィギュレーション・ファイルにAPI keyやmysql、postgresql metricsなどの他のアクセス・パフォーマンス指標に必要な証明書が含まれているため、0600の使用を推奨します.次のポートは、一般的な操作に対してオープンです.
3.4.1以降では、すべてのリスニング・プロセスがデフォルトで127.0.0.1および/または:1にバインドされています.以前のバージョンでは、0.0.0.0(すべてのインタフェースなど)にバインドされていました.
エージェントを介してagentを実行する方法について、ここを突いてください.許容範囲については、こちらをご覧ください.
Collector
これはすべての標準性能指標を収集する場所で、15秒ごとに収集します.Collectorはpythonベースのユーザー定義のチェック内容を実行することもサポートします.これらのコンテンツは
/etc/dd-agent/checks.d
に格納されるべきである.ユーザ定義のチェック内容は、checks/init.pyに定義された抽象クラスAgentCheckから継承されなければならない.Forwarder
Forwarderは、入力されたHTTP要求をリスニングしてキャッシュし、HTTPSを介してDatadogセンターに転送する.キャッシュ・リクエストにより、ネットワークはパフォーマンス・インジケータのレポートに影響を及ぼさずに2つに分けることができます.パフォーマンス・インジケータは、送信するサイズまたは数に達するまでメモリにキャッシュされます.次に、最も古いパフォーマンスパケットが破棄され、forwarderに十分なストレージスペースが確保されます.
DogStatsD
DogStatsDはpythonで実装されたesty statsD性能指標統合プロセスであり、UDPプロトコルを介して任意の性能指標を受信および蓄積するために使用され、遅延を増加させることなくカスタムコードを測定することができる.
dgostatsdの詳細こちらをご覧ください.
エージェントの利点
Datadog agentを使用するメリットについては、次の2つの記事を参照してください.
もうひと言
Dustin Lawler Datadog Agentの原理についての説明の構想ははっきりしている.Datadog自体は海外でFacebookやAirbnbなどのヘビー級の顧客を持ち、業界から注目されている.国内のいくつかの大手企業の運営・維持人員は往々にしてZabbixなどのオープンソース製品しか知らず、StatsD系監視製品に対する理解は比較的少ない.一方,StatsDは新世代のシステムモニタリングの核心として,現在も技術積算過程にある.ますます多くのオープンソースプロジェクトがその懐に組み込まれ、ますます多くの会社が、その基礎の上に研究開発の資源を加えたり、それに関連する他の分野にコストを投入したりしています.
国内にもDatadogのようにStatsDに基づいて、一体化監視ソリューションを提供する製品Cloud Insightがあり、大規模なクラスタ、クラウドホスト、Docker容器を監視することができ、多種のオペレーティングシステム、データベース、ミドルウェアなどをサポートし、データ収集、計算と展示の基礎の上で、部門をまたぐ事件の流れの展示、警報などの機能を持っている.DevOps+ChatOpsコンセプトの製品です.
StatsDおよびCloud Insightの詳細については、次の文書を参照してください.
ここではOneAPM公式ブログから