Datadog基本設定(APM)
APMを使ってみた。のメモ
アプリケーションの性能をモニタリングする
APM; Application Performance Monitoring
PythonとSQLiteの場合
1台の仮想サーバー内に、テストプログラムとSQLデータベースを同居している。別のデータセンターのHTTPサーバーにもアクセスする。
コンフィグを設定:APMを有効にする。
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## Trace Collection Configuration ##
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apm_config:
enabled: true
env: DD_TRACE_ANALYTICS_ENABLED=true
ddtrace-runがインストールされているか確認する
$ ddtrace-run -h
Execute the given Python program after configuring it to emit Datadog traces.
Append command line arguments to your program as usual.
Usage: [ENV_VARS] ddtrace-run <my_program>
<中略>
SQLデータベースを作る
$ sqlite3 kano.sqlite3
SQLite version 3.7.17 2013-05-20 00:56:22
Enter ".help" for instructions
Enter SQL statements terminated with a ";"
sqlite> create table heatrun(id integer, datetime text);
sqlite> insert into heatrun (id, datetime) values (1, '2020/02/02 22:13');
sqlite> select * from heatrun;
1|2020/02/02 22:13
sqlite> .table
heatrun
sqlite> .schema heatrun
CREATE TABLE heatrun (id integer, datetime text);
[ctrl]+[D]
テストプログラムを書く
データベースファイル名は[kano.sqlite3]、テーブル名は[heatrun]とした。データレコードは手動で作成済み。
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import time
import datetime
import sqlite3
import commands
import requests
# cronで毎分実行。SQLite3データベースから時間を読み込むだけ。
dbname = 'kano.sqlite3'
conn = sqlite3.connect(dbname)
cursor = conn.cursor()
try:
cursor.execute('SELECT * FROM heatrun')
print(cursor.fetchone())
except KeyboardInterrupt:
print('Keyboard Except')
conn.close()
conn.close()
# Lambdaも実行する
cmd = 'curl -X POST https://3******wg.execute-api.ap-northeast-1.amazonaws.com/default/KanoLambdaMonitoring'
status, text = commands.getstatusoutput(cmd)
print(status)
print(text)
# GCPのサーバーにもHTTPアクセスする。index.htmlを返すだけ。
response = requests.get('http://**.**.**.**/index.html')
print(response)
テストプログラムからSQLiteにアクセスしてみる
ここが大事[ddtrace-run python プログラム.py]で実行する。
$ ddtrace-run python readsql.py
うまくSQLiteにアクセスできたらcrontabに自動スケジュールを設定する
crontabの設定を確認する↓
$ cat /etc/crontab
SHELL=/bin/bash
PATH=/sbin:/bin:/usr/sbin:/usr/bin
MAILTO=root
# For details see man 4 crontabs
# Example of job definition:
# .---------------- minute (0 - 59)
# | .------------- hour (0 - 23)
# | | .---------- day of month (1 - 31)
# | | | .------- month (1 - 12) OR jan,feb,mar,apr ...
# | | | | .---- day of week (0 - 6) (Sunday=0 or 7) OR sun,mon,tue,wed,thu,fri,sat
# | | | | |
# * * * * * user-name command to be executed
* * * * * myusername ddtrace-run python readsql-cron.py
0 * * * * myusername ddtrace-run python ping1time.py
DatadogのAPMにアクセスしてみる。
「監視サーバー内部のSQLのレスポンス性能」と「監視サーバーの外部にあるGCPサーバーのHTTP応答性能」の2つが記録された。
SQLにアクセスしたログが表示された。よく見るとSQL読み込みにかかった時間が表示されている。
GCPサーバーからのHTTP応答(一時的にFWで拒否して、タイムアウト2分のErrorが記録された)
APM - Service Map
ぽつーーーん。テストプロと同居したサーバー1台だからね。せめて2台で試せばよかった。
一旦、まとめ
PythonでのAPMを試した。アプリケーション性能をモニタリングするなら[python プログラム名.py]に[ddtarace-run]をラップして実行したり、cronやservicedなどの設定も必要なので、インフラ運用チームだけじゃなくて、アプリ保守チームと運用設定を合意連携しなければならない。Node.jsやPHPやコンテナで使い方が違うようなので、また後日、勉強する。
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この問題について(Datadog基本設定(APM)), 我々は、より多くの情報をここで見つけました https://qiita.com/1Kano/items/33dbcbc6bc86d369146a著者帰属:元の著者の情報は、元のURLに含まれています。著作権は原作者に属する。
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