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DatadogでAWS監視やってみた
1.
0 DatadogでAWS監視やってみた ソフトバンク株式会社 アプリケーション技術本部 DevOps基盤開発部 山根 武信
2.
1 自己紹介 山根 武信 プロフィール: 前職: ソフトウェア開発 2003年~ソフトバンクBB: ・ISP系サーバ(認証/DNS/メール等)構築 ・サーバ基盤開発 ・インフラ自動化開発 AWS利用歴: 2018/4月~
3.
2 とは Linux Kubernetes Spring
NW機器 3.アラート通知2.データ閾値超えで 1.データ集めて
4.
3 で良かったこと ● モニター設定が簡単 ● 連携機能が豊富 ●
インスタンス コンテナオートディスカバリ ● ダッシュボード作成が簡単 ● パフォーマンス分析が簡単 監視設定・運用省力化
5.
4 モニター設定が簡単 分程度でホスト 台設定 ● Multi
Alertで複数ホスト設定 ● Load Average正規化で異なるvCPU数に対応 (system.load.norm.1) ● テンプレート変数でアラート通知にホスト名埋め込み (Load Average is high on {{host.name}}) ● ホスト追加時に追加設定不要
6.
5 連携機能が豊富 導入している連携機能。この他に 以上
7.
6 【連携例】 で監視するシステム k8s 全てのレイヤを監視 Pod Pod Service
8.
7 AWS オンプレ 【連携例】 アラート通知 既存監視 システム 連携VM Publish Message Send Message チケット管理 Consume Message REST-API 既存監視システムに連携
9.
8 インスタンス コンテナオートディスカバリ 動的に変化する環境に対応 Proc Log
Proc Log Auto Scaling Deployment Pod Pod Auto Discovery Auto Discovery HPA
10.
9 DatadogでAWS監視やってみた (アプリ編) ソフトバンク株式会社 アプリケーション技術本部 IoTシステム開発部 SoE開発課 関 修康(せき のぶやす)
11.
10自己紹介 ■氏名 関 修康(せき のぶやす) ■業務上の役割 【アプリケーション開発エンジニア】 ・外部ベンダー製システムをオンプレに構築・運用 ・IoTアプリケーションの内製開発・運用
12.
11 ソフトバンクのAWS利用状況は 本部毎に異なるので詳細は不明
13.
12 アプリケーション技術本部は アプリケーション開発基盤に AWSが利用可能
14.
13 ただし 通信業界の制約等から 採用事例は少ない
15.
14 AWSの熟練度はまだまだ
16.
15 この様な状況下で
17.
16 IoT関連でAWSを 利用可能な案件を担当
18.
17 同時にAgile開発の取り組み
19.
18 更にアプリ基盤として kubernetes系のコンテナサービス採用
20.
19 AWS+IoT+Agile+kubernetes
21.
20 初めてだらけ
22.
21 当然、悪戦苦闘の毎日
23.
22 その中での課題の一つ
24.
23 今までのオンプレ監視との違い
25.
24いままでの監視のイメージ • Zabbixのagent入れる • Hostnameの設定 •
ZabbixServerで監視項目インポート
26.
25監視の課題 ● Agentどこに入れるの? ○ Dockerにzabbix-gentいれる? ●
コンテナリソースの監視 ○ Zabbixでdocker監視するの大変そう。 ● AWSのリソース監視 ○ CloudWatchから、zabbixに飛ばす方法は?。 ● ログ監視 ○ CloudWatchLogs? 意外に大変そう
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26Datadog そこで出てきたのがDatadog 【採用理由】 1. SaaS型ですぐ使える 2. アプリケーション基盤側での検証結果 3.
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27Datadog そこで出てきたのがDatadog 【採用理由】 1. SaaS型ですぐ使える 2. アプリケーション基盤側での検証結果 3.
アイコンが可愛い
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28 EC2EC2 cluster pod Spring Application Datadogのメトリクスデータ&Logデータの流れ kubernetes cluster kubernetes pod aws
ec2 application pod Spring Application pod Spring Application
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29 Datadog-java-agent設定: 1日 java -javaagent:/path/to/the/dd-java-agent.jar
-jar /your/app.jar - name: AGENT_ENABLE value: "true" - name: DD_AGENT_HOST valueFrom: fieldRef: fieldPath: status.hostIP - name: DD_TRACE_SPAN_TAGS value: "env:prod" - name: DD_SERVICE_NAME value: "admin-app" - name: DD_SERVICE_MAPPING value: "mysql:mysql,redis:redis" deployment.yml 起動コマンド
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30 アプリ観点で便利だと思うポイント
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31 Dashboards
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32Dashboards グラフィカルなダッシュボードがテンプレで準備
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33 APM Trace Search &
Analytics
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34APM Trace Search &
Analytics 1/2 ユーザートランザクション毎のパフォーマンスの可視化
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35APM Trace Search &
Analytics 2/2 ユーザートランザクション毎のパフォーマンスの可視化
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36 Log Management
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37Log Management クエリ書式が利用可能、全podを横断的に検索可能
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38 利用してみて感じた 注意するべきポイント
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39利用してみて感じた注意するべきポイント 負荷試験・限界値試験の実施時のログ送信 → ×
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40 今後改善して欲しい点
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41今後改善して欲しい点 • HTTP外形監視が無い – 自分でAgentを立ててメトリクスデータを取得し、 トリガーによって監視を行う必要がある。
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42最後に AWSで簡単に監視している方、 Datadog利用している方、 情報交換させてください!
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43告知 https://www.datadoghq.com/ja/event/japan-meetup-19/
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44 ありがとうございました
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