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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
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~
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
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
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
5
連携機能が豊富
導入している連携機能。この他に 以上
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
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
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REST-API
既存監視システムに連携
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
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)
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
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
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
13
ただし
通信業界の制約等から
採用事例は少ない
14
AWSの熟練度はまだまだ
15
この様な状況下で
16
IoT関連でAWSを
利用可能な案件を担当
17
同時にAgile開発の取り組み
18
更にアプリ基盤として
kubernetes系のコンテナサービス採用
19
AWS+IoT+Agile+kubernetes
20
初めてだらけ
21
当然、悪戦苦闘の毎日
22
その中での課題の一つ
23
今までのオンプレ監視との違い
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
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
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. ?
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
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
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
30
アプリ観点で便利だと思うポイント
31
Dashboards
32Dashboards
グラフィカルなダッシュボードがテンプレで準備
33
APM
Trace Search & Analytics
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
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
36
Log Management
37Log Management
クエリ書式が利用可能、全podを横断的に検索可能
38
利用してみて感じた
注意するべきポイント
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 → ×
40
今後改善して欲しい点
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。
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!
43告知
https://www.datadoghq.com/ja/event/japan-meetup-19/
44
ありがとうございました

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