ログ分析 API を使用したカスタムレポートの構築

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概要

ログ分析 API を使用すると、ビジネスや他のサービスの情報とログデータを併せたチームのカスタムレポートおよびダッシュボードをすばやく構築できます。

このガイドでは、以下の例についてご説明します、

カウントを取得する
統計を取得する
パーセンタイルを取得する
複数のグループ化、ユニークカウント、メトリクス
ページ区切り

前提条件

ログ分析 API の使用には、API キーとアプリケーションキーが必要です。アプリケーションキーを作成したユーザーは、データにアクセスするための適切な権限を所有する必要があります。以下の例を使用する場合は、<DATADOG_API_KEY> および <DATADOG_APP_KEY> を、それぞれご使用中の Datadog API キーおよび Datadog アプリケーションキーに置き換えます。
また、本ガイドでは curl に対応するターミナルであることを前提としています。

例

件数の取得

以下の API 呼び出しでは、status フィールドによりグループ化されたログイベントの count を含み、上位 3 項目を表示する table を構築します。type は total である必要があります。

API call:

curl -L -X POST "https://api.datadoghq.com/api/v2/logs/analytics/aggregate" -H "Content-Type: application/json" -H "DD-API-KEY: <DATADOG_API_KEY>" -H "DD-APPLICATION-KEY: <DATADOG_APP_KEY>" --data-raw '{
   "compute":[
   {
       "type":"total",
       "aggregation":"count"
   }],
   "filter": {
       "from":"1597086000000",
       "to":"1597086120000",
       "query":"*"
           },
   "group_by":[
       {
           "type":"facet",
           "facet":"status",
           "sort":{
               "order":"desc",
               "type": "measure",
               "aggregation":"count"
           },
           "limit":3
       }
   ]
}'

Response:

結果のデータセットは、以下の応答サンプルに示されるように buckets オブジェクトで構成されます。この例では、c0 は合計 count を表します。

{
    "meta": {
        "status": "done",
        "request_id": "MlNkM2lwdXpSMXExVndrWldqV2F0d3xYU1dqejF1Qm9QbU1STnF6RVQ4M3Jn",
        "page": {
            "after": "eyJhZnRlciI6eyJzdGF0dXMiOlsid2FybiIsIm5vdGljZSIsImluZm8iXX19"
        },
        "elapsed": 399
    },
    "data": {
        "buckets": [
            {
                "computes": {
                    "c0": 644291
                },
                "by": {
                    "status": "warn"
                }
            },
            {
                "computes": {
                    "c0": 223652
                },
                "by": {
                    "status": "notice"
                }
            },
            {
                "computes": {
                    "c0": 2886959
                },
                "by": {
                    "status": "info"
                }
            }
        ]
    }
}

以下の API 呼び出しでは、1m ごとにロールアップされる、status フィールドによりグループ化されたログイベントの count と timeseries を構築します。type は timeseries である必要があります。

API call:

curl -L -X POST "https://api.datadoghq.com/api/v2/logs/analytics/aggregate" -H "Content-Type: application/json" -H "DD-API-KEY: <DATADOG_API_KEY>" -H "DD-APPLICATION-KEY: <DATADOG_APP_KEY>" --data-raw '{
   "compute":[
   {
       "type":"timeseries",
       "aggregation":"count",
       "interval":"1m"
   }],
   "filter": {
       "from":"1597086000000",
       "to":"1597086120000",
       "query":"*"
           },
   "group_by":[
       {
           "type":"facet",
           "facet":"status",
           "sort":{
               "order":"desc",
               "type": "measure",
               "aggregation":"count"
           }
       }
   ]
}
'

Response:

{
    "meta": {
        "status": "done",
        "request_id": "U1VfQTc4M19SWldjNkJFUkh2R2R1Z3w3Uk9lajlmQklnUnZyQnpCV0k1Tmtn",
        "elapsed": 152
    },
    "data": {
        "buckets": [
            {
                "computes": {
                    "c0": [
                        {
                            "value": 1856,
                            "time": "2020-08-10T19:00:00.000Z"
                        },
                        {
                            "value": 1614,
                            "time": "2020-08-10T19:01:00.000Z"
                        }
                    ]
                },
                "by": {
                    "status": "info"
                }
            },
            {
                "computes": {
                    "c0": [
                        {
                            "value": 25,
                            "time": "2020-08-10T19:00:00.000Z"
                        },
                        {
                            "value": 24,
                            "time": "2020-08-10T19:01:00.000Z"
                        }
                    ]
                },
                "by": {
                    "status": "error"
                }
            }
        ]
    }
}

分析の取得

以下の API 呼び出しでは、status フィールドによりグループ化された、@http.response_time のような metric の値の avg を含む table を構築します。type は total である必要があります。

API call:

curl -L -X POST "https://api.datadoghq.com/api/v2/logs/analytics/aggregate" -H "Content-Type: application/json" -H "DD-API-KEY: <DATADOG_API_KEY>" -H "DD-APPLICATION-KEY: <DATADOG_APP_KEY>" --data-raw '{
   "compute":[
   {
       "type":"total",
       "aggregation":"avg",
       "metric":"@http.response_time"
   }],
   "filter": {
       "from":"1597086000000",
       "to":"1597086120000",
       "query":"*"
           },
   "group_by":[
       {
           "type":"facet",
           "facet":"status",
           "sort":{
               "order":"desc",    
               "type": "measure",
               "aggregation":"avg",
               "metric":"@http.response_time"
           }
       }
   ]
}'

Response:

{
    "meta": {
        "status": "done",
        "request_id": "ZHZlZ1Myek1UMjZDYXZ4am16bFFnUXxIa1BPa3ZwYi1iYW5vM0JzQWNEQ2NB",
        "elapsed": 429
    },
    "data": {
        "buckets": [
            {
                "computes": {
                    "c0": 2317.284155937053
                },
                "by": {
                    "status": "warn"
                }
            },
            {
                "computes": {
                    "c0": 119.5178351086976
                },
                "by": {
                    "status": "ok"
                }
            },
            {
                "computes": {
                    "c0": 54.850206927300384
                },
                "by": {
                    "status": "info"
                }
            }
        ]
    }
}

同様に、type を timeseries と設定することで avg 時系列を構築できます。

以下の API 呼び出しでは、service フィールドによりグループ化された、@http.response_time のような metric の値の sum を含む table を構築します。type は total である必要があります。

API call:

curl -L -X POST "https://api.datadoghq.com/api/v2/logs/analytics/aggregate" -H "Content-Type: application/json" -H "DD-API-KEY: <DATADOG_API_KEY>" -H "DD-APPLICATION-KEY: <DATADOG_APP_KEY>" --data-raw '{
   "compute":[
   {
       "type":"total",
       "aggregation":"sum",
       "metric":"@http.response_time"
   }],
   "filter": {
       "from":"1597086000000",
       "to":"1597086120000",
       "query":"*"
           },
   "group_by":[
       {
           "type":"facet",
           "facet":"service",
           "sort":{
               "order":"desc",    
               "type": "measure",
               "aggregation":"sum",
               "metric":"@http.response_time"
           }
       }
   ]
}'

同様に、type を timeseries と設定することで sum 時系列を構築できます。

Response:

{
    "meta": {
        "status": "done",
        "request_id": "SDZMOEZDOW1RUHFaXzc5M1FWSmFTQXxaRHJxZnNuNFVnXzdYRkZ5cjJtMGRB",
        "elapsed": 412
    },
    "data": {
        "buckets": [
            {
                "computes": {
                    "c0": 30486.0
                },
                "by": {
                    "service": "abc"
                }
            },
            {
                "computes": {
                    "c0": 16113.0
                },
                "by": {
                    "service": "xyz"
                }
            }
        ]
    }
}

以下の API 呼び出しでは、service フィールドによりグループ化された、@http.response_time のような metric の値の min を含む table を構築します。type は total である必要があります。

API call:

curl -L -X POST "https://api.datadoghq.com/api/v2/logs/analytics/aggregate" -H "Content-Type: application/json" -H "DD-API-KEY: <DATADOG_API_KEY>" -H "DD-APPLICATION-KEY: <DATADOG_APP_KEY>" --data-raw '{
   "compute":[
   {
       "type":"total",
       "aggregation":"min",
       "metric":"@http.response_time"
   }],
   "filter": {
       "from":"1597086000000",
       "to":"1597086120000",
       "query":"*"
           },
   "group_by":[
       {
           "type":"facet",
           "facet":"service",
           "sort":{
               "order":"desc",    
               "type": "measure",
               "aggregation":"min",
               "metric":"@http.response_time"
           }
       }
   ]
}'

同様に、type を timeseries と設定することで min 時系列を構築できます。

Response:

{
    "meta": {
        "status": "done",
        "request_id": "S1FPbUJVUWVSZk9vUFVQdEdNeGhyQXw2Sk9ZcHpiWkZHa0tVYll1LTUyOGZ3",
        "elapsed": 427
    },
    "data": {
        "buckets": [
            {
                "computes": {
                    "c0": 2440.0
                },
                "by": {
                    "service": "abc"
                }
            },
            {
                "computes": {
                    "c0": 294.0
                },
                "by": {
                    "service": "xyz"
                }
            }
        ]
    }
}

以下の API 呼び出しでは、service フィールドによりグループ化された、@http.response_time のような metric の値の max を含む table を構築します。type は total である必要があります。

API call:

curl -L -X POST "https://api.datadoghq.com/api/v2/logs/analytics/aggregate" -H "Content-Type: application/json" -H "DD-API-KEY: <DATADOG_API_KEY>" -H "DD-APPLICATION-KEY: <DATADOG_APP_KEY>" --data-raw '{
   "compute":[
   {
       "type":"total",
       "aggregation":"max",
       "metric":"@http.response_time"
   }],
   "filter": {
       "from":"1597086000000",
       "to":"1597086120000",
       "query":"*"
           },
   "group_by":[
       {
           "type":"facet",
           "facet":"service",
           "sort":{
               "order":"desc",    
               "type": "measure",
               "aggregation":"max",
               "metric":"@http.response_time"
           }
       }
   ]
}'

同様に、type を timeseries と設定することで max 時系列を構築できます。

Response:

{
    "meta": {
        "status": "done",
        "request_id": "eEtaMk1rVUlUU1NseWlTWnR5R1VDd3xIa1BPa3ZwYi1iYW5vM0JzQWNEQ2NB",
        "elapsed": 338
    },
    "data": {
        "buckets": [
            {
                "computes": {
                    "c0": 23456.0
                },
                "by": {
                    "service": "abc"
                }
            },
            {
                "computes": {
                    "c0": 8399.0
                },
                "by": {
                    "service": "xyz"
                }
            }
        ]
    }
}

パーセンタイルの取得

以下の API 呼び出しでは、service フィールドによりグループ化された、@http.response_time のような metric の値の percentiles を含む table を構築します。type は total である必要があります。利用可能なパーセンタイル値は、pc75、pc90、pc95、pc98、pc99 です。

API call:

curl -L -X POST "https://api.datadoghq.com/api/v2/logs/analytics/aggregate" -H "Content-Type: application/json" -H "DD-API-KEY: <DATADOG_API_KEY>" -H "DD-APPLICATION-KEY: <DATADOG_APP_KEY>" --data-raw '{
   "compute":[
   {
       "type":"total",
       "aggregation":"pc99",
       "metric":"@http.response_time"
   }],
   "filter": {
       "from":"1597086000000",
       "to":"1597086120000",
       "query":"*"
           },
   "group_by":[
       {
           "type":"facet",
           "facet":"service",
           "sort":{
               "order":"desc",    
               "type": "measure",
               "aggregation":"pc99",
               "metric":"@http.response_time"
           }
       }
   ]
}'

Response:

{
    "meta": {
        "status": "done",
        "request_id": "SWlGQVh2YkpRaTJvalprbUFDWmFCQXxIa1BPa3ZwYi1iYW5vM0JzQWNEQ2NB",
        "elapsed": 513
    },
    "data": {
        "buckets": [
            {
                "computes": {
                    "c0": 23078.68
                },
                "by": {
                    "service": "abc"
                }
            },
            {
                "computes": {
                    "c0": 8379.42
                },
                "by": {
                    "service": "xyz"
                }
            }
        ]
    }
}

同様に、type を timeseries と設定することで percentile 時系列を構築できます。

複数のグループ化、ユニークカウント、メトリクス

以下の API 呼び出しで、OS や Browser などの facets 別のログデータの詳細を表示する table を構築し、useragent のユニークカウント、メトリクスの duration の pc90、メトリクスの network.bytes_written の avg、ログイベントの合計 count など、さまざまなメトリクスを計算できます。

API call:

curl -L -X POST "https://api.datadoghq.com/api/v2/logs/analytics/aggregate" -H "Content-Type: application/json" -H "DD-API-KEY: <DATADOG_API_KEY>" -H "DD-APPLICATION-KEY: <DATADOG_APP_KEY>" --data-raw '{
   "compute":[
   {
       "type":"total",
       "aggregation":"cardinality",
       "metric":"@http.useragent"
   },
   {
       "type":"total",
       "aggregation":"pc90",
       "metric":"@duration"
   },
   {
       "type":"total",
       "aggregation":"avg",
       "metric":"@network.bytes_written"
   },
   {
       "type":"total",
       "aggregation":"count"
   }
   ],
   "filter": {
       "from":"1597428000000",
       "to":"1597428180000",
       "query":"*"
           },
   "group_by":[
       {
           "type":"facet",
           "facet":"@http.useragent_details.os.family",
           "limit":2,
           "sort":{
               "order":"desc",
               "type":"measure",
               "aggregation":"cardinality",
               "metric":"@http.useragent"
           }
       },
       {
           "type":"facet",
           "facet":"@http.useragent_details.browser.family",
           "limit":2,
           "sort":{
               "order":"desc",
               "type":"measure",
               "aggregation":"cardinality",
               "metric":"@http.useragent"
           }
       }
   ]
}
'

Response:

{
    "meta": {
        "status": "done",
        "request_id": "dkt3bGhON0lSOEdCVWFqa3pyUEtNUXxzU0p5RG1qN3MwNk45aExrazFGTTR3",
        "elapsed": 1299
    },
    "data": {
        "buckets": [
            {
                "computes": {
                    "c3": 534310,
                    "c2": 29855.686900195342,
                    "c1": 289880482.9557167,
                    "c0": 430
                },
                "by": {
                    "@http.useragent_details.browser.family": "Chrome",
                    "@http.useragent_details.os.family": "Mac OS X"
                }
            },
            {
                "computes": {
                    "c3": 47973,
                    "c2": 25117.50770936209,
                    "c1": 270379443.2579185,
                    "c0": 64
                },
                "by": {
                    "@http.useragent_details.browser.family": "Firefox",
                    "@http.useragent_details.os.family": "Mac OS X"
                }
            },
            {
                "computes": {
                    "c3": 901506,
                    "c2": 9170.975124352715,
                    "c1": 235075236.08510733,
                    "c0": 342
                },
                "by": {
                    "@http.useragent_details.browser.family": "Other",
                    "@http.useragent_details.os.family": "Other"
                }
            },
            {
                "computes": {
                    "c3": 2734,
                    "c2": 953181.3177150192,
                    "c1": 200800000.00000006,
                    "c0": 45
                },
                "by": {
                    "@http.useragent_details.browser.family": "Apache-HttpClient",
                    "@http.useragent_details.os.family": "Other"
                }
            }
        ]
    }
}

応答で、c0 は useragent のユニークカウントを、c1 はメトリクスの duration の pc90 を、c2 はメトリクスの network.bytes_written の avg を、c3 はログイベントの合計 count を表します。

ページ区切り

以下の API 呼び出しで、service や status などファセット別のログデータの詳細を表示する table を構築し、結果を service ごとに昇順で並べ替え、limit を使用して結果セットをページに軸切ります。

API call:

curl -L -X POST "https://api.datadoghq.com/api/v2/logs/analytics/aggregate" -H "Content-Type: application/json" -H "DD-API-KEY: <DATADOG_API_KEY>" -H "DD-APPLICATION-KEY: <DATADOG_APP_KEY>" --data-raw '{
   "compute":[
   {
       "type":"total",
       "aggregation":"count"
   }],
   "filter": {
       "from":"1611118800000",
       "to":"1611205140000",
       "query":"*"
           },
   "group_by":[
       {
           "type":"facet",
           "facet":"service",
           "sort":{
               "order":"asc"
           },
           "limit":2
       },
       {
           "type":"facet",
           "facet":"status",
           "sort":{
               "order":"desc",
               "type":"measure",
               "aggregation":"count"
           }
       }
   ]
}'

Response:

{
    "meta": {
        "status": "done",
        "request_id": "MjZUNF9qRG1TaG1Tb01JenhBV2tYd3x3VTNjTUhIQUdaRUZKajQ0YTBqdmZn",
        "page": {
            "after": "eyJhZnRlciI6eyJzZXJ2aWNlIjpbImFjdGl2YXRvciIsImFkLWF1Y3Rpb24iXX19"
        },
        "elapsed": 5923
    },
    "data": {
        "buckets": [
            {
                "computes": {
                    "c0": 312
                },
                "by": {
                    "status": "info",
                    "service": "activator"
                }
            },
            {
                "computes": {
                    "c0": 405606
                },
                "by": {
                    "status": "info",
                    "service": "ad-auction"
                }
            },
            {
                "computes": {
                    "c0": 124
                },
                "by": {
                    "status": "error",
                    "service": "ad-auction"
                }
            }
        ]
    }
}

ページを区切り次の結果セットにアクセスするには、 page オプションを使用して cursor の値を以前の呼び出しから after の値に設定します。

API call:

curl -L -X POST "https://api.datadoghq.com/api/v2/logs/analytics/aggregate" -H "Content-Type: application/json" -H "DD-API-KEY: <DATADOG_API_KEY>" -H "DD-APPLICATION-KEY: <DATADOG_APP_KEY>" --data-raw '{
   "compute":[
   {
       "type":"total",
       "aggregation":"count"
   }],
   "filter": {
       "from":"1611118800000",
       "to":"1611205140000",
       "query":"*"
           },
   "group_by":[
       {
           "type":"facet",
           "facet":"service",
           "sort":{
               "order":"asc"
           },
           "limit":2
       },
       {
           "type":"facet",
           "facet":"status",
           "sort":{
               "order":"desc",
               "type":"measure",
               "aggregation":"count"
           }
       }
   ],
   "page":{
       "cursor":"eyJhZnRlciI6eyJzZXJ2aWNlIjpbImFjdGl2YXRvciIsImFkLWF1Y3Rpb24iXX19"
   }
}'

Response:

{
    "meta": {
        "status": "done",
        "request_id": "aVM2Y2VVMUZReVNmLVU4ZzUwV1JnUXxRWkVjamNHZU9Ka21ubjNDbHVYbXJn",
        "page": {
            "after": "eyJhZnRlciI6eyJzZXJ2aWNlIjpbImFjdGl2YXRvciIsImFkLWF1Y3Rpb24iLCJhZC1zZXJ2ZXIiLCJhZGRvbi1yZXNpemVyIl19fQ"
        },
        "elapsed": 6645
    },
    "data": {
        "buckets": [
            {
                "computes": {
                    "c0": 24740759
                },
                "by": {
                    "status": "info",
                    "service": "ad-server"
                }
            },
            {
                "computes": {
                    "c0": 2854331
                },
                "by": {
                    "status": "error",
                    "service": "ad-server"
                }
            },
            {
                "computes": {
                    "c0": 139
                },
                "by": {
                    "status": "error",
                    "service": "addon-resizer"
                }
            }
        ]
    }
}

注: ページングは、上記の例で示されるとおり、1 つ以上のファセットで sort が alphabetical の場合のみサポートされます。細かい粒度のファセットを持つ複数のグループ化を含むレポートを構築するには、別々の API 呼び出しを作成します。たとえば、各 session id に対し url paths の異なるメトリクスを表示するレポートを構築する場合は、別々の API 呼び出しを作成します。最初の呼び出しは、sessions ids がソートされて返されるため、この結果を使用して各 session id に対する url paths のメトリクスを取得できます。