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이 계측 방법은 컨테이너화된 리눅스 Azure App Service 워크로드를 위한 부수적인 모니터링 기능을 제공합니다.
Trace_ID
삽입Datadog API 키가 있고 Datadog 추적 라이브러리로 지원되는 프로그래밍 언어를 사용 중인지 확인합니다.
Dockerfile 파일에 다음 줄을 추가하여 Datadog 에이전트를 사용해 애플리케이션을 계측할 수 있습니다. 기존 Dockerfile 설정에 따라 이러한 예를 조정해야 할 수 있습니다.
# copy the Datadog `serverless-init` into your Docker image
COPY --from=datadog/serverless-init /datadog-init /app/datadog-init
# install the Datadog js tracing library, either here or in package.json
npm i dd-trace@2.2.0
# enable the Datadog tracing library
ENV NODE_OPTIONS="--require dd-trace/init"
# change the entrypoint to wrap your application into the Datadog serverless-init process
ENTRYPOINT ["/app/datadog-init"]
# execute your binary application wrapped in the entrypoint
CMD ["/nodejs/bin/node", "/path/to/your/app.js"]
추적은 이전 단계에서 도커파일(Dockerfile)과 함께 작동해야 합니다. 대신 이 지침을 따라 애플리케이션에서 노드 추적 라이브러리를 설치하고 설정하여 트레이스를 캡처하고 제출할 수 있습니다.
Dockerfile 파일에 다음 줄을 추가하여 Datadog 에이전트를 사용해 애플리케이션을 계측할 수 있습니다. 기존 Dockerfile 설정에 따라 이러한 예를 조정해야 할 수 있습니다.
# copy the Datadog `serverless-init` into your Docker image
COPY --from=datadog/serverless-init /datadog-init /app/datadog-init
# install the python tracing library here or in requirements.txt
RUN pip install --no-cache-dir ddtrace==1.7.3
# change the entrypoint to wrap your application into the Datadog serverless-init process
ENTRYPOINT ["/app/datadog-init"]
# execute your binary application wrapped in the entrypoint
CMD ["ddtrace-run", "python", "app.py"]
추적은 이전 단계에서 도커파일(Dockerfile)과 함께 작동해야 합니다. 대신 이 지침을 따라 애플리케이션에서 파이썬(Python) 추적 라이브러리를 설치하고 설정하여 트레이스를 캡처하고 제출할 수 있습니다.
Dockerfile 파일에 다음 줄을 추가하여 Datadog 에이전트를 사용해 애플리케이션을 계측할 수 있습니다. 기존 Dockerfile 설정에 따라 이러한 예를 조정해야 할 수 있습니다.
# copy the Datadog `serverless-init` into your Docker image
COPY --from=datadog/serverless-init /datadog-init /app/datadog-init
# change the entrypoint to wrap your application into the Datadog serverless-init process
ENTRYPOINT ["/app/datadog-init"]
# execute your binary application wrapped in the entrypoint
CMD ["/path/to/your-go-binary"]
이 지침에 따라 애플리케이션에 고(Go) 추적 라이브러리를 설치하고 설정하여 트레이스를 캡처하고 제출합니다.
애플리케이션을 설정하려면 다음 키 값 쌍을 Azure 구성 설정에서 애플리케이션 설정 아래에 추가합니다.
DD_API_KEY
는 Datadog API 키로, Datadog 계정에 데이터를 전송하는 데 사용됩니다.DD_SITE
는 Datadog 사이트 파라미터입니다.
가 내 사이트 입니다. 기본 값은 datadoghq.com
로 설정되어 있습니다.DD_SERVICE
는 이 프로그램에 사용된 서비스 이름입니다. 기본 값은 package.json
의 이름 필드 값입니다.참고: 애플리케이션은 새 설정이 저장되면 재시작됩니다. 이러한 설정을 대신 도커파일에 포함할 수 있습니다. 유일한 단점은 설정을 업데이트하고 재시작하는 대신 애플리케이션을 재배포해야 된다는 점에 있습니다.
배포가 완료되면 메트릭과 트레이스가 Datadog에 전송됩니다. Datadog에서 인프라스트럭처 -> 서버리스로 이동하여 서버리스 메트릭과 트레이스를 봅니다.
새 애플리케이션 설정이 저장되면 Azure가 애플리케이션을 재시작합니다. 애플리케이션이 재시작되면 Datadog APM 서비스 페이지에서 서비스 이름(DD_SERVICE
)을 검색하여 트레이스를 확인할 수 있습니다.
Azure 통합을 사용하는 경우 로그가 이미 수집되고 있습니다. 대신 DD_LOGS_ENABLED
환경 변수를 true
로 설정하여 서비리스 계측을 통해 직접 애플리케이션 로그를 수집할 수 있습니다.
DogStatsD를 사용해 애플리케이션의 커스텀 메트릭을 활성화하려면 애플리케이션 설정에서 DD_CUSTOM_METRICS_ENABLED
를 추가한 다음 true
로 설정합니다.
메트릭을 전송하도록 애플리케이션을 설정하려면 사용하는 런타임에 맞는 단계를 따르세요.
받은 트레이스나 커스텀 메트릭 데이터가 예상과 다를 경우, App 서비스 로그를 활성화해 디버깅 로그를 받으세요.
로그 스트림의 내용을 Datadog 고객 지원팀과 공유하세요.
추가 유용한 문서, 링크 및 기사: