Configurer Data Streams Monitoring pour Go
Prérequis
Pour implémenter la solution Data Streams Monitoring, vous devez avoir installé la dernière version de l’Agent Datadog et des bibliothèques Data Streams Monitoring :
Installation
Vous avez le choix entre deux types d’instrumentation :
- une instrumentation pour les workloads basés sur Kafka ;
- Une instrumentation personnalisée pour les autres technologies ou protocoles de mise en file d’attente
Client Confluent Kafka
import (
ddkafka "gopkg.in/DataDog/dd-trace-go.v1/contrib/confluentinc/confluent-kafka-go/kafka.v2"
)
...
// CRÉEZ UN PRODUCTEUR AVEC CE WRAPPER
producer, err := ddkafka.NewProducer(&kafka.ConfigMap{
"bootstrap.servers": bootStrapServers,
}, ddkafka.WithDataStreams())
Si un service consomme des données en un point et en produit en un autre point, propagez le contexte entre ces deux points à l’aide de la structure du contexte Go :
Extrayez le contexte des en-têtes :
ctx = datastreams.ExtractFromBase64Carrier(ctx, ddsarama.NewConsumerMessageCarrier(message))
Injectez-le dans l’en-tête avant la production des données en aval :
datastreams.InjectToBase64Carrier(ctx, ddsarama.NewProducerMessageCarrier(message))
Client Sarama Kafka
import (
ddsarama "gopkg.in/DataDog/dd-trace-go.v1/contrib/Shopify/sarama"
)
...
config := sarama.NewConfig()
producer, err := sarama.NewAsyncProducer([]string{bootStrapServers}, config)
// AJOUTEZ CETTE LIGNE
producer = ddsarama.WrapAsyncProducer(config, producer, ddsarama.WithDataStreams())
Instrumentation manuelle
Vous pouvez également utiliser l’instrumentation manuelle. Par exemple, vous pouvez propager le contexte via Kinesis.
Instrumenter l’appel de production
- Assurez-vous que votre message prend en charge l’interface TextMapWriter.
- Injectez le contexte dans votre message et instrumentez l’appel de production comme suit :
ctx, ok := tracer.SetDataStreamsCheckpointWithParams(ctx, options.CheckpointParams{PayloadSize: getProducerMsgSize(msg)}, "direction:out", "type:kinesis", "topic:kinesis_arn")
if ok {
datastreams.InjectToBase64Carrier(ctx, message)
}
Instrumenter l’appel de consommation
- Assurez-vous que votre message prend en charge l’interface TextMapReader.
- Extrayez le contexte de votre message et instrumentez l’appel de consommation comme suit :
ctx, ok := tracer.SetDataStreamsCheckpointWithParams(datastreams.ExtractFromBase64Carrier(context.Background(), message), options.CheckpointParams{PayloadSize: payloadSize}, "direction:in", "type:kinesis", "topic:kinesis_arn")
