MongoDB 커스텀 메트릭 수집

개요

MongoDB 통합을 통해 커스텀 메트릭을 수집하려면 Agent의 설정 디렉터리 루트에서 conf.d/mongo.d/conf.yaml 파일의 custom_queries 옵션을 사용합니다. 자세한 내용은 샘플 mongo.d/conf.yaml을 참조하세요.

구성

custom_queries에는 다음과 같은 옵션이 있습니다:

  • metric_prefix: 각 메트릭은 선택한 접두사로 시작됩니다.
  • query: JSON 객체로 실행하기 위한 Mongo runCommand 쿼리입니다. 참고: Agent는 count, find, aggregates 쿼리만 지원합니다.
  • database: 메트릭을 수집할 MongoDB 데이터베이스입니다.
  • fields: count 쿼리에서는 무시됩니다. 특정 순서 없이 각 필드를 나타내는 목록입니다. 지정되지 않은 필드와 누락된 필드를 무시합니다. 각 fields에는 세 가지 필수 데이터가 있습니다.
    • field_name: 데이터를 가져올 필드의 이름
    • name: 이는 전체 메트릭 이름을 구성하기 위해 metric_prefix에 추가되는 접미사입니다. typetag인 경우 이 열은 태그로 처리되며 이 특정 쿼리로 수집된 모든 메트릭에 적용됩니다.
    • type: 제출 방법(gauge, count, rate 등)입니다. 이 열에 있는 항목의 이름과 값으로 행의 각 메트릭에 태그를 지정하기 위해 tag로 설정할 수도 있습니다. count 유형을 사용하면 태그가 동일하거나 없는 여러 행을 반환하는 쿼리에 대해 집계를 수행할 수 있습니다.
  • tags: (위에 지정된 대로) 각 메트릭에 적용할 태그 목록
  • count_type: count 쿼리의 경우에만 해당하는 집계 결과 제출 방법(gauge, count, rate 등)입니다. count가 아닌 쿼리의 경우 무시됩니다.

예시

아래 예에서는 다음 Mongo 컬렉션 user_collection이 사용됩니다.

{ name: "foo", id: 12345, active: true, age:45, is_admin: true}
{ name: "bar", id: 67890, active: false, age:25, is_admin: true}
{ name: "foobar", id: 16273, active: true, age:35, is_admin: false}

예시를 보려는 쿼리 유형을 선택하세요.

특정 시간에 활성 상태인 사용자 수를 모니터링하기 위한 Mongo count 명령은 다음과 같습니다.

db.runCommand( {count: user_collection, query: {active:true}})

mongo.d/conf.yaml 파일 내부의 다음 custom_queries YAML 구성에 해당합니다.

custom_queries:
  - metric_prefix: mongo.users
    query: {"count": "user_collection", "query": {"active":"true"}}
    count_type: gauge
    tags:
      - user:active

그러면 하나의 태그 user:active가 포함된 하나의 gauge 메트릭 mongo.users가 방출됩니다.

참고: 정의된 메트릭 유형gauge입니다.

사용자별 연령을 모니터링하기 위한 Mongo find 명령은 다음과 같습니다.

db.runCommand( {find: user_collection, filter: {active:true} )

mongo.d/conf.yaml 파일 내부의 다음 custom_queries YAML 구성에 해당합니다.

custom_queries:
  - metric_prefix: mongo.example2
    query: {"find": "user_collection", "filter": {"active":"true"}}
    fields:
      - field_name: name
        name: name
        type: tag
      - field_name: age
        name: user.age
        type: gauge

그러면 두개의 태그 name:foo, name:foobar가 포함된 하나의 gauge 메트릭 mongo.example2.user.age가 방출됩니다.

참고: 정의된 메트릭 유형gauge입니다.

관리자와 관리자가 아닌 사용자의 평균 연령을 모니터링하기 위한 Mongo aggregate 명령은 다음과 같습니다.

db.runCommand(
              {
                'aggregate': "user_collection",
                'pipeline': [
                  {"$match": {"active": "true"}},
                  {"$group": {"_id": "$is_admin", "age_avg": {"$avg": "$age"}}}
                ],
                'cursor': {}
              }
            )

mongo.d/conf.yaml 파일 내부의 다음 custom_queries YAML 구성에 해당합니다.

custom_queries:
  - metric_prefix: mongo.example3
    query: {"aggregate": "user_collection","pipeline": [{"$match": {"active": "true"}},{"$group": {"_id": "$is_admin", "age_avg": {"$avg": "$age"}}}],"cursor": {}}
    fields:
      - field_name: age_avg
        name: user.age
        type: gauge
      - field_name: _id
        name: is_admin
        type: tag
    tags:
      - test:mongodb

각 태그에 대한 사용자의 평균 연령을 나타내는 두 개의 태그 is_admin:trueis_admin:false를 사용하여 하나의 gauge 메트릭 mongo.example3.user.age를 방출합니다.

참고: Mongo YAML 파일을 업데이트한 후 Datadog Agent를 다시 시작하세요.

검증

결과를 확인하려면 Metrics Explorer를 사용하여 메트릭을 검색하세요.

디버깅

Agent의 상태 하위 명령을 실행하고 Checks 섹션에서 mongo를 찾으세요. 또한 Agent의 로그에서 유용한 정보를 얻을 수도 있습니다.

참고 자료

추가 유용한 문서, 링크 및 기사:

PREVIEWING: esther/docs-8632-slo-blog-links