Instala la monitorización serverless para Azure Functions
En esta página se explica cómo recopilar trazas (traces), rastrear métricas, métricas de tiempo de ejecución y métricas personalizadas de Azure Functions. Para recopilar métricas adicionales, instala la integración de Datadog Azure.
Configuración
Instala dependencias. Ejecuta los siguientes comandos:
npm install @datadog/serverless-compat
npm install dd-trace
Para usar la instrumentación automática, utiliza dd-trace v5.25+.
Datadog recomienda anclar las versiones de paquete y actualizar periódicamente a las últimas versiones de @datadog/serverless-compat y de dd-trace para asegurarte de tener acceso a las mejoras y correcciones de errores.
Inicia la capa de compatibilidad serverless de Datadog e inicializa el rastreador de Node.js. Añade las siguientes líneas al archivo de punto de entrada de tu aplicación principal (por ejemplo, app.js):
require('@datadog/serverless-compat').start();
// This line must come before importing any instrumented module.
const tracer = require('dd-trace').init()
(Opcional) Habilita las métricas del tiempo de ejecución. Consulta Métricas del tiempo de ejecución de Node.js.
(Opcional) Habilita métricas personalizadas. Consulta Presentación de métricas: DogStatsD.
Instala dependencias. Ejecuta los siguientes comandos:
pip install datadog-serverless-compat
pip install ddtrace
Para usar la instrumentación automática, utiliza dd-trace v2.19+.
Datadog recomienda utilizar las últimas versiones de datadog-serverless-compat y de ddtrace para asegurarte de tener acceso a las mejoras y correcciones de errores.
Inicializa el rastreador de Datadog Python y la capa de compatibilidad serverless. Añade las siguientes líneas al archivo de punto de entrada de tu aplicación principal:
from datadog_serverless_compat import start
from ddtrace import tracer, patch_all
start()
patch_all()
(Opcional) Habilita las métricas del tiempo de ejecución. Consulta Métricas del tiempo de ejecución de Python.
(Opcional) Habilita métricas personalizadas. Consulta Presentación de métricas: DogStatsD.
Despliega tu función.
Configura Datadog Intake. Añade las siguientes variables de entorno a la configuración de la aplicación de tus funciones:
Configura el etiquetado de servicios unificado. Puedes recopilar métricas desde tu Azure Functions mediante la instalación de la integración de Datadog Azure. Para correlacionar estas métricas con tu trazas (traces), primero configura las etiquetas (tags) env, service y version en tu recurso en Azure . A continuación, configura las siguientes variables de entorno. Puedes añadir etiquetas (tags) personalizados como DD_TAGS.
¿Qué toca hacer ahora?
Activa/desactiva métricas de trazas (traces)
Las métricas de trazas (traces) están activados en forma predeterminada. Para configurar métricas de trazas, utiliza la siguiente variable de entorno:
DD_TRACE_STATS_COMPUTATION_ENABLED- Activa (
true) o desactiva (false) métricas de trazas. El valor predeterminado es true.Valores: true, false
Solucionar problemas
Activa logs de depuración
Puedes recopilar logs de depuración para solucionar problemas. Para configurar logs de depuración, utiliza las siguientes variables de entorno:
DD_TRACE_DEBUG- Activa (
true) o desactiva (false) el registro de depuración para la biblioteca de Datadog Tracing. El valor predeterminado es false.Valores: true, false
DD_LOG_LEVEL- Configura el nivel de registro para la capa de compatibilidad serverless de Datadog. El valor predeterminado es
info.Valores: trace, debug, info, warn, error, critical, off
Planes de Linux Consumption y acciones de GitHub
Para utilizar una acción de GitHub para desplegar en una función de Linux Consumption, configura tu flujo de trabajo para utilizar un Azure Service Principal para RBAC. Consulta Utilizar Azure Service Principal para RBAC como credencial de despliegue.
