Supported OS Linux Mac OS Windows

インテグレーションバージョン6.2.0

概要

このチェックは Hazelcast v4.0+ を監視します。

セットアップ

インストール

Hazelcast チェックは Datadog Agent パッケージに含まれています。 サーバーに追加でインストールする必要はありません。

構成

ホスト

ホストで実行中の Agent に対してこのチェックを構成するには

メトリクスの収集
  1. Agent のコンフィギュレーションディレクトリのルートにある conf.d/ フォルダーの hazelcast.d/conf.yaml ファイルを編集して、 Hazelcast パフォーマンスデータの収集を開始します。 使用可能なすべてのコンフィギュレーションオプションについては、サンプル hazelcast.d/conf.yaml を参照してください。

    このチェックでは、インスタンスあたりのメトリクス数が 350 に制限されています。返されたメトリクスの数は、ステータスページに表示されます。 以下で説明する構成を編集することで、関心があるメトリクスを指定できます。 収集するメトリクスをカスタマイズする方法については、JMX チェックのドキュメントで詳細な手順を参照してください。 制限以上のメトリクスを監視する必要がある場合は、Datadog のサポートチームまでお問い合わせください。

  2. Agent を再起動します

ログ収集
  1. Hazelcast は数々の多様なロギングアダプターをサポートします。これは、log4j2.properties ファイルの例です。

    rootLogger=file
    rootLogger.level=info
    property.filepath=/path/to/log/files
    property.filename=hazelcast
    
    appender.file.type=RollingFile
    appender.file.name=RollingFile
    appender.file.fileName=${filepath}/${filename}.log
    appender.file.filePattern=${filepath}/${filename}-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log.gz
    appender.file.layout.type=PatternLayout
    appender.file.layout.pattern = %d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} [%thread] %level{length=10} %c{1}:%L - %m%n
    appender.file.policies.type=Policies
    appender.file.policies.time.type=TimeBasedTriggeringPolicy
    appender.file.policies.time.interval=1
    appender.file.policies.time.modulate=true
    appender.file.policies.size.type=SizeBasedTriggeringPolicy
    appender.file.policies.size.size=50MB
    appender.file.strategy.type=DefaultRolloverStrategy
    appender.file.strategy.max=100
    
    rootLogger.appenderRefs=file
    rootLogger.appenderRef.file.ref=RollingFile
    
    #Hazelcast specific logs.
    
    #log4j.logger.com.hazelcast=debug
    
    #log4j.logger.com.hazelcast.cluster=debug
    #log4j.logger.com.hazelcast.partition=debug
    #log4j.logger.com.hazelcast.partition.InternalPartitionService=debug
    #log4j.logger.com.hazelcast.nio=debug
    #log4j.logger.com.hazelcast.hibernate=debug
    
  2. Datadog のインテグレーションパイプラインは、デフォルトで次の変換パターンをサポートします。

    %d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} [%thread] %level{length=10} %c{1}:%L - %m%n
    

    フォーマットが異なる場合は、インテグレーションパイプラインを複製して編集してください。

  3. Datadog Agent で、ログの収集はデフォルトで無効になっています。以下のように、datadog.yaml ファイルでこれを有効にします。

    logs_enabled: true
    
  4. 次のコンフィギュレーションブロックを hazelcast.d/conf.yaml ファイルに追加します。環境に基づいて、path パラメーターと service パラメーターの値を変更してください。使用可能なすべてのコンフィギュレーションオプションの詳細については、サンプル hazelcast.d/conf.yaml を参照してください。

    logs:
      - type: file
        path: /var/log/hazelcast.log
        source: hazelcast
        service: <SERVICE>
        log_processing_rules:
          - type: multi_line
            name: log_start_with_date
            pattern: \d{4}\.\d{2}\.\d{2}
    
  5. Agent を再起動します

コンテナ化

メトリクスの収集

コンテナ環境の場合は、JMX を使用したオートディスカバリーのガイドを参照してください。

ログ収集

Datadog Agent では、ログの収集がデフォルトで無効になっています。これを有効にするには、Docker ログの収集を参照してください。

パラメーター
<LOG_CONFIG>{"source": "hazelcast", "service": "<サービス名>"}

検証

Agent の status サブコマンドを実行し、JMXFetch セクションで hazelcast を探します。

========
JMXFetch
========
  Initialized checks
  ==================
    hazelcast
      instance_name : hazelcast-localhost-9999
      message :
      metric_count : 46
      service_check_count : 0
      status : OK

収集データ

メトリクス

サービスチェック

トラブルシューティング

ご不明な点は、Datadog のサポートチームまでお問合せください。

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