VMware Tanzu Application Service

概要

VMware Tanzu Application Service (旧称: Pivotal Cloud Foundry、詳細は VMware 発表を参照) のデプロイは、Datadog にメトリクスとイベントを送信することができます。デプロイメント内のすべてのノードの健全性と可用性を追跡し、それらが実行するジョブを監視し、Loggregator Firehose からメトリクスを収集するなど、さまざまなことが可能です。

VMware Tanzu Application Service および VMware Tanzu Application Service クラスター上のアプリケーションについて、Tanzu Ops Manager を介した監視を自動的にセットアップするには、このページを使用してください。手動でのセットアップ手順については、VMware Tanzu Application Service 手動セットアップガイドを参照してください。

VMware Tanzu Application Service と Datadog のインテグレーションには、3 つの主要なコンポーネントがあります。まず、ビルドパックは、アプリケーションからカスタムメトリクスを収集するために使用されます。第二に、BOSH リリースは、プラットフォームからメトリクスを収集します。3 つ目は、Loggregator Firehose Nozzle が、インフラストラクチャーから他のすべてのメトリクスを収集します。詳細については、Datadog VMware Tanzu Application Service アーキテクチャガイドをお読みください。

アプリケーションを監視する

VMware Tanzu のインストールと構成ガイドを使用して、Tanzu Ops Manager を使用してインテグレーションをインストールします。手動セットアップの手順については、手動セットアップガイドのアプリケーションの監視セクションをお読みください。

構成

メトリクスの収集

環境内に API キーを設定してビルドパックを有効にします。

# 環境変数を設定します
cf set-env <アプリ> DD_API_KEY <DATADOG_API_キー>
# アプリケーションが新しい環境変数を適用してビルドパックを使用するように、アプリケーションを再ステージングします
cf restage <アプリ>

トレースとプロファイルの収集

Datadog Trace Agent (APM) はデフォルトで有効になっています。特定の言語でのセットアップの詳細については、APM のセットアッププロファイリングのセットアップを参照してください。

トラブルシューティング

ログ収集は、このサイトではサポートされていません。

ログ収集の有効化

VMware Tanzu Application Service 上のアプリケーションからのログの収集を開始するには、ビルドパックに含まれている Agent をアクティブにし、ログ収集を有効にする必要があります。

cf set-env <YOUR_APP_NAME> DD_LOGS_ENABLED true
# Agent コアチェックを無効にしてシステムメトリクス収集を無効にします
cf set-env <YOUR_APP_NAME> DD_ENABLE_CHECKS false
# Container Stdout/Stderr をローカルポートにリダイレクトして、Agent がログを収集するようにします
cf set-env <YOUR_APP_NAME> STD_LOG_COLLECTION_PORT <PORT>
# 目的のポートからログを収集するように Agent を構成し、ソースとサービスの値を設定します
cf set-env <YOUR_APP_NAME> LOGS_CONFIG '[{"type":"tcp","port":"<PORT>","source":"<SOURCE>","service":"<SERVICE>"}]'
# アプリケーションが新しい環境変数を適用してビルドパックを使用するように、アプリケーションを再ステージングします
cf restage <YOUR_APP_NAME>
ログ収集の構成

次の表は、上記のパラメーターと、それらを使用してログ収集を構成する方法について説明しています。

パラメーター説明
DD_LOGS_ENABLEDDatadog Agent のログ収集を有効にするには、true に設定します。
DD_ENABLE_CHECKSコアチェックによる Agent のシステムメトリクスの収集を無効にするには、false に設定します。
STD_LOG_COLLECTION_PORTstdout または stderr からログを収集する場合に使用する必要があります。対応するローカルポート値に stdout または stderr ストリームをリダイレクトします。
LOGS_CONFIGこのオプションを使用して、ローカル TCP ポートをリスニングするように Agent を構成し、service および source パラメーターの値を設定します。

例:

app01 という名前の Java アプリケーションが VMware Tanzu Application Service で実行されています。以下の構成は、コンテナ stdout/stderr をローカルポート 10514 にリダイレクトします。次に、そのポートからログを収集するように Agent を構成し、servicesource に適切な値を設定します。

# Stdout/Stderr をポート 10514 にリダイレクトします
cf set-env app01 STD_LOG_COLLECTION_PORT 10514
# ポート 10514 をリスニングするように Agent を構成します
cf set-env app01 LOGS_CONFIG '[{"type":"tcp","port":"10514","source":"java","service":"app01"}]'
プロキシの構成が誤っている場合の通知

Agent バージョン 6.12 以降では、ビルドパックでプロキシ構成を使用した場合、接続が確立できるかどうかの検証が行われます。このテストの結果に応じて、ログ収集が開始されます。

接続が確立できずログ収集が開始されない場合、イベントエクスプローラーにこのようなイベントが表示されます。これらのイベントを追跡するモニターを設定し、誤構成された Buildpack がデプロイされたときに通知されるようにします。

Datadog で Log endpoint cannot be reached - Log collection not started というタイトルのイベントと、TCP 接続が確立できなかったというメッセージが表示される

タグ

カスタムタグをアプリケーションに追加するには、manifest.yml ファイルまたは CF CLI コマンドを使用して DD_TAGS 環境変数を設定します。

# 環境変数を設定します
cf set-env <YOUR_APP> DD_TAGS key1=value1,key2=value2
# アプリケーションが新しい環境変数を適用して新しいタグを使用するように、アプリケーションを再ステージングします
cf restage <YOUR_APP>

組織の設定

DogStatsD を使用すると、カスタムアプリケーションメトリクスを Datadog に送信することができます。詳しくはメトリクス送信: DogStatsD を参照してください。様々なアプリケーションと互換性のある DogStatsD ライブラリのリストがあります。

VMware Tanzu Application Service クラスターの監視

VMware Tanzu のインストールと構成ガイドを使用して、Tanzu Ops Manager を使用してインテグレーションをインストールします。手動セットアップの手順については、手動セットアップガイドの VMware Tanzu Application Service クラスターの監視セクションをお読みください。

収集データ

メトリクス

以下のメトリクスは、Datadog Firehose Nozzle から送信され、cloudfoundry.nozzle がプレフィックスとして付きます。Datadog Agent は、Director のランタイム構成で設定した任意の Agent チェックからメトリクスを送信し、デフォルトでシステムネットワークディスクNTP のメトリクスを送信します。

Datadog Firehose Nozzle は、CounterEvent (イベントではなくメトリクスとして)、ValueMetrics、および ContainerMetrics のみを収集します。ログメッセージとエラーは無視されます。

メトリクスのリストは、PCF のバージョンおよびデプロイにより異なります。Datadog では、Loggregator v2 API から送信されるカウンターおよびゲージのメトリクスを収集します。デフォルトで送信されるメトリクスの一覧は、Cloud Foundry コンポーネント メトリクスを参照してください。

その他の参考資料

PREVIEWING: may/embedded-workflows