Aurora マネージド MySQL のデータベースモニタリングの設定
データベースモニタリングは、InnoDB ストレージエンジンのクエリメトリクス、クエリサンプル、説明プラン、接続データ、システムメトリクス、テレメトリを公開することにより、MySQL データベースの詳細な可視性を提供します。
Agent は、読み取り専用のユーザーとしてログインすることでデータベースから直接テレメトリーを収集します。MySQL データベースでデータベースモニタリングを有効にするには、以下の設定を行ってください。
- データベースのパラメーターを構成する
- Agent にデータベースへのアクセスを付与する
- Agent のインストールと構成
- RDS インテグレーションをインストールする
はじめに
- サポート対象の MySQL バージョン
- 5.6、5.7、および 8.0 以降
- サポート対象の Agent バージョン
- 7.36.1 以降
- パフォーマンスへの影響
- データベースモニタリングのデフォルトの Agent コンフィギュレーションは保守的ですが、収集間隔やクエリのサンプリングレートなどの設定を調整することで、よりニーズに合ったものにすることができます。ワークロードの大半において、Agent はデータベース上のクエリ実行時間の 1 % 未満、および CPU の 1 % 未満を占めています。
データベースモニタリングは、ベースとなる Agent 上のインテグレーションとして動作します (ベンチマークを参照してください)。 - プロキシ、ロードバランサー、コネクションプーラー
- Datadog Agent は、できればインスタンスエンドポイントを通じて、監視対象のホストに直接接続する必要があります。Agent は、プロキシ、ロードバランサー、コネクションプーラーまたは Aurora クラスターエンドポイントを介してデータベースに接続すべきではありません。クラスターエンドポイントに接続されている場合、Agent はランダムな 1 つのレプリカからデータを収集し、そのレプリカの可視性だけを提供します。Agent が実行中に異なるホストに接続すると (フェイルオーバーやロードバランシングなどの場合)、Agent は 2 つのホスト間で統計情報の差を計算し、不正確なメトリクスを生成します。
- データセキュリティへの配慮
- Agent がお客様のデータベースからどのようなデータを収集するか、またそのデータの安全性をどのように確保しているかについては、機密情報を参照してください。
MySQL 設定を構成する
DB クラスターパラメーターグループで以下を構成してから、設定を有効にするためにサーバーを再起動します。
パラメーター | 値 | 説明 |
---|
performance_schema | 1 | 必須。パフォーマンススキーマを有効にします。 |
performance_schema_consumer_events_statements_current | 1 | 必須。現在実行中のクエリの監視を有効にします。 |
performance-schema-consumer-events-waits-current | ON | 必須。待機イベントの収集を有効にします。 |
performance_schema_consumer_events_statements_history | 1 | オプション。スレッドごとの最近のクエリ履歴の追跡を有効にします。有効にすると、実行頻度の低いクエリの実行詳細をキャプチャできる可能性が高くなります。 |
performance_schema_consumer_events_statements_history_long | 1 | オプション。全てのスレッドでより多くの最近のクエリの追跡を有効にします。有効にすると、実行頻度の低いクエリの実行詳細をキャプチャできる可能性が高くなります。 |
パラメーター | 値 | 説明 |
---|
performance_schema | 1 | 必須。パフォーマンススキーマを有効にします。 |
performance_schema_consumer_events_statements_current | 1 | 必須。現在実行中のクエリの監視を有効にします。 |
performance-schema-consumer-events-waits-current | ON | 必須。待機イベントの収集を有効にします。 |
performance_schema_consumer_events_statements_history | 1 | オプション。スレッドごとの最近のクエリ履歴の追跡を有効にします。有効にすると、実行頻度の低いクエリの実行詳細をキャプチャできる可能性が高くなります。 |
performance_schema_consumer_events_statements_history_long | 1 | オプション。全てのスレッドでより多くの最近のクエリの追跡を有効にします。有効にすると、実行頻度の低いクエリの実行詳細をキャプチャできる可能性が高くなります。 |
performance_schema_max_digest_length | 4096 | events_statements_* テーブルの SQL ダイジェストテキストのサイズを増やします。デフォルト値のままだと 1024 文字より長いクエリは収集されません。 |
performance_schema_max_sql_text_length | 4096 | performance_schema_max_digest_length と一致する必要があります。 |
注: Agent へのアクセス権限付与の一環として、Agent がランタイム時に動的に performance-schema-consumer-*
設定を有効にできるようにすることを推奨します。ランタイムセットアップコンシューマーを参照してください。
Agent にアクセスを付与する
Datadog Agent が統計やクエリを収集するためには、データベースへの読み取り専用のアクセスが必要となります。
次の手順では、datadog@'%'
を使用して任意のホストからログインするアクセス許可を Agent に付与します。datadog@'localhost'
を使用して、datadog
ユーザーが localhost からのみログインできるように制限できます。詳細については、MySQL ドキュメントを参照してください。
datadog
ユーザーを作成し、基本的なアクセス許可を付与します。
CREATE USER datadog@'%' IDENTIFIED BY '<UNIQUEPASSWORD>';
GRANT REPLICATION CLIENT ON *.* TO datadog@'%' WITH MAX_USER_CONNECTIONS 5;
GRANT PROCESS ON *.* TO datadog@'%';
GRANT SELECT ON performance_schema.* TO datadog@'%';
datadog
ユーザーを作成し、基本的なアクセス許可を付与します。
CREATE USER datadog@'%' IDENTIFIED by '<UNIQUEPASSWORD>';
ALTER USER datadog@'%' WITH MAX_USER_CONNECTIONS 5;
GRANT REPLICATION CLIENT ON *.* TO datadog@'%';
GRANT PROCESS ON *.* TO datadog@'%';
GRANT SELECT ON performance_schema.* TO datadog@'%';
次のスキーマを作成します。
CREATE SCHEMA IF NOT EXISTS datadog;
GRANT EXECUTE ON datadog.* to datadog@'%';
GRANT CREATE TEMPORARY TABLES ON datadog.* TO datadog@'%';
Agent が説明プランを収集できるようにするには、explain_statement
プロシージャを作成します。
DELIMITER $$
CREATE PROCEDURE datadog.explain_statement(IN query TEXT)
SQL SECURITY DEFINER
BEGIN
SET @explain := CONCAT('EXPLAIN FORMAT=json ', query);
PREPARE stmt FROM @explain;
EXECUTE stmt;
DEALLOCATE PREPARE stmt;
END $$
DELIMITER ;
さらに、説明プランを収集するすべてのスキーマでこのプロシージャを作成します。<YOUR_SCHEMA>
をデータベーススキーマに置き換えます。
DELIMITER $$
CREATE PROCEDURE <YOUR_SCHEMA>.explain_statement(IN query TEXT)
SQL SECURITY DEFINER
BEGIN
SET @explain := CONCAT('EXPLAIN FORMAT=json ', query);
PREPARE stmt FROM @explain;
EXECUTE stmt;
DEALLOCATE PREPARE stmt;
END $$
DELIMITER ;
GRANT EXECUTE ON PROCEDURE <YOUR_SCHEMA>.explain_statement TO datadog@'%';
ランタイムセットアップコンシューマー
Datadogは、ランタイムで performance_schema.events_*
コンシューマーを有効にする機能を Agent に与えるために、次のプロシージャを作成することをお勧めします。
DELIMITER $$
CREATE PROCEDURE datadog.enable_events_statements_consumers()
SQL SECURITY DEFINER
BEGIN
UPDATE performance_schema.setup_consumers SET enabled='YES' WHERE name LIKE 'events_statements_%';
UPDATE performance_schema.setup_consumers SET enabled='YES' WHERE name = 'events_waits_current';
END $$
DELIMITER ;
GRANT EXECUTE ON PROCEDURE datadog.enable_events_statements_consumers TO datadog@'%';
Securely store your password
Store your password using secret management software such as Vault. You can then reference this password as ENC[<SECRET_NAME>]
in your Agent configuration files: for example, ENC[datadog_user_database_password]
. See Secrets Management for more information.
The examples on this page use datadog_user_database_password
to refer to the name of the secret where your password is stored. It is possible to reference your password in plain text, but this is not recommended.
Agent のインストールと構成
Aurora ホストを監視するには、インフラストラクチャーに Datadog Agent をインストールし、各インスタンスのエンドポイントにリモートで接続するよう構成します。Agent はデータベース上で動作する必要はなく、データベースに接続するだけで問題ありません。ここに記載されていないその他の Agent のインストール方法については、Agent のインストール手順を参照してください。
オートディスカバリーのセットアップ (推奨)
Datadog Agent は、クラスター内のすべての Aurora エンドポイントのオートディスカバリーをサポートしています。インスタンスごとに異なる構成にしたい場合や、Aurora エンドポイントを手動で検索してリストアップしたい場合を除き、以下の手動セットアップセクションの代わりに Aurora DB クラスターのオートディスカバリーセットアップ手順に従ってください。
手動セットアップ
ホストで実行されている Agent に対してこのチェックを設定するには (Agent が Aurora データベースから収集するように小さな EC2 インスタンスをプロビジョニングする場合など)
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 mysql.d/conf.yaml
ファイルを編集します。カスタムメトリクスに対するものを含む、使用可能な全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 mysql.d/conf.yaml を参照してください。
MySQL メトリクスを収集するには、mysql.d/conf.yaml
に次のコンフィギュレーションブロックを追加します。
init_config:
instances:
- dbm: true
host: '<AWS_INSTANCE_ENDPOINT>'
port: 3306
username: datadog
password: 'ENC[datadog_user_database_password]' # from the CREATE USER step earlier, stored as a secret
# After adding your project and instance, configure the Datadog AWS integration to pull additional cloud data such as CPU and Memory.
aws:
instance_endpoint: '<AWS_INSTANCE_ENDPOINT>'
重要: ここでは、クラスターのエンドポイントではなく、Aurora インスタンスのエンドポイントを使用してください。
Agent を再起動すると、Datadog への MySQL メトリクスの送信が開始されます。
ECS や Fargate などの Docker コンテナで動作するデータベースモニタリング Agent を設定するには、Agent コンテナの Docker ラベルとしてオートディスカバリーのインテグレーションテンプレートを設定します。
注: ラベルのオートディスカバリーを機能させるためには、Agent にDocker ソケットに対する読み取り権限が与えられている必要があります。
コマンドライン
次のコマンドを実行して、コマンドラインから Agent を実行することですぐに稼動させることができます。お使いのアカウントや環境に合わせて値を変更してください。
export DD_API_KEY=xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
export DD_AGENT_VERSION=7.36.1
docker run -e "DD_API_KEY=${DD_API_KEY}" \
-v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock:ro \
-l com.datadoghq.ad.check_names='["mysql"]' \
-l com.datadoghq.ad.init_configs='[{}]' \
-l com.datadoghq.ad.instances='[{
"dbm": true,
"host": "<AWS_INSTANCE_ENDPOINT>",
"port": 3306,
"username": "datadog",
"password": "<UNIQUEPASSWORD>"
}]' \
gcr.io/datadoghq/agent:${DD_AGENT_VERSION}
Dockerfile
Dockerfile
ではラベルの指定も可能であるため、インフラストラクチャーのコンフィギュレーションを変更することなく、カスタム Agent を構築・デプロイすることができます。
FROM gcr.io/datadoghq/agent:7.36.1
LABEL "com.datadoghq.ad.check_names"='["mysql"]'
LABEL "com.datadoghq.ad.init_configs"='[{}]'
LABEL "com.datadoghq.ad.instances"='[{"dbm": true, "host": "<AWS_INSTANCE_ENDPOINT>", "port": 3306,"username": "datadog","password": "ENC[datadog_user_database_password]"}]'
重要: クラスターのエンドポイントではなく、Aurora インスタンスのエンドポイントをホストとして使用します。
Kubernetes クラスターをお使いの場合は、データベースモニタリング用の Datadog Cluster Agent をご利用ください。
Kubernetes クラスターでまだチェックが有効になっていない場合は、手順に従ってクラスターチェックを有効にしてください。MySQL のコンフィギュレーションは、Cluster Agent コンテナにマウントされた静的ファイル、またはサービスアノテーションのいずれかを使用して宣言できます。
Helm
以下の手順を踏んで、Kubernetes クラスターに Datadog Cluster Agent をインストールします。お使いのアカウントや環境に合わせて値を変更してください。
Helm の Datadog Agent インストール手順を踏みます。
YAML コンフィギュレーションファイル (Cluster Agent インストール手順の datadog-values.yaml
) を更新して、以下を含めます。
clusterAgent:
confd:
mysql.yaml: |-
cluster_check: true
init_config:
instances:
- dbm: true
host: <INSTANCE_ADDRESS>
port: 3306
username: datadog
password: 'ENC[datadog_user_database_password]'
clusterChecksRunner:
enabled: true
コマンドラインから上記のコンフィギュレーションファイルを使用して Agent をデプロイします。
helm install datadog-agent -f datadog-values.yaml datadog/datadog
Windows の場合は、helm install
コマンドに --set targetSystem=windows
を追加します。
マウントされたファイルで構成する
マウントされたコンフィギュレーションファイルを使ってクラスターチェックを構成するには、コンフィギュレーションファイルを Cluster Agent コンテナのパス /conf.d/mysql.yaml
にマウントします。
cluster_check: true # Make sure to include this flag
init_config:
instances:
- dbm: true
host: '<AWS_INSTANCE_ENDPOINT>'
port: 3306
username: datadog
password: 'ENC[datadog_user_database_password]'
Kubernetes サービスアノテーションで構成する
ファイルをマウントせずに、インスタンスのコンフィギュレーションを Kubernetes サービスとして宣言することができます。Kubernetes 上で動作する Agent にこのチェックを設定するには、Datadog Cluster Agent と同じネームスペースにサービスを作成します。
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: mysql
labels:
tags.datadoghq.com/env: '<ENV>'
tags.datadoghq.com/service: '<SERVICE>'
annotations:
ad.datadoghq.com/service.check_names: '["mysql"]'
ad.datadoghq.com/service.init_configs: '[{}]'
ad.datadoghq.com/service.instances: |
[
{
"dbm": true,
"host": "<AWS_INSTANCE_ENDPOINT>",
"port": 3306,
"username": "datadog",
"password": "ENC[datadog_user_database_password]"
}
]
spec:
ports:
- port: 3306
protocol: TCP
targetPort: 3306
name: mysql
重要: ここでは、Aurora クラスターのエンドポイントではなく、Aurora インスタンスのエンドポイントを使用してください。
Cluster Agent は自動的にこのコンフィギュレーションを登録し、MySQL チェックを開始します。
datadog
ユーザーのパスワードをプレーンテキストで公開しないよう、Agent のシークレット管理パッケージを使用し、ENC[]
構文を使ってパスワードを宣言します。
UpdateAzureIntegration
Agent の status サブコマンドを実行し、Checks セクションで mysql
を探します。または、データベースのページを参照してください。
Agent の構成例
One agent connecting to multiple hosts
It is common to configure a single Agent host to connect to multiple remote database instances (see Agent installation architectures for DBM). To connect to multiple hosts, create an entry for each host in the MySQL integration config.
In these cases, Datadog recommends limiting the number of instances per Agent to a maximum of 10 database instances to guarantee reliable performance.
init_config:
instances:
- dbm: true
host: example-service-primary.example-host.com
port: 3306
username: datadog
password: 'ENC[datadog_user_database_password]'
tags:
- 'env:prod'
- 'team:team-discovery'
- 'service:example-service'
- dbm: true
host: example-service-replica-1.example-host.com
port: 3306
username: datadog
password: 'ENC[datadog_user_database_password]'
options:
replication: true
tags:
- 'env:prod'
- 'team:team-discovery'
- 'service:example-service'
- dbm: true
host: example-service-replica-2.example-host.com
port: 3306
username: datadog
password: 'ENC[datadog_user_database_password]'
options:
replication: true
tags:
- 'env:prod'
- 'team:team-discovery'
- 'service:example-service'
[...]
Running custom queries
To collect custom metrics, use the custom_queries
option. See the sample mysql.d/conf.yaml for more details.
init_config:
instances:
- dbm: true
host: localhost
port: 3306
username: datadog
password: 'ENC[datadog_user_database_password]'
custom_queries:
- query: SELECT age, salary, hours_worked, name FROM hr.employees;
columns:
- name: custom.employee_age
type: gauge
- name: custom.employee_salary
type: gauge
- name: custom.employee_hours
type: count
- name: name
type: tag
tags:
- 'table:employees'
Working with hosts through a proxy
If the Agent must connect through a proxy such as the Cloud SQL Auth proxy, all telemetry is tagged with the hostname of the proxy rather than the database instance. Use the reported_hostname
option to set a custom override of the hostname detected by the Agent.
init_config:
instances:
- dbm: true
host: localhost
port: 5000
username: datadog
password: 'ENC[datadog_user_database_password]'
reported_hostname: example-service-primary
- dbm: true
host: localhost
port: 5001
username: datadog
password: 'ENC[datadog_user_database_password]'
reported_hostname: example-service-replica-1
RDS インテグレーションをインストール
DBM でデータベースのテレメトリーとともに CPU などの AWS からのインフラストラクチャーメトリクスを確認するには、RDS インテグレーションをインストールします (オプション)。
トラブルシューティング
インテグレーションと Agent を手順通りにインストール・設定しても期待通りに動作しない場合は、トラブルシューティングを参照してください。
参考資料