トレースメトリクスは、サービスとリソースに対して自動的に収集され、15 か月間保持されます。レイテンシーパーセンタイルは、個々の時系列として存在します。これらのパーセンタイルは、Datadog ディストリビューションメトリクスとしても利用できます。パーセンタイルごとに異なるメトリクスを使用したり、サービス、リソース、または 2 番目のプライマリタグに個別のメトリクスを使用する代わりに、Datadog は次の単純なメトリクスを提供します。
trace.<SPAN_NAME>:- 前提条件: このメトリクスは、すべての APM サービスに存在します。
- 説明: さまざまな環境と 2 番目のプライマリタグにわたるすべてのサービス、リソース、バージョンのレイテンシー分布を表します。
- メトリクスタイプ: DISTRIBUTION
- タグ:
env、service、version、resource、2 番目のプライマリタグ。
APM サービスページとリソースページは、このメトリクスタイプを自動的に使用します。これらのメトリクスを使用してダッシュボードとモニターを強化できます。
この新しいメトリクスの完全な履歴はどのように確認できますか？
- Datadog は、新しいメトリクスの既存のクエリを、既存のレイテンシーメトリクスに基づく同等のクエリにまとめるため、複数のクエリを作成する必要はありません。
レイテンシーの値に変化が見られますが、どうなっていますか？
- Datadog ディストリビューションメトリクスは DDSketch を利用しています。これには、ランクエラー保証から相対エラー保証への変更が含まれます。その結果、すべてのパーセンタイル推定値が真のパーセンタイル値に近づくことが保証されます。
- 具体的には、この違いが最も顕著である p99 値の減少が見られることが予想される場合があります。新しい値は、正確な p99 値により密接に集中しています。
- 注意すべき点の 1 つは、APM メトリクスの計算は、コード内で計算される Datadog ディストリビューションカスタムメトリクスとまったく同じではないということです。計算はバックエンドで行われるため、いくつかの違いが発生する可能性があります。
私は Terraform を使用しています。この変更は私にとってどのような意味がありますか？
- 既存のメトリクスはまだ存在しています。Terraform の定義は引き続き有効で、機能します。
- 新しい DDSketch ベースのメトリクスによって提供される精度の向上を利用するには、次の例に示すように Terraform 定義を変更します。
次の前のパーセンタイル:
avg:trace.http.request.duration.by.resource_service.99p{service:foo, resource:abcdef1234}
avg:trace.sample_span.duration.by.datacenter_resource_service.75p{datacenter:production, service:bar, resource:ghijk5678}
次の後のパーセンタイル:
p99:trace.http.request{service:foo, resource:abcdef1234}
p75:trace.sample_span{datacenter:production, service:bar, resource:ghijk5678}
次の前の p100:
avg:trace.http.request.duration.by.resource_service.100p{service:foo, resource:abcdef1234}
avg:trace.sample_span.duration.by.datacenter_resource_service.100p{datacenter:production, service:bar, resource:ghijk5678}
次の後の p100:
max:trace.http.request{service:foo, resource:abcdef1234}
max:trace.sample_span{datacenter:production, service:bar, resource:ghijk5678}
