개요

Python 로그를 Datadog에 전송하려면 호스트의 파일을 로깅하도록 Python 로거를 설정한 후 Datadog 에이전트로 해당 파일을 테일링합니다.

로거 설정

Python 로그는 트레이스백으로 인해 처리하기 복잡할 수 있습니다. 트레이스백으로 인해 로그가 여러 줄로 분할되어 원본 로그 이벤트와 연결하기 어렵습니다. Datadog은 이러한 문제를 해결하기 위해 로깅 시 JSON 포맷터를 사용할 것을 강력히 권장합니다. 해당 포맷터를 사용할 경우 다음 작업이 가능합니다.

  • 스택 트레이스가 올바른 로그 이벤트로 래핑되도록 합니다.
  • 로그 이벤트의 모든 속성(심각도, 로거 이름, 스레드 이름 등)이 올바르게 추출되었는지 확인합니다.

다음 로깅 라이브러리용 설정 예시를 참조하세요.

*Python 로거에는 커스텀 속성 추가용 extra 파라미터가 있습니다. DJANGO_DATADOG_LOGGER_EXTRA_INCLUDEextra 파라미터를 추가할 로거의 이름과 일치하는 정규식을 지정합니다.

Datadog 에이전트 설정

로그 수집이 활성화되면 사용자 지정 로그 수집을 설정해 로그 파일을 테일링하고 다음 단계에 따라 Datadog으로 전송하세요.

  1. conf.d/ 에이전트 설정 디렉터리에 python.d/ 폴더를 생성합니다.
  2. 다음을 사용해 conf.d/python.d/ 디렉터리에 conf.yaml 파일을 생성합니다.
    init_config:
    
    instances:
    
    ##Log section
    logs:
    
      - type: file
        path: "<PATH_TO_PYTHON_LOG>.log"
        service: "<SERVICE_NAME>"
        source: python
        sourcecategory: sourcecode
        # For multiline logs, if they start by the date with the format yyyy-mm-dd uncomment the following processing rule
        #log_processing_rules:
        #  - type: multi_line
        #    name: new_log_start_with_date
        #    pattern: \d{4}\-(0?[1-9]|1[012])\-(0?[1-9]|[12][0-9]|3[01])
    
  3. 에이전트를 재시작합니다.
  4. 에이전트 상태 하위 명령을 실행하고 Checks 섹션에서 python를 찾아 로그가 Datadog에 전송되었는지 확인합니다.

로그가 JSON 형식이면 Datadog은 자동으로 로그 메시지를 파싱하여 로그 속성을 추출합니다. 로그 탐색기로 로그를 확인하고 문제를 해결하세요.

로그 및 트레이스에 서비스 연결

본 애플리케이션에서 APM이 이 활성화된 경우, APM Python 지침에 따라 트레이스 ID, 스팬 ID, env, service, version을 자동으로 로그에 추가해 로그와 트레이스를 연결하세요.

참고: APM 트레이서가 로그에 service를 삽입하면 에이전트 설정에서 값 집합이 재구성됩니다.

본 작업이 완료되면 로그는 다음과 같은 형식이어야 합니다.

2019-01-07 15:20:15,972 DEBUG [flask.app] [app.py:100] [dd.trace_id=5688176451479556031 dd.span_id=4663104081780224235] - this is an example

로그가 JSON 형식일 경우 트레이스 값이 최상위 수준, 최상위 extra 수준, 또는 record.extra 블록에 위치할 때 자동 추출됩니다. 다음은 트레이스 값이 자동으로 파싱되는 유효한 JSON 로그의 예시입니다.

{
  "message":"프라이빗 메서드입니다",
  "dd.trace_id":"18287620314539322434",
  "dd.span_id":"8440638443344356350",
  "dd.env":"dev",
  "dd.service":"logs",
  "dd.version":"1.0.0"
}
{
  "message":"프라이빗 메서드입니다",
  "extra":{
    "dd.trace_id":"18287620314539322434",
    "dd.span_id":"8440638443344356350",
    "dd.env":"dev",
    "dd.service":"logs",
    "dd.version":"1.0.0"
  }
}
{
"message":"프라이빗 메서드입니다",
  "record":{
    "extra":{
      "dd.trace_id":"1734396609740561719",
      "dd.span_id":"17877262712156101004",
      "dd.env":"dev",
      "dd.service":"logs",
      "dd.version":"1.0.0"
    }
  }
}

참고 자료

PREVIEWING: mervebolat/span-id-preprocessing