Google Cloud Run

개요

Google Cloud Run은 컨테이너 기반 애플리케이션을 배포하고 확장하기 위한 완전 관리형 서버리스 플랫폼입니다. Datadog은 Google Cloud 통합을 통해 Cloud Run에 대한 모니터링 및 로그 수집을 제공합니다. Datadog은 또한 추적, 커스텀 메트릭, 직접 로그 수집을 지원하기 위해 특별히 제작된 Agent로 Cloud Run 애플리케이션을 계측하기 위한 솔루션을 제공합니다.

전제 조건

Datadog API 키가 있고 Datadog 트레이싱 라이브러리에서 지원되는 프로그래밍 언어를 사용하고 있는지 확인하세요.

애플리케이션의 계측

Dockerfile 또는 buildpack의 두 가지 방법 중 하나로 애플리케이션을 계측할 수 있습니다.

Dockerfile

Datadog은 serverless-init 컨테이너 이미지의 새 릴리스를 Google의 gcr.io, AWS의 ECR 및 Docker Hub에 게시합니다.

dockerhub.iogcr.iopublic.ecr.aws
datadog/serverless-initgcr.io/datadoghq/serverless-initpublic.ecr.aws/datadog/serverless-init

이미지에는 시맨틱 버전 관리를 기반으로 태그가 지정되며, 새 버전마다 3개의 관련 태그가 지정됩니다:

  • 1, 1-alpine: 이를 사용하여 변경 사항 중단 없이 최신 마이너 릴리스를 추적하세요
  • 1.x.x, 1.x.x-alpine: 정확한 버전의 라이브러리에 고정할 때 사용하세요.
  • latest, latest-alpine: 주요 변경 사항이 포함된 최신 버전 릴리스를 따를 때 사용하세요.

serverless-init 작동 방식

serverless-init 애플리케이션은 프로세스를 래핑하고 이를 하위 프로세스로 실행합니다. 메트릭을 위한 DogStatsD 수신기와 추적을 위한 Trace Agent 수신기를 시작합니다. 애플리케이션의 stdout/stderr 스트림을 래핑하여 로그를 수집합니다. 부트스트래핑 후 serverless-init는 명령을 하위 프로세스로 실행합니다.

전체를 계측하려면 Docker 컨테이너 내에서 실행되는 첫 번째 명령으로 datadog-init를 호출하고 있는지 확인하세요. 이를 진입점으로 설정하거나 CMD의 첫 번째 인수로 설정하여 수행할 수 있습니다.

Add the following instructions and arguments to your Dockerfile.

COPY --from=datadog/serverless-init:1 /datadog-init /app/datadog-init
RUN npm install --prefix /dd_tracer/node dd-trace  --save
ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-nodejs
ENV DD_ENV=datadog-demo
ENV DD_VERSION=1
ENTRYPOINT ["/app/datadog-init"]
CMD ["/nodejs/bin/node", "/path/to/your/app.js"]

Explanation

  1. Copy the Datadog serverless-init into your Docker image.

    COPY --from=datadog/serverless-init:1 /datadog-init /app/datadog-init
    
  2. Copy the Datadog Node.JS tracer into your Docker image.

    RUN npm install --prefix /dd_tracer/node dd-trace  --save
    

    If you install the Datadog tracer library directly in your application, as outlined in the manual tracer instrumentation instructions, omit this step.

  3. (Optional) Add Datadog tags.

    ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-nodejs
    ENV DD_ENV=datadog-demo
    ENV DD_VERSION=1
    
  4. Change the entrypoint to wrap your application in the Datadog serverless-init process. Note: If you already have an entrypoint defined inside your Dockerfile, see the alternative configuration.

    ENTRYPOINT ["/app/datadog-init"]
    
  5. Execute your binary application wrapped in the entrypoint. Adapt this line to your needs.

    CMD ["/nodejs/bin/node", "/path/to/your/app.js"]
    

Alternative configuration

If you already have an entrypoint defined inside your Dockerfile, you can instead modify the CMD argument.

COPY --from=datadog/serverless-init:1 /datadog-init /app/datadog-init
RUN npm install --prefix /dd_tracer/node dd-trace  --save
ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-nodejs
ENV DD_ENV=datadog-demo
ENV DD_VERSION=1
CMD ["/app/datadog-init", "/nodejs/bin/node", "/path/to/your/app.js"]

If you require your entrypoint to be instrumented as well, you can swap your entrypoint and CMD arguments instead. For more information, see How serverless-init works.

COPY --from=datadog/serverless-init:1 /datadog-init /app/datadog-init
RUN npm install --prefix /dd_tracer/node dd-trace  --save
ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-nodejs
ENV DD_ENV=datadog-demo
ENV DD_VERSION=1
ENTRYPOINT ["/app/datadog-init"]
CMD ["/your_entrypoint.sh", "/nodejs/bin/node", "/path/to/your/app.js"]

As long as your command to run is passed as an argument to datadog-init, you will receive full instrumentation.

Dockerfile에 다음 명령과 인수를 추가하세요.

COPY --from=datadog/serverless-init:1 /datadog-init /app/datadog-init
RUN pip install --target /dd_tracer/python/ ddtrace
ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-python
ENV DD_ENV=datadog-demo
ENV DD_VERSION=1
ENTRYPOINT ["/app/datadog-init"]
CMD ["/dd_tracer/python/bin/ddtrace-run", "python", "app.py"]

설명

  1. Docker 이미지에 Datadog serverless-init을 복사합니다.

    COPY --from=datadog/serverless-init:1 /datadog-init /app/datadog-init
    
  2. Python 트레이서를 설치합니다.

    RUN pip install --target /dd_tracer/python/ ddtrace
    

    수동 트레이서 계측 방법에 안내된 대로 애플리케이션에 바로 Datadog 트레이서 라이브러리를 설치하는 경우에는 이 단계를 건너뛰세요.

  3. (선택사항) Datadog 태그를 추가합니다.

    ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-python
    ENV DD_ENV=datadog-demo
    ENV DD_VERSION=1
    
  4. Datadog serverless-init 프로세스에서 애플리케이션을 래핑하도록 엔트리 포인트를 변경합니다. 참고: Dockerfile에 이미 정의된 엔트리 포인트가 있는 경우 대체 구성 방법을 참고하세요.

    ENTRYPOINT ["/app/datadog-init"]
    
  5. 엔트리 포인트에 래핑된 이진 애플리케이션을 Datadog 트레이스 라이브러리를 이용해 실행합니다. 상황에 맞게 명령줄을 수정하세요.

    CMD ["/dd_tracer/python/bin/ddtrace-run", "python", "app.py"]
    

대체 구성 방법

Dockerfile에 이미 정의된 엔트리 포인트가 있는 경우 대신 CMD 인수를 수정할 수 있습니다.

COPY --from=datadog/serverless-init:1 /datadog-init /app/datadog-init
RUN pip install --target /dd_tracer/python/ ddtrace
ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-python
ENV DD_ENV=datadog-demo
ENV DD_VERSION=1
CMD ["/app/datadog-init", "/dd_tracer/python/bin/ddtrace-run", "python", "app.py"]

엔트리 포인트도 계측해야 하는 경우 엔트리 포인트와 CMD 인수를 맞바꿀 수 있습니다. 자세한 정보는 serverless-init이 작동하는 방식을 참고하세요.

COPY --from=datadog/serverless-init:1 /datadog-init /app/datadog-init
RUN pip install --target /dd_tracer/python/ ddtrace
ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-python
ENV DD_ENV=datadog-demo
ENV DD_VERSION=1
ENTRYPOINT ["/app/datadog-init"]
CMD ["your_entrypoint.sh", "/dd_tracer/python/bin/ddtrace-run", "python", "app.py"]

실행할 명령이 datadog-init 인수로 전달되는 한, 전체 계측을 받을 수 있습니다.

Dockerfile에 다음 명령과 인수를 추가하세요.

COPY --from=datadog/serverless-init:1 /datadog-init /app/datadog-init
ADD 'https://dtdg.co/latest-java-tracer' /dd_tracer/java/dd-java-agent.jar
ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-java
ENV DD_ENV=datadog-demo
ENV DD_VERSION=1
ENTRYPOINT ["/app/datadog-init"]
CMD ["./mvnw", "spring-boot:run"]

설명

  1. Docker 이미지에 Datadog serverless-init을 복사합니다.

    COPY --from=datadog/serverless-init:1 /datadog-init /app/datadog-init
    
  2. Datadog Java 트레이서를 Docker 이미지에 추가합니다.

    ADD 'https://dtdg.co/latest-java-tracer' /dd_tracer/java/dd-java-agent.jar
    

    수동 트레이서 계측 방법에 안내된 대로 애플리케이션에 바로 Datadog 트레이서 라이브러리를 설치하는 경우에는 이 단계를 건너뛰세요.

  3. (선택사항) Datadog 태그를 추가합니다.

    ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-java
    ENV DD_ENV=datadog-demo
    ENV DD_VERSION=1
    
  4. Datadog serverless-init 프로세스에서 애플리케이션을 래핑하도록 엔트리 포인트를 변경합니다. 참고: Dockerfile에 이미 정의된 엔트리 포인트가 있는 경우 대체 구성 방법을 참고하세요.

    ENTRYPOINT ["/app/datadog-init"]
    
  5. 엔트리 포인트에 래핑된 이진 애플리케이션을 실행합니다. 상황에 맞게 명령줄을 수정하세요.

    CMD ["./mvnw", "spring-boot:run"]
    

대체 구성 방법

Dockerfile에 이미 정의된 엔트리 포인트가 있는 경우 대신 CMD 인수를 수정할 수 있습니다.

COPY --from=datadog/serverless-init:1 /datadog-init /app/datadog-init
ADD 'https://dtdg.co/latest-java-tracer' /dd_tracer/java/dd-java-agent.jar
ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-java
ENV DD_ENV=datadog-demo
ENV DD_VERSION=1
CMD ["/app/datadog-init", "./mvnw", "spring-boot:run"]

엔트리 포인트도 계측해야 하는 경우 엔트리 포인트와 CMD 인수를 맞바꿀 수 있습니다. 자세한 정보는 serverless-init이 작동하는 방식을 참고하세요.

COPY --from=datadog/serverless-init:1 /datadog-init /app/datadog-init
ADD 'https://dtdg.co/latest-java-tracer' /dd_tracer/java/dd-java-agent.jar
ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-java
ENV DD_ENV=datadog-demo
ENV DD_VERSION=1
ENTRYPOINT ["/app/datadog-init"]
CMD ["your_entrypoint.sh", "./mvnw", "spring-boot:run"]

실행할 명령이 datadog-init 인수로 전달되는 한, 전체 계측을 받을 수 있습니다.

애플리케이션을 배포하기 전에 Go 트레이서를 수동으로 설치하세요. Dockerfile에 다음 지침과 인수를 추가합니다.

COPY --from=datadog/serverless-init:1 /datadog-init /app/datadog-init
ENTRYPOINT ["/app/datadog-init"]
ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-go
ENV DD_ENV=datadog-demo
ENV DD_VERSION=1
CMD ["/path/to/your-go-binary"]

설명

  1. Docker 이미지에 Datadog serverless-init을 복사합니다.

    COPY --from=datadog/serverless-init:1 /datadog-init /app/datadog-init
    
  2. Datadog serverless-init 프로세스에서 애플리케이션을 래핑하도록 엔트리 포인트를 변경합니다. 참고: Dockerfile에 이미 정의된 엔트리 포인트가 있는 경우 대체 구성 방법을 참고하세요.

    ENTRYPOINT ["/app/datadog-init"]
    
  3. (선택사항) Datadog 태그를 추가합니다.

    ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-go
    ENV DD_ENV=datadog-demo
    ENV DD_VERSION=1
    
  4. 엔트리 포인트에 래핑된 이진 애플리케이션을 실행합니다. 상황에 맞게 명령줄을 수정하세요.

    CMD ["/path/to/your-go-binary"]
    

대체 구성 방법

Dockerfile에 이미 정의된 엔트리 포인트가 있는 경우 대신 CMD 인수를 수정할 수 있습니다.

COPY --from=datadog/serverless-init:1 /datadog-init /app/datadog-init
ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-go
ENV DD_ENV=datadog-demo
ENV DD_VERSION=1
CMD ["/app/datadog-init", "/path/to/your-go-binary"]

엔트리 포인트도 계측해야 하는 경우 엔트리 포인트와 CMD 인수를 맞바꿀 수 있습니다. 자세한 정보는 serverless-init이 작동하는 방식을 참고하세요.

COPY --from=datadog/serverless-init:1 /datadog-init /app/datadog-init
ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-go
ENV DD_ENV=datadog-demo
ENV DD_VERSION=1
ENTRYPOINT ["/app/datadog-init"]
CMD ["your_entrypoint.sh", "/path/to/your-go-binary"]

실행할 명령이 datadog-init 인수로 전달되는 한, 전체 계측을 받을 수 있습니다.

참고: Go 코드를 자동으로 계측하는 도구인 Orchestrion을 사용할 수도 있습니다. Orchestrion은 비공개 베타 버전입니다. 자세한 내용을 보려면 Orchestrion 리포지토리에서 GitHub 이슈를 열거나 지원팀에 문의하세요.

Add the following instructions and arguments to your Dockerfile.

# For alpine or arm64 builds, refer to the explanation section
COPY --from=datadog/serverless-init:1 / /app/
RUN chmod +x /app/dotnet.sh && /app/dotnet.sh

ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-dotnet
ENV DD_ENV=datadog-demo
ENV DD_VERSION=1
ENTRYPOINT ["/app/datadog-init"]
CMD ["dotnet", "helloworld.dll"]

Explanation

  1. Copy the Datadog serverless-init into your Docker image.

    COPY --from=datadog/serverless-init:1 / /app/
    
  2. Copy the Datadog .NET tracer into your Docker image. For linux/amd64, include the following:

    RUN chmod +x /app/dotnet.sh && /app/dotnet.sh
    

    For other architecture types, configure your Dockerfile like so:

    # For arm64 use datadog-dotnet-apm-2.57.0.arm64.tar.gz
    # For alpine use datadog-dotnet-apm-2.57.0-musl.tar.gz
    ARG TRACER_VERSION
    ADD https://github.com/DataDog/dd-trace-dotnet/releases/download/v${TRACER_VERSION}/datadog-dotnet-apm-${TRACER_VERSION}.tar.gz /tmp/datadog-dotnet-apm.tar.gz
    
    RUN mkdir -p /dd_tracer/dotnet/ && tar -xzvf /tmp/datadog-dotnet-apm.tar.gz -C /dd_tracer/dotnet/ && rm /tmp/datadog-dotnet-apm.tar.gz
    

    If you install the Datadog tracer library directly in your application, as outlined in the manual tracer instrumentation instructions, omit this step.

  3. (Optional) Add Datadog tags.

    ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-dotnet
    ENV DD_ENV=datadog-demo
    ENV DD_VERSION=1
    
  4. Change the entrypoint to wrap your application in the Datadog serverless-init process. Note: If you already have an entrypoint defined inside your Dockerfile, see the alternative configuration.

    ENTRYPOINT ["/app/datadog-init"]
    
  5. Execute your binary application wrapped in the entrypoint. Adapt this line to your needs.

    CMD ["dotnet", "helloworld.dll"]
    

Alternative configuration

If you already have an entrypoint defined inside your Dockerfile, you can instead modify the CMD argument.

# For alpine or arm64 builds, refer to tracer installation of the explanation section
COPY --from=datadog/serverless-init:1 / /app/
RUN chmod +x /app/dotnet.sh && /app/dotnet.sh

ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-dotnet
ENV DD_ENV=datadog-demo
ENV DD_VERSION=1
CMD ["/app/datadog-init", "dotnet", "helloworld.dll"]

If you require your entrypoint to be instrumented as well, you can swap your entrypoint and CMD arguments instead. For more information, see How serverless-init works.

# For alpine or arm64 builds, refer to tracer installation of the explanation section
COPY --from=datadog/serverless-init:1 / /app/
RUN chmod +x /app/dotnet.sh && /app/dotnet.sh

ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-dotnet
ENV DD_ENV=datadog-demo
ENV DD_VERSION=1
ENTRYPOINT ["/app/datadog-init"]
CMD ["your_entrypoint.sh", "dotnet", "helloworld.dll"]

As long as your command to run is passed as an argument to datadog-init, you will receive full instrumentation.

애플리케이션을 배포하기 전에 Ruby 트레이서를 수동으로 설치하세요. 예시 애플리케이션을 참고하세요.

Dockerfile에 다음 명령과 인수를 추가하세요.

COPY --from=datadog/serverless-init:1 /datadog-init /app/datadog-init
ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-ruby
ENV DD_ENV=datadog-demo
ENV DD_VERSION=1
ENV DD_TRACE_PROPAGATION_STYLE=datadog
ENTRYPOINT ["/app/datadog-init"]
CMD ["rails", "server", "-b", "0.0.0.0"]

설명

  1. Docker 이미지에 Datadog serverless-init을 복사합니다.

    COPY --from=datadog/serverless-init:1 /datadog-init /app/datadog-init
    
  2. (선택사항) Datadog 태그를 추가합니다.

    ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-ruby
    ENV DD_ENV=datadog-demo
    ENV DD_VERSION=1
    
  3. Cloud Run에서 트레이스 전파가 제대로 작동하려면 이 환경 변수가 필요합니다. Datadog로 계측되는 다운스트림 서비스 모두에 이 변수를 설정하세요.

    ENV DD_TRACE_PROPAGATION_STYLE=datadog
    
  4. Datadog serverless-init 프로세스에서 애플리케이션을 래핑하도록 엔트리 포인트를 변경합니다. 참고: Dockerfile 내에 엔트리포인트가 이미 정의되어 있는 경우 대체 구성을 참조하세요.

    ENTRYPOINT ["/app/datadog-init"]
    
  5. 엔트리 포인트에 래핑된 이진 애플리케이션을 실행합니다. 상황에 맞게 명령줄을 수정하세요.

    CMD ["rails", "server", "-b", "0.0.0.0"]
    

대체 구성 방법

Dockerfile에 이미 정의된 엔트리 포인트가 있는 경우 대신 CMD 인수를 수정할 수 있습니다.

COPY --from=datadog/serverless-init:1 /datadog-init /app/datadog-init
ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-ruby
ENV DD_ENV=datadog-demo
ENV DD_VERSION=1
ENV DD_TRACE_PROPAGATION_STYLE=datadog
CMD ["/app/datadog-init", "rails", "server", "-b", "0.0.0.0"]

엔트리 포인트도 계측해야 하는 경우 엔트리 포인트와 CMD 인수를 맞바꿀 수 있습니다. 자세한 정보는 serverless-init이 작동하는 방식을 참고하세요.

COPY --from=datadog/serverless-init:1 /datadog-init /app/datadog-init
ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-ruby
ENV DD_ENV=datadog-demo
ENV DD_VERSION=1
ENV DD_TRACE_PROPAGATION_STYLE=datadog
ENTRYPOINT ["/app/datadog-init"]
CMD ["your_entrypoint.sh", "rails", "server", "-b", "0.0.0.0"]

실행할 명령이 datadog-init 인수로 전달되는 한, 전체 계측을 받을 수 있습니다.

Dockerfile에 다음 명령과 인수를 추가하세요.

COPY --from=datadog/serverless-init:1 /datadog-init /app/datadog-init
ADD https://github.com/DataDog/dd-trace-php/releases/latest/download/datadog-setup.php /datadog-setup.php
RUN php /datadog-setup.php --php-bin=all
ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-php
ENV DD_ENV=datadog-demo
ENV DD_VERSION=1
ENTRYPOINT ["/app/datadog-init"]

# Apache 및 mod_php 기반 이미지에 다음을 사용하세요
RUN sed -i "s/Listen 80/Listen 8080/" /etc/apache2/ports.conf
EXPOSE 8080
CMD ["apache2-foreground"]

# Nginx 및 php-fpm 기반 이미지에 다음을 사용하세요
RUN ln -sf /dev/stdout /var/log/nginx/access.log && ln -sf /dev/stderr /var/log/nginx/error.log
EXPOSE 8080
CMD php-fpm; nginx -g daemon off;

참고: datadog-init 엔트리 포인트는 프로세스를 래핑한 후 로그를 수집합니다. 로그가 제대로 작동하려면 Apache, Nginx, 또는 PHP 프로세스가 출력을 stdout로 보내야 합니다.

설명

  1. Docker 이미지에 Datadog serverless-init을 복사합니다.

    COPY --from=datadog/serverless-init:1 /datadog-init /app/datadog-init
    
  2. Datadog PHP 트레이서를 복사하고 설치합니다.

    ADD https://github.com/DataDog/dd-trace-php/releases/latest/download/datadog-setup.php /datadog-setup.php
    RUN php /datadog-setup.php --php-bin=all
    

    수동 트레이서 계측 방법에 안내된 대로 애플리케이션에 바로 Datadog 트레이서 라이브러리를 설치하는 경우에는 이 단계를 건너뛰세요.

  3. (선택사항) Datadog 태그를 추가합니다.

    ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-php
    ENV DD_ENV=datadog-demo
    ENV DD_VERSION=1
    
  4. Datadog serverless-init 프로세스에서 애플리케이션을 래핑하도록 엔트리 포인트를 변경합니다. 참고: Dockerfile에 이미 정의된 엔트리 포인트가 있는 경우 대체 구성 방법을 참고하세요.

    ENTRYPOINT ["/app/datadog-init"]
    
  5. 애플리케이션을 실행합니다.

    Apache 및 mod_php 기반 이미지에는 다음을 사용하세요.

    RUN sed -i "s/Listen 80/Listen 8080/" /etc/apache2/ports.conf
    EXPOSE 8080
    CMD ["apache2-foreground"]
    

    Nginx와 php-fpm 기반 이미지에는 다음을 사용하세요.

    RUN ln -sf /dev/stdout /var/log/nginx/access.log && ln -sf /dev/stderr /var/log/nginx/error.log
    EXPOSE 8080
    CMD php-fpm; nginx -g daemon off;
    

대체 구성: CMD 인수

Dockerfile에 이미 정의된 엔트리 포인트가 있고 Apache와 mod_php 기반 이미지를 사용하는 중이라면, 대신 CMD 인수를 수정할 수 있습니다.

COPY --from=datadog/serverless-init:1 /datadog-init /app/datadog-init
ADD https://github.com/DataDog/dd-trace-php/releases/latest/download/datadog-setup.php /datadog-setup.php
RUN php /datadog-setup.php --php-bin=all
ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-php
ENV DD_ENV=datadog-demo
ENV DD_VERSION=1
RUN sed -i "s/Listen 80/Listen 8080/" /etc/apache2/ports.conf
EXPOSE 8080
CMD ["/app/datadog-init", "apache2-foreground"]

엔트리 포인트도 계측해야 하는 경우 엔트리 포인트와 CMD 인수를 맞바꿀 수 있습니다. 자세한 정보는 serverless-init이 작동하는 방식을 참고하세요.

COPY --from=datadog/serverless-init:1 /datadog-init /app/datadog-init
ADD https://github.com/DataDog/dd-trace-php/releases/latest/download/datadog-setup.php /datadog-setup.php
RUN php /datadog-setup.php --php-bin=all
ENV DD_SERVICE=datadog-demo-run-php
ENV DD_ENV=datadog-demo
ENV DD_VERSION=1
ENTRYPOINT ["/app/datadog-init"]

# Apache 및 mod_php 기반 이미지에 다음을 사용하세요
RUN sed -i "s/Listen 80/Listen 8080/" /etc/apache2/ports.conf
EXPOSE 8080
CMD ["your_entrypoint.sh", "apache2-foreground"]

# Nginx 및 php-fpm 기반 이미지에 다음을 사용하세요
RUN ln -sf /dev/stdout /var/log/nginx/access.log && ln -sf /dev/stderr /var/log/nginx/error.log
EXPOSE 8080
CMD your_entrypoint.sh php-fpm; your_entrypoint.sh nginx -g daemon off;

실행할 명령이 datadog-init 인수로 전달되는 한, 전체 계측을 받을 수 있습니다.

Buildpack

Pack Buildpacks는 Dockerfile을 사용하지 않고 컨테이너를 패키징하는 편리한 방법을 제공합니다.

먼저 트레이서를 수동으로 설치합니다.

이어서 다음 명령을 실행하여 애플리케이션을 구축합니다.

pack build --builder=gcr.io/buildpacks/builder \
--buildpack from=builder \
--buildpack datadog/serverless-buildpack:latest \
gcr.io/YOUR_PROJECT/YOUR_APP_NAME

참고: Buildpack 계측은 Alpine 이미지와 호환되지 않습니다.

애플리케이션 설정

컨테이너가 만들어진 후 레지스트리에 푸시되면 마지막 단계는 Datadog 에이전트를 위한 필수 환경 변수를 설정하는 것입니다:

  • DD_API_KEY: Datadog API 키는 Datadog 계정으로 데이터를 보내는 데 사용됩니다. 개인 정보 보호 및 보안 이슈 방지를 위해 Google Cloud Secret으로 설정해야 합니다.
  • DD_SITE: Datadog 엔드포인트와 웹사이트입니다. 페이지 오른쪽에서 사이트를 선택합니다. 사이트는 입니다.
  • DD_TRACE_ENABLED: 트레이싱 활성화를 위해 true로 설정합니다.
  • DD_TRACE_PROPAGATION_STYLE: 컨텍스트 전파 및 로그 추적 상관 관계를 사용하기 위해 datadog로 설정하세요.

환경 변수와 기능에 대한 자세한 정보는 추가 설정을 참조하세요.

다음 명령은 서비스를 배포하고 외부 연결이 서비스에 도달하도록 허용합니다. DD_API_KEY를 환경 변수로 설정하고 서비스가 포트 8080을 수신하도록 설정합니다.

shell
gcloud run deploy APP_NAME --image=gcr.io/YOUR_PROJECT/APP_NAME \
  --port=8080 \
  --update-env-vars=DD_API_KEY=$DD_API_KEY \
  --update-env-vars=DD_TRACE_ENABLED=true \
  --update-env-vars=DD_SITE='datadoghq.com' \
  --update-env-vars=DD_TRACE_PROPAGATION_STYLE='datadog' \

결과

구축이 완료되면 메트릭과 트레이스는 Datadog로 전송됩니다. Datadog에서 인프라스트럭처->서버리스로 이동하여 서버리스 메트릭과 트레이스를 확인합니다.

추가 설정

  • 고급 트레이싱: Datadog 에이전트는 이미 인기 프레임워크에 대한 기본 트레이싱을 제공합니다. 자세한 정보는 고급 트레이싱 가이드를 참조하세요.

  • 로그: Google Cloud 통합을 사용하는 경우 이미 로그가 수집됩니다. 대신 DD_LOGS_ENABLED 환경 변수를 true로 설정하여 직접 서버리스 계측으로 애플리케이션 로그를 캡처할 수 있습니다.

  • 커스텀 메트릭: DogStatsd 클라이언트를 사용해 커스텀 메트릭을 제출할 수 있습니다. Cloud Run 및 기타 서버리스 애플리케이션의 경우 분포 메트릭을 사용합니다. 분포는 avg, sum, max, min, count 집계를 기본적으로 제공합니다. 메트릭 요약 페이지에서 백분위수 집계(p50, p75, p90, p95, p99)를 활성화할 수 있습니다. 게이지 메트릭 유형에 대한 분포를 모니터링하려면 시간 및 공간 집계 모두에 대해 avg를 사용합니다. 개수 메트릭 유형에 대한 분포를 모니터링하려면 시간 및 공간 집계 모두에 sum을 사용합니다.

환경 변수

변수설명
DD_API_KEYDatadog API 키 - 필수
DD_SITEDatadog 사이트 - 필수
DD_LOGS_ENABLEDtrue인 경우 로그 (stdout 및 stderr)를 Datadog에 전송합니다. 기본값은 false입니다.
DD_LOGS_INJECTIONtrue인 경우 Java, Node, .NETPHP에서 지원되는 로거에 대한 트레이스 데이터로 모든 로그를 보강합니다. Python, GoRuby에 대한 추가 문서를 참조하세요.
DD_TRACE_SAMPLE_RATE트레이스 수집 샘플링 속도 0.01.0을 제어합니다.
DD_SERVICE통합 서비스 태깅을 참조하세요.
DD_VERSION통합 서비스 태깅을 참조하세요.
DD_ENV통합 서비스 태깅을 참조하세요.
DD_SOURCE통합 서비스 태깅을 참조하세요.
DD_TAGS통합 서비스 태깅을 참조하세요.

트러블슈팅

이 통합은 전체 SSL 구현이 있는 런타임에 따라 달라집니다. 슬림 이미지를 사용하는 경우 인증서를 포함하려면 Dockerfile에 다음 명령을 추가해야 할 수도 있습니다.

RUN apt-get update && apt-get install -y ca-certificates

참고 자료

PREVIEWING: mervebolat/span-id-preprocessing