Instrumenter des applications Node.js sans serveur avec le Forwarder Datadog

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Présentation

Si vous commencez tout juste à utiliser la surveillance sans serveur Datadog, suivez plutôt les instructions d'instrumentation des fonctions Lambda avec l'extension Lambda Datadog. Si vous avez configuré la surveillance sans serveur Datadog avec le Forwarder Datadog avant que les fonctionnalités Lambda clés en main ne soient proposées, consultez ce guide pour gérer votre instance.

Prérequis

Pour ingérer des traces AWS Lambda, des métriques optimisées, des métriques custom et des logs, vous devez utiliser la fonction Lambda du Forwarder Datadog.

Procédure à suivre

L’interface de ligne de commande Datadog permet de modifier les configurations des fonctions Lambda existantes pour instrumenter vos applications sans les redéployer. Il s’agit du moyen le plus rapide de tirer parti de la surveillance sans serveur de Datadog.

Vous pouvez également ajouter la commande à vos pipelines de CI/CD pour instrumenter toutes vos applications sans serveur. Lancez la commande après le déploiement normal de votre application sans serveur, de sorte que les modifications apportées par l’interface de ligne de commande Datadog ne soient pas écrasées.

Installation

Installez l’interface de ligne de commande Datadog avec NPM ou Yarn :

# NPM
npm install -g @datadog/datadog-ci

# Yarn
yarn global add @datadog/datadog-ci

Instrumentation

Pour instrumenter la fonction, exécutez la commande suivante avec vos identifiants AWS :

datadog-ci lambda instrument -f <nomfonction> -f <autre_nomfonction> -r <région_aws> -v <version_couche> --forwarder <arn_forwarder>

Renseignez les paramètres fictifs comme suit :

Remplacez <nomfonction> et <autre_nomfonction> par les noms de vos fonctions Lambda.
Remplacez <aws_region> par le nom de la région AWS.
Remplacez <version_couche> par la version souhaitée de la bibliothèque Lambda Datadog. La dernière version est 115.
Remplacez <arn_forwarder> par l’ARN du Forwarder (voir la documentation sur le Forwarder).

Par exemple :

datadog-ci lambda instrument -f my-function -f another-function -r us-east-1 -v 115 --forwarder "arn:aws:lambda:us-east-1:000000000000:function:datadog-forwarder"

Si votre fonction Lambda est configurée de façon à utiliser la signature de code, vous devez ajouter l’ARN du profil de signature de Datadog (arn:aws:signer:us-east-1:464622532012:/signing-profiles/DatadogLambdaSigningProfile/9vMI9ZAGLc) à la configuration de la signature de code de votre fonction avant de pouvoir l’instrumenter avec l’interface de ligne de commande Datadog.

Pour obtenir plus de détails ainsi que des paramètres supplémentaires, consultez la documentation relative à l’interface de ligne de commande.

Le plug-in Serverless Datadog ajoute automatiquement la bibliothèque Lambda Datadog à vos fonctions à l’aide des couches. Il configure également vos fonctions de façon à envoyer des métriques, traces et logs à Datadog par l’intermédiaire du Forwarder Datadog.

Pour installer et configurer le plug-in Serverless Datadog, suivez les étapes suivantes :

Pour installer le plug-in Serverless Datadog :
```
yarn add --dev serverless-plugin-datadog
```
Ajoutez ce qui suit dans votre fichier serverless.yml :
```
plugins:
  - serverless-plugin-datadog
```
Ajoutez également la section suivante dans votre fichier serverless.yml :
```
custom:
  datadog:
    forwarderArn: # The Datadog Forwarder ARN goes here.
```
Pour en savoir plus sur l’ARN du Forwarder Datadog ou sur l’installation, cliquez ici. Pour obtenir des paramètres supplémentaires, consultez la documentation du plug-in.

Remarque : si votre fonction Lambda utilise à la fois les bibliothèques de tracing de Datadog et le webpack, vous devez suivre ces étapes de configuration supplémentaires.

La macro CloudFormation Datadog transforme automatiquement votre modèle d’application SAM dans le but d’ajouter la bibliothèque Lambda Datadog à vos fonctions à l’aide de couches. Elle configure également vos fonctions de façon à envoyer des métriques, traces et logs à Datadog par l’intermédiaire du Forwarder Datadog.

Installation

Exécutez la commande suivante avec vos identifiants AWS pour déployer une pile CloudFormation qui installe la ressource AWS de la macro. Vous ne devez installer la macro qu’une seule fois par région de votre compte. Remplacez create-stack par update-stack pour mettre à jour la macro vers la dernière version.

aws cloudformation create-stack \
  --stack-name datadog-serverless-macro \
  --template-url https://datadog-cloudformation-template.s3.amazonaws.com/aws/serverless-macro/latest.yml \
  --capabilities CAPABILITY_AUTO_EXPAND CAPABILITY_IAM

La macro est désormais déployée et utilisable.

Instrumentation

Dans votre fichier template.yml, ajoutez ce qui suit dans la section Transform, après la transformation AWS::Serverless pour SAM.

Transform:
  - AWS::Serverless-2016-10-31
  - Name: DatadogServerless
    Parameters:
      stackName: !Ref "AWS::StackName"
      nodeLayerVersion: "115"
      forwarderArn: "<ARN_FORWARDER>"
      service: "<SERVICE>" # Facultatif
      env: "<ENVIRONNEMENT>" # Facultatif

Renseignez les paramètres fictifs comme suit :

Remplacez <ARN_FORWARDER> par l’ARN du Forwarder (voir la documentation sur le Forwarder).
Remplacez <SERVICE> et <ENVIRONNEMENT> par votre service et votre environnement.

Pour obtenir plus de détails ainsi que des paramètres supplémentaires, consultez la documentation relative à la macro.

Les Constructs CDK Datadog configurent automatiquement l’ingestion des métriques, traces et logs provenant de vos applications sans serveur. Pour ce faire, ils suivent la procédure suivante :

Installation et configuration de la bibliothèque Lambda Datadog pour vos fonctions Lambda Python et Node.js
Activation de la collecte de traces et de métriques custom à partir de vos fonctions Lambda
Gestion des abonnements du Forwarder Datadog aux groupes de logs de votre fonction Lambda

Installation

Exécutez la commande Yarn ou NPM suivante dans votre projet CDK pour installer la bibliothèque CDK Constructs Datadog :

#Yarn
yarn add --dev datadog-cdk-constructs

#NPM
npm install datadog-cdk-constructs --save-dev

Instrumentation

Pour instrumenter la fonction, importez le module datadog-cdk-construct dans votre application AWS CDK et ajoutez les configurations suivantes (cet exemple est en TypeScript ; la logique est similaire dans d’autres langages) :

import * as cdk from "@aws-cdk/core";
import { Datadog } from "datadog-cdk-constructs";

class CdkStack extends cdk.Stack {
  constructor(scope: cdk.Construct, id: string, props?: cdk.StackProps) {
    super(scope, id, props);
    const datadog = new Datadog(this, "Datadog", {
      nodeLayerVersion: 115,
      forwarderArn: "<ARN_FORWARDER>",
      service: "<SERVICE>",  // Facultatif
      env: "<ENVIRONNEMENT>",  // Facultatif
    });
    datadog.addLambdaFunctions([<FONCTIONS_LAMBDA>])
  }
}

Renseignez les paramètres fictifs comme suit :

Remplacez <ARN_FORWARDER> par l’ARN du Forwarder (voir la documentation sur le Forwarder).
Remplacez <SERVICE> et <ENVIRONNEMENT> par votre service et votre environnement.

Pour obtenir plus de détails ainsi que des paramètres supplémentaires, consultez la page NPM relative au CDK Datadog (en anglais).

Installation

Si vous déployez votre fonction Lambda en tant qu’image de conteneur, vous ne pouvez pas utiliser la bibliothèque Lambda Datadog en tant que couche Lambda. À la place, vous devez installer la bibliothèque Lambda Datadog en tant que dépendance de votre fonction directement dans l’image. Si vous utilisez le tracing Datadog, vous devez également installer dd-trace.

NPM :

npm install --save datadog-lambda-js dd-trace

Yarn :

yarn add datadog-lambda-js dd-trace

Remarque : la version mineure du package datadog-lambda-js correspond toujours à la version de la couche. Par exemple, datadog-lambda-js v0.5.0 correspond au contenu de la version 5 de la couche.

Configurer les logs

Pour configurer la fonction, suivez les étapes ci-dessous :

Définissez la valeur CMD de votre image sur node_modules/datadog-lambda-js/dist/handler.handler. Vous pouvez effectuer cette opération dans AWS ou directement dans votre Dockerfile. Remarque : la valeur définie dans AWS remplace la valeur définie dans le Dockerfile, si vous avez défini les deux.
Définissez les variables d’environnement suivantes dans AWS :

Définissez DD_LAMBDA_HANDLER sur votre gestionnaire d’origine, par exemple myfunc.handler.
Définissez DD_TRACE_ENABLED sur true.
Définissez DD_FLUSH_TO_LOG sur true.

Si vous le souhaitez, ajoutez des tags service et env avec les valeurs appropriées dans votre fonction.

Abonnement

Pour pouvoir envoyer des métriques, traces et logs à Datadog, abonnez la fonction Lambda du Forwarder Datadog à chaque groupe de logs de votre fonction.

Installation

La bibliothèque Lambda Datadog peut être importée en tant que couche ou en tant que package JavaScript.

La version mineure du package datadog-lambda-js correspond toujours à la version de la couche. Par exemple, datadog-lambda-js v0.5.0 correspond au contenu de la version 5 de la couche.

Utilisation de la couche

Configurez les couches pour votre fonction Lambda à l’aide de l’ARN en suivant le format suivant.

# Pour les régions us, us3, us5, eu et ap1
arn:aws:lambda:<RÉGION_AWS>:464622532012:layer:Datadog-<RUNTIME>:<VERSION>

# Pour les régions us-gov
arn:aws-us-gov:lambda:<RÉGION_AWS>:002406178527:layer:Datadog-<RUNTIME>:<VERSION>

Les options RUNTIME disponibles sont Node16-x, Node18-x, Node20-x. La dernière VERSION est 115. Exemple :

arn:aws:lambda:us-east-1:464622532012:layer:Datadog-Node20-x:115

Si votre fonction Lambda est configurée de façon à utiliser la signature de code, vous devez ajouter l’ARN du profil de signature de Datadog (arn:aws:signer:us-east-1:464622532012:/signing-profiles/DatadogLambdaSigningProfile/9vMI9ZAGLc) à la configuration de la signature de code de votre fonction avant de pouvoir ajouter la bibliothèque Lambda Datadog en tant que couche.

Utilisation du package

NPM :

npm install --save datadog-lambda-js

Yarn :

yarn add datadog-lambda-js

Consultez la dernière version.

Configurer les logs

Pour configurer la fonction, suivez les étapes ci-dessous :

Définissez le gestionnaire de votre fonction sur /opt/nodejs/node_modules/datadog-lambda-js/handler.handler si vous utilisez la couche, ou sur node_modules/datadog-lambda-js/dist/handler.handler si vous utilisez le package.
Définissez la variable d’environnement DD_LAMBDA_HANDLER sur votre gestionnaire d’origine, comme myfunc.handler.
Définissez la variable d’environnement DD_TRACE_ENABLED sur true.
Définissez la variable d’environnement DD_FLUSH_TO_LOG sur true.
Vous pouvez également définir des tags service et env pour votre fonction avec des valeurs correspondantes.

Remarque : si votre fonction Lambda utilise à la fois les bibliothèques de tracing de Datadog et le webpack, vous devez suivre ces étapes de configuration supplémentaires.

Abonnement

Pour pouvoir envoyer des métriques, traces et logs à Datadog, abonnez la fonction Lambda du Forwarder Datadog à chaque groupe de logs de votre fonction.

Tag

Bien que cette opération soit facultative, Datadog vous recommande d’ajouter les tags env, service et version à vos applications sans serveur. Pour ce faire, suivez la documentation relative au tagging de service unifié.

Explorer les logs

Après avoir configuré votre fonction en suivant la procédure ci-dessus, visualisez vos métriques, logs et traces sur la page Serverless principale.

Surveiller une logique opérationnelle personnalisée

Si vous souhaitez envoyer une métrique custom ou une span personnalisée, consultez l’exemple de code ci-dessous :

const { sendDistributionMetric, sendDistributionMetricWithDate } = require("datadog-lambda-js");
const tracer = require("dd-trace");

// Envoyer une span personnalisée appelée "sleep"
const sleep = tracer.wrap("sleep", (ms) => {
  return new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, ms));
});

exports.handler = async (event) => {
  // Ajouter des tags personnalisés à la span de la fonction Lambda,
  // ne fonctionne PAS si le tracing X-Ray est activé
  const span = tracer.scope().active();
  span.setTag('customer_id', '123456');

  await sleep(100);

  // Envoyer une span personnalisée
  const sandwich = tracer.trace('hello.world', () => {
    console.log('Hello, World!');
  });

  // Envoyer une métrique custom
  sendDistributionMetric(
    "coffee_house.order_value", // nom de la métrique
    12.45, // valeur de la métrique
    "product:latte", // tag
    "order:online", // autre tag
  );

  // Envoyer une métrique custom avec un timestamp
  sendDistributionMetricWithDate(
    "coffee_house.order_value", // nom de la métrique
    12.45, // valeur de la métrique
    new Date(Date.now()), // date, doit être dans les 20 dernières minutes
    "product:latte", // tag
    "order:online", // autre tag
  );

  const response = {
    statusCode: 200,
    body: JSON.stringify("Hello from serverless!"),
  };
  return response;
};

Pour en savoir plus sur l’envoi de métriques custom, consultez la section Métriques custom à partir d’applications sans serveur. Pour en savoir plus sur l’instrumentation personnalisée, consultez la documentation de l’APM Datadog relative à l’instrumentation personnalisée.

Pour aller plus loin

Documentation, liens et articles supplémentaires utiles: