標準インテグレーションの場合、AWS インテグレーションページの Metric Collection タブで RDS を有効にする必要があります。これにより、ご使用の CloudWatch インテグレーションで利用可能な回数だけ、インスタンスに関するメトリクスを受信できます。すべての RDS エンジンタイプに対応しています。

このインテグレーションのプリセットダッシュボードには、接続、レプリケーションラグ、読み取り操作とレイテンシー、コンピューター、RAM、書き込み操作とレイテンシー、ディスクメトリクスのメトリクス情報が含まれています。

拡張インテグレーションの場合、構成を追加する必要があります。また、MySQL、Aurora、MariaDB、SQL Server、Oracle、PostgreSQL エンジンで使用できます。メトリクスを追加することができますが、追加したメトリクスを Datadog に送信するには、AWS Lambda が必要です。粒度が高く、追加のサービスが必要になると AWS の追加料金が発生します。

このインテグレーションのプリセットダッシュボードには、負荷、アップタイム、CPU 使用率、タスク、メモリ、SWAP、ネットワーク受信、ネットワーク送信、プロセスごとに使用される CPU、プロセスごとに使用されるメモリ、ディスク操作、使用されるファイルシステム (pct)、 実行中のタスク、システム CPU 使用率のメトリクス情報が含まれています。

ネイティブデータベースインテグレーションはオプションです。MySQL、Aurora、MariaDB、SQL Server、PostgreSQL の各エンジンタイプで使用できます。RDS とネイティブインテグレーションの両方からメトリクスを取得して照合するには、RDS インスタンスに割り当てる識別子に基づいて、ネイティブインテグレーションで dbinstanceidentifier タグを使用します。RDS インスタンスには自動的にタグが割り当てられます。

このコンフィギュレーションで使用できるプリセットダッシュボードは、MySQL、Aurora、PostgreSQL の 3 つです。各ダッシュボードには、クエリボリューム、ディスク I/O、接続、レプリケーション、AWS リソースのメトリクスが含まれています。

注: これらのダッシュボードには、AWS CloudWatch と個々のデータベースエンジン自体の両方からのメトリクスが表示されます。すべてのインテグレーションメトリクスに対して、インテグレーション (MySQL、Aurora、PostgreSQL) の 1 つを有効にします。

標準 RDS インテグレーションの場合、最初に Amazon Web Services インテグレーション をセットアップします。

インスタンスの作成中または作成後に RDS インスタンスの拡張モニタリングを有効にするには、Instance Actions の下にある Modify を選択します。監視の詳細度には 15 を選択することをお勧めします。

次の手順では、KMS と Lambda Management Console を使用して、RDS Enhanced Monitoring Lambda 関数でのみ使用できる Datadog API キーの暗号化バージョンを作成します。Log Forwarder などの別の Lambda 関数ですでに暗号化された API キーをお持ちの場合は、他のオプションについて Lambda 関数の README を参照してください。

KMS キーの作成

1. KMS のホーム (https://console.aws.amazon.com/kms/home) を開きます。
2. Customer managed keys に進みます。
3. Create Key を選択します。
4. キーのエイリアス (例: lambda-datadog-key) を入力します。注: 「aws」で始まるエイリアスは使用できません。「aws」で始まるエイリアスは、ご使用のアカウントで AWS 管理の CMK を表すために Amazon Web Services によって予約されています。
5. 適切な管理者を追加して、このキーを管理できるユーザーを指定します。
6. ロールを追加する必要はありません。
7. KMS キーを保存します。

Lambda 関数の作成

1. Lambda マネジメントコンソールから、新しい Lambda 関数を作成します。Lambda 関数は、作成した KMS キーと同じリージョンにある必要があります。
2. Serverless Application Repository を選択し、Datadog-RDS-Enhanced を検索して選択します。
3. アプリケーションに一意の名前を付けます。
4. 前のセクションで作成したキーの ID を KMSKeyId パラメーターに貼り付け、デプロイします。
5. アプリケーションがデプロイされたら、新しく作成された Lambda 関数を開きます (「Resource」の下にある関数をクリック)。
6. Configuration タブをクリックし、Environment variables セクションに移動します。環境変数 kmsEncryptedKeys の value フィールドに、以下のように完全な JSON 形式で Datadog API キー を追加します: {"api_key":"<YOUR_API_KEY>"}
7. Encryption configuration セクションを開き、Enable helpers for encryption in transit を選択します。
8. KMS key to encrypt at rest セクションで、Use a customer master key を選択し、先に作成したものと同じ KMS キーを入力します。
9. 先ほど入力した JSON blob の横にある Encrypt ボタンを押し、ポップアップで、先ほど作成したものと同じ KMS キーを選択します。
10. Save を押します。
11. RDSOSMetrics CloudWatch ロググループをソースとして使用して新しいトリガーを作成します。
12. フィルターに名前を付け、オプションでフィルターパターンを指定して、Save を押します。

Lambda 関数のテストボタンをクリックすると、次のエラーが発生する可能性があります。

{
    "stackTrace": [
        [
            "/var/task/lambda_function.py",
            109,
            "lambda_handler",
            "event = json.loads(gzip.GzipFile(fileobj=StringIO(event['awslogs']['data'].decode('base64'))).read())"
        ]
    ],
    "errorType": "KeyError",
    "errorMessage": "'awslogs'"
}

これは無視してかまいません。Test ボタンはこのセットアップでは機能しません。

1. AWS コンソールに移動し、RDS セクションを開いて、監視するインスタンスを見つけます。

2. エンドポイント URL をメモします (例: mysqlrds.blah.us-east1.rds.amazonaws.com:3306)。これは Agent の構成に使用されます。DB Instance identifier もメモします (例 mysqlrds)。これはグラフやダッシュボードの作成に使用されます。

1. AWS インテグレーションページで、Metric Collection タブの下にある RDS が有効になっていることを確認します。

2. Amazon RDS のメトリクスを収集するには、次のアクセス許可を Datadog IAM ポリシーに追加します。詳細については、AWS ウェブサイト上の RDS ポリシーを参照してください。

   AWS アクセス許可	説明
   rds:DescribeDBInstances	タグを追加するための RDS インスタンスを記述します。
   rds:ListTagsForResource	RDS インスタンスにカスタムタグを追加します。
   rds:DescribeEvents	RDS データベースに関連するイベントを追加します。

3. Datadog - Amazon RDS インテグレーションをインストールします。

1. AWS インテグレーションページで、Metric Collection タブの下にある RDS が有効になっていることを確認します。

2. Amazon RDS のメトリクスを収集するには、次のアクセス許可を Datadog IAM ポリシーに追加します。詳細については、AWS ウェブサイト上の RDS ポリシーを参照してください。

   AWS アクセス許可	説明
   rds:DescribeDBInstances	タグを追加するための RDS インスタンスを記述します。
   rds:ListTagsForResource	RDS インスタンスにカスタムタグを追加します。
   rds:DescribeEvents	RDS データベースに関連するイベントを追加します。

3. Datadog - Amazon RDS インテグレーションをインストールします。

conf.d ディレクトリ内の適切な yaml ファイルを編集することで Agent を構成し、RDS インスタンスに接続します。その後、Agent を再起動します。

RDS Aurora の場合は、使用しているデータベース用の YAML ファイルを編集します。

MySQL または MariaDB を使用している場合は、mysql.yaml を編集します。

init_config:

instances:
    # AWS コンソールからのエンドポイント URL
    - server: 'mysqlrds.blah.us-east-1.rds.amazonaws.com'
      user: '<USERNAME>'
      pass: '<PASSWORD>'
      port: 3306
      tags:
          - 'dbinstanceidentifier:<INSTANCE_NAME>'

PostgreSQL を使用している場合は、postgres.yaml を編集します。

init_config:

instances:
    - host: 'postgresqlrds.blah.us-east-1.rds.amazonaws.com'
      port: 5432
      username: '<USERNAME>'
      password: '<PASSWORD>'
      dbname: '<DB_NAME>'
      tags:
          - 'dbinstanceidentifier:<DB_INSTANCE_NAME>'

Microsoft SQL Server を使用している場合は、sqlserver.yaml を編集します。

init_config:

instances:
    - host: 'sqlserverrds.blah.us-east-1.rds.amazonaws.com,1433'
      username: '<USERNAME>'
      password: '<PASSWORD>'
      tags:
          - 'dbinstanceidentifier:<DB_INSTANCE_NAME>'

検証

Agent の status サブコマンドを実行し、Checks セクションでこれに似た値を探します。

Checks
======

[...]

  mysql
  -----
      - instance #0 [OK]
      - Collected 8 metrics & 0 events