IBM Db2

Supported OS Linux Mac OS Windows

インテグレーションバージョン2.2.0

デフォルトのダッシュボード

概要

このチェックは、Datadog Agent を通じて IBM Db2 を監視します。

セットアップ

インストール

IBM Db2 チェックは Datadog Agent パッケージに含まれています。

依存関係

ibm_db クライアントライブラリが必要です。これをインストールするには、コンパイラーが用意されていることを確認し、次を実行します。

Unix
sudo -Hu dd-agent /opt/datadog-agent/embedded/bin/pip install ibm_db==3.1.0

注: Python 2 が動作する Agent をお使いの場合は、ibm_db=3.1.0 の代わりに ibm_db==3.0.1 を使用してください。

Windows

Agent バージョン < 6.11 の場合

"C:\Program Files\Datadog\Datadog Agent\embedded\python.exe" -m pip install ibm_db==3.0.1

Agent バージョン >= 6.12 および < 7.0 の場合

"C:\Program Files\Datadog\Datadog Agent\embedded<PYTHON_MAJOR_VERSION>\python.exe" -m pip install ibm_db==3.0.1

Agent バージョン >= 7.0 の場合

"C:\Program Files\Datadog\Datadog Agent\embedded3\python.exe" -m pip install ibm_db==3.1.4

Linux では、XML 機能が必要になる場合があります。ビルドプロセス中にエラーが発生した場合は、 libxslt-dev (RPM では libxslt-devel) をインストールしてください。

モニタリングを有効にする

IBM Db2 インテグレーションは、以下のテーブル関数を使用してデータを取り出します。

  • MON_GET_TABLESPACE
  • MON_GET_TRANSACTION_LOG
  • MON_GET_BUFFERPOOL
  • MON_GET_DATABASE
  • MON_GET_INSTANCE

これらのテーブル関数の詳細については、IBM 公式ドキュメントを参照してください。

Db2 インスタンスを監視するには、上記の 5 つのテーブル関数に EXECUTE 権限を持つ Db2 ユーザーを作成するか、Db2 ユーザーに以下のロールのいずれかを付与します。

  • DATAACCESS 権限
  • DBADM 権限
  • SQLADM 権限

インスタンス、関連するデータベース、およびデータベースオブジェクトの健全性を監視するには、監視したいオブジェクトごとにデータベースシステムモニタスイッチを有効にします。

  • ステートメント
  • Lock
  • テーブル
  • バッファプール

インスタンスマスターユーザーに切り替えて、db2 プロンプトで以下のコマンドを実行します。

update dbm cfg using HEALTH_MON on
update dbm cfg using DFT_MON_STMT on
update dbm cfg using DFT_MON_LOCK on
update dbm cfg using DFT_MON_TABLE on
update dbm cfg using DFT_MON_BUFPOOL on

次に、get dbm cfg を実行すると、以下のように表示されるはずです。

 Default database monitor switches
   Buffer pool                         (DFT_MON_BUFPOOL) = ON
   Lock                                   (DFT_MON_LOCK) = ON
   Sort                                   (DFT_MON_SORT) = OFF
   Statement                              (DFT_MON_STMT) = ON
   Table                                 (DFT_MON_TABLE) = ON
   Timestamp                         (DFT_MON_TIMESTAMP) = ON
   Unit of work                            (DFT_MON_UOW) = OFF
 Monitor health of instance and databases   (HEALTH_MON) = ON

構成

    ホスト

    ホストで実行中の Agent に対してこのチェックを構成するには

    メトリクスの収集

    1. ibm_db2 のパフォーマンスデータの収集を開始するには、Agent のコンフィギュレーションディレクトリのルートにある conf.d/ フォルダーの ibm_db2.d/conf.yaml ファイルを編集します。使用可能なすべてのコンフィギュレーションオプションについては、サンプル ibm_db2.d/conf.yaml を参照してください。

    2. Agent を再起動します。

    ログ収集

    Agent バージョン 6.0 以降で利用可能

    1. Datadog Agent で、ログの収集はデフォルトで無効になっています。以下のように、datadog.yaml ファイルでこれを有効にします。

      logs_enabled: true

    2. IBM Db2 のログの収集を開始するには、次の構成ブロックを ibm_db2.d/conf.yaml ファイルに追加します。

      logs:
  - type: file
    path: /home/db2inst1/sqllib/db2dump/db2diag.log
    source: ibm_db2
    service: db2sysc
    log_processing_rules:
      - type: multi_line
        name: new_log_start_with_date
        pattern: \d{4}\-(0?[1-9]|[12][0-9]|3[01])\-(0?[1-9]|1[012])

    3. Agent を再起動します。

    コンテナ化

    コンテナ環境の場合は、オートディスカバリーのインテグレーションテンプレートのガイドを参照して、次のパラメーターを適用してください。

    メトリクスの収集
    パラメーター値
    <INTEGRATION_NAME>ibm_db2
    <INIT_CONFIG>空白または {}
    <INSTANCE_CONFIG>{"db": "<DB_NAME>", "username":"<USERNAME>", "password":"<PASSWORD>", "host":"%%host%%", "port":"%%port%%"}
    ログ収集

    Agent バージョン 6.0 以降で利用可能

    Datadog Agent で、ログの収集はデフォルトで無効になっています。有効にする方法については、Kubernetes ログ収集を参照してください。

    パラメーター値
    <LOG_CONFIG>`{“source”: “ibm_db2”, “service”: “<SERVICE_NAME>”, “log_processing_rules”: {“type”:“multi_line”,“name”:“new_log_start_with_date”, “pattern”:"\d{4}-(0?[1-9]

    検証

    Agent の status サブコマンドを実行し、Checks セクションで ibm_db2 を探します。

    収集データ

    メトリクス

    ibm_db2.application.active
    (gauge)    		The number of applications that are currently connected to the database.
    Shown as connection
    ibm_db2.application.executing
    (gauge)    		The number of applications for which the database manager is currently processing a request.
    Shown as connection
    ibm_db2.backup.latest
    (gauge)    		The time elapsed since the latest database backup was completed.
    Shown as second
    ibm_db2.bufferpool.column.hit_percent
    (gauge)    		The percentage of time that the database manager did not need to load a page from disk to service a column-organized table data page request.
    Shown as percent
    ibm_db2.bufferpool.column.reads.logical
    (count)    		The number of column-organized table data pages read from the logical table space containers for temporary, regular, and large table spaces.
    Shown as get
    ibm_db2.bufferpool.column.reads.physical
    (count)    		The number of column-organized table data pages read from the physical table space containers for temporary, regular, and large table spaces.
    Shown as get
    ibm_db2.bufferpool.column.reads.total
    (count)    		The total number of column-organized table data pages read from the table space containers for temporary, regular, and large table spaces.
    Shown as get
    ibm_db2.bufferpool.data.hit_percent
    (gauge)    		The percentage of time that the database manager did not need to load a page from disk to service a data page request.
    Shown as percent
    ibm_db2.bufferpool.data.reads.logical
    (count)    		The number of data pages read from the logical table space containers for temporary, regular and large table spaces.
    Shown as get
    ibm_db2.bufferpool.data.reads.physical
    (count)    		The number of data pages read from the physical table space containers for temporary, regular and large table spaces.
    Shown as get
    ibm_db2.bufferpool.data.reads.total
    (count)    		The total number of data pages read from the table space containers for temporary, regular and large table spaces.
    Shown as get
    ibm_db2.bufferpool.group.column.hit_percent
    (gauge)    		The percentage of time that the group database manager did not need to load a page from disk to service a column-organized table data page request.
    Shown as percent
    ibm_db2.bufferpool.group.data.hit_percent
    (gauge)    		The percentage of time that the group database manager did not need to load a page from disk to service a data page request.
    Shown as percent
    ibm_db2.bufferpool.group.hit_percent
    (gauge)    		The percentage of time that the group database manager did not need to load a page from disk to service a page request.
    Shown as percent
    ibm_db2.bufferpool.group.index.hit_percent
    (gauge)    		The percentage of time that the group database manager did not need to load a page from disk to service an index page request.
    Shown as percent
    ibm_db2.bufferpool.group.xda.hit_percent
    (gauge)    		The percentage of time that the group database manager did not need to load a page from disk to service an index page request.
    Shown as percent
    ibm_db2.bufferpool.hit_percent
    (gauge)    		The percentage of time that the database manager did not need to load a page from disk to service a page request.
    Shown as percent
    ibm_db2.bufferpool.index.hit_percent
    (gauge)    		The percentage of time that the database manager did not need to load a page from disk to service an index page request.
    Shown as percent
    ibm_db2.bufferpool.index.reads.logical
    (count)    		The number of index pages read from the logical table space containers for temporary, regular and large table spaces.
    Shown as get
    ibm_db2.bufferpool.index.reads.physical
    (count)    		The number of index pages read from the physical table space containers for temporary, regular and large table spaces.
    Shown as get
    ibm_db2.bufferpool.index.reads.total
    (count)    		The total number of index pages read from the table space containers for temporary, regular and large table spaces.
    Shown as get
    ibm_db2.bufferpool.reads.logical
    (count)    		The number of pages read from the logical table space containers for temporary, regular and large table spaces.
    Shown as get
    ibm_db2.bufferpool.reads.physical
    (count)    		The number of pages read from the physical table space containers for temporary, regular and large table spaces.
    Shown as get
    ibm_db2.bufferpool.reads.total
    (count)    		The total number of pages read from the table space containers for temporary, regular and large table spaces.
    Shown as get
    ibm_db2.bufferpool.xda.hit_percent
    (gauge)    		The percentage of time that the database manager did not need to load a page from disk to service an index page request.
    Shown as percent
    ibm_db2.bufferpool.xda.reads.logical
    (count)    		The number of data pages for XML storage objects (XDAs) read from the logical table space containers for temporary, regular and large table spaces.
    Shown as get
    ibm_db2.bufferpool.xda.reads.physical
    (count)    		The number of data pages for XML storage objects (XDAs) read from the physical table space containers for temporary, regular and large table spaces.
    Shown as get
    ibm_db2.bufferpool.xda.reads.total
    (count)    		The total number of data pages for XML storage objects (XDAs) read from the table space containers for temporary, regular and large table spaces.
    Shown as get
    ibm_db2.connection.active
    (gauge)    		The current number of connections.
    Shown as connection
    ibm_db2.connection.max
    (gauge)    		The highest number of simultaneous connections to the database since the database was activated.
    Shown as connection
    ibm_db2.connection.total
    (count)    		The total number of connections to the database since the first connect, activate, or last reset (coordinator agents).
    Shown as connection
    ibm_db2.lock.active
    (gauge)    		The number of locks currently held.
    Shown as lock
    ibm_db2.lock.dead
    (count)    		The total number of deadlocks that have occurred.
    Shown as lock
    ibm_db2.lock.pages
    (gauge)    		The memory pages (4 KiB each) currently in use by the lock list.
    Shown as page
    ibm_db2.lock.timeouts
    (count)    		The number of times that a request to lock an object timed out instead of being granted.
    Shown as lock
    ibm_db2.lock.wait
    (gauge)    		The average wait time for a lock.
    Shown as millisecond
    ibm_db2.lock.waiting
    (gauge)    		The number of agents waiting on a lock.
    Shown as lock
    ibm_db2.log.available
    (gauge)    		The disk blocks (4 KiB each) of active log space in the database that is not being used by uncommitted transactions.
    Shown as block
    ibm_db2.log.reads
    (count)    		The number of log pages read from disk by the logger.
    Shown as read
    ibm_db2.log.used
    (gauge)    		The disk blocks (4 KiB each) of active log space currently used in the database.
    Shown as block
    ibm_db2.log.utilized
    (gauge)    		The utilization of active log space as a percentage.
    Shown as percent
    ibm_db2.log.writes
    (count)    		The number of log pages written to disk by the logger.
    Shown as write
    ibm_db2.row.modified.total
    (count)    		The total number of rows inserted, updated, or deleted.
    Shown as row
    ibm_db2.row.reads.total
    (count)    		The total number of rows that had to be read in order to return result sets.
    Shown as row
    ibm_db2.row.returned.total
    (count)    		The total number of rows that have been selected by and returned to applications.
    Shown as row
    ibm_db2.tablespace.size
    (gauge)    		The total size of the table space in bytes.
    Shown as byte
    ibm_db2.tablespace.usable
    (gauge)    		The total usable size of the table space in bytes.
    Shown as byte
    ibm_db2.tablespace.used
    (gauge)    		The total used size of the table space in bytes.
    Shown as byte
    ibm_db2.tablespace.utilized
    (gauge)    		The utilization of the table space as a percentage.
    Shown as percent

    イベント

    • テーブルスペースの状態が変化するたびに、ibm_db2.tablespace_state_change がトリガーされます。

    サービスチェック

    ibm_db2.can_connect
    Returns CRITICAL if the Agent is unable to connect to the monitored IBM Db2 database, or OK otherwise.
    Statuses: ok, critical

    ibm_db2.status
    Returns CRITICAL if the monitored IBM Db2 database is quiesced, WARNING for quiesce-pending or rollforwards, or OK otherwise.
    Statuses: ok, warning, critical, unknown

    トラブルシューティング

    CLI Driver SQL1531N エラー

    以下のようなエラーログが表示される問題が発生した場合

    2023-08-10 23:34:47 UTC | CORE | ERROR | (pkg/collector/python/datadog_agent.go:129 in LogMessage) | ibm_db2:c051131490335a94 | (ibm_db2.py:563) | Unable to connect to database `datadog` as user `db2inst1`: [IBM][CLI Driver] SQL1531N  The connection failed because the name specified with the DSN connection string keyword could not be found in either the db2dsdriver.cfg configuration file or the db2cli.ini configuration file.  Data source name specified in the connection string: "DATADOG". SQLCODE=-1531

    その場合、以下のシナリオのいずれかが原因である可能性が高いです。

    • 構成 (conf.yaml) にホストとポートの構成がない
    • db2cli.ini と db2dsdriver.cfg が存在しないため、CLI Driver がデータベースを検索できない

    Agent はデータベースに正しく接続する場所を決定するために、上記の両方の情報を必要とします。この問題を解決するには、この問題が発生している ibm_db2 チェックのすべてのインスタンスにホストとポートのパラメーターを含めるようにします。あるいは、db2cli.ini または db2dsdriver.cfg ファイルで定義された DSN を使用したい場合は、これらのファイルを Agent が使用する clidriver ディレクトリにコピーします。通常、このディレクトリは Linux の場合 /opt/datadog-agent/embedded/lib/python3.9/site-packages/clidriver/cfg にあります。

    オフラインで ibm_db クライアントライブラリをインストールする

    エアギャップ環境、または制限されたネットワーク上で pip install ibm_db==x.y.z (x.y.z はバージョン番号) を実行できない場合、以下の方法で ibm_db をインストールすることが可能です。

    1. ネットワークにアクセスできるマシンで、ibm_db ライブラリと ODBC と CLI のソース tarball をダウンロードします。ODBC と CLI は ibm_db ライブラリが必要とするため、別途ダウンロードする必要がありますが、pip 経由ではダウンロードできません。以下のスクリプトは ibm_db==x.y.z (x.y.z はバージョン番号) のアーカイブファイルを Linux マシンにインストールします。

      curl -Lo ibm_db.tar.gz https://github.com/ibmdb/python-ibmdb/archive/refs/tags/vx.y.z.tar.gz

curl -Lo linuxx64_odbc_cli.tar.gz https://public.dhe.ibm.com/ibmdl/export/pub/software/data/db2/drivers/odbc_cli/linuxx64_odbc_cli.tar.gz

    2. 制限されたホストに 2 つのファイルを転送し、アーカイブを展開します。

      tar -xvf ibm_db.tar.gz

tar -xvf linuxx64_odbc_cli.tar.gz

    3. 環境変数 IBM_DB_HOME に /clidriver が linuxx64_odbc_cli.tar.gz から展開された場所を設定します。これにより、ibm_db ライブラリが新しいバージョンの ODBC と CLI をインストールするのを防ぐことができます (これは失敗するため)。

      export IBM_DB_HOME=/path/to/clidriver

    4. Agent に組み込まれた pip を使用して、ibm_db ライブラリをローカルにインストールします。このライブラリのファイルは ibm_db.tar.gz から展開された python-ibmdb-x.y.z にコンテナとして含まれています。

      /opt/datadog-agent/embedded/bin/pip install --no-index --no-deps --no-build-isolation  /path/to/python-ibmdb-x.y.z/IBM_DB/ibm_db/

    以下のエラーが発生した場合

      error: subprocess-exited-with-error

  × Preparing metadata (pyproject.toml) did not run successfully.
  | exit code: 1
   -> [8 lines of output]
      Detected 64-bit Python
      Detected platform = linux, uname = x86_64
      Downloading https://public.dhe.ibm.com/ibmdl/export/pub/software/data/db2/drivers/odbc_cli/linuxx64_odbc_cli.tar.gz
       Downloading DSDriver from url =  https://public.dhe.ibm.com/ibmdl/export/pub/software/data/db2/drivers/odbc_cli/linuxx64_odbc_cli.tar.gz
      Pre-requisite check [which gcc] : Failed

      No Gcc installation detected.
      Please install gcc and continue with the installation of the ibm_db.
      [end of output]

    gcc をインストールする必要があるかもしれません。

    ご不明な点は、Datadog のサポートチームまでお問合せください。

    その他の参考資料

    お役に立つドキュメント、リンクや記事:

    PREVIEWING: rtrieu/product-analytics-ui-changes