표준 통합을 위해서는 AWS 통합 페이지의 Metric Collection 탭에서 RDS를 활성화해야 합니다. 이를 통해 클라우드와치(CloudWatch) 통합이 허용하는 한 인스턴스에 대한 메트릭을 자주 수신할 수 있습니다. 모든 RDS 엔진 유형이 지원됩니다.

이 통합을 위한 프리셋 대시보드에는 다음 메트릭 정보가 포함됩니다: 연결, 복제 지연, 읽기 작업 및 대기 시간, 컴퓨터, RAM, 쓰기 작업 및 대기 시간, 디스크 메트릭.

향상된 통합에는 추가 설정이 필요하며 MySQL, Aurora, MariaDB, SQL Server, Oracle 및 PostgreSQL 엔진에서 사용할 수 있습니다. 추가 메트릭을 사용할 수 있지만 메트릭을 Datadog에 제출하려면 AWS Lambda가 필요합니다. 더 높은 세분성 및 추가 필수 서비스로 인해 추가적인 AWS 요금이 발생할 수 있습니다.

이 통합을 위한 프리셋 대시보드에는 다음 메트릭 정보가 포함됩니다: 로드, 가동 시간, CPU 사용률, 작업, 메모리, SWAP, 네트워크 수신, 네트워크 전송, 프로세스당 사용된 CPU, 프로세스당 사용된 메모리, 디스크 작업, 사용된 파일 시스템(pct), 실행 중인 작업 및 시스템 CPU 사용률.

네이티브 데이터베이스 통합은 부수적이며 MySQL, Aurora, MariaDB, SQL Server 및 PostgreSQL 엔진 유형에 사용할 수 있습니다. RDS의 메트릭과 네이티브 통합의 메트릭을 일치시키려면, RDS 인스턴스에 할당한 식별자를 기반으로 네이티브 통합에서 dbinstanceidentifier 태그를 사용하세요. RDS 인스턴스에 자동으로 태그가 할당됩니다.

이 설정에 사용할 수 있는 3개의 프리셋 대시보드가 있습니다: MySQL, Aurora, PostgreSQL. 각 대시보드에는 다음 메트릭 정보가 포함됩니다: 쿼리 볼륨, 디스크 I/O, 연결, 복제 및 AWS 리소스 메트릭.

참고: 이 대시보드는 AWS 클라우드와치(CloudWatch)와 개별 데이터베이스 엔진 자체의 메트릭을 모두 표시합니다. 모든 통합 메트릭을 위해 MySQL, Aurora 또는 PostgreSQL 통합 중 하나를 활성화합니다.

표준 RDS 통합을 위해 먼저 Amazon Web Services 통합을 설정합니다.

Instance Actions에서 Modify를 선택하여 인스턴스 생성 중 또는 이후에 RDS 인스턴스에 대한 향상된 모니터링을 활성화합니다. Monitoring Granularity에 대해서는 15를 권장합니다.

다음 지침에서는 KMS와 Lambda Management Console을 사용하여 RDS Enhanced Monitoring Lambda 함수에서만 사용할 수 있는 Datadog API 키의 암호화된 버전을 생성합니다. Log Forwarder와 같은 다른 Lambda의 암호화된 API 키가 이미 있는 경우 Lambda 함수의 README를 참조해 다른 옵션을 살펴보세요.

KMS 키 생성

1. https://console.aws.amazon.com/kms/home에서 KMS 홈페이지를 엽니다.
2. Customer managed keys로 이동합니다.
3. Create Key를 선택합니다.
4. lambda-datadog-key와 같은 키의 별칭을 입력합니다. 참고: 별칭은 aws로 시작할 수 없습니다. aws로 시작하는 별칭은 사용자의 계정에서 AWS 관리형 CMKs를 나타내기 위해 Amazon Web Services에서 예약한 것입니다.
5. 이 키를 관리할 수 있는 사람을 정하기 위해 적절한 관리자를 추가하세요.
6. 역할을 추가할 필요는 없습니다.
7. KMS 키를 저장합니다.

Lambda 함수 생성

1. Lambda 관리 콘솔에서 새 Lambda 함수를 생성합니다. Lambda 함수는 생성된 KMS 키와 같은 리전에 있어야 합니다.
2. Serverless Application Repository를 선택하고, Datadog-RDS-Enhanced를 검색 후 선택하세요.
3. 애플리케이션에 고유한 이름을 지정합니다.
4. KMSKeyId 파라미터의 이전 섹션에서 생성한 키의 Id를 붙여넣고 배포합니다.
5. 애플리케이션이 배포되면, 새로 생성된 Lambda 함수를 엽니다(“Resource” 아래의 함수 클릭).
6. Configuration 탭을 클릭하고 Environment variables 섹션으로 이동합니다. 환경 변수 kmsEncryptedKeys의 경우 다음과 같이 value 필드에 전체 JSON 형식의 Datadog API 키를 추가합니다. {"api_key":"<YOUR_API_KEY>"}.
7. Encryption configuration 섹션을 열고 Enable helpers for encryption in transit을 선택합니다.
8. KMS key to encrypt at rest 섹션에서 Use a customer master key를 선택하고 앞서 생성한 동일한 KMS 키를 입력합니다.
9. 방금 입력한 JSON 블롭 옆에 있는 암호화 버튼을 누르고 이전에 생성한 동일한 KMS 키도 팝업에서 선택합니다.
10. 저장을 누릅니다.
11. RDSOSMetrics 클라우드와치(CloudWatch) 로그 그룹을 소스로 사용하여 새 트리거를 생성합니다.
12. 필터에 이름과 부수적인 필터 패턴을 지정하고 저장을 누릅니다.

Lambda 함수에 대한 테스트 버튼을 클릭하면 다음 오류가 발생할 수 있습니다:

{
    "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'"
}

이것은 무시해도 됩니다. 이 설정에서는 테스트 버튼이 작동하지 않습니다.

1. AWS 콘솔로 이동하고 RDS 섹션을 열어 모니터링하려는 인스턴스를 찾습니다.

2. 예를 들어 mysqlrds.blah.us-east1.rds.amazonaws.com:3306과 같은 Agent를 설정하는 데 사용되는 엔드포인트 URL을 기록해 두세요. mysqlrds와 같은 DB Instance identifier도 기록해 둡니다. 이는 그래프와 대시보드를 만드는 데 사용됩니다.

1. AWS 통합 페이지에서 Metric Collection 탭 아래에 RDS가 활성화되어 있는지 확인합니다.

2. Amazon RDS 메트릭을 수집하려면 Datadog IAM 정책에 다음 권한을 추가하세요. 자세한 내용은 AWS 웹사이트에서 RDS 정책을 참조하세요.

   AWS 권한	설명
   rds:DescribeDBInstances	태그를 추가할 RDS 인스턴스를 설명합니다.
   rds:ListTagsForResource	RDS 인스턴스에 커스텀 태그를 추가합니다.
   rds:DescribeEvents	RDS 데이터베이스와 관련된 이벤트를 추가합니다.

3. Datadog - Amazon RDS 통합을 설치합니다.

1. AWS 통합 페이지에서 Metric Collection 탭 아래에 RDS가 활성화되어 있는지 확인합니다.

2. Amazon RDS 메트릭을 수집하려면 Datadog IAM 정책에 다음 권한을 추가하세요. 자세한 내용은 AWS 웹 사이트의 RDS 정책을 참조하세요.

   AWS 권한	설명
   rds:DescribeDBInstances	태그를 추가할 RDS 인스턴스를 설명합니다.
   rds:ListTagsForResource	RDS 인스턴스에 커스텀 태그를 추가합니다.
   rds:DescribeEvents	RDS 데이터베이스와 관련된 이벤트를 추가합니다.

3. Datadog - Amazon RDS 통합을 설치합니다.

conf.d 디렉토리에서 적절한 yaml 파일을 편집하여 Agent를 설정하고 RDS 인스턴스에 연결한 다음 Agent를 다시 시작하세요:

RDS Aurora의 경우, 사용 중인 데이터베이스 플레이버의 YAML 파일을 편집합니다.

MySQL 또는 MariaDB를 사용하는 경우 mysql.yaml을 편집합니다:

init_config:

instances:
    # AWS 콘솔의 엔드포인트 URL
    - server: 'mysqlrds.blah.us-east-1.rds.amazonaws.com'
    user: '<USERNAME>'
    pass: '<PASSWORD>'
    port: 3306
    tags:
        - 'dbinstanceidentifier:<INSTANCE_NAME>'

PostgreSQL을 사용하는 경우 postgres.yaml을 편집합니다:

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 Server를 사용하는 경우 sqlserver.yaml를 편집합니다:

init_config:

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

검증

Agent의 status 하위 명령을 실행하고 Checks 섹션에서 이와 같은 항목을 찾습니다:

Checks
======

[...]

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