Crea un inicio de sesión de sólo lectura para conectarte a tu servidor y concede los permisos necesarios: Roles Azure SQL:

CREAR INICIO DE SESIÓN datadog CON CONTRASEÑA = '<PASSWORD>';
CREAR USUARIO datadog PARA INICIO DE SESIÓN datadog;
ALTERAR ROLE DEL SERVIDOR ##MS_ServerStateReader## AÑADIR MIEMBRO datadog;
ALTERAR ROLE DEL SERVIDOR ##MS_DefinitionReader## AÑADIR MIEMBRO datadog;
-- Para utilizar la monitorización Log Shipping (disponible en el Agent v7.50 o superior), descomenta las siguientes tres líneas:
-- UTILIZAR msdb;
-- CREAR USUARIO datadog PARA INICIO DE SESIÓN datadog;
-- CONCEDER SELECCIÓN a datadog;

Concede al Agent acceso a cada Azure SQL Database adicional en este servidor:

CREATE USER datadog FOR LOGIN datadog;

Nota: También se admite la autenticación de identidad gestionada por Microsoft Entra ID. Para saber cómo configurarla en tu instancia Azure SQL DB, consulta la guía.

Al configurar el Datadog Agent, especifica una instancia de check para cada base de datos de aplicaciones ubicada en un servidor Azure SQL DB determinado. No incluyas master ni otras bases de datos del sistema. El Datadog Agent debe conectarse directamente a cada base de datos de aplicaciones en Azure SQL DB, ya que cada base de datos se ejecuta en un entorno de computación aislado. Esto también significa que database_autodiscovery no funciona para Azure SQL DB, por lo que no debe habilitarse.

Nota: Azure SQL Database despliega una base de datos en un red aislada. Cada base de datos se trata como un único host. Esto significa que si ejecutas Azure SQL Database en un pool elástico, cada base de datos del pool se trata como una host independiente.

init_config:
instances:
  - host: '<SERVER_NAME>.database.windows.net,1433'
    database: '<DATABASE_1>'
    username: datadog
    password: '<PASSWORD>'
    # Después de añadir tu proyecto y tu instancia, configura la integración Datadog Azure para extraer datos de nube adicionales, como CPU, memoria, etc.
    azure:
      deployment_type: 'sql_database'
      fully_qualified_domain_name: '<SERVER_NAME>.database.windows.net'

  - host: '<SERVER_NAME>.database.windows.net,1433'
    database: '<DATABASE_2>'
    username: datadog
    password: '<PASSWORD>'
    # Después de añadir tu proyecto y tu instancia, configura la integración Datadog Azure para extraer datos de nube adicionales, como CPU, memoria, etc.
    azure:
      deployment_type: 'sql_database'
      fully_qualified_domain_name: '<SERVER_NAME>.database.windows.net'

Para obtener instrucciones más detalladas sobre cómo instalar y configurar el Datadog Agent, consulta Instalar el Agent.

Crea un inicio de sesión de sólo lectura para conectarte a tu servidor y concede los permisos necesarios:

Para las versiones 2014 o posteriores de SQL Server

CREAR INICIO DE SESIÓN datadog CON CONTRASEÑA = '<PASSWORD>';
CREAR USUARIO datadog PARA INICIO DE SESIÓN datadog;
CONCEDER CONEXIÓN A CUALQUIER BASE DE DATOS a datadog;
CONCEDER VISUALIZACIÓN DEL ESTADO DEL SERVIDOR a datadog;
CONCEDER VISUALIZACIÓN DE CUALQUIER DEFINICIÓN a datadog;
-- Para utilizar la monitorización Log Shipping (disponible en el Agent v7.50 o superior), descomenta las siguientes tres líneas:
-- UTILIZAR msdb;
-- CREAR USUARIO datadog PARA INICIO DE SESIÓN datadog;
-- CONCEDER SELECCIÓN a datadog;

Nota: También se admite la autenticación de identidad gestionada por Azure. Para saber cómo configurarla en tu instancia Azure SQL DB, consulta [la guía][1].

Para SQL Server en máquinas virtuales Windows Azure, sigue la documentación Configuración de Database Monitoring para SQL Server autoalojado para instalar el Datadog Agent directamente en la máquina virtual del host Windows Server.

Para empezar a recopilar telemetría de SQL Server, primero instala el Datadog Agent.

Crea el archivo de configuración de SQL Server Agent C:\ProgramData\Datadog\conf.d\sqlserver.d\conf.yaml. Para ver todas las opciones de configuración disponibles, consulta el archivo de configuración de ejemplo.

init_config:
instances:
  - dbm: true
    host: '<HOSTNAME>,<SQL_PORT>'
    username: datadog
    password: 'ENC[datadog_user_database_password]'
    connector: adodbapi
    adoprovider: MSOLEDBSQL
    tags:  # Opcional
      - 'service:<CUSTOM_SERVICE>'
      - 'env:<CUSTOM_ENV>'
    # Después de añadir tu proyecto y tu instancia, configura la integración Datadog Azure para extraer datos de nube adicionales, como CPU, memoria, etc.
    azure:
      deployment_type: '<DEPLOYMENT_TYPE>'
      fully_qualified_domain_name: '<AZURE_INSTANCE_ENDPOINT>'

Para obtener información adicional sobre la configuración de los campos deployment_type y name, consulta las especificaciones para la integración SQL Server.

Para utilizar la autenticación de Windows, configura connection_string: "Trusted_Connection=yes" y omite los campos username y password.

Utiliza las etiquetas (tags) service y env para vincular la telemetría de tu base de datos a otras telemetrías mediante un esquema de etiquetado común. Para saber cómo se utilizan estas etiquetas en Datadog, consulta Etiquetado unificado de servicios.

Controladores compatibles

Microsoft ADO

El proveedor ADO recomendado es el controlador de Microsoft OLE DB. Asegúrate de que el controlador está instalado en el host donde se ejecuta el Agent.

connector: adodbapi
adoprovider: MSOLEDBSQL19  # Sustituir por MSOLEDBSQL para las versiones 18 y anteriores

Los otros dos proveedores, SQLOLEDB y SQLNCLI, se consideran obsoletos por Microsoft y ya no deben ser utilizados.

ODBC

El controlador ODBC recomendado es Microsoft ODBC. A partir del Agent v7.51, el controlador ODBC 18 para SQL Server se incluye en el Agent para Linux. Para Windows, asegúrate de que el controlador está instalado en el host donde se ejecuta el Agent.

connector: odbc
driver: '{ODBC Driver 18 for SQL Server}'

Una vez terminada la configuración del Agent, reinicia el Datadog Agent.

Validar

Ejecuta el subcomando de estado del Agent y busca sqlserver en la sección Checks o visita la página Bases de datos de Datadog para empezar.

Para empezar a recopilar telemetría de SQL Server, primero instala el Datadog Agent.

En Linux, el Datadog Agent requiere además la instalación de un controlador ODBC SQL Server, por ejemplo, el controlador ODBC de Microsoft. Una vez instalado el controlador ODBC SQL Server, copia los archivos odbc.ini y odbcinst.ini en la carpeta /opt/datadog-agent/embedded/etc.

Utiliza el conector odbc y especifica el controlador adecuado, como se indica en el archivo odbcinst.ini.

Crea el archivo de configuración de SQL Server Agent /etc/datadog-agent/conf.d/sqlserver.d/conf.yaml. Para ver todas las opciones de configuración disponibles, consulta el archivo de configuración de ejemplo.

init_config:
instances:
  - dbm: true
    host: '<HOSTNAME>,<SQL_PORT>'
    username: datadog
    password: 'ENC[datadog_user_database_password]'
    connector: odbc
    driver: '<Driver from the `odbcinst.ini` file>'
    tags:  # Opcional
      - 'service:<CUSTOM_SERVICE>'
      - 'env:<CUSTOM_ENV>'
    # Después de añadir tu proyecto y tu instancia, configura la integración Datadog Azure para extraer datos de nube adicionales, como CPU, memoria, etc.
    azure:
      deployment_type: '<DEPLOYMENT_TYPE>'
      fully_qualified_domain_name: '<AZURE_ENDPOINT_ADDRESS>'

Para obtener información adicional sobre la configuración de los campos deployment_type y name, consulta las especificaciones para la integración SQL Server.

Utiliza las etiquetas (tags) service y env para vincular la telemetría de tu base de datos a otras telemetrías mediante un esquema de etiquetado común. Para saber cómo se utilizan estas etiquetas en Datadog, consulta Etiquetado unificado de servicios.

Una vez terminada la configuración del Agent, reinicia el Datadog Agent.

Validar

Ejecuta el subcomando de estado del Agent y busca sqlserver en la sección Checks o visita la página Bases de datos de Datadog para empezar.

Para configurar el Database Monitoring Agent que se ejecuta en un contenedor Docker, configura las plantillas de integración Autodiscovery como etiquetas (labels) de Docker en el contenedor de tu Agent.

Nota: El Agent debe tener permiso de lectura en el socket de Docker para que las etiquetas (labels) de Autodiscovery funcionen.

Sustituye los valores para que coincidan con tu cuenta y tu entorno. Para ver todas las opciones de configuración disponibles, consulta el archivo de configuración de ejemplo.

export DD_API_KEY=xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
export DD_AGENT_VERSION=7.51.0

docker run -e "DD_API_KEY=${DD_API_KEY}" \
  -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock:ro \
  -l com.datadoghq.ad.check_names='["sqlserver"]' \
  -l com.datadoghq.ad.init_configs='[{}]' \
  -l com.datadoghq.ad.instances='[{
    "dbm": true,
    "host": "<HOSTNAME>,<SQL_PORT>",
    "connector": "odbc",
    "driver": "ODBC Driver 18 for SQL Server",
    "username": "datadog",
    "password": "<PASSWORD>",
    "tags": [
      "service:<CUSTOM_SERVICE>"
      "env:<CUSTOM_ENV>"
    ],
    "azure": {
      "deployment_type": "<DEPLOYMENT_TYPE>",
      "name": "<AZURE_ENDPOINT_ADDRESS>"
    }
  }]' \
  gcr.io/datadoghq/agent:${DD_AGENT_VERSION}

Para obtener información adicional sobre la configuración de los campos deployment_type y name, consulta las especificaciones para la integración SQL Server.

Utiliza las etiquetas (tags) service y env para vincular la telemetría de tu base de datos a otras telemetrías mediante un esquema de etiquetado común. Para saber cómo se utilizan estas etiquetas en Datadog, consulta Etiquetado unificado de servicios.

Validar

Ejecuta el subcomando de estado del Agent y busca sqlserver en la sección Checks o visita la página Bases de datos de Datadog para empezar.

Si tienes un clúster Kubernetes, utiliza el Datadog Cluster Agent para Database Monitoring.

Si los checks de clúster no están habilitados en tu clúster de Kubernetes, sigue las instrucciones para habilitar checks de clúster. Puedes configurar el Cluster Agent ya sea con archivos estáticos montados en el contenedor de Cluster Agent o utilizando anotaciones de servicios de Kubernetes:

Helm

Realiza los siguientes pasos para instalar el Datadog Cluster Agent en tu clúster de Kubernetes. Sustituye los valores para que coincidan con tu cuenta y tu entorno.

1. Sigue las instrucciones de instalación del Datadog Agent para Helm.

2. Actualiza tu archivo de configuración YAML (datadog-values.yaml en las instrucciones de instalación del Cluster Agent) para incluir lo siguiente:

   clusterAgent:
     confd:
       sqlserver.yaml: -|
         cluster_check: true
         init_config:
         instances:
         - dbm: true
           host: <HOSTNAME>,1433
           username: datadog
           password: 'ENC[datadog_user_database_password]'
           connector: 'odbc'
           driver: 'ODBC Driver 18 for SQL Server'
           include_ao_metrics: true  # Optional: For AlwaysOn users
           tags:  # Optional
             - 'service:<CUSTOM_SERVICE>'
             - 'env:<CUSTOM_ENV>'
           azure:
             deployment_type: '<DEPLOYMENT_TYPE>'
             fully_qualified_domain_name: '<AZURE_ENDPOINT_ADDRESS>'      
   
   clusterChecksRunner:
     enabled: true
   

3. Despliega el Agent con el archivo de configuración anterior desde la línea de comandos:

   helm install datadog-agent -f datadog-values.yaml datadog/datadog
   

Configuración con archivos integrados

Para configurar un check de clúster con un archivo de configuración montado, monta el archivo de configuración del contenedor del Cluster Agent en la ruta: /conf.d/postgres.yaml:

cluster_check: true  # Asegúrate de incluir este indicador
init_config:
instances:
  - dbm: true
    host: '<HOSTNAME>,<SQL_PORT>'
    username: datadog
    password: 'ENC[datadog_user_database_password]'
    connector: "odbc"
    driver: "ODBC Driver 18 for SQL Server"
    tags:  # Opcional
      - 'service:<CUSTOM_SERVICE>'
      - 'env:<CUSTOM_ENV>'
    # Después de añadir tu proyecto y tu instancia, configura la integración Datadog Azure para extraer datos de nube adicionales, como CPU, memoria, etc.
    azure:
      deployment_type: '<DEPLOYMENT_TYPE>'
      fully_qualified_domain_name: '<AZURE_ENDPOINT_ADDRESS>'

Configuración con anotaciones de servicios de Kubernetes

En lugar de integrar un archivo, puedes declarar la configuración de la instancia como servicio de Kubernetes. Para configurar este check en un Agent que se ejecuta en Kubernetes, crea un servicio en el mismo espacio de nombres que el Datadog Cluster Agent:

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: sqlserver-datadog-check-instances
  annotations:
    ad.datadoghq.com/service.check_names: '["sqlserver"]'
    ad.datadoghq.com/service.init_configs: '[{}]'
    ad.datadoghq.com/service.instances: |
      [
        {
          "dbm": true,
          "host": "<HOSTNAME>,<SQL_PORT>",
          "username": "datadog",
          "password": "ENC[datadog_user_database_password]",
          "connector": "odbc",
          "driver": "ODBC Driver 18 for SQL Server",
          "tags": ["service:<CUSTOM_SERVICE>", "env:<CUSTOM_ENV>"],  # Opcional
          "azure": {
            "deployment_type": "<DEPLOYMENT_TYPE>",
            "fully_qualified_domain_name": "<AZURE_ENDPOINT_ADDRESS>"
          }
        }
      ]      
spec:
  ports:
  - port: 1433
    protocol: TCP
    targetPort: 1433
    name: sqlserver

Para obtener información adicional sobre la configuración de los campos deployment_type y name, consulta las especificaciones para la integración SQL Server.

El Cluster Agent registra automáticamente esta configuración y comienza a ejecutar el check de SQL Server.

Para evitar exponer la contraseña del usuario datadog en texto simple, utiliza el paquete de gestión de secretos del Agent y declara la contraseña utilizando la sintaxis ENC[].