Datadog

Datadog은 클라우드 규모의 인프라, 애플리케이션, 로그를 통합 모니터링하는 SaaS 플랫폼입니다. 2010년에 설립되어 현재 가장 많이 사용되는 상용 모니터링 솔루션 중 하나로, 관측 가능성(Observability)의 세 기둥인 메트릭, 로그, 트레이스를 하나의 플랫폼에서 제공합니다.

핵심 기능

• Infrastructure Monitoring: 서버, 컨테이너, 클라우드 서비스 메트릭 수집
• APM (Application Performance Monitoring): 분산 트레이싱으로 요청 흐름 추적
• Log Management: 로그 수집, 파싱, 분석
• RUM (Real User Monitoring): 실제 사용자 경험 측정
• Synthetics: API 및 브라우저 기반 합성 모니터링
• Security Monitoring: 보안 이벤트 탐지 및 SIEM

Datadog Agent 아키텍처

• Datadog Agent: 호스트에서 실행되는 메트릭/로그 수집기
• DogStatsD: 커스텀 메트릭 전송 데몬
• Trace Agent: APM 트레이스 수집기
• Process Agent: 프로세스 레벨 모니터링

datadog.yaml - Agent 설정

# /etc/datadog-agent/datadog.yaml
api_key: "your-api-key-here"
site: "datadoghq.com"  # EU는 datadoghq.eu

# 호스트 태그 설정
tags:
  - env:production
  - service:api-server
  - team:platform

# APM 설정
apm_config:
  enabled: true
  apm_dd_url: https://trace.agent.datadoghq.com

# 로그 수집 활성화
logs_enabled: true
logs_config:
  container_collect_all: true
  processing_rules:
    - type: exclude_at_match
      name: exclude_healthchecks
      pattern: "GET /health"

# 프로세스 모니터링
process_config:
  enabled: true
  container_collection:
    enabled: true

# DogStatsD 설정
dogstatsd_port: 8125
dogstatsd_non_local_traffic: true

Kubernetes 통합 설정

# datadog-values.yaml - Helm Chart 설정
datadog:
  apiKey: ${DD_API_KEY}
  appKey: ${DD_APP_KEY}
  site: datadoghq.com

  # 클러스터 이름
  clusterName: production-k8s

  # 태그
  tags:
    - env:production
    - region:ap-northeast-2

  # APM 활성화
  apm:
    portEnabled: true
    socketEnabled: true

  # 로그 수집
  logs:
    enabled: true
    containerCollectAll: true

  # 프로세스 모니터링
  processAgent:
    enabled: true
    processCollection: true

# 클러스터 에이전트
clusterAgent:
  enabled: true
  metricsProvider:
    enabled: true  # HPA 연동

# Node Agent
agents:
  rbac:
    create: true
  containers:
    agent:
      resources:
        requests:
          memory: "256Mi"
          cpu: "200m"

애플리케이션 APM 연동 (Python)

# Flask 애플리케이션 APM 연동
from ddtrace import tracer, patch_all

# 자동 패치
patch_all()

# 커스텀 설정
tracer.configure(
    hostname='localhost',
    port=8126,
    service='my-flask-app',
    env='production',
)

from flask import Flask
from datadog import statsd

app = Flask(__name__)

@app.route('/api/users/')
def get_user(user_id):
    # 커스텀 스팬 추가
    with tracer.trace('database.query', service='postgresql') as span:
        span.set_tag('user.id', user_id)
        user = fetch_user_from_db(user_id)

    # 커스텀 메트릭 전송
    statsd.increment('api.users.get', tags=['endpoint:get_user'])

    return jsonify(user)

# DogStatsD 커스텀 메트릭
from datadog import initialize, statsd

initialize(statsd_host='localhost', statsd_port=8125)

# 카운터
statsd.increment('page.views', tags=['page:home'])

# 게이지
statsd.gauge('queue.size', queue.size(), tags=['queue:orders'])

# 히스토그램
statsd.histogram('request.latency', response_time, tags=['endpoint:api'])

• Datadog 공식 문서 - 전체 기능 가이드
• Datadog Learning Center - 무료 온라인 강좌
• Datadog Blog - 모니터링 베스트 프랙티스
• Datadog GitHub - 에이전트 및 통합 소스