Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
DatadogをCloud Loggingと統合してエラーをスケスケにしたい!
Search
Sponsored
·
Ship Features Fearlessly
Turn features on and off without deploys. Used by thousands of Ruby developers.
→
株式会社ビットキー / Bitkey Inc.
PRO
October 05, 2022
Technology
410
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
DatadogをCloud Loggingと統合してエラーをスケスケにしたい!
株式会社ビットキー / Bitkey Inc.
PRO
October 05, 2022
More Decks by 株式会社ビットキー / Bitkey Inc.
See All by 株式会社ビットキー / Bitkey Inc.
失敗を経て、Harness Engineering で 大切にしたいことを考える / Learning from Failure: What Matters in Harness Engineering
bitkey
PRO
1
430
AI Adaptable なテストを整える工夫 / Ways to Make Your Tests AI-Adaptable
bitkey
PRO
3
260
人が担う「価値」とは?これからの「QA」とは / Human Value and the Future of Quality Assurance
bitkey
PRO
0
250
キャリア25年目にしてTypeScript に出会うまで - 「型」を通じて振り返るプログラミング言語遍歴 / Meeting TypeScript After 25 Years in Tech - Looking Back at My Programming Language Journey Through "Types"
bitkey
PRO
2
440
AIのために、AIを使った、Effect-TSからの脱却 〜テストを活用した安全なリファクタリングの進め方〜
bitkey
PRO
2
890
Flutter初心者が生成AIで大規模アプリ開発をキャッチアップした工夫 〜元ネイティブエンジニアが実践した、技術転換の高速道路〜 / Flutter with LLM: A Former Native Engineer's Fast Track to Large-Scale Apps
bitkey
PRO
0
310
〜備えあれば憂いなし〜とりあえず障害訓練やろ? デジタル/フィジカル横断プロダクトを24365で維持するための戦略 / Better Safe Than Sorry: Incident Drills for 24/365 Digital-Physical Products
bitkey
PRO
0
170
雑談は、センサーだった
bitkey
PRO
2
550
AIが書いたコードを信じられない問題 〜レビュー負荷を下げるために変えたこと〜 / The AI Code Trust Gap: Reducing the Review Burden
bitkey
PRO
8
1.6k
Other Decks in Technology
See All in Technology
“全部コピーしない”ファイルデータの活用 : — FSx for ONTAP × S3 Tables × Icebergで作るメタデータカタログ
yoshiki0705
0
560
どうして今サーバーサイドKotlinを選択したのか
nealle
0
210
『AIに負けない』より『AIと遊ぶ』」〜ワクワクが最強のテスト・QA学習戦略_公開用
odan611
2
520
Control Planeで育てるBtoB SaaSの認証基盤 - SRE NEXT 2026
pokohide
1
1.6k
グローバルチームと挑むプロダクト開発
sansantech
PRO
1
160
「ちゃんとやっている」は独りよがりだった ― 不安に寄り添うインシデント対応へ / Towards incident response that addresses anxieties
chmikata
1
3.7k
FinOps X 2026 Recap from Engineer Side #JapanFinOps
chacco38
0
270
インフラ寄りSREでも 開発に踏み出せる〜境界を越えてユーザー体験に向き合いたい〜
sansantech
PRO
0
2.6k
Claude Codeとハーネスについて考えてみる
oikon48
18
8.8k
Foxgloveについて 実際にExtensionを開発して公開するまでの話 / About Foxglove: The Story of Developing and Releasing an Extension
ry0_ka
0
180
CIで使うClaude
iwatatomoya
0
170
しぶいSRE: サーバから見えない障害にどう向き合うか。ラストワンマイルのデバッグ実践 / Shibui SRE
kanny
12
5k
Featured
See All Featured
Taking LLMs out of the black box: A practical guide to human-in-the-loop distillation
inesmontani
PRO
3
2.3k
Visualization
eitanlees
152
17k
SEO in 2025: How to Prepare for the Future of Search
ipullrank
3
3.6k
Become a Pro
speakerdeck
PRO
31
6k
Exploring the relationship between traditional SERPs and Gen AI search
raygrieselhuber
PRO
2
4.1k
Leveraging LLMs for student feedback in introductory data science courses - posit::conf(2025)
minecr
1
310
From Legacy to Launchpad: Building Startup-Ready Communities
dugsong
0
250
Noah Learner - AI + Me: how we built a GSC Bulk Export data pipeline
techseoconnect
PRO
0
210
Fashionably flexible responsive web design (full day workshop)
malarkey
408
66k
Creating an realtime collaboration tool: Agile Flush - .NET Oxford
marcduiker
35
2.5k
The Illustrated Children's Guide to Kubernetes
chrisshort
51
52k
Helping Users Find Their Own Way: Creating Modern Search Experiences
danielanewman
31
3.2k
Transcript
DatadogΛCloud Loggingͱ౷߹ͯ͠ΤϥʔΛεέεέʹ͍ͨ͠ʂ 43&ా܆
0VUMJOF 1. ͳͥDatadogΛಋೖͨ͠ͷ͔ 2. Log PipelineΛ׆༻ͨ͠Τϥʔϩάͷ ՄࢹԽ 3. ֶͼ
ా܆ ,BPSV5TVEB גࣜձࣾϫʔΫεΞϓϦέʔγϣϯζʹೖࣾ *%ཧͷ։ൃΛ୲ ϏοτΩʔࢀը &$αΠτ4$.γεςϜͳͲͷ։ൃΛ୲ IPNFνʔϜҟಈ
CJUMPDLBQQͷ։ൃIPNFIVCͷઃܭɾ։ൃΛ୲ 43&νʔϜҟಈ ओʹ੬ऑੑஅΠϯγσϯτཧϓϩηεͷߏ ஙɺ%BUBEPHಋೖΛ୲
1. Datadogಋೖཧ༝
1. Datadogಋೖཧ༝ എܠ - 43&νʔϜര - രͷܦҢͪ͜ΒͷεϥΠυͰ - $FOUSBM43& &NCFEEFE43&ମ੍ΛਐΊ͓ͯΓɺνʔϜΛ·͍ͨͰ
ԣஅతͳࢹମ੍Λߏங͍ͨ͠ - ΠϯγσϯτͷৼΓฦΓͳͲ͔Βࢹͷॏཁੑߴ·͍ͬͯͨ
1. Datadogಋೖཧ༝ എܠ - 43&νʔϜര - രͷܦҢͪ͜ΒͷεϥΠυͰ - $FOUSBM43& &NCFEEFE43&ମ੍ΛਐΊ͓ͯΓɺνʔϜΛ·͍ͨͰ
ԣஅతͳࢹମ੍Λߏங͍ͨ͠ - ΠϯγσϯτͷৼΓฦΓͳͲ͔Βࢹͷॏཁੑߴ·͍ͬͯͨ → Datadogಋೖ
1. Datadogಋೖཧ༝ ظ - 4-*ͷܭଌͱΞϥʔτ - ΦϯϓϨαʔόʔͷՄࢹԽ - "1.36.Λ͍͍ͬͯײ͡ͷՄࢹԽΛਐΊ͍ͨ -
*P5σόΠεͷՄࢹԽ
1. Datadogಋೖཧ༝ ͬ͘͟ΓαʔϏεશମ૾
1. Datadogಋೖཧ༝ ݁ - SLIͷܭଌͱΞϥʔτ -> ֤छΠϯςάϨʔγϣϯ͔ΒऔΕΔϝτϦΫεʴ֎ܗࢹͰ࣮ݱ - ΦϯϓϨαʔόʔͷՄࢹԽ -
ύϑΥʔϚϯεͷଌఆɾվળ - *P5σόΠεͷՄࢹԽ
1. Datadogಋೖཧ༝ SLIͷܭଌͱΞϥʔτ ϑϩϯτ֎ܗࢹ͔Β 4-0ϞχλʔΛ࡞ όοΫΠϯςάϨʔγϣ ϯʹΑͬͯऩू͞ΕΔϝτ ϦΫε͔Β4-0ϞχλʔΛ ࡞
1. Datadogಋೖཧ༝ ݁ - 4-*ͷܭଌͱΞϥʔτ - ΦϯϓϨαʔόʔͷՄࢹԽ -> Datadog AgentͰ࣮ݱ
- ύϑΥʔϚϯεͷଌఆɾվળ - *P5σόΠεͷՄࢹԽ
1. Datadogಋೖཧ༝ ΦϯϓϨͷՄࢹԽ ΦϯϓϨʹσϓϩΠ͞Εͯ ͍Δ8JOEPXT4FSWFSʹ %BUBEPH"HFOUΛΠϯε τʔϧ͠ɺϝτϦΫεΛऩ ू
1. Datadogಋೖཧ༝ ظ - 4-*ͷܭଌͱΞϥʔτ - ΦϯϓϨαʔόʔͷՄࢹԽ - ύϑΥʔϚϯεͷଌఆɾվળ ->
RUM/APMΛͬͯɺϑϩϯτɾόοΫͷࢹମ੍ߏங - *P5σόΠεͷՄࢹԽ
1. Datadogಋೖཧ༝ ύϑΥʔϚϯεͷଌఆ ϑϩϯτ36.Λಋೖ͠ɺ 8FC$PSF7JUBMTΛத৺ͱ ͨ͠ύϑΥʔϚϯεܭଌ όοΫ4-0ͱಉ༷֤छϝ τϦΫεΛ׆༻ͯ͠ϨΠς ϯγΛܭଌ
"1.ΛೖΕͯτϨʔεΛݟ ͯվળɻ
1. Datadogಋೖཧ༝ ظ - 4-*ͷܭଌͱΞϥʔτ ֤छΠϯςάϨʔγϣϯ͔ΒऔΕΔϝτϦΫεʴ֎ܗࢹ - ΦϯϓϨαʔόʔͷՄࢹԽ -
ύϑΥʔϚϯεͷଌఆɾվળ - IoT σόΠεͷՄࢹԽ -> Serverless + APMͰ࣮ݱ
1. Datadogಋೖཧ༝ IoTσόΠεͷࢹ ΠϯςάϨʔγϣϯʹΑΔ "84*P5ͷϝτϦΫεɺ ͔ͦ͜Βݺͼग़͞ΕΔ -BNCEBʹ"1.ΛೖΕɺՄ ࢹԽ
݁ - ಋೖ͔ͯ͠Βܦͬͯ֓ͶظΛୡʂ - ҟৗࣄଶʹΞΫςΟϒʹؾͮ͘͜ͱ͕Ͱ͖ΔΑ͏ʹͳͬͨ - ֤։ൃνʔϜேձͰ֬ೝ͠ɺҟৗʹର͢ΔΞϯςφཱ͕ͬͨ 1. Datadogಋೖཧ༝
2. Log PipelineΛ׆༻ͨ͠ΤϥʔϩάͷՄࢹԽ
2. Log PipelineΛ׆༻ͨ͠ΤϥʔϩάͷՄࢹԽ എܠ - ػೳ֦ॆਐΜͰ͖͍ͯΔ͕ݩΛݻΊ͖Ε͍ͯͳ͍ - ಋೖॳͷతୡͨ͠ͷͷɺ࠷ݶ͔͠Ͱ͖͍ͯͳ͍ - ;ͱݟͯΈΔͱͦ͜ʹେྔͷແࢹ͞Ε͍ͯΔΤϥʔϩά͕ɾɾɾ
- ͔͠͠ͳ͕Βɺશମྔ͕ݟ͑ͣ༏ઌ͕͚ͭΒΕͳ͍ - ΧελϜϝτϦΫεͳͲΛద༻͢Δʹશ෦ͷΤϯυϙΠϯτʹखΛ ೖΕͳ͍ͱ͍͚ͳ͍ɾɾɾ
എܠ - ػೳ֦ॆਐΜͰ͖͍ͯΔ͕ݩΛݻΊ͖Ε͍ͯͳ͍ - 4-0Λࡦఆͨ͠ͷͷɺ࠷ݶ͔͠Ͱ͖͍ͯͳ͍ - ;ͱݟͯΈΔͱͦ͜ʹେྔͷແࢹ͞Ε͍ͯΔΤϥʔϩά͕ɾɾɾ - ͔͠͠ͳ͕Βɺશମྔ͕ݟ͑ͣ༏ઌ͕͚ͭΒΕͳ͍ -
ΧελϜϝτϦΫεͳͲΛద༻͢Δʹશ෦ͷΤϯυϙΠϯτʹखΛ ೖΕͳ͍ͱ͍͚ͳ͍ɾɾɾ → LogΛ׆༻Ͱ͖ΔͷͰʁ 2. Log PipelineΛ׆༻ͨ͠ΤϥʔϩάͷՄࢹԽ
2. Log PipelineΛ׆༻ͨ͠ΤϥʔϩάͷՄࢹԽ ظ - ΤϥʔϩάͷશମྔΛݟͯରԠ͢Δ༏ઌΛܾΊΒΕΔ - Ͳͷސ٬ͰΑ͘Τϥʔϩά͕ૹग़͞Ε͍ͯΔ͔Λࢹ͠ɺॏࢹର ʹͰ͖Δ -
ͲͷػೳʢʹͲͷ1BUIʣͰΑ͘Τϥʔϩά͕ૹग़͞Ε͍ͯΔ͔Λࢹ ͠ɺػೳվमͷ༏ઌΛ͚ͭΒΕΔ
2. Log PipelineΛ׆༻ͨ͠ΤϥʔϩάͷՄࢹԽ Ռ
2. Log PipelineΛ׆༻ͨ͠ΤϥʔϩάͷՄࢹԽ લఏ - $MPVE-PHHJOH%BUBEPHͷઃఆެࣜυΩϡϝϯτʹैͬͯઃఆ - ͨͩɺͯ͢ͷϩάΛ࣋ͬͯ͘Δͱྉ͕ۚΤά͍ - ྫ݄͑ͷϩάྔ5J#ऑɺΠϕϯτ
. - ͓Αͦ ͘Β͍ɺ͓Αͦ= υϧԁ - -PH3PVUFSͷઃఆͰɺA4FWFSJUZ&3303Aʹߜͬͯ࿈ܞ
ͬͨ͜ͱ - -PH1JQFMJOFTΛ࣮ - 'BDFUTͷ࡞ - .FUSJDTͷ࡞ 2. Log PipelineΛ׆༻ͨ͠ΤϥʔϩάͷՄࢹԽ
2. Log PipelineΛ׆༻ͨ͠ΤϥʔϩάͷՄࢹԽ -PH1JQFMJOFTͷ࣮ ฐࣾͷέʔε (SPLύʔαʔͰΤϯυϙΠϯτͷ63-͔Βސ٬ͷ66*%Λநग़ 4USJOH#VJMEFSͰQBUIΛ݁߹
3FNBQQFSͰϩάͷΦϒδΣΫτʹ࠶֨ೲ
2. Log PipelineΛ׆༻ͨ͠ΤϥʔϩάͷՄࢹԽ 'BDFUTͷ࡞ - 1JQFMJOFͰ࡞ͨ͠ϑΟʔϧυͰ'BDFUΛ࡞ - .FUSJDTʹͯ͠ɺظؒʹΘͨͬͯൺֱͰ͖Δ Α͏ʹ 5JQT
- %JTQMBZ/BNFʹ໊લΛ͚ͭΔͱཧղ͢͠ ͘ͳΔ - 'BDFU࡞Δͱ͖(SPVQͰ·ͱΊΔͱݟ௨͠ ͕Α͘ͳΔ
2. Log PipelineΛ׆༻ͨ͠ΤϥʔϩάͷՄࢹԽ ϩά͔Β.FUSJDTΛੜ - .FUSJDTΛੜ͢Δͱ͖ͷάϧʔϓʹ࡞ͨ͠GBDFUΛࢦఆ͢Δ 5JQT - zGBDFU͕ଘࡏ͢ΔzҎ֎ͷ'JMUFS݅άϧʔϓʹͪ͠Όͬͯμογϡ ϘʔυଆͰGJMUFSֻ͚ΒΕΔΑ͏ʹ͓ͯ͘͠ͱऔΓճͦ͢͠͏
Ͱ͖͍ͯͳ͍͚ͲΕͨΒྑ͔ͬͨ͜ͱ - 'BDFUT.FUSJDTͷ໋໊نଇࡦఆ - ͦΕͧΕ͕ࣗ༝ʹ໊લΛ͚ͭͨΓงғؾΛಡΜͰΔɾɾɾ - طଘϝτϦΫεͱݟ͚Δͷ͘͠ͳ͍ͬͯΔɾɾɾ 2. Log PipelineΛ׆༻ͨ͠ΤϥʔϩάͷՄࢹԽ
3. ֶͼ
3. ֶͼ ڞ௨Loggerͷ༻ҙɺେࣄ ࢦඪΛϩά͔Β࡞ΔͷɺՄೳͰ͋Δ͕ෛՙߴ͍ ͷͰ43&͕ओಋͯ͠-PHHFSΛ࡞ͨ͠
݁ - (SPL1BSTFSݱ࣌Ͱར༻͍ͯ͠ͳ͍ - ϝϯςφϯε͕͍ͨΜʹਏ͍ͷͰ - ͦΕΑΓɺڞ௨ͷ-PHHFSΛվળ͍ͯͬͨ͠΄͏͕কདྷతͳίετΛ ݟͨͱ͖ʹ͍҆ - ͦͦ-PHHFSͬͯͳ͔ͬͨΒɺ͏Α͏ʹ͢Δ
- ϩάͷΨΠυϥΠϯͳͲͰઌΜͯ͡ݴޠԽ͓ͯ͘͠ͱྑͦ͞͏ - ߏԽͨ͠Γɺ$POUFYUΛϩάʹग़͢Α͏ʹͨ͠ΓɺWFSTJPOؚΊ ͨΓ 3. ֶͼ