Datadog × OpenTelemetry 入門と実践のあいだ

2026.6.5 (Fri.) に開催された、Datadog × OpenTelemetery イベントでの登壇資料です

Transcript

1. Datadog × OpenTelemetry ⼊⾨と実践のあいだ 2026/06/05 (Fri.) 計装の標準化を知る Datadog における OpenTelemetry 活⽤事例の最前線 Speaker: Kento Tomatsu 1
2. Kento Tomatsu ( ⼾松 研⼈ ) Datadog - Sales Engineer X : @kn_to_maxpno 趣味：ジャズピアノ演奏 ⾃⼰紹介
3. 3 話すこと • オブザーバビリティとは？ / OpenTelemetry とは？ • OpenTelemetry Collector とは？ • OTel Collector の代表的な構成と、よくある課題 • OTel Collector Pipeline Visualization のご紹介 ◎ 本発表の位置づけ 後続の登壇者の⽅々の事例セッションをより楽しんでいただくために、 オブザーバビリティ／OpenTelemetry （+ Datadog）についての基本的な紹介をメインにお話しし、 最後に、Datadog の新しい機能である OTel Pipeline Visualizerについてご紹介いたします！ ※ 本資料は 逆井（@k6s4i53rx）さんの   上記の（神）登壇資料の内容を   ⼤部分において参考にして作成しています ご質問です！ • Datadog をすでに活⽤されている⽅！ 🙋 • Datadog × OpenTelemetry の組み合わせで 活⽤されている⽅！ 🙋
4. 4 話すこと • オブザーバビリティとは？ / OpenTelemetry とは？ • OpenTelemetry Collector とは？ • OTel Collector の代表的な構成と、よくある課題 • OTel Collector Pipeline Visualization のご紹介 ◎ 本発表の位置づけ 後続の登壇者の⽅々の事例セッションをより楽しんでいただくために、 オブザーバビリティ／OpenTelemetry （+ Datadog）についての基本的な紹介をメインにお話しし、 最後に、Datadog の新しい機能である OTel Pipeline Visualizer についてご紹介いたします！ ※ 本資料は 逆井（@k6s4i53rx）さんの   上記の（神）登壇資料の内容を   ⼤部分において参考にして作成しています
5. 5 オブザーバビリティとは？ 互いに関連づけられた外部シグナルをもとに、システムの状態を推測し、 ある事象が発⽣した際に、なぜその事象が起きたのかを推察・説明できること ⼊⼒ 出⼒ システム ？ 外部シグナルの 3本柱 メトリクス トレース ログ / Main Handler Sub Call 2025-12-16 xx:xx log 1 2025-12-16 yy:yy loglog 2025-12-16 zz:zz log 2 開発者・運⽤者 外部シグナル
6. 6 実現するための考え⽅ トレースデータの取得を例とすると、以下の流れが必要になりそうです 何らかの形で アプリケーションに トレース／スパンを 作成させる 何らかの形で トレース・スパンを 集約する 何らかの形で トレース・スパンを バックエンドに 送信する 何らかの形で バックエンドにためた トレース・スパンを 可視化する
7. 7 実現するための考え⽅ トレースデータの取得を例とすると、以下の流れが必要になりそうです 何らかの形で アプリケーションに トレース／スパンを 作成させる 何らかの形で トレース・スパンを 集約する 何らかの形で トレース・スパンを バックエンドに 送信する 何らかの形で バックエンドにためた トレース・スパンを 可視化する ⼀旦、ここで話を⾶ばします
8. 8 OpenTelemetryとは？ • メトリクスやログ、トレースなどのテレメトリーデータの⽣成・送信を、 ベンダーの枠を超えて標準化することを⽬的とした OSS プロジェクト ◦ Cloud Native Computing Foundation (CNCF) の1プロジェクト ◦ 2026年5⽉21⽇、Graduated Project に昇格！！ 🎉🎉🎉 OpenTelemetry Project の主な活⽤内容 • OpenTelemetry Protocol (OTLP) の仕様策定 • 様々なアプリケーション⾔語向けの計装ライブラリの提供 • OpenTelemetry Collector (※後述) の仕様策定
9. 9 トレース取得の⽅法を具体的に考える トレースを取得するためには以下の流れが必要そうでした 何らかの形で アプリケーションに トレース／スパンを 作成させる 何らかの形で トレース・スパンを 集約する 何らかの形で トレース・スパンを バックエンドに 送信する 何らかの形で バックエンドにためた トレース・スパンを 可視化する
10. 10 Datadog Only でのトレース取得 何らかの形で アプリケーションに トレース／スパンを 作成させる 何らかの形で トレース・スパンを 集約する 何らかの形で トレース・スパンを バックエンドに 送信する 何らかの形で バックエンドにためた トレース・スパンを 可視化する Good Point • Datadog の機能を最⼤限に、かつ容易に利⽤できる！ Datadog Only で実現する場合 Datadog SDK を ⽤いて アプリケーションを 計装する Datadog Agent が トレース・スパンを 集約する Datadog Agent が トレース・スパンを Datadog Backendに 送信する Datadog UI で 可視化される ※ Datadog Agent はホストに常駐
11. 11 OTel を活⽤したトレース取得 何らかの形で アプリケーションに トレース／スパンを 作成させる 何らかの形で トレース・スパンを 集約する 何らかの形で トレース・スパンを バックエンドに 送信する 何らかの形で バックエンドにためた トレース・スパンを 可視化する Good Point • OTel で計装することで計装を標準化できる！ • 複数のバックエンドに送ることができる！ • OTel Collector により、より複雑なデータの加⼯や集計が可能になる！ OTel を活⽤し実現した場合の例 OTel API/SDK を ⽤いて アプリケーションを 計装する OTel Collector の Processor で トレース・スパンを 集約する OTel Collector の Exporter で Datadog Backend や、他のバックエンド に送信する Datadog UI で 可視化される ※ OTel Collector はホストに常駐、また OTel Collector について詳しくは後述します その他のツールで 可視化される
12. 12 補⾜：Datadog と OTelの連携 Datadog はもちろん OpenTelemetry にも対応しています！ OTel で取得したテレメトリーデータ を Datadog で可視化する上で ⼤きく 4 パターンの実装⽅法があります ① Datadog Distribution of   OpenTelemetry Collector（DDOT）を   ⽤いる⽅法 ② 素の OpenTelemetry Collector を⽤いる⽅法 ③ Datadog Agent の OTLP 取り込み機能を   ⽤いる⽅法 ④ Datadog Backend に直で   OTLP を投げる⽅法 Recommended 詳しくは Datadog ドキュメントをご覧ください！ → Datadog Docs : Send OpenTelemetry Data to Datadog
13. 13 OTel Collector・・・？ OTel を活⽤し実現した場合の例 OTel API/SDK を ⽤いて アプリケーションを 計装する OTel Collector の Processor で トレース・スパンを 集約する OTel Collector の Exporter で Datadog Backend や、他のバックエンド に送信する Datadog UI で 可視化される その他のツールで 可視化される 再掲 OpenTelemetry を活⽤する上では OpenTelemetry Collector (OTel Collector) というコンポーネントが重要？
14. 14 OTel Collector について テレメトリーデータの受信・処理・送信を⾏うコンポーネント Receiver Processor Exporter アプリ アプリ OpenTelemetry Collector Datadog Backend データの 受け取り データの加⼯ • 属性（タグ）の付与 • サンプリング etc… など データの 送信 トレースデータの Enrichment や 、トレースの内容に応じたサンプリングを柔軟に設定できる！ Pipeline
15. 15 OTel Collector の代表的な構成 ⼆つの構成パターンが存在します Agent Mode : 各ノードにOTel Collector を⽴てる Gateway Mode : 中央にOTel Collector を⽴てて集約する アプリ OTel Collector アプリ OTel Collector アプリ OTel Collector ノード A ノード B ノード C Datadog Backend など Datadog Backend など ノード A ノード B ノード C アプリ OTel Collector アプリ アプリ ノード X メリット：ホスト名などのインフラ属性の付与が可能 など メリット：中央集権的にテレメトリーの加⼯・エンリッチが可能 など
16. 16 多段構成の OTel Collector と、悩み ⼤規模になってくると、多段の構成が組まれることもあります アプリ OTel Collector アプリ OTel Collector アプリ OTel Collector ノード A ノード B ノード C Load Balancer OTel Collector OTel Collector Datadog Backend Agent Tier Gateway Tier インフラ属性の付与はこっちで トレース内容に応じたサンプリングは こっちで ただ、こうなると・・・・ • Collector の Pipeline 管理が煩雑に (どこでどんな処理をかけているんだっけ・・・？) • Pipeline 上のトラブルシューティングが⼤変に (どこで詰まっているんだ・・・？)
17. 17 Pipeline Visualization !! Collector の パイプラインの可視化ができるようになりました！ (2026.4 GA！) DDOT、または上位互換の OTel Collector で利⽤可能です！
18. 18 Pipeline Visualization デモ
19. 19 まとめ • オブザーバビリティとは？ / OpenTelemetry とは？ • OpenTelemetry Collector とは？ • OTel Collector の代表的な構成と、よくある課題 • OTel Collector Pipeline Visualization のご紹介 より実践的かつ最前線の事例は、このあとの皆様のセッションをお楽しみに！！
20. Thank you! 20