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Masaya Aoyama CyberAgent adtech studio Datadogを使って メトリクス監視とログ監視を一元管理 @Cloud Native Developers JP #7 MasayaAoyama @amsy810

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連載「今こそ始めよう！Kubernetes 入門」 @ThinkIT Japan Container Days v18.04　Keynote 登壇 Cloud Native Meetup Tokyo Organizer (+ KubeCon日本人会 + JKD) CKA (CKA-1700-0138-0100)、CKAD (CKAD-1800-0002-0100) OpenStack / Kubernetes Contributor Masaya Aoyama (@amsy810) Infrastructure Engineer

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Datadogとは？ Software as a Service（SaaS）の監視ツール 　　Pros: 　　　　集約側サーバの運用が不要、マシンリソースが不要 　　Cons: 　　　　金銭的コストが掛かる 　　　　1 Host （10 Container included） あたり $15 - $23

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Datadogとは？ • サーバ増強 • スケーリング • 機能追加 • アップデート • etc. 人数が少ないチームで見ていると大変

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Datadog meets Kubernetes

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What is

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01 Pluggable Architecture 02 Sophisticated Tag 03 Beautiful Dashboard 04 Intelligent Monitoring & Alerting 05 Other Features

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Point 1 Pluggable Architecture

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Datadog Agent のアーキテクチャ 外部のプログラムから UDP 経由で データを受けとり、集計する 15 秒間隔でメトリクスを収集。 python のプログラムが実行される形式。 pluggable。 メモリ上にバッファしてメトリクスを送信 NWの問題で送信できなかった場合は次回送信

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Point 2 Sophisticated Tag

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監視対象のサーバが沢山 全 体 集 合 prd-sys2-webfront-001 stg-sys1-ctldb-001

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各サーバはグループ化 prd stg webfront webkvs 全 体 集 合 ctldb prd-sys2-webfront-001 stg-sys1-ctldb-001 sys2 sys1

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Datadog では各ホストにタグを設定 ● env: prd ● project: sys2 ● role: webfront ● host: prd-sys2-webfront-001 各ホストには複数のタグがついています ● prd-app2-webfront-{001, 002, …} ○ prd, sys2, webfront ● stg-app1-ctldb-{001, 002, …} ○ stg, sys1, ctldb Datadog のタグのおはなし prd stg webfront webkvs 全 体 集 合 ctldb sys2 sys1

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各サーバはグループ化 prd stg webfront webkvs 全 体 集 合 ctldb prd-sys2-webfront-001 stg-sys1-ctldb-001 env: stg project: sys1 role: ctldb host: stg-sys1-ctldb-001 env: prd project: sys2 role: webfront host: prd-sys2-webfront-001 sys2 sys1

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例えば… あるメトリクスの 平均値や最大値を取得するとき * (Wildcard) で指定すると、　　の範囲で計算される Datadog のタグのおはなし prd stg 全 体 集 合 webfront webkvs ctldb sys2 sys1

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例えば… あるメトリクスの 平均値や最大値を取得するとき env: prd で指定すると、　　の範囲で計算される Datadog のタグのおはなし prd stg 全 体 集 合 webfront webkvs ctldb sys2 sys1

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例えば… あるメトリクスの 平均値や最大値を取得するとき env: prd, project: sys2 で指定すると、　　の範囲で計算される Datadog のタグのおはなし prd stg 全 体 集 合 webfront webkvs ctldb sys2 sys1

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例えば… あるメトリクスの 平均値や最大値を取得するとき env: prd, project: sys2, role: webfront で指定すると、　　の範囲で計算される Datadog のタグのおはなし prd stg 全 体 集 合 webfront webkvs ctldb sys2 sys1

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例えば… あるメトリクスの 平均値や最大値を取得するとき env: prd, project: sys2, role: webfront, host: prd-sys2-webfront-001 で指定すると、　　の範囲で計算される Datadog のタグのおはなし prd stg 全 体 集 合 webfront webkvs ctldb sys2 sys1

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例えば… あるメトリクスの 平均値や最大値を取得するとき env: prd, project: sys2, role: webfront, host: prd-sys2-webfront-001 で指定すると、　　の範囲で計算される Datadog のタグのおはなし prd stg 全 体 集 合 webfront webkvs ctldb sys2 sys1

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今後、role 名が被ったりしてくると project も指定してあげる必要があります。 env: prd, project: sys1, role: web-front ≠ env: prd, role: web-front Datadog のタグのおはなし prd stg 全 体 集 合 sys2 webfront webkvs sys1

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その他のホストに自動的につけられるタグ ● region ○ ariake, aws ● instance-type ○ s2.medium, t2.small, etc ● availability-zone ○ ar-diana-1c, ap-northeast-1c, etc ● image ○ ami-000002e, etc ● os ○ CentOS_release_6.6_(final), etc GCP, AWS などでは 自動でタグが付与される

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ちなみにメトリクスにもタグがついてます たとえば ディスク使用量 には device tag がついています。 device タグを指定しない場合は、 合算した平均値や最大値が 表示されるので注意

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Point 3 Beautiful Dashboard

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ダッシュボードを作ろう ・TimeBoard 　　期間指定可能、タイルレイアウト ・ScreenBoard 　　最新のデータのみ、レイアウト自由

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TimeBoard 期間、日時の指定が可能 タイルサイズの変更も可能 タイルサイズの変更も可能 ひとつのタイルに ひとつのグラフ

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ScreenBoard 柔軟なサイズ指定 ある期間の最新データ ScreenBoard は public URL が生成可能

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グラフの作り方 グラフの種類 グラフの表示形式 棒グラフ、線グラフ、積立グラフ 対象とする ホスト、メトリクスのタグを指定 平均値、最大値、最小値、合計 などを指定 role 毎にグラフ化 算術処理

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Query Value Heatmap Change Hostmap Toplist Distribution

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Kubernetes Dashboard

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グラフを作ろう メトリクスさえ送っておけばいいので、 広告システム的な外れ値検知にも利用可能 外れ値検知の算術演算 　アルゴリズム、パラメータを指定

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グラフを作ろう 複合メトリクスの グラフ化 warn/crit のマーカー

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グラフを作ろう 複数メトリクスの 計算結果をグラフ化 複数グラフ化 Template Variable の利用

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Template Variable の利用 Template Variable を利用することで、絞込用の変数を外出しすることが可能です 後から変更可能。 デフォルト値も設定できるので、 積極的に使ったほうが良さそう。 後から変更可能。 デフォルト値も設定できるので、 積極的に使ったほうが良さそう。

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実際にはここに role や env の指定が 入るようになります。 Template Valiable の選択 　default 値の指定も可能 　* マッチも可能

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Point 4 Intelligent Monitor & Alerting

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モニタの種類 ―――　ホスト死活監視 ―――　メトリクス監視 ―――　Integration 系監視 ―――　プロセス監視 ―――　ネットワーク監視（TCP/HTTP） ―――　カスタムチェック（自作プラグイン等） ―――　イベント監視（ログ監視で利用） ―――　外れ値監視（グループ内の異常なホストの検知） ―――　アプリケーションパフォーマンス監視 ―――　複合条件監視（ex. DBのiops が高い && 5xx count が高い） 様々な方式で監視設定を行 うことが可能

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メトリクスモニタを作ろう グラフと同じで host, device タグ毎に分割 マルチアラートにすることで 1つのモニタで host * device 毎に監視 たまにデータが抜け落ちたりすることもあ るので、Do not requre に 閾値、変化量、異常値などの 監視タイプが存在 モニタの種類によっては Warning がありません

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グラフを作ろう 未来を予知してアラート いつもとの違いを検知してアラート グループ中の違いを検知してアラート

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メトリクスモニタを作ろう 過去の推移などから 異常値の割合でアラートを発報する 偏差やアルゴリズムなど設定

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メトリクスモニタを作ろう データの欠損が 15 分続いた場合に アラートを投げる アラートメッセージを Markdown で設定 {{HOGE}} で幾つかの変数が利用可能 {{#is_alert}}... などでアラート時のメッセージを設定 @slack-datadog_rs で slack 宛 @pager-duty で pagerduty 発報 @pager-duty-resolve で pagerduty resolve

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Process モニタなどでの工夫 複数台構成で一部に障害が即時対応しなくても問題ない場合 env, project, role 毎に グルーピング グループ内で障害の割合で 発報するように

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2 種類の異常検知系モニタの違い Outliner モニタ 特定のグループの中で異常な対象を検知する 　例: 14 台の中で 1 台だけ異常なホストがいる Metrics モニタの anomaly alert 普段とくらべて異常な対象を検知する 　例: request がいつもと比べて多い

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Point 5 Other features

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Downtime 機能 いわゆる zabbix のメンテナンスモードです。 対象のモニタ 対象のホスト 　を指定します。 繰り返しなど。 DB のバックアップ時の iops などは除外していま す。

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HostMap 視覚的に メトリクスの状態を 確認 prd 環境のサーバを project, role で分類し memory の利用率を 可視化

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Infrastructure List aws のインスタンスを role ごとにまとめて表示とか サーバの一覧を簡単に検索 それぞれのサーバにどの Middleware が入っているか等

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Metrics Explorer/Summary 一時的にグラフ/メトリクスを 確認したいときなど

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notebook 障害時の報告用に。 ある期間・ある日時のグラフを ペラいちにまとめる。 例えば、 パケットドロップ率が上昇して、 レスポンスが落ちていました。 とか。

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What is

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Kubernetes コンテナを利用する際のプラットフォーム 　・コンテナを複数ノードにまたがって分散管理 　・ロードバランシングエンドポイントの提供 Pod Pod Pod Deployment Service Node Node Node Node とにかくコンテナ使うなら Kubernetes

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And now,

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Datadog meets Kubernetes

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Datadog の Tag ≒ Kubernetes の Label

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各サーバはグループ化 prd stg webfront webkvs 全 体 集 合 ctldb prd-ake-webfront-001 stg-izanami-ctldb-001 env: stg project: sys1 role: ctldb host: stg-sys1-ctldb-001 env: prd project: sys2 role: webfront host: prd-sys2-webfront-001 sys2 sys1

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各サーバはグループ化 Cluster A Cluster B Service B Deployment B Deployment C 全 体 集 合 Service A Deployment A Pod B Pod A cluster: B Service: A deployment: A pod_id: XXX cluster: A service: B deployment: B pod_id: YYY

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01 Live Container Monitoring 02 Simplest Installation 03 Kubernetes Monitoring & Alerting 04 Container Native Metrics 05 Log Management

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Point 1 Live Container Monitoring

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ライブコンテナモニタリング Containers モニタリングのページでアクティブに調査している間は コンテナ毎に 2 sec 周期でメトリクスが更新され バックグラウンドではメトリクスは 10 sec の周期で収集され保存されます。 ● 柔軟な絞り込みを行なうことが可能 ○ Deployment に紐づくコンテナ ○ Service に紐づくコンテナ ○ Pod に紐づくコンテナ ○ Namespace 毎 ○ その他 実際に見てみましょう

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ライブコンテナモニタリング

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Point 2 Simplest Installation

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コンテナ監視 on Docker コンテナの監視を行なう方法は２種類 1. コンテナホスト上で datadog-agent プロセスを起動する ○ /etc/dd-agent/conf.d/docker*.yaml を設定する必要がある 2. コンテナホスト上に datadog/docker-dd-agent コンテナを起動する ○ docker コンテナに特定のディレクトリ以下を ReadOnly で渡す必要がある

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コンテナ監視 on Docker コンテナの監視を行なう方法は２種類 1. コンテナホスト上で datadog-agent プロセスを起動する ○ /etc/dd-agent/conf.d/docker*.yaml を設定する必要がある 2. コンテナホスト上に datadog/docker-dd-agent コンテナを起動する ○ docker コンテナに特定のディレクトリ以下を ReadOnly で渡す必要がある

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コンテナ監視 on Kubernetes 実はたったの 1 コマンドで展開 Helm を使わない場合は様々な設定が必要… ● Docker socket、cgroups、proc 周りをマウント ● Kubernetes 用 Service Discovery の有効化 ● 必要に応じて RBAC の設定 ● Kubernetes add-on の kube-state-metrics の有効化 ● auto_conf の設定 $ helm init （クラスタ構築以降 1 度だけ実行すれば OK） $ helm install --name dd-aoyama stable/datadog

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Datadog Agent 設定 helm initする際に設定のyamlファイルを指定する事が可能 設定例（公式より） image: repository: datadog/docker-dd-agent tag: latest daemonset: enabled: true deployment: enabled: false replicas: 1 kubeStateMetrics.enabled: true datadog: apiKey: xxxxxxxxxxxxxxx name: dd-agent logLevel: WARNING tags: env:xxxxx $ helm install -f values.yml --name dd-aoyama stable/datadog # confd: # redisdb.yaml: |- # init_config: # instances: # - host: "name" # port: "6379" resources: requests: cpu: 100m memory: 128Mi limits: cpu: 256m memory: 512Mi autoconf: kubernetes_state.yaml: |- docker_images: - kube-state-metrics init_config: instances: - kube_state_url: http://%%host%%:%%port%%/metrics

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auto_conf を使った Service Discovery Datadog Pod から Nginx Pod の監視をしたいとき いちいち Pod の IP を設定するの…？ 　　　　　　　　　　　　　　　 コンテナのライフサイクルは短いけど… /etc/dd-agent/conf.d/nginx.conf init_config: instances: - nginx_status_url: http://10.0.0.1:80/nginx_status - nginx_status_url: http://10.0.0.2:80/nginx_status - nginx_status_url: http://10.0.0.3:80/nginx_status

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auto_conf を使った Service Discovery Datadog Pod から Nginx Pod の監視をしたいとき サービスディスカバリによる自動判別！ nginx.yaml: |- docker_images: - nginx init_config: instances: - nginx_status_url:　http://%%host%%:%%port%%/nginx_status

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Point 3 Monitoring & Alerting at Kubernetes

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Kubernetesでのモニタリング コンテナが正常に起動しているかのチェック ● Readiness Probe ● Liveness Probe Datadog側ではコンテナのステータスだけを確認する（DD側は設定変更不要） 　＝ 個々のコンテナに対してDatadog側では細かいチェックを行わない 　　 プロセスの生存性、ポートが空いているか、etc ただし、Latencyのモニタリングなどは必要

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Point 4 Container Native Metrics

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Kubernetes のメトリクス kubernetes.* または kubernetes_state.* で登録される 　　　　　　　　　　　　　　　　 #kube_service:service-sample #kube_deployment:dep-sample #kube_replica_set:dep-sample-2627731247 #kube_namespace:default #kube_pod:dep-sample-2627731247-79414 #kube_pod_ip:10.100.76.12 #kube_master_version:1.7.8 #kubelet_version:1.7.8 豊富なタグも付与される 　Deployment名、Service名、etc

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kube-state-metrics による Cluster Level メトリクス kubernetes_state.* のメトリクスは Cluster Level のメトリクス 例えば ● Deployment の現在の Pod 数 ● 要求 Pod 数 ● 停止 Pod 数 ● Job の成功数、失敗数 Cluster Level のメトリクスは kubernetes add-on の kube-state-metrics を利用 Helm だと datadog と合わせて自動でインストール

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Deployment の Pod 数を監視する例 Pod Pod Pod Deployment: dep-sample Pod Pod Pod Pod Pod Pod Pod Deployment: dep-sample Pod Pod Pod Pod Unavailable: 0 Desired: 7 Available: 7 Unavailable: 2 Desired: 7 Available: 5

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Deployment の Pod 数を監視する例

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A/B テストでの Pod 数を監視する例 Pod Pod Pod Deployment: dp1 Service ab-endpoint

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A/B テストでの Pod 数を監視する例 Pod Pod Pod Pod Pod Deployment: dp1 Deployment: dp2 Service ab-endpoint

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A/B テストでの Pod 数を監視する例

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Point 5 Log Management

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Log Monitoring Datadog v6以降、Agentにログモニタリングの機能が内包 Datadog Agentの機能を有効化することで利用可能 100万行あたり 7 days retention: $1.27 = 140円 15 days retention: $1.70 = 190円 30 days retention: $2.50 = 280円 データ量で考えるのではなく、行数でカウント 　＝ログデータを有意義に使ってもらいたいとのこと

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まとめ Datadog ● Pluggable Architecture ● Sophisticated Tag ● Beautiful Dashboard ● Intelligent Monitor & Alerting ● Other features Container with Datadog ● Live Container Monitoring ● Simplest Installation ● Container Native Metrics ● Monitring & Alerting at Kubernetes ● Log Management

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ご静聴ありがとうございました。