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@making's tech note

Tanzu Application PlatformのWorkloadをDatadogでモニタリングする

🗃 {Dev/CaaS/Kubernetes/TAP}
🏷 Datadog 🏷 Kubernetes 🏷 TAP 🏷 Tanzu 
🗓 Updated at 2023-02-06T06:30:08Z  🗓 Created at 2023-02-04T08:01:57Z {✒️️ Edit  ⏰ History  🗑 Delete}  🌎 English Page

️⚠️ 本記事の内容はVMwareによってサポートされていません。 記事の内容で生じた問題については自己責任で対応し、 VMwareサポート窓口には問い合わせないでください。

Tanzu Application Platformでは以下のDatadog buildpackが利用可能です。

このbuildpackはJavaアプリにDatadog Java Agentを、Node.jsアプリには Datadog Node.js Trace Agentを追加しますが、 このbuildpackを使うだけでは実際のデータをDatadogに送ることはできません。Datadogにデータを送るには別途Data Agentを起動させる必要があります。

次の図のような構成になります。
image

本記事では次のドキュメントに従ってDatadog AgentをKubernetesにインストールし、TAPにデプロイしたWorkloadをモニタリングしてみます。

こちらの記事で構築したTAP 1.4 on Kindの環境で試します。なお、DatadogはFree Trialの環境を使用しています。

目次

Datadog Agentのインストール

今回はDatadog AgentのインストールにはHelm Chartを利用します。今後はDatadog Operatorが推奨になるかもしれません。

helm repo add datadog https://helm.datadoghq.com
helm repo update

Helmのvalues.yamlを次のように設定します。 datadog.site と datadog.apiKey、datadog.clusterName は自分の環境に合わせて変更してください。
また、Kubernetes Distributionごとに必要な設定は
https://docs.datadoghq.com/containers/kubernetes/distributions?tab=helm
を参照してください。

datadog:
  site: us3.datadoghq.com
  apiKey: xxxxxx
  clusterName: kind-sandbox
  kubelet:
    host:
      valueFrom:
        fieldRef:
          fieldPath: spec.nodeName
    tlsVerify: false
  apm:
    portEnabled: true
  logs:
    enabled: true
  dogstatsd:
    useHostPort: true

helm templateコマンドを使ってmanifestを生成し、kubectl applyでデプロイします。Multi Cluster構成の場合は、Runクラスタに対してインストールしてください。

kubectl create ns datadog
helm template -n datadog datadog datadog/datadog -f values.yaml > datadog.yaml
kubectl apply -n datadog -f datadog.yaml

Datadog AgentがDaemonSetとしてインストールされます。またKubernetesクラスタの監視のためのDatadog Cluster AgentがDeploymentとしてインストールされます。

$ kubectl get pod,deploy,ds -n datadog
NAME                                         READY   STATUS    RESTARTS   AGE
pod/datadog-cluster-agent-7b8c9fb77b-xpkld   1/1     Running   0          55m
pod/datadog-vk27t                            3/3     Running   0          55m

NAME                                    READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
deployment.apps/datadog-cluster-agent   1/1     1            1           150m

NAME                     DESIRED   CURRENT   READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   NODE SELECTOR            AGE
daemonset.apps/datadog   1         1         1       1            1           kubernetes.io/os=linux   150m

Kubernetesクラスタの監視は不要な場合はclusterAgent.enabledをfalseにすればDatadog Cluster Agentはインストールされません。 合わせて datadog.kubeStateMetricsCore.enabledとdatadog.collectEventsもfalseにすればKubernetesに関するデータの送信を減らせます。

⚠️ clusterAgent.enabledをfalseに設定するとDatadog Admission controllerがなくなるため、後述の環境変数 DD_AGENT_HOST を手動で設定する必要があります。
admission.datadoghq.com/enabled Labelも設定する意味がなくなります。

Workloadのデプロイ

それではモニタリング対象のWorkloadをデプロイします。デプロイするアプリは https://github.com/making/rest-service です。
このアプリはecs-loggingでログを構造化(JSON化)しています。Datadogなどにログを転送する場合は構造化ログが便利です。

次のコマンドでWorkloadを作成します。

tanzu apps workload apply rest-service \
  --app rest-service \
  --git-repo https://github.com/making/rest-service \
  --git-branch main \
  --type web \
  --annotation autoscaling.knative.dev/minScale=1 \
  --label admission.datadoghq.com/enabled=true \
  --build-env BP_DATADOG_ENABLED=true \
  --env DD_SERVICE=rest-service \
  --env DD_ENV=sandbox \
  --env DD_VERSION=1.0 \
  -n demo \
  -y

ポイントは

  • --label admission.datadoghq.com/enabled=true を設定することでDatadog Admission controllerがPodに自動で環境変数 DD_AGENT_HOST などを設定します。
  • --build-env BP_DATADOG_ENABLED=true を設定することでbuildserviceによるコンテナイメージ作成時にdatadog buildpackがDatadog Java Agentを自動でインストールします。

環境変数DD_**の設定は任意ですが、設定した方がDatadogからアプリの情報にアクセスしやすいです。少なくともDD_SERVICEにはWorkload名を入れると良いでしょう。DD_ENVは環境名、DD_VERSIONはアプリのバージョンです。

ℹ️ Multi Cluster環境では--envで設定した値はどの(Run)環境でも同じ値が使われます。DD_ENVのような環境によって異なる値は、ConfigMapやSecretを経由して設定した方が良いです。設定方法は後述します。

sternコマンドでログを確認します。

stern -n demo rest-service

コンテナイメージビルド中に次のようなログで、Datadog Java Agentが追加されることを確認できます。

rest-service-build-1-build-pod build Paketo Buildpack for Datadog 3.0.0
rest-service-build-1-build-pod build   https://github.com/paketo-buildpacks/datadog
rest-service-build-1-build-pod build   Datadog Java Agent 1.1.4: Contributing to layer
rest-service-build-1-build-pod build     Downloading from https://repo1.maven.org/maven2/com/datadoghq/dd-java-agent/1.1.4/dd-java-agent-1.1.4.jar
rest-service-build-1-build-pod build     Verifying checksum
rest-service-build-1-build-pod build     Copying to /layers/paketo-buildpacks_datadog/datadog-agent-java
rest-service-build-1-build-pod build     Writing env.launch/JAVA_TOOL_OPTIONS.append
rest-service-build-1-build-pod build     Writing env.launch/JAVA_TOOL_OPTIONS.delim

アプリケーション起動時のログに環境変数JAVA_TOOL_OPTIONSが出力され、-javaagent:/layers/paketo-buildpacks_datadog/datadog-agent-java/dd-java-agent-1.1.4.jarが含まれていることを確認できます。 また、[dd.traceから始まるログでDatadog Java Agentが起動していることもわかります。Datadog Java Agentが接続するDatadog AgentのURLが"agent_url":"http://172.19.0.2:8126"と出力されています。172.19.0.2はNodeのIPです。

rest-service-00001-deployment-78454d968b-hmb9z workload Setting Active Processor Count to 8
rest-service-00001-deployment-78454d968b-hmb9z workload Calculating JVM memory based on 11788884K available memory
rest-service-00001-deployment-78454d968b-hmb9z workload For more information on this calculation, see https://paketo.io/docs/reference/java-reference/#memory-calculator
rest-service-00001-deployment-78454d968b-hmb9z workload Calculated JVM Memory Configuration: -XX:MaxDirectMemorySize=10M -Xmx11168701K -XX:MaxMetaspaceSize=108182K -XX:ReservedCodeCacheSize=240M -Xss1M (Total Memory: 11788884K, Thread Count: 250, Loaded Class Count: 16686, Headroom: 0%)
rest-service-00001-deployment-78454d968b-hmb9z workload Enabling Java Native Memory Tracking
rest-service-00001-deployment-78454d968b-hmb9z workload Adding 124 container CA certificates to JVM truststore
rest-service-00001-deployment-78454d968b-hmb9z workload Spring Cloud Bindings Enabled
rest-service-00001-deployment-78454d968b-hmb9z workload Picked up JAVA_TOOL_OPTIONS: -Dmanagement.endpoint.health.probes.add-additional-paths="true" -Dmanagement.health.probes.enabled="true" -Dserver.port="8080" -Dserver.shutdown.grace-period="24s" -Djava.security.properties=/layers/paketo-buildpacks_bellsoft-liberica/java-security-properties/java-security.properties -XX:+ExitOnOutOfMemoryError -javaagent:/layers/paketo-buildpacks_datadog/datadog-agent-java/dd-java-agent-1.1.4.jar -XX:ActiveProcessorCount=8 -XX:MaxDirectMemorySize=10M -Xmx11168701K -XX:MaxMetaspaceSize=108182K -XX:ReservedCodeCacheSize=240M -Xss1M -XX:+UnlockDiagnosticVMOptions -XX:NativeMemoryTracking=summary -XX:+PrintNMTStatistics -Dorg.springframework.cloud.bindings.boot.enable=true
rest-service-00001-deployment-78454d968b-hmb9z queue-proxy {"severity":"INFO","timestamp":"2023-02-03T17:21:50.2316515Z","logger":"queueproxy","caller":"sharedmain/main.go:270","message":"Starting queue-proxy","commit":"d7e9873","knative.dev/key":"demo/rest-service-00001","knative.dev/pod":"rest-service-00001-deployment-78454d968b-hmb9z"}
rest-service-00001-deployment-78454d968b-hmb9z workload [dd.trace 2023-02-03 17:21:51:856 +0000] [main] INFO com.datadog.appsec.AppSecSystem - AppSec is ENABLED_INACTIVE with powerwaf(libddwaf: 1.5.1) no rules loaded
rest-service-00001-deployment-78454d968b-hmb9z workload [dd.trace 2023-02-03 17:21:52:220 +0000] [dd-task-scheduler] INFO datadog.trace.agent.core.StatusLogger - DATADOG TRACER CONFIGURATION {"version":"1.1.4~022e2ba179","os_name":"Linux","os_version":"5.10.104-linuxkit","architecture":"amd64","lang":"jvm","lang_version":"11.0.17","jvm_vendor":"BellSoft","jvm_version":"11.0.17+7-LTS","java_class_version":"55.0","http_nonProxyHosts":"null","http_proxyHost":"null","enabled":true,"service":"rest-service","agent_url":"http://172.19.0.2:8126","agent_error":false,"debug":false,"analytics_enabled":false,"sampling_rules":[{},{}],"priority_sampling_enabled":true,"logs_correlation_enabled":true,"profiling_enabled":false,"remote_config_enabled":true,"debugger_enabled":false,"appsec_enabled":"ENABLED_INACTIVE","telemetry_enabled":true,"dd_version":"1.0","health_checks_enabled":true,"configuration_file":"no config file present","runtime_id":"d10c232d-88f9-441f-9efa-35ea763a7e04","logging_settings":{"levelInBrackets":false,"dateTimeFormat":"'[dd.trace 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss:SSS Z']'","logFile":"System.err","configurationFile":"simplelogger.properties","showShortLogName":false,"showDateTime":true,"showLogName":true,"showThreadName":true,"defaultLogLevel":"INFO","warnLevelString":"WARN","embedException":false},"cws_enabled":false,"cws_tls_refresh":5000}
rest-service-00001-deployment-78454d968b-hmb9z workload [dd.trace 2023-02-03 17:21:52:869 +0000] [dd-task-scheduler] WARN datadog.telemetry.dependency.DependencyResolverQueue - unable to detect dependency for URI file:/workspace/
rest-service-00001-deployment-78454d968b-hmb9z workload 
rest-service-00001-deployment-78454d968b-hmb9z workload   .   ____          _            __ _ _
rest-service-00001-deployment-78454d968b-hmb9z workload  /\\ / ___'_ __ _ _(_)_ __  __ _ \ \ \ \
rest-service-00001-deployment-78454d968b-hmb9z workload ( ( )\___ | '_ | '_| | '_ \/ _` | \ \ \ \
rest-service-00001-deployment-78454d968b-hmb9z workload  \\/  ___)| |_)| | | | | || (_| |  ) ) ) )
rest-service-00001-deployment-78454d968b-hmb9z workload   '  |____| .__|_| |_|_| |_\__, | / / / /
rest-service-00001-deployment-78454d968b-hmb9z workload  =========|_|==============|___/=/_/_/_/
rest-service-00001-deployment-78454d968b-hmb9z workload  :: Spring Boot ::                (v2.7.8)
rest-service-00001-deployment-78454d968b-hmb9z workload 
rest-service-00001-deployment-78454d968b-hmb9z workload {"@timestamp":"2023-02-03T17:21:53.382Z","log.level": "INFO","message":"Starting RestServiceApplication v0.0.1-SNAPSHOT using Java 11.0.17 on rest-service-00001-deployment-78454d968b-hmb9z with PID 1 (/workspace/BOOT-INF/classes started by cnb in /workspace)","ecs.version": "1.2.0","service.name":"reset-service","event.dataset":"reset-service","process.thread.name":"main","log.logger":"com.example.restservice.RestServiceApplication","dd.service":"rest-service","dd.env":"sandbox","dd.version":"1.0"}
rest-service-00001-deployment-78454d968b-hmb9z workload {"@timestamp":"2023-02-03T17:21:53.390Z","log.level": "INFO","message":"No active profile set, falling back to 1 default profile: \"default\"","ecs.version": "1.2.0","service.name":"reset-service","event.dataset":"reset-service","process.thread.name":"main","log.logger":"com.example.restservice.RestServiceApplication","dd.service":"rest-service","dd.env":"sandbox","dd.version":"1.0"}
rest-service-00001-deployment-78454d968b-hmb9z workload [dd.trace 2023-02-03 17:21:53:868 +0000] [dd-task-scheduler] WARN datadog.telemetry.dependency.DependencyResolverQueue - unable to detect dependency for URI file:/workspace/BOOT-INF/classes/
rest-service-00001-deployment-78454d968b-hmb9z workload {"@timestamp":"2023-02-03T17:21:55.267Z","log.level": "INFO","message":"Tomcat initialized with port(s): 8080 (http)","ecs.version": "1.2.0","service.name":"reset-service","event.dataset":"reset-service","process.thread.name":"main","log.logger":"org.springframework.boot.web.embedded.tomcat.TomcatWebServer","dd.service":"rest-service","dd.env":"sandbox","dd.version":"1.0"}
rest-service-00001-deployment-78454d968b-hmb9z workload {"@timestamp":"2023-02-03T17:21:55.331Z","log.level": "INFO","message":"Starting service [Tomcat]","ecs.version": "1.2.0","service.name":"reset-service","event.dataset":"reset-service","process.thread.name":"main","log.logger":"org.apache.catalina.core.StandardService","dd.service":"rest-service","dd.env":"sandbox","dd.version":"1.0"}
rest-service-00001-deployment-78454d968b-hmb9z workload {"@timestamp":"2023-02-03T17:21:55.331Z","log.level": "INFO","message":"Starting Servlet engine: [Apache Tomcat/9.0.71]","ecs.version": "1.2.0","service.name":"reset-service","event.dataset":"reset-service","process.thread.name":"main","log.logger":"org.apache.catalina.core.StandardEngine","dd.service":"rest-service","dd.env":"sandbox","dd.version":"1.0"}
rest-service-00001-deployment-78454d968b-hmb9z workload {"@timestamp":"2023-02-03T17:21:55.434Z","log.level": "INFO","message":"Initializing Spring embedded WebApplicationContext","ecs.version": "1.2.0","service.name":"reset-service","event.dataset":"reset-service","process.thread.name":"main","log.logger":"org.apache.catalina.core.ContainerBase.[Tomcat].[localhost].[/]","dd.service":"rest-service","dd.env":"sandbox","dd.version":"1.0"}
rest-service-00001-deployment-78454d968b-hmb9z workload {"@timestamp":"2023-02-03T17:21:55.434Z","log.level": "INFO","message":"Root WebApplicationContext: initialization completed in 1974 ms","ecs.version": "1.2.0","service.name":"reset-service","event.dataset":"reset-service","process.thread.name":"main","log.logger":"org.springframework.boot.web.servlet.context.ServletWebServerApplicationContext","dd.service":"rest-service","dd.env":"sandbox","dd.version":"1.0"}
rest-service-00001-deployment-78454d968b-hmb9z workload {"@timestamp":"2023-02-03T17:21:56.917Z","log.level": "INFO","message":"Exposing 1 endpoint(s) beneath base path '/actuator'","ecs.version": "1.2.0","service.name":"reset-service","event.dataset":"reset-service","process.thread.name":"main","log.logger":"org.springframework.boot.actuate.endpoint.web.EndpointLinksResolver","dd.service":"rest-service","dd.env":"sandbox","dd.version":"1.0"}
rest-service-00001-deployment-78454d968b-hmb9z workload {"@timestamp":"2023-02-03T17:21:56.979Z","log.level": "INFO","message":"Tomcat started on port(s): 8080 (http) with context path ''","ecs.version": "1.2.0","service.name":"reset-service","event.dataset":"reset-service","process.thread.name":"main","log.logger":"org.springframework.boot.web.embedded.tomcat.TomcatWebServer","dd.service":"rest-service","dd.env":"sandbox","dd.version":"1.0"}
rest-service-00001-deployment-78454d968b-hmb9z workload {"@timestamp":"2023-02-03T17:21:56.999Z","log.level": "INFO","message":"Started RestServiceApplication in 4.712 seconds (JVM running for 6.843)","ecs.version": "1.2.0","service.name":"reset-service","event.dataset":"reset-service","process.thread.name":"main","log.logger":"com.example.restservice.RestServiceApplication","dd.service":"rest-service","dd.env":"sandbox","dd.version":"1.0"}
rest-service-00001-deployment-78454d968b-hmb9z workload {"@timestamp":"2023-02-03T17:21:57.269Z","log.level": "INFO","message":"Initializing Spring DispatcherServlet 'dispatcherServlet'","ecs.version": "1.2.0","service.name":"reset-service","event.dataset":"reset-service","process.thread.name":"http-nio-8080-exec-3","log.logger":"org.apache.catalina.core.ContainerBase.[Tomcat].[localhost].[/]","dd.trace_id":"8339885192089890711","dd.service":"rest-service","dd.env":"sandbox","dd.version":"1.0","dd.span_id":"2116877690292855250"}
rest-service-00001-deployment-78454d968b-hmb9z workload {"@timestamp":"2023-02-03T17:21:57.270Z","log.level": "INFO","message":"Initializing Servlet 'dispatcherServlet'","ecs.version": "1.2.0","service.name":"reset-service","event.dataset":"reset-service","process.thread.name":"http-nio-8080-exec-3","log.logger":"org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet","dd.trace_id":"8339885192089890711","dd.service":"rest-service","dd.env":"sandbox","dd.version":"1.0","dd.span_id":"2116877690292855250"}
rest-service-00001-deployment-78454d968b-hmb9z workload {"@timestamp":"2023-02-03T17:21:57.272Z","log.level": "INFO","message":"Completed initialization in 2 ms","ecs.version": "1.2.0","service.name":"reset-service","event.dataset":"reset-service","process.thread.name":"http-nio-8080-exec-3","log.logger":"org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet","dd.trace_id":"8339885192089890711","dd.service":"rest-service","dd.env":"sandbox","dd.version":"1.0","dd.span_id":"2116877690292855250"}

tanzu apps workload get ...でWorkloadの情報を確認します。Knative ServicesがREADYであればアプリにアクセス可能です。

$ tanzu apps workload get -n demo rest-service
📡 Overview
   name:        rest-service
   type:        web
   namespace:   demo

💾 Source
   type:     git
   url:      https://github.com/making/rest-service
   branch:   main

📦 Supply Chain
   name:   source-to-url

   NAME               READY   HEALTHY   UPDATED   RESOURCE
   source-provider    True    True      5m13s     gitrepositories.source.toolkit.fluxcd.io/rest-service
   image-provider     True    True      110s      images.kpack.io/rest-service
   config-provider    True    True      102s      podintents.conventions.carto.run/rest-service
   app-config         True    True      102s      configmaps/rest-service
   service-bindings   True    True      102s      configmaps/rest-service-with-claims
   api-descriptors    True    True      102s      configmaps/rest-service-with-api-descriptors
   config-writer      True    True      89s       runnables.carto.run/rest-service-config-writer

🚚 Delivery
   name:   delivery-basic

   NAME              READY   HEALTHY   UPDATED   RESOURCE
   source-provider   True    True      67s       imagerepositories.source.apps.tanzu.vmware.com/rest-service-delivery
   deployer          True    True      64s       apps.kappctrl.k14s.io/rest-service

💬 Messages
   No messages found.

🛶 Pods
   NAME                                             READY   STATUS      RESTARTS   AGE
   rest-service-00001-deployment-78454d968b-hmb9z   2/2     Running     0          67s
   rest-service-build-1-build-pod                   0/1     Completed   0          5m12s
   rest-service-config-writer-9hbdf-pod             0/1     Completed   0          100s

🚢 Knative Services
   NAME           READY   URL
   rest-service   Ready   https://rest-service.demo.127-0-0-1.sslip.io

To see logs: "tanzu apps workload tail rest-service --namespace demo --timestamp --since 1h"

次のコマンドでDatadog Admission controllerによってPodに環境変数が追加されているか確認します。

$ kubectl get pod -n demo rest-service-00001-deployment-78454d968b-hmb9z -oyaml | grep env: -A 12
  - env:
    - name: DD_ENTITY_ID
      valueFrom:
        fieldRef:
          apiVersion: v1
          fieldPath: metadata.uid
    - name: DD_AGENT_HOST
      valueFrom:
        fieldRef:
          apiVersion: v1
          fieldPath: status.hostIP
    - name: DD_SERVICE
      value: rest-service
--
  - env:
    - name: DD_ENTITY_ID
      valueFrom:
        fieldRef:
          apiVersion: v1
          fieldPath: metadata.uid
    - name: DD_AGENT_HOST
      valueFrom:
        fieldRef:
          apiVersion: v1
          fieldPath: status.hostIP
    - name: SERVING_NAMESPACE
      value: demo

DD_ENTITY_IDとDD_AGENT_HOSTが自動で追加されていることがわかります。DD_AGENT_HOSTにはfieldRefを使用してhostIPが設定されています。そのため、ログに"agent_url":"http://172.19.0.2:8126"が出力されていました。

⚠️ Datadog Admission controllerを使わない場合は、DD_AGENT_HOSTが設定されないため、Datadog Java Agentがのデータ送信に失敗します。
この場合、環境変数 DD_AGENT_HOST を明示する必要があります。
ただし、Knative ServiceはfieldRefを使えません。fieldRefを使ってNodeのHost IPを設定したい場合は--type=serverを指定してDeploymentとしてアプリをデプロイする必要があります。
または次のようなmanifestでにDatadog Agentに対するServiceを作成しても良いです。

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: datadog-agent
  namespace: datadog
spec:
  ports:
  - name: agent
    port: 8126
    protocol: TCP
    targetPort: 8126
  selector:
    app.kubernetes.io/component: agent
    app.kubernetes.io/instance: datadog
  type: ClusterIP

この場合DD_AGENT_HOSTに対する設定は --env DD_AGENT_HOST=datadog-agent.datadog.svc.cluster.local になります。

DatadogでAPM -> Servicesへ遷移するとService一覧に"reset-service"が表示されます。

image

"reset-service"をクリックするとrest-serviceのSummaryが表示されます。Readiness ProbeとLiveness ProbeのGET /readyzとGET /livezに関するデータが毎秒送られてることがわかります。

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"Service Summary"の下の"JVM Metrics"でJVMのメトリクスを見ることもできます。

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アプリの/greetingエンドポイントへリクエストを送りましょう。

for i in `seq 1 100`;do 
  curl -sk https://rest-service.demo.127-0-0-1.sslip.io/greeting
  echo
done

次のようなレスポンスが返ります。

{"id":1,"content":"Hello, World!"}
{"id":2,"content":"Hello, World!"}
{"id":3,"content":"Hello, World!"}
{"id":4,"content":"Hello, World!"}
{"id":5,"content":"Hello, World!"}
...
{"id":100,"content":"Hello, World!"}

また、次のようなアプリのログも出力されます。Datadog Java Agentはdd.trace_idとdd.span_idをMDCに自動で設定します。ecs-loggingを使用すれば、MDCに設定された値を自動でJSONに追加してくれるので、ログにもdd.trace_idとdd.span_idが出力されていることがわかります。これはのちにTraceとLogを結びつける際に役立ちます。

...
rest-service-00001-deployment-78454d968b-hmb9z workload {"@timestamp":"2023-02-03T17:25:37.895Z","log.level": "INFO","message":"Greeting{id=98, content='Hello, World!'}","ecs.version": "1.2.0","service.name":"reset-service","event.dataset":"reset-service","process.thread.name":"http-nio-8080-exec-1","log.logger":"com.example.restservice.GreetingController","dd.trace_id":"5626764257006979930","dd.service":"rest-service","dd.env":"sandbox","dd.version":"1.0","dd.span_id":"2368498438859442974"}
rest-service-00001-deployment-78454d968b-hmb9z workload {"@timestamp":"2023-02-03T17:25:37.945Z","log.level": "INFO","message":"Greeting{id=99, content='Hello, World!'}","ecs.version": "1.2.0","service.name":"reset-service","event.dataset":"reset-service","process.thread.name":"http-nio-8080-exec-5","log.logger":"com.example.restservice.GreetingController","dd.trace_id":"8014719942895616066","dd.service":"rest-service","dd.env":"sandbox","dd.version":"1.0","dd.span_id":"8884205664488887926"}
rest-service-00001-deployment-78454d968b-hmb9z workload {"@timestamp":"2023-02-03T17:25:37.999Z","log.level": "INFO","message":"Greeting{id=100, content='Hello, World!'}","ecs.version": "1.2.0","service.name":"reset-service","event.dataset":"reset-service","process.thread.name":"http-nio-8080-exec-3","log.logger":"com.example.restservice.GreetingController","dd.trace_id":"3762825320413857103","dd.service":"rest-service","dd.env":"sandbox","dd.version":"1.0","dd.span_id":"3963548649385222325"}

DatadogでAPM -> Tracesに遷移してください。

/greetingへのTrace情報が一覧に含まれていることがわかります。

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一つ選んでクリックして、詳細を確認します。処理内容の内訳が表示されます。

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"Logs"タブをクリックすると"No logs found"と表示されます。まだアプリからログを送る設定を行なっていませんでした。

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アプリのログをDatadogに送る

Datadogへのログ転送はPlatform単位で行う方法とWorkload単位で行う方法があります。今回はWorkload単位で設定します。

次のドキュメントのようにPodのad.datadoghq.com/<CONTAINER_IDENTIFIER>.logsアノテーションに'[{"source": "<Source>","service": "<Service>","tags": ["<Tag1>", "<Tag2>"]}]'という設定を行う必要があります。
https://docs.datadoghq.com/containers/kubernetes/log/?tab=kubernetes#configuration

tanzu apps workloadの--annotationオプションはJSONを設定するとエラーになるので、WorkloadはYAMLで設定します。 現在のWorkloadの設定内容をYAMLに出力にするには次のコマンドが利用可能です。

tanzu apps workload get -n demo rest-service --export

もしくは、Workloadを作成する前にYAML化したい場合は--dry-runオプションをつければ良いです。

tanzu apps workload apply rest-service \
  --app rest-service \
  --git-repo https://github.com/making/rest-service \
  --git-branch main \
  --type web \
  --annotation autoscaling.knative.dev/minScale=1 \
  --label admission.datadoghq.com/enabled=true \
  --build-env BP_DATADOG_ENABLED=true \
  --env DD_SERVICE=rest-service \
  --env DD_ENV=sandbox \
  --env DD_VERSION=1.0 \
  -n demo --dry-run | kubectl neat

いずれかのコマンドで次のYAMLが得られます。

---
apiVersion: carto.run/v1alpha1
kind: Workload
metadata:
  labels:
    admission.datadoghq.com/enabled: "true"
    app.kubernetes.io/part-of: rest-service
    apps.tanzu.vmware.com/workload-type: web
  name: rest-service
  namespace: demo
spec:
  build:
    env:
    - name: BP_DATADOG_ENABLED
      value: "true"
  env:
  - name: DD_SERVICE
    value: rest-service
  - name: DD_ENV
    value: sandbox
  - name: DD_VERSION
    value: "1.0"
  params:
  - name: annotations
    value:
      autoscaling.knative.dev/minScale: "1"
  source:
    git:
      ref:
        branch: main
      url: https://github.com/making/rest-service

annotations paramにad.datadoghq.com/workload.logsを追加します。次のようにYAMLを変更してください。

---
apiVersion: carto.run/v1alpha1
kind: Workload
metadata:
  labels:
    admission.datadoghq.com/enabled: "true"
    app.kubernetes.io/part-of: rest-service
    apps.tanzu.vmware.com/workload-type: web
  name: rest-service
  namespace: demo
spec:
  build:
    env:
    - name: BP_DATADOG_ENABLED
      value: "true"
  env:
  - name: DD_SERVICE
    value: rest-service
  - name: DD_ENV
    value: sandbox
  - name: DD_VERSION
    value: "1.0"
  params:
  - name: annotations
    value:
      ad.datadoghq.com/workload.logs: '[{"source":"workload","service":"rest-service"}]' #! <--- Added
      autoscaling.knative.dev/minScale: "1"
  source:
    git:
      ref:
        branch: main
      url: https://github.com/making/rest-service

このYAMLをapplyします。

$ tanzu apps workload apply -f workload.yaml                           
❗ WARNING: Configuration file update strategy is changing. By default, provided configuration files will replace rather than merge existing configuration. The change will take place in the January 2024 TAP release (use "--update-strategy" to control strategy explicitly).

🔎 Update workload:
...
 22, 22   |    value: "1.0"
 23, 23   |  params:
 24, 24   |  - name: annotations
 25, 25   |    value:
     26 + |      ad.datadoghq.com/workload.logs: '[{"source":"workload","service":"rest-service"}]'
 26, 27   |      autoscaling.knative.dev/minScale: "1"
 27, 28   |  source:
 28, 29   |    git:
 29, 30   |      ref:
...
❓ Really update the workload "rest-service"? [yN]: y
👍 Updated workload "rest-service"

To see logs:   "tanzu apps workload tail rest-service --namespace demo --timestamp --since 1h"
To get status: "tanzu apps workload get rest-service --namespace demo"

ℹ️ どうしてもYAMLを使いたくない場合は、--anotationオプションの代わりに--param-yamlオプションを使って次のコマンドでも設定可能です

tanzu apps workload apply rest-service \
  --app rest-service \
  --git-repo https://github.com/making/rest-service \
  --git-branch main \
  --type web \
  --param-yaml annotation='{"ad.datadoghq.com/workload.logs":"[{\"source\":\"workload\",\"service\":\"rest-service\"}]","autoscaling.knative.dev/minScale":"1"}' \
  --label admission.datadoghq.com/enabled=true \
  --build-env BP_DATADOG_ENABLED=true \
  --env DD_SERVICE=rest-service \
  --env DD_ENV=sandbox \
  --env DD_VERSION=1.0 \

次のように、Knative ServiceのRevisionがrest-service-00002になればデプロイ完了です。

$ kubectl get ksvc -n demo rest-service 
NAME           URL                                            LATESTCREATED        LATESTREADY          READY   REASON
rest-service   https://rest-service.demo.127-0-0-1.sslip.io   rest-service-00002   rest-service-00002   True

もう一度、アプリにリクエストを送ります。

for i in `seq 1 100`;do 
  curl -sk https://rest-service.demo.127-0-0-1.sslip.io/greeting
  echo
done

次のようなアプリログが出力されます。

...
rest-service-00002-deployment-6cfcb4b6f5-kng8m workload {"@timestamp":"2023-02-03T17:37:36.146Z","log.level": "INFO","message":"Greeting{id=98, content='Hello, World!'}","ecs.version": "1.2.0","service.name":"reset-service","event.dataset":"reset-service","process.thread.name":"http-nio-8080-exec-3","log.logger":"com.example.restservice.GreetingController","dd.trace_id":"7335734608230234482","dd.service":"rest-service","dd.env":"sandbox","dd.version":"1.0","dd.span_id":"6315277859940185552"}
rest-service-00002-deployment-6cfcb4b6f5-kng8m workload {"@timestamp":"2023-02-03T17:37:36.195Z","log.level": "INFO","message":"Greeting{id=99, content='Hello, World!'}","ecs.version": "1.2.0","service.name":"reset-service","event.dataset":"reset-service","process.thread.name":"http-nio-8080-exec-2","log.logger":"com.example.restservice.GreetingController","dd.trace_id":"8586535972007884877","dd.service":"rest-service","dd.env":"sandbox","dd.version":"1.0","dd.span_id":"7454967409341757930"}
rest-service-00002-deployment-6cfcb4b6f5-kng8m workload {"@timestamp":"2023-02-03T17:37:36.247Z","log.level": "INFO","message":"Greeting{id=100, content='Hello, World!'}","ecs.version": "1.2.0","service.name":"reset-service","event.dataset":"reset-service","process.thread.name":"http-nio-8080-exec-8","log.logger":"com.example.restservice.GreetingController","dd.trace_id":"8792935479711312615","dd.service":"rest-service","dd.env":"sandbox","dd.version":"1.0","dd.span_id":"1391216223413785587"}

DatadogからLogsを確認すると、同じログが転送されていることがわかります。ecs-loggingによって構造化ログが送られているので、"CONTENT"列にはログのうちmessageのフィールドだけが表示されます。

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他の項目はログをクリックすると表示されます。

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Traceタブをクリックするとこのログ出力のタイミングのTrace情報が表示されます。これはecs-loggingによって、構造化ログにdd.trace_idとdd.span_idフィールドが追加されているためです。構造化ログでない場合は、ドキュメントにしたがって、マッピングの設定が必要です。

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逆にTraceからLogsも見れるようになります。

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環境変数DD_ENVを環境ごとに変える

iterate profileやfull profileのようなsingle clusterの場合は、DD_ENVをハードコードしても良いのですが、 Multi Cluster構成では、同じManifestが複数のRun Clusterに適用されてしまうため、Run ClusterによってDD_ENVを変えることができなくなります。

この場合は、DD_ENVはConfigMapまたはSecretから取得するようにすれば良いです。次のようなConfigMapまたはSecretをRun Clusterごとに作成します。

kubectl create cm -n demo rest-service-config --from-literal env=sandbox --dry-run -oyaml | kubectl apply -f-

DD_ENVには次のようにvalueFromで上記で作成したConfigMapまたはSecretを参照するようにします。これで環境に応じて環境変数を変えることができます。

---
apiVersion: carto.run/v1alpha1
kind: Workload
metadata:
  labels:
    admission.datadoghq.com/enabled: "true"
    app.kubernetes.io/part-of: rest-service
    apps.tanzu.vmware.com/workload-type: web
  name: rest-service
  namespace: demo
spec:
  build:
    env:
    - name: BP_DATADOG_ENABLED
      value: "true"
  env:
  - name: DD_SERVICE
    value: rest-service
  - name: DD_ENV
    valueFrom:
      configMapKeyRef: #! <----
        name: rest-service-config
        key: env
  - name: DD_VERSION
    value: "1.0"
  params:
  - name: annotations
    value:
      ad.datadoghq.com/workload.logs: '[{"source":"workload","service":"rest-service"}]'
      autoscaling.knative.dev/minScale: "1"
  source:
    git:
      ref:
        branch: main
      url: https://github.com/making/rest-service

この設定はTAP 1.4時点ではtanzu CLIからは行えず、YAML経由で設定する必要があります。

アプリのPrometheusエンドポイントをScrapeする

Spring Boot Actuatorを使用すると内部でMicrometerを使ったメトリクスが収集されます。 Datadog Java Agentはこのメトリクスは送信しません。このメトリクスをDatadogに送るためにPrometheusエンドポイントを利用します。

Datadog AgentはPrometheusエンドポイントを検出して、取得したメトリクスをDatadogに送信することができます。アプリ側はMicrometer Prometheusをライブラリに加えると/actuator/prometheusエンドポイントでPrometheus形式で公開できます(rest-servicesは設定済みです)。

Datadog AgentにPrometheus向けのエンドポイントを有効にするために、Helm Chartの次の設定を行います。

datadog:
  # ...
  prometheusScrape:
    enabled: true
    serviceEndpoints: true

次のコマンドで変更を適用します。

helm template -n datadog datadog datadog/datadog -f values.yaml > datadog.yaml
kubectl apply -n datadog -f datadog.yaml

Workloadに次のようにprometheus.io/...アノテーションを追加します。

TAP 1.3まではprometheus.io/portを8081にしてください。 TAP 1.4の場合はデフォルトで8080ですが、Workloadにapps.tanzu.vmware.com/auto-configure-actuatorsラベルをtrueで設定している場合、またはPlatformレベルでspringboot_conventions.autoConfigureActuatorsをtrueに設定している場合は8081にしてください。

apiVersion: carto.run/v1alpha1
kind: Workload
metadata:
  labels:
    admission.datadoghq.com/enabled: "true"
    app.kubernetes.io/part-of: rest-service
    apps.tanzu.vmware.com/workload-type: web
  name: rest-service
  namespace: demo
spec:
  build:
    env:
    - name: BP_DATADOG_ENABLED
      value: "true"
  env:
  - name: DD_SERVICE
    value: rest-service
  - name: DD_ENV
    valueFrom:
      configMapKeyRef:
        name: rest-service-config
        key: env
  - name: DD_VERSION
    value: "1.0"
  params:
  - name: annotations
    value:
      ad.datadoghq.com/workload.logs: '[{"source":"workload","service":"rest-service"}]'
      autoscaling.knative.dev/minScale: "1"
      prometheus.io/path: /actuator/prometheus #! <---
      prometheus.io/port: "8080" #! <---
      prometheus.io/scrape: "true" #! <---
  source:
    git:
      ref:
        branch: main
      url: https://github.com/making/rest-service

このYAMLをapplyします。

$ tanzu apps workload apply -f workload.yaml
❗ WARNING: Configuration file update strategy is changing. By default, provided configuration files will replace rather than merge existing configuration. The change will take place in the January 2024 TAP release (use "--update-strategy" to control strategy explicitly).

🔎 Update workload:
...
 29, 29   |  - name: annotations
 30, 30   |    value:
 31, 31   |      ad.datadoghq.com/workload.logs: '[{"source":"workload","service":"rest-service"}]'
 32, 32   |      autoscaling.knative.dev/minScale: "1"
     33 + |      prometheus.io/path: /actuator/prometheus
     34 + |      prometheus.io/port: "8080"
     35 + |      prometheus.io/scrape: "true"
 33, 36   |  source:
 34, 37   |    git:
 35, 38   |      ref:
 36, 39   |        branch: main
...
❓ Really update the workload "rest-service"? [yN]: y
👍 Updated workload "rest-service"

To see logs:   "tanzu apps workload tail rest-service --namespace demo --timestamp --since 1h"
To get status: "tanzu apps workload get rest-service --namespace demo"

APM -> Servicesを確認すると、/actuator/prometheusへのアクセスが増えていることが確認できます。

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Metrics ExplorerでMicrometer由来のメトリクスが取れていることを実際に確認できます。

例えば、http_server_requests_seconds_countをuri、method、statusタグ別に表示したグラフが次の図です。

image

jvm_memory_used_bytesをarea、idタグ別に表示したグラフが次の図です。

image

Micrometerに関するダッシュボードは特に用意されていないので、自分で作成する必要があります。