システム監視SaaS「Datadog」が新規上場：顧客数8,846社に拡大
急成長中のSaaS企業「Datadog」（ティッカーシンボル：DDOG）が上場申請書類を公開しました。 Datadogの創業コンビはどちらもフランスの名門大学「エコール・セントラル・パリ」出身。CEOのOlivier Pomel氏は在学中に万能メディア再生ツール「VLCメディアプレイヤー」開発に携わっていたエンジニアで、卒業後はIBMのR&D部門へ。そこで先輩のAlexis Lê-Quôc氏と出会い、教育スタートアップ「Wireless Generation」（後にNews Corpが買収）での協業した後2010年にDatadogを設立しました。 様々なシステムで発生するデータを一元管理する分析プラットフォームとしてスタートし、2012年からはインフラ監視ツールをリリース。これまでIndex VenturesやICONIQ Capitalなどの著名ベンチャーキャピタルから累計で1.48億ド
Datadogの請求書に怯えないためにするべきこと - Qiita
はじめに サーバーリソースや、各種KPIのモニタリングツールとして利用されるDatadog。導入するにあたって事前に金額を決められるわけではないため、導入に二の足を踏まれている方も多いのではないでしょうか？ 本記事では、そのDatadogの利用に際して、安心して請求日を迎えるためのTIPSについて記載させて頂きます。 Datadogとは DatadogはSaaS形式のモニタリングサービスです。サーバーリソースの監視だけでなく、KPIのモニタリングにもDatadogは利用されています。 KPIのモニタリングによって、リアルタイムに事業状況をつかむことはもちろん、Sentryで現れないバグの検知も可能となります。 さて、Datadogの請求日を安心に迎えるためのTIPSについて説明させていただく前に、Datadogの課金体系について、簡単に確認してみましょう。 Datadogの課金体系について
Dockerで始めるDatadog - クラウドワークス エンジニアブログ
初めまして。インターンのasmsuechanです。以前はケーキ屋で働いていました。 これはDatadogにあまり馴染みのない人がDockerで立っているRailsアプリケーションにDatadogを導入するためのガイドです。 Datadogでわかること Datadogはサーバーやアプリケーションの状態等パフォーマンスなどの数値を送信して、それを時系列ごとに集計し見やすいグラフを作成する事ができるSaaS型のモニタリングサービスです。そのため、もし取得したいデータの内容が重要な場合は、適宜別のログ収集サービスと組み合わせて利用しましょう。 Datadogを見てみる アカウントがない方はまずdatadoghq.comの右上にあるGET STARTED FREEから登録します。 これがダッシュボードの様子です。ここで収集したデータのグラフを見ることができます。 準備 ここでは既にRailsが動くd
ライブラリ
製品 { this.openCategory = category; }, 160); }, clearCategory() { clearTimeout(this.timeoutID); } }" x-init=" const menu = document.querySelector('.product-menu'); var observer = new MutationObserver(function(mutations) { mutations.forEach(function(mutation) { if (mutation.attributeName === 'class' && !mutation.target.classList.contains('show')) { openCategory = 'observability'; } }); }); observer.
運用しやすい Datadog カスタムメトリクス収集方法 - Qiita
概要 Datadog でカスタムメトリクスを収集したい場合には、カスタムチェックを書いて Docker コンテナとしてパッケージングしてデプロイすると運用しやすいよ、という話。 背景 Datadog を利用していると、Datadog でサポートされていないものをモニタリングし、そのデータを Datadog に入れたいというケースが出てくる。 自分の例だと Resque という Redis を利用した Ruby 製のバッググラウンドジョブシステムに関するメトリクスを収集したかったが、公式にはサポートされていなかった。 Datadog にカスタムメトリクスを送る方法は 2 種類あり、 Datadog カスタムチェックを書く DogStatsD を利用したメトリクス収集/送信スクリプトを書く それぞれやり方が公式ドキュメントに載っている Writing an Agent Check Sendin
（超メモ）私的な Datadog の Agent Check の書き方 - ようへいの日々精進XP
超メモ。 Agent Check のポイント（ドキュメントより抜粋） 参考 http://docs.datadoghq.com/ja/guides/agent_checks/ 概要 Datadog Agent のプラグインという位置づけ Python で実装する デフォルトで 15 秒間隔（メインチェックの実行ループに組み込まれている） Agent Check の実装 AgentCheck クラスを継承し check() 関数を利用する メトリクスの送信 以下の関数を利用することが出来る。 - self.gauge( ... ) # Sample a gauge metric - self.increment( ... ) # Increment a counter metric - self.decrement( ... ) # Decrement a counter metric -
Datadogで長期間のグラフ表示でもピークがわかる設定 - Qiita
要点 ・[重要]Datadogのグラフは表示する時間の範囲に350データポイントまで表示する ・クエリの結果に対してrollup(method,time)を設定すると、複数のデータポイントをまとめて表示することが可能 今回の設定するデータ AWSのcloudwatchから取得されたメトリックス(RDS CPU使用率) 困っていた点 短時間(1h,4h)で表示すると1分間隔のデータが表示されるのですが、長時間(1week,1month)で表示されると 時間平均されてしまい、データのピークが隠れてしまうことがあります。 図1:時間の範囲1monthでRDSのCPU使用率を表示した例 図2:上記の30%の部分を時間の範囲5hで表示 いちいち、時間設定を短時間にして調べるのは面倒なので、長時間のグラフ表示のときでもピークがわかるようにしたい。というのが、今回の要件です。 公式ドキュメントで調べてみ
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