AWSを使いこなす上で、インフラのパフォーマンスや状態のモニタリングは重要です。その際に役立つのが、AWS CloudWatchとDatadog。どちらもAWS環境のモニタリングを行うサービスですが、それぞれ特徴やメリットが異なり、環境によって使い分けが求められます。
本記事では、CloudWatchとDatadogの特徴や、どんな環境でどちらを使うのが最適かを解説していきます。
- CloudWatchとは？
AWS CloudWatchは、AWSが提供するネイティブなモニタリングサービスです。AWSリソース（EC2、Lambda、DynamoDBなど）のメトリクス収集やログ管理、アラート設定を行えます。
CloudWatchの特徴
AWSと統合: AWSサービスをシームレスに監視でき、AWSアカウント内のリソースのモニタリングに最適です。
シンプルな設定: 各種メトリクスの収集、アラーム設定、ダッシュボード作成が簡単に行えます。
低コスト: AWS内で使う限り、他のツールよりコストが抑えられます。
CloudWatchの活用シーン
AWSリソースの基本的なモニタリング: EC2のCPU使用率や、Lambdaの実行状況を手軽に監視。
システム全体の状態を把握: トラフィックの急増に伴うオートスケーリングや通知設定に利用。
- Datadogとは？
Datadogは、複数のクラウドやオンプレミス環境でのモニタリングを得意とするサービスです。CloudWatchにはないAPM（アプリケーションパフォーマンスモニタリング）や分散トレーシングの機能があり、複雑なシステムに向いています。
Datadogの特徴
マルチクラウド対応: AWSだけでなく、AzureやGCP、オンプレミス環境の一元監視が可能。
多機能なモニタリング: APMや分散トレーシング機能を備え、パフォーマンスを詳細に分析できます。
柔軟なダッシュボード: データの可視化が柔軟で、チーム全体での情報共有が容易です。
Datadogの活用シーン
複雑な分散アプリケーション: マイクロサービス環境やリアルタイムのパフォーマンスが重要なシステム。
ハイブリッド環境: マルチクラウドやオンプレミスを含む環境全体を一元管理したい場合。
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CloudWatchとDatadogの比較
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どちらを使うべきか？ 使い分けのポイント
AWS中心の環境
AWSリソースが主な環境であれば、CloudWatchの利用が適しています。ネイティブサービスのため設定も簡単で、コストを抑えつつ基本的な監視ができます。
マルチクラウドや複雑なパフォーマンス監視が必要
複数のクラウドプロバイダーやオンプレミスも含む環境を一元管理したい場合や、APM、分散トレーシングが必要な場合は、Datadogが適しています。
両方を併用するケース
AWSリソースの基本的なメトリクスはCloudWatchで監視しつつ、複雑なパフォーマンスの分析やマルチクラウド環境での可視化はDatadogを併用するという方法もあります。例えば、EC2インスタンスのメトリクスはCloudWatchでモニタリングし、アプリケーションパフォーマンスはDatadogで分析する、といった組み合わせが可能です。
- まとめ
AWS CloudWatchとDatadogは、モニタリング対象や必要な機能によって使い分けるのがポイントです。AWSリソース中心のシンプルなモニタリングにはCloudWatch、マルチクラウドや高度なパフォーマンス分析にはDatadogが適しています。適切なツールを選択し、効果的なモニタリング環境を構築していきましょう！
という記事をChatGPTで作ってみました。
参考リンク
AWS CloudWatch公式ドキュメント
Datadog公式ドキュメント