Help us understand the problem. What is going on with this article?

Datadog の Metric Correlation 機能がすごいぞ!

概要

Datadogの進化は早いですね。
今回は、Metric Correlationという機能についてご紹介です。

Metric Correlation について

AWS Dashや夏のDatadogまつりMeetup でも紹介されていましたが、
[レポート] 夏のDatadogまつりMeetup に参加してきました」によると

機械学習を活用し、異常が見られるメトリクスと同じ挙動しているメトリクスを探してくる(相関)

とあります。便利そう。

使い方

2019/9/26時点では、まだBetaという位置付けです。

こちらのBetaリクエストページからリクエストすることが可能です。

機能が有効になると、相関関係を調査したいグラフのshow this widget in full screenボタンを押すと、
スクリーンショット 2019-09-26 14.21.22.png

タブメニューにCorrelation Betaが追加されます。
スクリーンショット 2019-09-26 14.25.22.png

使ってみた

今回は、aws.applicationelb.target_response_time.maximumというALBインテグレーションのメトリクスを例に使用してみます。

1. 時間帯を選択

相関関係を調査したグラフを選んだら、調査したい時間帯を選びます。
スクリーンショット 2019-09-26 14.31.31.png

調査対象の時間帯を調整したい場合は、Edit Searchボタンを押せば調整可能です。

2. 調査対象の選択

相関関係を調査したいデータを選択します。
選択肢としては、

  • インテグレーション(AWSやGCP等の各サービスごとのインテグレーションを指定可能)
  • ダッシュボード(自前で作成したダッシュボードを指定可能)
  • カスタムメトリクス

が選択可能です。

例) インテグレーションを指定したい場合
スクリーンショット 2019-09-26 14.34.48.png

3. 検索実行

最後は、Searchボタンを押すだけ。
しばらくとすると、相関関係のあるメトリクスが表示されるので、クリックしてみます。
スクリーンショット 2019-09-26 14.38.14.png

すると、相関関係のあるグラフの詳細が表示されました。
スクリーンショット 2019-09-26 14.40.07.png

4. 原因調査

ここからの調査は、自分でやることになります。
今回例だと

• LAが上昇
• io waitが上昇
• メモリが解放
• 12時ちょうどという時間帯

という事象からlogrotateが怪しいという仮説を導き出せました。

まとめ

レスポンスタイムが跳ねるという1つの事象だけだと、いろんな視点で調査することになると思いますが、
このMetric Correlationを使うと相関関係があるメトリクスが取得できるので、トラブルシューティング時に役に立つなと思いました。
これがボタン1つで可能とは、Datadog恐るべしですね。
今後の進化にも期待です。

Why do not you register as a user and use Qiita more conveniently?
  1. We will deliver articles that match you
    By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole
  2. you can read useful information later efficiently
    By "stocking" the articles you like, you can search right away
Comments
Sign up for free and join this conversation.
If you already have a Qiita account
Why do not you register as a user and use Qiita more conveniently?
You need to log in to use this function. Qiita can be used more conveniently after logging in.
You seem to be reading articles frequently this month. Qiita can be used more conveniently after logging in.
  1. We will deliver articles that match you
    By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole
  2. you can read useful information later efficiently
    By "stocking" the articles you like, you can search right away