# Cloud LoggingとDatadogの連携で複合監視を実現する方法

## 目次

1. はじめに

   1-1. 背景

   1-2. 本記事の目的

2. Cloud LoggingとDatadogの概要

   2-1. Cloud Loggingとは

   2-2. Datadogとは

3. 複合監視の重要性

   3-1. 複合監視のメリット

   3-2. 企業における実際の利用例

4. Cloud LoggingとDatadogの連携方法

   4-1. 必要な前提条件

   4-2. 手順詳細

     4-2-1. Cloud Loggingの設定

     4-2-2. Datadogへのデータ送信

5. Cloud LoggingとDatadogの機能比較

   5-1. 主な機能一覧

   5-2. 評価基準別の比較

6. カスタムメトリクスの管理方法

   6-1. カスタムメトリクスの作成手順

   6-2. カスタムアラートの設定

7. 複合監視環境の最適化

   7-1. パフォーマンスの向上方法

   7-2. よくある問題とその解決策

8. まとめ

## 1. はじめに

### 1-1. 背景

クラウドサービスの進化により、多くの企業が複雑なインフラ環境を構築し、それに伴い、十分なシステム監視が求められています。特にCloud LoggingとDatadogのような異なるベンダーのツールを連携して使用することで、複合的な監視を実現し、システムの可用性とパフォーマンスを向上させることが可能です。

### 1-2. 本記事の目的

本記事では、Google Cloud PlatformのCloud LoggingとDatadogを活用して、効果的な複合監視を実現する方法について詳述します。それぞれのツールの特徴を理解し、連携することでどのような利点が得られるかを具体的に解説します。

## 2. Cloud LoggingとDatadogの概要

### 2-1. Cloud Loggingとは

Cloud Loggingは、Google Cloud Platformが提供するログ管理サービスです。あらゆるサービスから生成されるログデータを集約、分析し、リアルタイムで可視化できるため、迅速な問題解決が可能です。また、ログフィルタリングやクエリビルダーを活用してデータのトレンドを分析することも容易になります。

### 2-2. Datadogとは

Datadogは、クラウドネイティブ環境でのアプリケーションをモニタリングするための強力なツールです。インフラ、アプリケーション、ロギング、メトリクスの統合された視覚化を提供し、さまざまなクラウドプロバイダーやサービスとネイティブに統合できます。ユニファイドモニタリングによって、システムの全体像を把握するのに役立ちます。

## 3. 複合監視の重要性

### 3-1. 複合監視のメリット

複合監視を実施することにより、単一の障害や異常検知だけでなく、それが他のシステムに与える影響も評価できます。例えば、ログとメトリクスの相関を分析し、問題の発生場所と影響範囲を迅速に特定することができます。これにより、ダウンタイムを最小化し、サービスの信頼性を向上させることが可能です。

### 3-2. 企業における実際の利用例

多くの技術先進企業が複合監視のアプローチを採用しています。例えば、eコマースプラットフォームでは、購入プロセス全体を監視し、異常な遅延が発生した際に直ちに対応することで、購買機会の損失を防いでいます。これにより、顧客満足度を維持しつつ、運用コストを抑えることができます。

## 4. Cloud LoggingとDatadogの連携方法

### 4-1. 必要な前提条件

まず、Google Cloud PlatformおよびDatadogのアカウントを用意します。さらに、DatadogのAPIキーを取得しておく必要があります。これにより、Cloud LoggingからのデータをDatadogに送信することができるようになります。

### 4-2. 手順詳細

#### 4-2-1. Cloud Loggingの設定

1. **ログエクスポート先の設定**：Google Cloud Consoleで、適切なプロジェクトを選択します。「Logging」メニューから「ログエクスポート」を選び、Datadog用に新しいエクスポート先を追加します。

2. **フィルタリングの設定**：必要に応じて、データ量を管理するために特定のログだけをDatadogへ送信するようフィルタリングを設定します。

#### 4-2-2. Datadogへのデータ送信

1. **Datadogエージェントの設定**：サーバやアプリケーションにDatadogエージェントをインストールし、Cloud Loggingから発生したデータをDatadogに転送します。

2. **ログフォワーダーの設定**：Datadogの「Integrations」からGoogle Cloud Platformを選び、APIキーを設定してログ転送を完了します。

## 5. Cloud LoggingとDatadogの機能比較

### 5-1. 主な機能一覧

Cloud Loggingは、主にログのアーカイブ、検索、そしてリアルタイム分析に特化しており、Googleのクラウドサービス全般にシームレスに統合できます。一方で、Datadogは、ダッシュボードのカスタマイズや、マイクロサービス間のトレーシングといったモニタリング機能が充実しています。

### 5-2. 評価基準別の比較

評価基準は以下のように分類できます：

- **データ範囲**：Cloud Loggingはログデータに特化、一方Datadogはメトリクス、トレース情報までをカバー。

- **リアルタイム性**：どちらもリアルタイム分析機能を提供しているが、悪化したアクティビティの即時可視化に優れる。

- **拡張性**：複数のプラットフォームやサービスへのスムーズな統合という点では、Datadogがリードしています。

## 6. カスタムメトリクスの管理方法

### 6-1. カスタムメトリクスの作成手順

Datadogでは、カスタムメトリクスを使用して特有のアクティビティを監視できます。新しいメトリクスを定義し、必要なデータソースから情報を集め、カスタムダッシュボードに表現します。

### 6-2. カスタムアラートの設定

メトリクス変化に対してアラートを設定し、設定した閾値を超えた時に通知を受け取るようにします。これにより、軽微な問題が深刻な問題に拡大する前に対処が可能となります。

## 7. 複合監視環境の最適化

### 7-1. パフォーマンスの向上方法

最適化のポイントには、ログフィルタリングの適切な設定、サイジングの検討、不要なデータの廃棄が含まれます。また、アラートの頻度と精度のバランスを調整することも有効です。

### 7-2. よくある問題とその解決策

- **データ遅延**：ネットワーク帯域を再検討し、トラフィックを優先度に基づいて管理する。

- **過剰アラート**：重要度に基づく階層的なアラートポリシーの設定が必要です。

## 8. まとめ

Cloud LoggingとDatadogを組み合わせた複合監視は、システム全体の視認性を向上させ、適切な運用管理を促進します。複合監視により、迅速かつ効果的な問題解決が可能となり、事業の成長を支える強力なツールとなります。このアプローチは、長期的な運用効率化を目指すエンジニアにとって有力な選択肢となるでしょう。

この記事がCloud LoggingとDatadogの効果的な活用に役立つことを願っています。エンジニアの皆さんが日々の業務で直面する課題解決の一助となることを目指し発信しました。[cv:issue_marketplace_engineer]

# Cloud LoggingとDatadogの連携で複合監視を実現する方法

## 目次

1. はじめに

   1-1. 背景

   1-2. 本記事の目的

2. Cloud LoggingとDatadogの概要

   2-1. Cloud Loggingとは

   2-2. Datadogとは

3. 複合監視の重要性

   3-1. 複合監視のメリット

   3-2. 企業における実際の利用例

4. Cloud LoggingとDatadogの連携方法

   4-1. 必要な前提条件

   4-2. 手順詳細

     4-2-1. Cloud Loggingの設定

     4-2-2. Datadogへのデータ送信

5. Cloud LoggingとDatadogの機能比較

   5-1. 主な機能一覧

   5-2. 評価基準別の比較

6. カスタムメトリクスの管理方法

   6-1. カスタムメトリクスの作成手順

   6-2. カスタムアラートの設定

7. 複合監視環境の最適化

   7-1. パフォーマンスの向上方法

   7-2. よくある問題とその解決策

8. まとめ

## 1. はじめに

### 1-1. 背景

クラウドサービスの進化により、多くの企業が複雑なインフラ環境を構築し、それに伴い、十分なシステム監視が求められています。特にCloud LoggingとDatadogのような異なるベンダーのツールを連携して使用することで、複合的な監視を実現し、システムの可用性とパフォーマンスを向上させることが可能です。

### 1-2. 本記事の目的

本記事では、Google Cloud PlatformのCloud LoggingとDatadogを活用して、効果的な複合監視を実現する方法について詳述します。それぞれのツールの特徴を理解し、連携することでどのような利点が得られるかを具体的に解説します。

## 2. Cloud LoggingとDatadogの概要

### 2-1. Cloud Loggingとは

Cloud Loggingは、Google Cloud Platformが提供するログ管理サービスです。あらゆるサービスから生成されるログデータを集約、分析し、リアルタイムで可視化できるため、迅速な問題解決が可能です。また、ログフィルタリングやクエリビルダーを活用してデータのトレンドを分析することも容易になります。

### 2-2. Datadogとは

Datadogは、クラウドネイティブ環境でのアプリケーションをモニタリングするための強力なツールです。インフラ、アプリケーション、ロギング、メトリクスの統合された視覚化を提供し、さまざまなクラウドプロバイダーやサービスとネイティブに統合できます。ユニファイドモニタリングによって、システムの全体像を把握するのに役立ちます。

## 3. 複合監視の重要性

### 3-1. 複合監視のメリット

複合監視を実施することにより、単一の障害や異常検知だけでなく、それが他のシステムに与える影響も評価できます。例えば、ログとメトリクスの相関を分析し、問題の発生場所と影響範囲を迅速に特定することができます。これにより、ダウンタイムを最小化し、サービスの信頼性を向上させることが可能です。

### 3-2. 企業における実際の利用例

多くの技術先進企業が複合監視のアプローチを採用しています。例えば、eコマースプラットフォームでは、購入プロセス全体を監視し、異常な遅延が発生した際に直ちに対応することで、購買機会の損失を防いでいます。これにより、顧客満足度を維持しつつ、運用コストを抑えることができます。

## 4. Cloud LoggingとDatadogの連携方法

### 4-1. 必要な前提条件

まず、Google Cloud PlatformおよびDatadogのアカウントを用意します。さらに、DatadogのAPIキーを取得しておく必要があります。これにより、Cloud LoggingからのデータをDatadogに送信することができるようになります。

### 4-2. 手順詳細

#### 4-2-1. Cloud Loggingの設定

1. **ログエクスポート先の設定**：Google Cloud Consoleで、適切なプロジェクトを選択します。「Logging」メニューから「ログエクスポート」を選び、Datadog用に新しいエクスポート先を追加します。

2. **フィルタリングの設定**：必要に応じて、データ量を管理するために特定のログだけをDatadogへ送信するようフィルタリングを設定します。

#### 4-2-2. Datadogへのデータ送信

1. **Datadogエージェントの設定**：サーバやアプリケーションにDatadogエージェントをインストールし、Cloud Loggingから発生したデータをDatadogに転送します。

2. **ログフォワーダーの設定**：Datadogの「Integrations」からGoogle Cloud Platformを選び、APIキーを設定してログ転送を完了します。

## 5. Cloud LoggingとDatadogの機能比較

### 5-1. 主な機能一覧

Cloud Loggingは、主にログのアーカイブ、検索、そしてリアルタイム分析に特化しており、Googleのクラウドサービス全般にシームレスに統合できます。一方で、Datadogは、ダッシュボードのカスタマイズや、マイクロサービス間のトレーシングといったモニタリング機能が充実しています。

### 5-2. 評価基準別の比較

評価基準は以下のように分類できます：

- **データ範囲**：Cloud Loggingはログデータに特化、一方Datadogはメトリクス、トレース情報までをカバー。

- **リアルタイム性**：どちらもリアルタイム分析機能を提供しているが、悪化したアクティビティの即時可視化に優れる。

- **拡張性**：複数のプラットフォームやサービスへのスムーズな統合という点では、Datadogがリードしています。

## 6. カスタムメトリクスの管理方法

### 6-1. カスタムメトリクスの作成手順

Datadogでは、カスタムメトリクスを使用して特有のアクティビティを監視できます。新しいメトリクスを定義し、必要なデータソースから情報を集め、カスタムダッシュボードに表現します。

### 6-2. カスタムアラートの設定

メトリクス変化に対してアラートを設定し、設定した閾値を超えた時に通知を受け取るようにします。これにより、軽微な問題が深刻な問題に拡大する前に対処が可能となります。

## 7. 複合監視環境の最適化

### 7-1. パフォーマンスの向上方法

最適化のポイントには、ログフィルタリングの適切な設定、サイジングの検討、不要なデータの廃棄が含まれます。また、アラートの頻度と精度のバランスを調整することも有効です。

### 7-2. よくある問題とその解決策

- **データ遅延**：ネットワーク帯域を再検討し、トラフィックを優先度に基づいて管理する。

- **過剰アラート**：重要度に基づく階層的なアラートポリシーの設定が必要です。

## 8. まとめ

Cloud LoggingとDatadogを組み合わせた複合監視は、システム全体の視認性を向上させ、適切な運用管理を促進します。複合監視により、迅速かつ効果的な問題解決が可能となり、事業の成長を支える強力なツールとなります。このアプローチは、長期的な運用効率化を目指すエンジニアにとって有力な選択肢となるでしょう。

この記事がCloud LoggingとDatadogの効果的な活用に役立つことを願っています。エンジニアの皆さんが日々の業務で直面する課題解決の一助となることを目指し発信しました。

Cloud LoggingとDatadogの連携で複合監視を実現する方法

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