service ラッパーコマンドを使用できない Linux ベースのシステムをご使用の場合は、代替リストを参照してください。
+Linux ベースのシステムで service ラッパーコマンドが利用できない場合は、代替リストをご参照ください。
%ProgramFiles%\Datadog\Datadog Agent です。カスタムのインストール場所を使用する場合は、Datadog ファイル用に Datadog サブディレクトリを指定してください。%ProgramFiles%\Datadog\Datadog Agentです。カスタムインストール場所を使用する場合は、Datadog ファイルを収容する Datadog サブディレクトリを指定してください。{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}?toolsets=apm,llmobs{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}。
+
+1. ターミナルで実行:
+ claude mcp add --transport http datadog-mcp {{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}{
+ "mcpServers": {
+ "datadog": {
+ "type": "http",
+ "url": "{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}"
+ }
+ }
+ }{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}?toolsets=apm,llmobs{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}。
+
+`~/.codex/config.toml`Datadog MCP サーバーを HTTP トランスポートとサイトのエンドポイント URL で追加するには、1. (または Codex CLI 構成ファイル) を編集してください。たとえば、次のとおりです。
+
+ [mcp_servers.datadog]
+ url = "{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}"
+ {{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}?toolsets=apm,llmobstoolsets クエリをエンドポイント URL の末尾に含めてください。詳細については、ツールセットを参照してください。
+{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}。
+
+1. ターミナルで実行:
+ gemini mcp add --transport http datadog {{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}{
+ "mcpServers": {
+ "datadog": {
+ "httpUrl": "{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}"
+ }
+ }
+ }{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}?toolsets=apm,llmobs{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}。
+
+1. 次のいずれかの方法を使用して、Goose に Datadog MCP サーバーを追加します。
+ - **ワンクリックインストール (推奨):**Datadog MCPサーバーを使用します {{< region-param key="goose_mcp_install_deeplink" link="true" text="install deeplink" >}}。
+ - **手動設定:** このセクションに記載されているエンドポイントをストリーミング可能 HTTP サーバーURL として使用して、Goose で [MCP サーバーを追加する][2] ための手順に従ってください。設定を直接編集するには、`~/.config/goose/config.yaml` を修正します。
+
+1. [製品固有のツール][1] を有効にするには、エンドポイント URL の末尾に `toolsets` クエリパラメータを含めます。たとえば、この URL で有効になるのは、APM と LLM Observability のツール_だけ_です。
+
+ {{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}?toolsets=apm,llmobs{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}。
+
+{{% collapse-content title="Junie" level="h4" expanded=false id="jetbrains-junie" %}}
+1. {{< ui >}}Tools{{< /ui >}} > {{< ui >}}Junie{{< /ui >}} > {{< ui >}}MCP Settings{{< /ui >}} に移動し、次のブロックを追加します。
+
+ {
+ "mcpServers": {
+ "datadog": {
+ "type": "http",
+ "url": "{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}"
+ }
+ }
+ }
+ {{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}?toolsets=apm,llmobs{
+ "mcpServers": {
+ "datadog": {
+ "url": "{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}"
+ "headers": {
+ "DD_API_KEY": "<YOUR_API_KEY>",
+ "DD_APPLICATION_KEY": "<YOUR_APP_KEY>"
+ }
+ }
+ }
+ }
+ {{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}?toolsets=apm,llmobs{
+ "servers": {
+ "datadog": {
+ "type": "http",
+ "url": "{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}"
+ }
+ }
+ }
+ {{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}?toolsets=apm,llmobs{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}。
+
+1. 次の内容を[Kiro MCP設定ファイル][2]に追加してください (`~/.kiro/settings/mcp.json`はユーザー範囲の設定用)。
+
+ {
+ "mcpServers": {
+ "datadog": {
+ "url": "{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}"
+ }
+ }
+ }{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}?toolsets=apm,llmobs{
+ "plugin": ["@datadog/opencode-plugin"]
+ }{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}。
+
+{
+ "mcp": {
+ "datadog": {
+ "type": "remote",
+ "url": "{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}",
+ "enabled": true
+ }
+ }
+}{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}?toolsets=apm,llmobs{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}。
+
+1. Warp アプリで、{{< ui >}}Settings{{< /ui >}} > {{< ui >}}MCP Servers{{< /ui >}} に移動し、{{< ui >}}+ Add{{< /ui >}} をクリックします。
+
+1. 次の構成を貼り付けます。
+
+ {
+ "Datadog": {
+ "url": "{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}"
+ }
+ }{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}?toolsets=apm,llmobs{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}。
+
+1. HTTP トランスポートとあなたのサイトのエンドポイント URL を使用して、クライアントの設定ファイルに Datadog MCP サーバーを追加します。たとえば、次のとおりです。
+
+ {
+ "mcpServers": {
+ "datadog": {
+ "type": "http",
+ "url": "{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}"
+ }
+ }
+ }{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}?toolsets=apm,llmobs{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}?toolsets=synthetics{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}?toolsets=core,synthetics,software-delivery{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}?toolsets=alltoolsets=all ツールフィルタリングをサポートするクライアント (例: Claude Code) で最適に動作します。mcp_read | Datadogからデータを読み取るツール (例: モニターのクエリ、ログの検索、ダッシュボードの取得) |
+| mcp_write | Datadog内のリソースを作成または変更するツール (例: モニターの作成、ホストのミュート) |
+
+`mcp_read`または`mcp_write`に加えて、ユーザーは基盤となるリソースの標準Datadog権限が必要です。たとえば、モニターを読み取るMCPツールを使用するには、`mcp_read`と[Monitors Read][24]権限の両方が必要です。リソースレベルの権限の完全なリストについては、[Datadogロール権限][25]を参照してください。
+
+**Datadog標準ロール**を持つユーザーは、デフォルトで両方のMCPサーバー権限を持っています。組織が[カスタムロール][23]を使用している場合は、権限を手動で追加してください。
+1. 管理者として [**組織設定 > ロール**][26] に移動し、更新したいロールをクリックします。
+1. {{< ui >}}Edit Role{{< /ui >}} (鉛筆アイコン) をクリックします。
+1. 権限リストの下で、{{< ui >}}MCP Read{{< /ui >}} と {{< ui >}}MCP Write{{< /ui >}} のチェックボックスを選択します。
+1. ロールに必要な他のリソースレベルの権限を選択してください。
+1. {{< ui >}}Save{{< /ui >}} をクリックします。
+
+組織の管理者は、[組織設定][27] からグローバル MCP アクセスと書き込み機能を管理できます。
+
+## 認証 {#authentication}
+
+MCP サーバーは、[認証][14] のために OAuth 2.0 を使用します。OAuthフローを通過できない場合 (たとえば、サーバー上で)、`DD_API_KEY`および`DD_APPLICATION_KEY`のHTTPヘッダーとしてDatadogの[API キー and application key][1]を提供できます。
+
+{{< site-region region="us,us3,us5,eu,ap1,ap2" >}}
+たとえば、選択した[Datadogサイト][17]に基づいて({{< region-param key="dd_site_name" >}}):
+
+{
+ "mcpServers": {
+ "datadog": {
+ "type": "http",
+ "url": "{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}",
+ "headers": {
+ "DD_API_KEY": "<YOUR_API_KEY>",
+ "DD_APPLICATION_KEY": "<YOUR_APPLICATION_KEY>"
+ }
+ }
+ }
+}
+claude mcp add datadog --scope user -- ~/.local/bin/datadog_mcp_cli{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}
+ {{< /site-region >}}
+4. {{< ui >}}Connect{{< /ui >}} をクリックした後、{{< ui >}}Tools{{< /ui >}} > {{< ui >}}List Tools{{< /ui >}} に移動します。
+5. [利用可能なツール][12] が表示されるか確認してください。
+
+## 参考資料 {#further-reading}
+
+{{< partial name="whats-next/whats-next.html" >}}
+
+[1]: /ja/account_management/api-app-keys/
+[2]: https://github.com/modelcontextprotocol/inspector
+[3]: https://cursor.com
+[4]: https://claude.com/product/claude-code
+[5]: https://claude.com/download
+[6]: https://chatgpt.com/codex
+[7]: https://code.visualstudio.com/
+[8]: https://github.com/block/goose
+[9]: https://kiro.dev/
+[10]: https://kiro.dev/cli/
+[11]: https://cline.bot/
+[12]: /ja/bits_ai/mcp_server/tools
+[13]: /ja/account_management/org_settings/service_accounts/
+[14]: https://modelcontextprotocol.io/specification/draft/basic/authorization
+[15]: /ja/ide_plugins/vscode/?tab=cursor
+[16]: /ja/ide_plugins/vscode/
+[17]: /ja/getting_started/site/#navigate-the-datadog-documentation-by-site
+[18]: /ja/ide_plugins/idea/
+[19]: https://claude.ai
+[20]: https://coterm.datadoghq.com/mcp-cli/datadog_mcp_cli.exe
+[21]: /ja/getting_started/site/
+[22]: /ja/account_management/rbac/permissions/#mcp
+[23]: /ja/account_management/rbac/?tab=datadogapplication#custom-roles
+[24]: /ja/account_management/rbac/permissions/#monitors
+[25]: /ja/account_management/rbac/permissions/
+[26]: https://app.datadoghq.com/organization-settings/roles
+[27]: https://app.datadoghq.com/organization-settings/preferences
+[28]: https://www.warp.dev/
+[29]: /ja/synthetics/
+[30]: /ja/continuous_integration/
+[31]: /ja/tests/
+[32]: /ja/error_tracking/
+[33]: /ja/database_monitoring/
+[34]: /ja/tracing/
+[35]: /ja/feature_flags/
+[36]: /ja/llm_observability/mcp_server/
+[37]: /ja/network_monitoring/cloud_network_monitoring/
+[38]: /ja/network_monitoring/devices/
+[39]: /ja/security/threats/security_signals/
+[40]: /ja/security/misconfigurations/findings/
+[41]: /ja/product_analytics
+[42]: /ja/service_management/case_management/
+[43]: /ja/actions/workflows/
+[44]: /ja/ddsql_editor/
+[45]: https://www.datadoghq.com/product-preview/apm-mcp-toolset/
+[46]: /ja/dashboards/
+[47]: /ja/help/
+[48]: /ja/reference_tables/
+[49]: /ja/bits_ai/mcp_server/tools
+[50]: https://github.com/google-gemini/gemini-cli
+[51]: /ja/containers/monitoring/kubernetes_explorer/
+[52]: https://opencode.ai/
+[53]: https://github.com/datadog-labs/opencode-plugin
\ No newline at end of file
diff --git a/content/ja/dashboards/_index.md b/content/ja/dashboards/_index.md
index 493c8e47886..ec4aa72f793 100644
--- a/content/ja/dashboards/_index.md
+++ b/content/ja/dashboards/_index.md
@@ -14,74 +14,78 @@ cascade:
algolia:
rank: 70
tags:
- - スナップショット
- - ダッシュボード
-description: データを可視化して詳細な情報を把握
+ - snapshot
+ - dashboards
+description: データを可視化してインサイトを得る
further_reading:
-- link: https://app.datadoghq.com/release-notes?category=Dashboards
- tag: リリースノート
- text: Datadog ダッシュボードの最新リリースをチェック！ (アプリログインが必要です)。
- link: /dashboards/sharing/
tag: ドキュメント
- text: Datadogの外部でグラフを共有
-- link: https://www.datadoghq.com/blog/datadog-clipboard/
- tag: ブログ
- text: ダッシュボードウィジェットをクリップボードに追加する
-- link: https://www.datadoghq.com/blog/datadog-dashboards/
- tag: ブログ
- text: 新しい Datadog ダッシュボードエクスペリエンス
+ text: Datadog 以外とグラフを共有
- link: https://datadoghq.dev/integrations-core/guidelines/dashboards/#best-practices
tag: ベストプラクティス
text: 優れたインテグレーションダッシュボードを作成する
- link: https://dtdg.co/fe
tag: Foundation Enablement
text: ダッシュボードで視覚化を改善するためのインタラクティブセッションにご参加ください
+- link: https://www.datadoghq.com/blog/datadog-clipboard/
+ tag: ブログ
+ text: ダッシュボードウィジェットをクリップボードに追加する
+- link: https://www.datadoghq.com/blog/datadog-dashboards/
+ tag: ブログ
+ text: 新しい Datadog ダッシュボードエクスペリエンス
+- link: https://www.datadoghq.com/blog/datadog-executive-dashboards
+ tag: ブログ
+ text: Datadog を使用して効果的なエグゼクティブ向けダッシュボードを設計する
+- link: https://app.datadoghq.com/release-notes?category=Dashboards
+ tag: リリースノート
+ text: 最新の Datadog ダッシュボードのリリースをチェック！(アプリログインが必要です)
title: ダッシュボード
---
+## 概要 {#overview}
-## 概要
+ダッシュボードは、組織内のシステムやアプリケーションのパフォーマンスと健全性に関するインサイトをリアルタイムで提供します。それらを利用することによりユーザーは、データを視覚的に分析し、主要パフォーマンス指標 (KPI) を追跡したり、トレンドを効率的に監視したりすることができます。ダッシュボードを使用することでチームは、異常を特定し、問題を優先し、問題を事前に検出し、根本原因を診断し、信頼性目標が達成されることを確保できます。チームが情報に基づいた意思決定をし、システムの運用を最適化し、ビジネスの成功を促進できるように、重要な指標やパフォーマンス指標を監視・分析するための集中化された使いやすいインターフェースを提供します。
-ダッシュボードは、組織内のシステムとアプリケーションのパフォーマンスと健全性に関するリアルタイムの洞察を提供します。これにより、ユーザーはデータを視覚的に分析し、キーパフォーマンス指標 (KPI) を追跡し、傾向を効率的に監視できます。ダッシュボードを使用することで、チームは異常の特定、問題の優先順位付け、問題のプロアクティブな検出、根本原因の診断、信頼性目標の達成を確実にすることができます。重要なメトリクスとパフォーマンス指標をモニタリングおよび分析するための一元化された使いやすいインターフェイスを提供することで、十分な情報に基づいた意思決定、システム運用の最適化、ビジネスの成功へと導く力をチームに与えます。
-
-{{< whatsnext desc="ダッシュボード機能:">}}
- {{< nextlink href="/dashboards/configure" >}}Configure: ダッシュボードの構成オプションの概要{{< /nextlink >}}
- {{< nextlink href="/dashboards/list" >}}Dashboard List: ダッシュボードやリストを検索、表示、作成{{< /nextlink >}}
- {{< nextlink href="/dashboards/template_variables" >}}Template Variable: ダッシュボードのウィジェットを動的にフィルタリング{{< /nextlink >}}
- {{< nextlink href="/service_management/incident_management/datadog_clipboard/" >}}Datadog Clipboard{{< /nextlink >}}
- {{< nextlink href="/api/latest/dashboards" >}}API: ダッシュボードをプログラムで管理{{< /nextlink >}}
+{{< whatsnext desc="ダッシュボードの機能:">}}
+ {{< nextlink href="/dashboards/configure" >}}構成: ダッシュボードの構成オプションの概要{{< /nextlink >}}
+ {{< nextlink href="/dashboards/list" >}}Dashboard List: ダッシュボードやリストを検索、表示、作成する{{< /nextlink >}}
+ {{< nextlink href="/dashboards/template_variables" >}}テンプレート変数: ダッシュボード内のウィジェットを動的にフィルタリングする{{< /nextlink >}}
+ {{< nextlink href="/dashboards/guide/datadog_clipboard/" >}}Datadog クリップボード{{< /nextlink >}}
+ {{< nextlink href="/api/latest/dashboards" >}}API: プログラムでダッシュボードを管理する{{< /nextlink >}}
{{< /whatsnext >}}
{{< whatsnext desc="グラフ機能:">}}
- {{< nextlink href="/dashboards/widgets" >}}ウィジェット: さまざまな視覚化の構成を学ぶ{{< /nextlink >}}
- {{< nextlink href="/dashboards/querying" >}}クエリ: グラフクエリのフォーマットオプションを参照{{< /nextlink >}}
- {{< nextlink href="/dashboards/functions" >}}関数: メトリクスクエリとその結果のグラフを修正{{< /nextlink >}}
- {{< nextlink href="/dashboards/change_overlays" >}}オーバーレイ: 変更イベントを自動的にグラフにオーバーレイ{{< /nextlink >}}
+ {{< nextlink href="/dashboards/widgets" >}}ウィジェット: さまざまな視覚化の設定を学ぶ{{< /nextlink >}}
+ {{< nextlink href="/dashboards/querying" >}}クエリ: グラフクエリのフォーマットオプションを見る{{< /nextlink >}}
+ {{< nextlink href="/dashboards/functions" >}}関数: メトリクスクエリと結果のグラフを修正する{{< /nextlink >}}
+ {{< nextlink href="/dashboards/change_overlays" >}}オーバーレイ: グラフに変更イベントを自動的にオーバーレイする{{< /nextlink >}}
{{< /whatsnext >}}
-## 詳細はこちら
-
-{{< whatsnext desc="以下のリソースをご覧ください:" >}}
- {{< nextlink href="/getting_started/dashboards/" >}}ダッシュボードを始める{{< /nextlink >}}
- {{< nextlink href="https://learn.datadoghq.com/courses/intro-dashboards" >}}学習コース: ダッシュボード入門{{< /nextlink >}}
- {{< nextlink href="https://learn.datadoghq.com/courses/building-better-dashboards" >}}学習コース: より良いダッシュボードの構築{{< /nextlink >}}
-{{< /whatsnext >}}
+## 始める {#get-started}
-ダッシュボードを作成するには、[ダッシュボードリスト][4]ページの **+New Dashboard** をクリックするか、ナビゲーションメニューから **New Dashboard** をクリックします。ダッシュボード名を入力し、レイアウトオプションを選択します。
+ダッシュボードを作成するには、次のようにします。
+1. [Dashboard List][4] ページで、**+新しいダッシュボード**をクリックするか、ナビゲーションメニューから**新しいダッシュボード**を選択します。
+2. ダッシュボードの名前を入力し、レイアウトオプションを選択します。
{{< img src="dashboards/create-dashboard.png" alt="新しいダッシュボードの追加" style="width:70%;">}}
-ダッシュボード
-: 画像、グラフ、ログなどのさまざまなオブジェクトを含めることができるグリッドベースのレイアウト。これは通常、ステータスボードやストーリーテリングビューとして使用され、リアルタイムで更新され、過去の定点を表すことができます。グリッドの幅は最大 12 マスで、デバッグにも適しています。
+ダッシュボード
+: 画像、グラフ、ログなどのさまざまなオブジェクトを含めることができるグリッドベースのレイアウト。これらは、リアルタイムで更新されるステータスボードやストーリーテリングビューとして広く使用されます。これにより過去の固定時点を表すことができます。最大幅は 12 グリッド平方であり、デバッグにも適しています。
タイムボード
-: ダッシュボード全体を定刻またはリアルタイムで表示する自動レイアウト。通常、トラブルシューティング、共同作業、一般データの調査に使用します。
+: ダッシュボード全体で、固定またはリアルタイムのいずれかの単一時点を表す自動レイアウト。これらは、トラブルシューティング、相関関係、一般的なデータ探索のために広く使用されます。
スクリーンボード
-: 画像やグラフ、ログなど、様々なオブジェクトを含めることができる自由形式のレイアウトのダッシュボード。リアルタイムに更新されたり、過去の定点を示すステータスボードやストーリーテリングビューとして使われるのが一般的です。
+: 画像、グラフ、ログなどのさまざまなオブジェクトを含めることができる自由形式のレイアウトのダッシュボード。これらは、リアルタイムで更新されるステータスボードや過去の固定ポイントを表すストーリーテリングビューとして広く使用されます。
+
+{{< whatsnext desc="次の資料をご覧ください。" >}}
+ {{< nextlink href="/getting_started/dashboards/" >}}ダッシュボードの概要{{< /nextlink >}}
+ {{< nextlink href="https://learn.datadoghq.com/courses/intro-dashboards" >}}学習コース: ダッシュボードの紹介{{< /nextlink >}}
+ {{< nextlink href="https://learn.datadoghq.com/courses/building-better-dashboards" >}}学習コース: ダッシュボードの高度な活用法{{< /nextlink >}}
+{{< /whatsnext >}}
-## リフレッシュレート
+## リフレッシュレート {#refresh-rate}
-プライベートダッシュボードのリフレッシュレートは、表示している時間枠によって異なります。時間枠が短ければ短いほど、データの更新頻度は高くなります。公開共有ダッシュボードは、選択した時間枠に関係なく、30 秒ごとに更新されます。
+プライベートダッシュボードのリフレッシュレートは、表示している時間枠に依存します。時間枠が短いほど、データがより頻繁に更新されます。公開共有ダッシュボードは、選択された時間枠に関係なく、30 秒ごとに更新されます。
| 時間枠 | リフレッシュレート |
|--------------|--------------|
@@ -90,28 +94,28 @@ title: ダッシュボード
| 5 分 | 10 秒 |
| 10 分 | 10 秒 |
| 30 分 | 20 秒 |
-| 1 時間 | 20 秒 |
-| 3 時間 | 1 分 |
-| 4 時間 | 1 分 |
-| 1 日 | 3 分 |
-| 2 日 | 10 分 |
-| 1 週間 | 1 時間 |
-| 1 か月 | 1 時間 |
-| 3 か月 | 1 時間 |
-| 6 か月 | 1 時間 |
-| 1 年 | 1 時間 |
+| 1 時間 | 20 秒 |
+| 3 時間 | 1 分 |
+| 4 時間 | 1 分 |
+| 1 日 | 3 分 |
+| 2 日 | 10 分 |
+| 1 週間 | 1 時間 |
+| 1 か月 | 1 時間 |
+| 3 か月 | 1 時間 |
+| 6 か月 | 1 時間 |
+| 1 年 | 1 時間 |
-## モバイルデバイスでダッシュボードを表示する
+## モバイルデバイスでダッシュボードを表示する {#view-dashboards-on-mobile-devices}
-[Apple App Store][2] および [Google Play Store][3] で入手可能な Datadog モバイルアプリを使用すると、モバイルフレンドリーな形式でダッシュボードを表示できます。モバイルアプリには、モバイルアプリを開かなくてもサービスの健全性やインフラストラクチャーを監視できるモバイルホームスクリーンウィジェットが装備されています。
+[Apple App Store][2] や [Google Play Store][3] で提供されている Datadog モバイルアプリにより、モバイルフレンドリーなフォーマットでダッシュボードを表示することができます。モバイルアプリには、モバイルアプリを開かずにサービスの健全性やインフラストラクチャーを監視できるモバイルホーム画面ウィジェットが装備されています。
-**注**: ダッシュボードをセットアップまたは編集するには、Datadog ブラウザ UI にログインする必要があります。アプリのインストールの詳細については、[Datadog モバイルアプリ][1]のドキュメントを参照してください。
+**注**: ダッシュボードの設定や編集を実行するには、Datadog のブラウザ UI にログインする必要があります。アプリのインストールに関する詳細は、[Datadog モバイルアプリ][1]のドキュメントを参照してください。
-## その他の参考資料
+## 参考資料 {#further-reading}
-{{< learning-center-callout header="Datadog ラーニングセンターでグラフウィジェットを作成してみる" btn_title="Enroll Now" btn_url="https://learn.datadoghq.com/courses/dashboard-graph-widgets">}} 時系列、クエリ値、トップリスト、テーブル、分布、および円グラフのウィジェットを探索します。ウィジェットの構成方法を学び、各ウィジェットタイプをどのような場合に利用すべきかを理解します。 {{< /learning-center-callout >}}
+{{< learning-center-callout header="Datadog ラーニングセンターでグラフウィジェットを作成してみてください。" btn_title="今すぐ登録" btn_url="https://learn.datadoghq.com/courses/dashboard-graph-widgets">}} 時系列、値のクエリ、トップリスト、テーブル、分布、円グラフのウィジェットを試してみてください。ウィジェットを設定する方法を学び、各ウィジェットタイプはどんな場面で使うのかを理解してください。{{< /learning-center-callout >}}
-{{< learning-center-callout header="Datadog ラーニングセンターでテーブル、リスト、SLO、アーキテクチャのウィジェットを作成してみる" btn_title="今すぐ登録" btn_url="https://learn.datadoghq.com/courses/discovering-table-list-widgets">}} テーブル、リスト、SLO、アーキテクチャのウィジェットを探索します。Web アプリケーションのメトリクスとパフォーマンスを追跡する方法を学び、重要なデータをどのように表示するかを理解します。 {{< /learning-center-callout >}}
+{{< learning-center-callout header="Datadog 学習センターでテーブル、リスト、SLO、アーキテクチャウィジェットを作成してみてください。" btn_title="今すぐ登録" btn_url="https://learn.datadoghq.com/courses/discovering-table-list-widgets">}} テーブル、リスト、SLO、アーキテクチャウィジェットを試してみてください。ウェブアプリケーションのメトリクスとパフォーマンスを追跡する方法、重要なデータをどのように提示するのかについて、詳細をご確認ください。{{< /learning-center-callout >}}
{{< partial name="whats-next/whats-next.html" >}}
diff --git a/content/ja/extend/dogstatsd/_index.md b/content/ja/extend/dogstatsd/_index.md
new file mode 100644
index 00000000000..4eafdf1b17c
--- /dev/null
+++ b/content/ja/extend/dogstatsd/_index.md
@@ -0,0 +1,635 @@
+---
+aliases:
+- /ja/guides/dogstatsd/
+- /ja/guides/DogStatsD/
+- /ja/developers/faq/how-to-remove-the-host-tag-when-submitting-metrics-via-dogstatsd/
+- /ja/integrations/faq/dogstatsd-and-docker
+- /ja/agent/kubernetes/dogstatsd
+- /ja/developers/dogstatsd/
+description: データタイプ、タグ付けなど、DogStatsD の機能の概要
+further_reading:
+- link: integrations/node
+ tag: ドキュメント
+ text: Node.js インテグレーションを利用して Node.js 用の DogStatsD を有効にします
+- link: extend/dogstatsd
+ tag: ドキュメント
+ text: DogStatsD 入門
+- link: extend/libraries
+ tag: ドキュメント
+ text: 公式/コミュニティ作成の API および DogStatsD クライアントライブラリ
+- link: https://www.datadoghq.com/blog/monitor-azure-app-service-linux/
+ tag: ブログ
+ text: Datadog で Azure App Service 上の Linux Web アプリを監視する
+- link: https://www.datadoghq.com/blog/datadog-csi-driver/
+ tag: ブログ
+ text: Datadog の CSI ドライバーにより、高パフォーマンスの監視可能性を提供して Kubernetes 環境のセキュリティを確保する
+- link: https://learn.datadoghq.com/courses/create-custom-metrics-dogstatsd
+ tag: ラーニングセンター
+ text: DogStatsD を使用して Custom Metrics を作成する
+title: DogStatsD
+---
+DogStatsD は、Datadog Agent に付属するメトリクス集計サービスです。カスタムアプリケーションメトリクスを最も簡単に Datadog に取り込むには、メトリクスを DogStatsD に送信します。DogStatsD は [StatsD][1] プロトコルを実装すると共に、Datadog 固有の以下の拡張機能を提供します。
+
+- ヒストグラムメトリクスタイプ
+- サービスチェック
+- イベント
+- タグ付け
+
+準拠する StatsD クライアントは、DogStatsD および Agent で動作しますが、その場合、[Datadog 固有の拡張機能](#dive-into-dogstatsd)は含まれません。
+
+**注**: DogStatsD は、StatsD のタイマーをネイティブメトリクスタイプとして実装しません (ただし、[ヒストグラム経由でサポートします][2])。
+
+DogStatsD は Datadog コンテナレジストリ、GAR、ECR、Azure ACR、および Docker Hub で利用可能です。
+
+| レジストリ | イメージ |
+| -------------------------- | --------------------------------------- |
+| Datadog Container Registry | [registry.datadoghq.com/dogstatsd][33] |
+| Google Artifact Registry | [gcr.io/datadoghq/dogstatsd][4] |
+| Amazon ECR | [public.ecr.aws/datadog/dogstatsd][34] |
+| Azure ACR | datadoghq.azurecr.io/dogstatsd |
+| Docker Hub | [hub.docker.com/r/datadog/dogstatsd][3] |
+
+pod_name タグは、デフォルトでは追加されません。カスタムメトリクスが多くなりすぎないようにするためです。statsd グローバルインスタンスを含む)をプロセス間で共有することはできませんが、それらはスレッドセーフです。このため、親プロセスと各子プロセスは、クライアントの独自インスタンスを作成するか、 disable_buffering を Trueに設定して、バッファリングを明示的に無効にする必要があります。詳細については、datadog.dogstatsd のドキュメントを参照してください。
+$DD_DOGSTATSD_SOCKET 環境変数を、あるいはホストポートバインディング方式を使用している場合は $DD_AGENT_HOST 環境変数を使用して、StatsD メトリクスの転送先のホストをインスタンス化する必要があります。
+開発 |
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テスト |
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監視 |
+ モニター |
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トラブルシューティング |
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セキュリティ |
+ セキュリティ |
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OTEL_SERVICE_NAME 環境変数は、OTEL_RESOURCE_ATTRIBUTES 環境変数内の service.name 属性より優先されます。OTEL_SERVICE_NAME 環境変数は、 service.name 属性 ( OTEL_RESOURCE_ATTRIBUTES 環境変数) よりも優先されます。DD_SERVICE、DD_ENV、DD_VERSION のような Datadog 固有の環境変数は、OpenTelemetry 構成では既定ではサポートされていません。DD_SERVICE、DD_ENV 、 DD_VERSION など) は、OpenTelemetry の構成においてデフォルトではサポートされていません。@@ -144,73 +157,86 @@ CIDR (Classless Inter Domain Routing) は、IP アドレスの範囲 (CIDR ブ service:*mongo ``` -ワイルドカード検索は、ログ属性の一部ではないログのプレーンテキストを検索するためにも使用できます。例えば、このクエリは文字列 `NETWORK` を含むコンテナ (メッセージ) を持つすべてのログを返します。 +Wildcard検索は、ログ属性の一部でないログのプレーンテキスト内を検索するためにも使用できます。たとえば、このクエリは、文字列 `NETWORK` を含むコンテンツ (メッセージ) を持つすべてのログを返します。 ``` *NETWORK* ``` -しかし、この検索語は、文字列 `NETWORK` がログ属性内にあり、ログメッセージの一部でない場合は、それを含むログを返しません。 +ただし、この検索語は、文字列 `NETWORK` がログ属性内にあり、ログメッセージの一部でない場合は、それを含むログを返しません。 -### ワイルドカードを検索 +### 検索ワイルドカード {#search-wildcard} -特殊文字を含む属性値またはタグ値を検索する場合や、エスケープまたは二重引用符を必要とする場合は、`?` ワイルドカードを使用して 1 つの特殊文字またはスペースに一致させます。たとえば、値が `hello world` の属性 `my_attribute` を検索するには: `@my_attribute:hello?world` +特殊文字を含む属性やタグの値を検索する場合、またはエスケープや二重引用符が必要な場合は、`?` Wildcardを使用して単一の特殊文字またはスペースに一致させます。たとえば、値が `hello world` の属性 `my_attribute` を検索するには: `@my_attribute:hello?world`。
-## 数値 +## 数値 {#numerical-values} -数値属性を検索するには、まず[その属性をファセットとして追加][2]します。次に、数値演算子 (`<`、`>`、`<=`、または `>=`) を使用して、数値ファセットの検索を行うことができます。 -例えば、応答時間が 100ms 超のログをすべて取得するには、次のようにします。 +数値属性で検索するには、まず [ファセットとして追加してください][2]。その後、数値ファセットに対して検索を行うために、数値演算子 (`<`,`>`, `<=`, または `>=`) を使用できます。 +たとえば、応答時間が 100ms を超えるすべてのログを取得するには:
``` @http.response_time:>100 ``` -特定の範囲内にある数値属性を検索することができます。たとえば、4xx エラーをすべて取得するには、次のようにします。 +特定の範囲内で数値属性を検索できます。たとえば、すべての 4xx エラーを取得するには: ``` @http.status_code:[400 TO 499] ``` -## タグ +## タグ {#tags} -ログは、タグを生成する[ホスト][3]と[インテグレーション][4]からタグを引き継ぎます。これらも、ファセットとして検索で使用できます。 +ログは、それらを生成する [ホスト][3] および [インテグレーション][4] からタグを継承します。検索やファセットとしても使用できます: -* `test` は文字列「test」を検索します。 -* `env:(prod OR test)` は、タグ `env:prod` またはタグ `env:test` を含むすべてのログに一致します。 -* `(env:prod AND -version:beta)` は、タグ `env:prod` を含み、タグ `version:beta` は含まないすべてのログに一致します。 +* `test` は文字列 "test" を検索しています。 +* `env:(prod OR test)`タグ `env:prod` またはタグ `env:test` を持つすべてのログに一致します。 +* `(env:prod AND -version:beta)` はタグ `env:prod` を含み、タグ `version:beta` を含まないすべてのログに一致します。 -タグが[タグのベストプラクティス][5]に従わず、`key:value` 構文も使用していない場合は、次の検索クエリを使用します。 +タグが [タグのベストプラクティス][5] に従わず、`key:value` 構文も使用していない場合は、次の検索クエリを使用します: * `tags:
+{{< img src="logs/explorer/search/facetless_query_json_arrray2.png" alt="JSONオブジェクトの配列に対するファセットなしのクエリ" style="width:80%;">}} + +### ネストされた配列検索 {#nested-array-search} + +配列属性内のネストされたフィールドを検索するには、完全な属性パスに `@` プレフィックスを使用します。ログエクスプローラーは配列内の任意のアイテムに一致します: + +* `@network.ip.attributes.ip:2a02\:1810*` は、`network.ip.attributes` 配列内の少なくとも1つのアイテムが `ip` フィールドで `2a02:1810` で始まるすべてのログに一致します。 + +配列が複数の特定の値を含むログに一致させるには、値を括弧内にリストします: + +* `@user_perms:(4 6)` は、`user_perms` 配列が `4` と `6` の両方を含むすべてのログに一致します。 + +配列が範囲内の任意の値を含むログに一致させるには、範囲クエリを使用します: + +* `@user_perms:[2 TO 6]` は、`user_perms` 配列が `2` と `6` の間に少なくとも1つの値を含むすべてのログに一致します。 -## 計算フィールド +## 計算フィールド {#calculated-fields} 計算フィールドはログ属性のように機能し、検索、集計、可視化、さらには他の計算フィールドの定義にも使用できます。計算フィールド名を参照するには、`#` プレフィックスを使用してください。 -{{< img src="logs/explorer/calculated_fields/calculated_field.png" alt="Log Explorer で結果をフィルタリングするために使用される request_duration という計算フィールド" style="width:100%;" >}} +{{< img src="logs/explorer/calculated_fields/calculated_field.png" alt="ログエクスプローラーで結果をフィルタリングするために使用されるrequest_durationという計算フィールド" style="width:100%;" >}} -## 検索の保存 +## 検索の保存 {#saved-searches} -[保存ビュー][6]に、検索クエリ、列、対象期間、およびファセットが格納されます。 +[Saved Views][6] に、検索クエリ、列、対象期間、およびファセットが格納されます。 -## その他の参考資料 +## 参考資料 {#further-reading} {{< partial name="whats-next/whats-next.html" >}} @@ -220,4 +246,5 @@ service:*mongo [4]: /ja/integrations/#cat-log-collection [5]: /ja/getting_started/tagging/#tags-best-practices [6]: /ja/logs/explorer/saved_views/ -[7]: /ja/logs/explorer/facets/#facet-panel \ No newline at end of file +[7]: /ja/logs/explorer/facets/#facet-panel +[8]: /ja/logs/log_configuration/attributes_naming_convention/#reserved-attributes \ No newline at end of file diff --git a/content/ja/logs/log_configuration/parsing.md b/content/ja/logs/log_configuration/parsing.md index e380b3fd837..1e433445ce8 100644 --- a/content/ja/logs/log_configuration/parsing.md +++ b/content/ja/logs/log_configuration/parsing.md @@ -10,46 +10,49 @@ algolia: aliases: - /ja/logs/parsing/ - /ja/logs/processing/parsing -description: Grok プロセッサーを使用したログのパース +description: Grok プロセッサーを使用してログをパースする further_reading: - link: https://learn.datadoghq.com/courses/log-pipelines - tag: Learning Center - text: ログパイプラインの構築と変更の方法 + tag: ラーニングセンター + text: ログパイプラインの構築と変更方法について - link: /logs/log_configuration/processors - tag: Documentation + tag: ドキュメント text: ログの処理方法 - link: https://www.youtube.com/watch?v=AwW70AUmaaQ&list=PLdh-RwQzDsaM9Sq_fi-yXuzhmE7nOlqLE&index=3 - tag: Video + tag: ビデオ text: 'Datadog のヒントとコツ: Grok パースを使用してログからフィールドを抽出する' - link: /logs/faq/how-to-investigate-a-log-parsing-issue/ - tag: FAQ - text: ログパースの問題を調査する方法 + tag: よくあるご質問 + text: ログのパースに関する問題を調査する方法 - link: /logs/guide/log-parsing-best-practice/ - tag: FAQ - text: ログパース - ベストプラクティス + tag: よくあるご質問 + text: ログのパース - ベストプラクティス - link: /logs/logging_without_limits/ - tag: Documentation - text: Datadog によってインデックス化されるログのボリュームの制御 + tag: ドキュメント + text: Datadog でインデックス化するログの量を制御します +- link: https://learn.datadoghq.com/courses/debugging-log-pipelines + tag: ラーニングセンター + text: ログパイプラインのデバッグ title: パース --- -{{< learning-center-callout header="ラーニングセンターで Grok パースを試す" btn_title="Enroll Now" btn_url="https://learn.datadoghq.com/courses/log-pipelines">}} - ログパイプラインの構築と変更、パイプラインスキャナーによる管理、および一貫性を保つための処理済みログ全体での属性名の標準化について学びます。 +{{< learning-center-callout header="学習センターで Grok パースを試す" btn_title="今すぐ登録" btn_url="https://learn.datadoghq.com/courses/log-pipelines">}} + ログパイプラインの構築と修正を学び、Pipeline Scanner で管理し、一貫性を得られるよう処理されたログ全体で属性名を標準化します。 {{< /learning-center-callout >}} ## 概要 {#overview} -Datadog は JSON 形式のログを自動的にパースします。その他の形式については、Datadog では Grok パーサーを使用してログを強化できます。 -Grok 構文を使用すると、純粋な正規表現よりも簡単にログをパースできます。Grok パーサーを使用すると、半構造化テキストメッセージから属性を抽出できます。 +Datadog は自動的に JSON 形式のログをパースします。他の形式については、Datadog で Grok Parser の助けを借りてログを強化することができます。 +Grok 構文により、純粋な正規表現よりも簡単にログをパースすることができます。Grok Parser を使用して、半構造化テキストメッセージから属性を抽出できます。 -Grok には、整数、IP アドレス、ホスト名などをパースするための再利用可能なパターンが用意されています。これらの値は、文字列として Grok パーサーに送信する必要があります。 +Grok には、整数、IP アドレス、ホスト名などをパースするための再利用可能なパターンが付属しています。これらの値は文字列として grok パーサーに送られなければなりません。 -次の `%{MATCHER:EXTRACT:FILTER}` 構文を使用してパースルールを記述できます。 +パースルールは、`%{MATCHER:EXTRACT:FILTER}` の構文で記述できます。 -* **Matcher**: 何を期待するか (数値、単語、空白以外など) を記述するルール (別のトークンルールへの参照の場合もあります)。 +* **Matcher**: 期待する内容 (数値、単語、スペース以外など) を記述する規則 (または別のトークン規則への参照) -* **Extract** (オプション): *Matcher* によって一致したテキスト部分のキャプチャ先を表す識別子。 +* **Extract** (オプション): *マッチャー*と一致するテキストをキャプチャする対象を表す識別子 -* **Filter** (オプション): 一致した内容を変換するためのポストプロセッサー。 +* **Filter** (オプション): 一致したテキストを変換するためのポストプロセッサー 典型的な非構造化ログの例: @@ -57,13 +60,13 @@ Grok には、整数、IP アドレス、ホスト名などをパースするた john connected on 11/08/2017 ``` -次のパースルールを使用します。 +これに次のパース規則を使用します。 ```text MyParsingRule %{word:user} connected on %{date("MM/dd/yyyy"):date} ``` -処理後、次の構造化ログが生成されます。 +処理後は、次のような構造化ログが生成されます。 ```json { @@ -74,72 +77,83 @@ MyParsingRule %{word:user} connected on %{date("MM/dd/yyyy"):date} **注**: -* 1 つの Grok パーサー内に複数のパースルールがある場合: - * 任意のログに一致できるのは 1 つのみです。上から下へ向かって最初に一致したルールによってパースが実行されます。 - * 各ルールは、リスト内でそのルールより上の行で定義されているパースルールを参照できます。 -*同じ Grok パーサー内では、一意のルール名を使用する必要があります。 -*ルール名に使用できるのは、英数字、`_`、および `.` のみです。先頭は英数字である必要があります。 -*値が null または空のプロパティは表示されません。 -*各ルールはログの最初から最後まで適用されるため、ログエントリ全体に一致するようにパースルールを定義する必要があります。 -*特定のログでは、大きな空白が生じることがあります。改行と空白を考慮するには、`\n` と `\s+` を使用します。 +* 1 つの Grok パーサーに複数のパース規則がある場合: + * 特定のログに一致するルールは 1 つだけです。上から下の順で最初に一致するルールが、パースを行うルールになります。 + * 各ルールは上記のリストに定義されたパースルールを参照します。 +* 同一の Grok パーサー内では同じ規則名を複数使用できません。 +* ルール名に含めることができるのは、英数字、`_`、および `.` だけです。英数字で始まる必要があります。 +* 値がヌルまたは空欄のプロパティは表示されません。 +* パーシング ルールはログ エントリ全体にマッチするよう定義する必要があります。各ルールはログの先頭から末尾まで適用されるためです。 +* 特定のログは大きな空白のギャップを生成することがあります。改行と空白には、それぞれ `\n` と `\s+` を使います。 -###マッチャーとフィルター {#matcher-and-filter} +### マッチャーとフィルター{#matcher-and-filter} -
%{data::keyvalue("=", "", "", "|")} | {"key1": "value1", "key2": "value2"} |
| key1="value1"\|key2="value2" | %{data::keyvalue("=", "", "", "|")} | {"key1": "value1", "key2": "value2"} |
-**複数の引用文字列の例**: 複数の引用文字列が定義されている場合、デフォルトの動作は定義された引用文字に置き換えられます。
-キーと値は、`quotingStr` で指定されている内容に関わらず、引用文字のない入力に常に一致します。引用文字が使用されている場合、引用文字の間のすべてが抽出されるため、`characterAllowList` は無視されます。
+**複数の引用文字列の例**: 複数の引用文字列が定義されている場合、デフォルトの動作は定義されている引用符文字に置き換えられます。
+キー値は、`quotingStr` に指定された内容に関係なく、引用符文字がない入力と常に一致します。引用符文字が使用されている場合、`characterAllowList` は無視され、引用符文字の間にあるすべてが抽出されます。
**ログ:**
@@ -380,14 +399,14 @@ rule %{data::keyvalue("=","/:")}
**注**:
* 空の値 (`key=`) または `null` 値 (`key=null`) は、出力 JSON に表示されません。
-*`data` オブジェクトで *keyvalue* フィルターを定義し、このフィルターが一致しない場合、空の JSON `{}` が返されます (たとえば、入力: `key:=valueStr`、パースルール: `rule_test %{data::keyvalue("=")}`、出力: `{}`)。
-*`""` を `quotingStr` として定義すると、引用に関するデフォルト設定が維持されます。
+* `data` オブジェクトで *keyvalue* フィルターを定義する場合にこのフィルターが一致しないなら、空の JSON `{}` が返されます (例: 入力: `key:=valueStr`、パースルール: `rule_test %{data::keyvalue("=")}`、出力: `{}`)。
+* `""` を `quotingStr` と定義すると、引用符のデフォルト設定が保持されます。
-###日付のパース {#parsing-dates}
+### 日付のパース{#parsing-dates}
-日付マッチャーは、タイムスタンプを EPOCH 形式 (測定単位: **ミリ秒**) に変換します。
+日付マッチャーは、タイムスタンプを EPOCH 形式 (**ミリ秒**計測単位) に変換します。
-| **生の文字列** | **パースルール** | **結果** |
+| **生文字列** | **パースルール** | **結果** |
|:-------------------------------------|:----------------------------------------------------------|:------------------------|
| 14:20:15 | `%{date("HH:mm:ss"):date}` | {"date": 51615000} |
| 02:20:15 PM | `%{date("hh:mm:ss a"):date}` | {"date": 51615000} |
@@ -403,19 +422,19 @@ rule %{data::keyvalue("=","/:")}
| Thu Jun 16 08:29:03 20161 | `%{date("EEE MMM dd HH:mm:ss yyyy","UTC+5"):date}` | {"date": 1466047743000} |
| Thu Jun 16 08:29:03 20161 | `%{date("EEE MMM dd HH:mm:ss yyyy","+3"):date}` | {"date": 1466054943000} |
-1 独自のローカライズを行い、タイムスタンプが UTC _ではない_場合は、`timezone` パラメーターを使用します。
+1 独自のローカライズを実行し、タイムスタンプが UTC で_ない_場合は、`timezone` パラメーターを使用してください。
サポートされているタイムゾーンの形式は次のとおりです。
-* `GMT`、`UTC`、`UT`、または `Z`
-* `+hh:mm`、`-hh:mm`、`+hhmm`、`-hhmm`。サポートされている最大範囲は、+18:00 から -18:00 まで (両端を含む) です。
-*`UTC+`、`UTC-`、`GMT+`、`GMT-`、`UT+`、または `UT-` で始まるタイムゾーン。サポートされている最大範囲は、+18:00 から -18:00 まで (両端を含む) です。
-*TZ データベースから取得されたタイムゾーン ID。詳細については、[TZ データベース名][2]を参照してください。
+* `GMT`、`UTC`、`UT`、または`Z`
+* `+hh:mm`、`-hh:mm`、`+hhmm`、`-hhmm`。最大サポート範囲は +18:00 から 18:00 まで (両端を含む) です。
+* `UTC+`、`UTC-`、`GMT+`、`GMT-`、`UT+`、または `UT-` で始まるタイムゾーン。最大サポート範囲は +18:00 から 18:00 まで (両端を含む) です。
+* TZ データベースから取得したタイムゾーン ID。詳細については、[TZ データベース名][2]を参照してください。
-**注**: 日付をパースしても、その値がログの公式な日付として設定される**わけではありません**。これを行うには、後続のプロセッサーで [ログ日付リマッパー][3]を使用します。
+**注**: 日付をパースしても、その値がログの公式日付として設定されることは**ありません**。公式日付にするには、後続のプロセッサで[ログ日付リマッパー][3]を使用してください。
-###交互パターン {#alternating-pattern}
+### 交互パターン {#alternating-pattern}
-1 つの属性のみが異なる 2 つの形式の可能性があるログがある場合は、`(#,##) および表はレンダリングされず、プレーンテキストとして表示されます。
+ メール通知: 基本的な書式設定 (太字、イタリック、インラインコード、リンク) がサポートされています。表は Markdown 表としてはレンダリングされず、メッセージ本文にプレーンテキストとして表示されます。
+ddTraceConfigs。
+matchExpressions" level="h4" >}}
+
+この構成は、`app=app1` または `app=app2` のいずれかのラベルの付いた Pod を除くすべての Pod に対して APM を有効にします。
+
+{{< highlight yaml "hl_lines=4-28" >}}
+ apm:
+ instrumentation:
+ enabled: true
+ targets:
+ - name: "default-target"
+ podSelector:
+ matchExpressions:
+ - key: app
+ operator: NotIn
+ values:
+ - app1
+ - app2
+{{< /highlight >}}
+
+{{< /collapse-content >}}
+
+{{< collapse-content title="例 6: 追加の製品を有効にする ddTraceConfigs" level="h4" >}}
+
+この構成は、`web-apps` ネームスペース内のサービスに [App and API protection (AAP)][12] および [Continuous Profiler][11] を有効にし、`ddTraceConfigs` を使用することにより必要な環境変数を設定します。
+
+{{< highlight yaml "hl_lines=4-20" >}}
+ apm:
+ instrumentation:
+ enabled: true
+ targets:
+ - name: "web-apps-with-security"
+ namespaceSelector:
+ matchNames:
+ - "web-apps"
+ ddTraceVersions:
+ java: "default"
+ python: "default"
+ ddTraceConfigs:
+ - name: "DD_APPSEC_ENABLED"
+ value: "true"
+ - name: "DD_PROFILING_ENABLED"
+ value: "auto"
+{{< /highlight >}}
+
+SSI を通じて有効にできる製品の完全なリストについては、[SDK 依存の製品と機能を有効にする](#enable-sdk-dependent-products-and-features)を参照してください。
+
+{{< /collapse-content >}}
+
+[8]: /ja/getting_started/tagging/unified_service_tagging/?tab=kubernetes
+[9]: /ja/tracing/trace_collection/automatic_instrumentation/single-step-apm/compatibility/#tracer-libraries
+[10]: https://kubernetes.io/docs/concepts/overview/working-with-objects/labels/#resources-that-support-set-based-requirements
+[11]: /ja/profiler/
+[12]: /ja/security/application_security/
+[14]: /ja/tracing/trace_collection/library_config/
+
+{{% /tab %}}
+
+{{% tab "Agent <=v7.63 (レガシー)" %}}
+
+#### ネームスペースのインスツルメンテーションを有効または無効にする {#enable-or-disable-instrumentation-for-namespaces}
+
+特定のネームスペース内のアプリケーションに対してインスツルメンテーションを有効または無効にすることができます。enabledNamespaces または disabledNamespaces のいずれか一方のみを設定できます。両方を設定することはできません。
+
+どのファイルを編集するかは、Datadog Operator か Helm で Single Step Instrumentation を有効にしたかによって異なります。
+
+{{< collapse-content title="Datadog Operator" level="h5" >}}
+
+特定のネームスペースでインスツルメンテーションを有効にするには、`enabledNamespaces` の構成を `datadog-agent.yaml` に追加します:
+
+{{< highlight yaml "hl_lines=5-7" >}}
+ features:
+ apm:
+ instrumentation:
+ enabled: true
+ enabledNamespaces: # Add namespaces to instrument
+ - default
+ - applications
+{{< /highlight >}}
+
+特定のネームスペースでインスツルメンテーションを無効にするには、`disabledNamespaces` の構成を `datadog-agent.yaml` に追加します:
+
+{{< highlight yaml "hl_lines=5-7" >}}
+ features:
+ apm:
+ instrumentation:
+ enabled: true
+ disabledNamespaces: # Add namespaces to not instrument
+ - default
+ - applications
+{{< /highlight >}}
+
+{{< /collapse-content >}}
+
+{{< collapse-content title="Helm" level="h5" >}}
+
+特定のネームスペースでインスツルメンテーションを有効にするには、`enabledNamespaces` の構成を `datadog-values.yaml` に追加します:
+
+{{< highlight yaml "hl_lines=5-7" >}}
+ datadog:
+ apm:
+ instrumentation:
+ enabled: true
+ enabledNamespaces: # Add namespaces to instrument
+ - namespace_1
+ - namespace_2
+{{< /highlight >}}
+
+特定のネームスペースでインスツルメンテーションを無効にするには、`disabledNamespaces` の構成を `datadog-values.yaml` に追加します:
+
+{{< highlight yaml "hl_lines=5-7" >}}
+ datadog:
+ apm:
+ instrumentation:
+ enabled: true
+ disabledNamespaces: # Add namespaces to not instrument
+ - namespace_1
+ - namespace_2
+{{< /highlight >}}
+
+{{< /collapse-content >}}
+
+#### SDK バージョンを指定する {#specify-sdk-versions}
+
+latest タグを使う場合があります。ライブラリのリリースの多くでは、それによって破壊的な変更をもたらされる可能性があります。USM は、クラウドサービスの検出と、追加プロトコルとトラフィック暗号化方式のデコードをベータ版でサポートしています。詳細および非公開ベータ版へのアクセスリクエストについては、クラウドサービスの検出と追加プロトコルを参照してください。
USM は、クラウドサービスの発見と追加のプロトコルおよびトラフィック暗号化方式のデコードに向けてプレビュー中です。詳細情報について、またはアクセスをリクエストすることについては、クラウドサービスの発見と追加のプロトコルをお読みください。
-Datadog은 Datadog Agent를 마이너 릴리스와 패치 릴리스별로, 또는 적어도 매월 업데이트하시길 권장합니다.
+Datadog에서는 Datadog Agent를 마이너 릴리스 및 패치 릴리스별로, 또는 적어도 매월 업데이트하도록 권장합니다.-주요 Datadog Agent 버전으로 업그레이드하고 업데이트를 유지하는 것이 최신 Datadog Agent 기능과 수정 사항을 이용할 수 있는 유일한 지원 방법입니다.
-Agent를 완전히 설치하는 것이 좋습니다. 그러나 Amazon Linux, CentOS, Debian, Fedora, Red Hat, SUSE 및 Ubuntu에서 독립 실행형 DogStatsD 패키지를 사용할 수 있습니다. 이 패키지는 DogStatsD가 사이드카로 실행되는 컨테이너화된 환경이나 전체 Agent 기능 없이 DogStatsD 서버를 실행하는 환경에서 사용됩니다.
+주요 Datadog Agent 버전으로 업그레이드하고 업데이트된 상태를 유지하는 것이 최신 Datadog Agent 기능과 수정 사항을 이용하기 위해 지원되는 유일한 방법입니다. +Agent를 완전히 설치하는 것이 좋습니다. 그러나 Amazon Linux, CentOS, Debian, Fedora, Red Hat, SUSE 및 Ubuntu에서 독립 실행형 DogStatsD 패키지도 사용할 수 있습니다. 이 패키지는 DogStatsD가 사이드카로 실행되는 컨테이너화된 환경이나 전체 Agent 기능 없이 DogStatsD 서버를 실행하는 환경에서 사용됩니다.
서비스 래퍼 명령을 사용할 수 없는 Linux 기반 시스템의 경우 문의해 주시면 대체 목록을 알려드립니다.
+Linux 기반 시스템이고 service 래퍼 명령을 사용할 수 없는 경우, 대안 목록을 참조하세요.
{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}?toolsets=apm,llmobs{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}.
+
+1. 터미널에서 실행:
+ claude mcp add --transport http datadog-mcp {{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}{
+ "mcpServers": {
+ "datadog": {
+ "type": "http",
+ "url": "{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}"
+ }
+ }
+ }{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}?toolsets=apm,llmobs{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}.
+
+1. 사이트 HTTP 전송 및 엔드포인트 URL을 사용하여 Datadog MCP 서버를 추가하려면 `~/.codex/config.toml`(또는 Codex CLI 구성 파일)을 편집합니다. 예:
+
+ [mcp_servers.datadog]
+ url = "{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}"
+ {{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}?toolsets=apm,llmobstoolsets 쿼리를 포함합니다. 자세한 정보는 도구 세트를 참조하세요.
+{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}.
+
+1. 터미널에서 실행:
+ gemini mcp add --transport http datadog {{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}{
+ "mcpServers": {
+ "datadog": {
+ "httpUrl": "{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}"
+ }
+ }
+ }{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}?toolsets=apm,llmobs{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}.
+
+1. 다음 중 한 가지 방법을 사용하여 Datadog MCP 서버를 Goose에 추가합니다.
+ - **원클릭 설치(권장):** Datadog MCP 서버 사용 {{< region-param key="goose_mcp_install_deeplink" link="true" text="install deeplink" >}}.
+ - **수동 구성:** Goose의 [MCP 서버 추가][2] 지침을 따르되, 이 섹션에 나열된 엔드포인트를 스트림 가능한 HTTP 서버 URL로 사용합니다. 구성을 직접 편집하려면 `~/.config/goose/config.yaml`을 수정하세요.
+
+1. [제품별 도구][1]를 활성화하려면 엔드포인트 URL 끝에 `toolsets` 쿼리 파라미터를 포함합니다. 예를 들어 이 URL은 APM 및 LLM Observability 도구_만_ 활성화합니다.
+
+ {{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}?toolsets=apm,llmobs{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}.
+
+{{% collapse-content title="Junie" level="h4" expanded=false id="jetbrains-junie" %}}
+1. {{< ui >}}Tools{{< /ui >}} > {{< ui >}}Junie{{< /ui >}} > {{< ui >}}MCP Settings{{< /ui >}}로 이동하여 다음 블록 추가:
+
+ {
+ "mcpServers": {
+ "datadog": {
+ "type": "http",
+ "url": "{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}"
+ }
+ }
+ }
+ {{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}?toolsets=apm,llmobs{
+ "mcpServers": {
+ "datadog": {
+ "url": "{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}"
+ "headers": {
+ "DD_API_KEY": "<YOUR_API_KEY>",
+ "DD_APPLICATION_KEY": "<YOUR_APP_KEY>"
+ }
+ }
+ }
+ }
+ {{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}?toolsets=apm,llmobs{
+ "servers": {
+ "datadog": {
+ "type": "http",
+ "url": "{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}"
+ }
+ }
+ }
+ {{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}?toolsets=apm,llmobs{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}.
+
+1. [Kiro MCP 구성 파일][2]에 다음 추가(사용자 범위 구성용 `~/.kiro/settings/mcp.json`):
+
+ {
+ "mcpServers": {
+ "datadog": {
+ "url": "{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}"
+ }
+ }
+ }{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}?toolsets=apm,llmobs{
+ "plugin": ["@datadog/opencode-plugin"]
+ }{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}.
+
+{
+ "mcp": {
+ "datadog": {
+ "type": "remote",
+ "url": "{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}",
+ "enabled": true
+ }
+ }
+}{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}?toolsets=apm,llmobs{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}.
+
+1. Warp 앱에서 {{< ui >}}Settings{{< /ui >}} > {{< ui >}}MCP Servers{{< /ui >}}로 이동하고 {{< ui >}}+ Add{{< /ui >}}를 클릭합니다.
+
+1. 다음 구성 붙여 넣기:
+
+ {
+ "Datadog": {
+ "url": "{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}"
+ }
+ }{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}?toolsets=apm,llmobs{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}.
+
+1. HTTP 전송 및 사이트의 엔드포인트 URL을 사용하여 클라이언트의 구성 파일에 Datadog MCP 서버를 추가합니다. 예:
+
+ {
+ "mcpServers": {
+ "datadog": {
+ "type": "http",
+ "url": "{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}"
+ }
+ }
+ }{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}?toolsets=apm,llmobs{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}?toolsets=synthetics{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}?toolsets=core,synthetics,software-delivery{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}?toolsets=alltoolsets=all Claude Code와 같이 도구 필터링을 지원하는 클라이언트에서 가장 효과적입니다.mcp_read | Datadog에서 데이터를 읽는 도구(예: 모니터 쿼리, 로그 검색, 대시보드 검색) |
+| mcp_write | Datadog에서 리소스를 생성 또는 수정하는 도구(예: 모니터 생성, 호스트 음소거) |
+
+`mcp_read` 또는 `mcp_write` 외에, 사용자에게 기본 리소스에 대한 표준 Datadog 권한도 필요합니다. 예를 들어 모니터를 읽는 MCP 도구를 사용하려면 `mcp_read` 및 [모니터 읽기][24] 권한이 모두 필요합니다. 리소스 수준 권한의 전체 목록은 [Datadog 역할 권한][25]을 참조하세요.
+
+**Datadog 표준 역할**이 있는 사용자는 기본적으로 두 MCP 서버 권한을 모두 보유합니다. 조직에서 [사용자 지정 역할][23]을 사용하는 경우, 권한을 수동으로 추가하세요.
+1. 관리자 자격으로 [**조직 설정 > 역할**][26]로 이동하여 업데이트하고자 하는 역할을 클릭합니다.
+1. {{< ui >}}Edit Role{{< /ui >}}(연필 아이콘)을 클릭합니다.
+1. 권한 목록 아래에서 {{< ui >}}MCP Read{{< /ui >}} 및 {{< ui >}}MCP Write{{< /ui >}} 체크박스를 선택합니다.
+1. 역할에 필요한 기타 모든 리소스 수준 권한을 선택합니다.
+1. {{< ui >}}Save{{< /ui >}}를 클릭합니다.
+
+조직 관리자는 [조직 설정][27]에서 전역 MCP 액세스 및 쓰기 기능을 관리할 수 있습니다.
+
+## 인증 {#authentication}
+
+MCP 서버는 [인증][14]에 OAuth 2.0을 사용합니다. OAuth 플로를 진행할 수 없는 경우(예를 들어 서버에서) Datadog [API 키 및 애플리케이션 키][1]를 `DD_API_KEY` 및 `DD_APPLICATION_KEY` HTTP 헤더로 제공할 수 있습니다.
+
+{{< site-region region="us,us3,us5,eu,ap1,ap2" >}}
+예를 들어 선택한 [Datadog 사이트][17] 기준({{< region-param key="dd_site_name" >}}):
+
+{
+ "mcpServers": {
+ "datadog": {
+ "type": "http",
+ "url": "{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}",
+ "headers": {
+ "DD_API_KEY": "<YOUR_API_KEY>",
+ "DD_APPLICATION_KEY": "<YOUR_APPLICATION_KEY>"
+ }
+ }
+ }
+}
+claude mcp add datadog --scope user -- ~/.local/bin/datadog_mcp_cli{{< region-param key="mcp_server_endpoint" >}}
+ {{< /site-region >}}
+4. {{< ui >}}Connect{{< /ui >}}를 클릭한 다음 {{< ui >}}Tools{{< /ui >}} > {{< ui >}}List Tools{{< /ui >}}로 이동합니다.
+5. [사용 가능한 도구][12]가 표시되는지 확인합니다.
+
+## 추가 자료 {#further-reading}
+
+{{< partial name="whats-next/whats-next.html" >}}
+
+[1]: /ko/account_management/api-app-keys/
+[2]: https://github.com/modelcontextprotocol/inspector
+[3]: https://cursor.com
+[4]: https://claude.com/product/claude-code
+[5]: https://claude.com/download
+[6]: https://chatgpt.com/codex
+[7]: https://code.visualstudio.com/
+[8]: https://github.com/block/goose
+[9]: https://kiro.dev/
+[10]: https://kiro.dev/cli/
+[11]: https://cline.bot/
+[12]: /ko/bits_ai/mcp_server/tools
+[13]: /ko/account_management/org_settings/service_accounts/
+[14]: https://modelcontextprotocol.io/specification/draft/basic/authorization
+[15]: /ko/ide_plugins/vscode/?tab=cursor
+[16]: /ko/ide_plugins/vscode/
+[17]: /ko/getting_started/site/#navigate-the-datadog-documentation-by-site
+[18]: /ko/ide_plugins/idea/
+[19]: https://claude.ai
+[20]: https://coterm.datadoghq.com/mcp-cli/datadog_mcp_cli.exe
+[21]: /ko/getting_started/site/
+[22]: /ko/account_management/rbac/permissions/#mcp
+[23]: /ko/account_management/rbac/?tab=datadogapplication#custom-roles
+[24]: /ko/account_management/rbac/permissions/#monitors
+[25]: /ko/account_management/rbac/permissions/
+[26]: https://app.datadoghq.com/organization-settings/roles
+[27]: https://app.datadoghq.com/organization-settings/preferences
+[28]: https://www.warp.dev/
+[29]: /ko/synthetics/
+[30]: /ko/continuous_integration/
+[31]: /ko/tests/
+[32]: /ko/error_tracking/
+[33]: /ko/database_monitoring/
+[34]: /ko/tracing/
+[35]: /ko/feature_flags/
+[36]: /ko/llm_observability/mcp_server/
+[37]: /ko/network_monitoring/cloud_network_monitoring/
+[38]: /ko/network_monitoring/devices/
+[39]: /ko/security/threats/security_signals/
+[40]: /ko/security/misconfigurations/findings/
+[41]: /ko/product_analytics
+[42]: /ko/service_management/case_management/
+[43]: /ko/actions/workflows/
+[44]: /ko/ddsql_editor/
+[45]: https://www.datadoghq.com/product-preview/apm-mcp-toolset/
+[46]: /ko/dashboards/
+[47]: /ko/help/
+[48]: /ko/reference_tables/
+[49]: /ko/bits_ai/mcp_server/tools
+[50]: https://github.com/google-gemini/gemini-cli
+[51]: /ko/containers/monitoring/kubernetes_explorer/
+[52]: https://opencode.ai/
+[53]: https://github.com/datadog-labs/opencode-plugin
\ No newline at end of file
diff --git a/content/ko/containers/kubernetes/prometheus.md b/content/ko/containers/kubernetes/prometheus.md
index 5f6fc1e8821..0ae60721950 100644
--- a/content/ko/containers/kubernetes/prometheus.md
+++ b/content/ko/containers/kubernetes/prometheus.md
@@ -5,7 +5,12 @@ aliases:
- /ko/agent/openmetrics
- /ko/agent/prometheus
- /ko/agent/kubernetes/prometheus
+description: Datadog Agent와 Autodiscovery를 사용하여 Kubernetes 워크로드에서 Prometheus 및 OpenMetrics
+ 수집
further_reading:
+- link: https://www.datadoghq.com/blog/kubernetes-operator-performance
+ tag: 블로그
+ text: Kubernetes 연산자를 모니터링하여 애플리케이션이 원활하게 실행되도록 유지
- link: /agent/kubernetes/log/
tag: 설명서
text: 애플리케이션 로그 수집
@@ -23,43 +28,40 @@ further_reading:
text: 컨테이너에서 내보내는 모든 데이터에 태그 할당
- link: /integrations/guide/prometheus-metrics/
tag: 설명서
- text: Prometheus 메트릭을 Datadog 메트릭에 매핑하기
-title: 쿠버네티스 Prometheus 및 OpenMetrics 메트릭 수집
+ text: Prometheus 메트릭을 Datadog 메트릭에 매핑
+title: Kubernetes Prometheus 및 OpenMetrics 메트릭 수집
---
+## 개요 {#overview}
-Datadog 에이전트와 [Datadog-OpenMetrics][1] 또는 [Datadog-Prometheus][2] 통합을 사용하여 쿠버네티스 내부 애플리케이션에서 노출된 Prometheus 및 OpenMetrics 메트릭을 수집합니다.
+Datadog Agent와 [OpenMetrics][1] 또는 [Prometheus][2] 통합을 사용하여 Kubernetes 내부 애플리케이션에서 노출된 Prometheus 및 OpenMetrics 메트릭을 수집합니다. 기본적으로 일반 Prometheus 검사에서 검색된 모든 메트릭은 사용자 지정 메트릭으로 간주됩니다.
-**참고**: 기본적으로 일반 Prometheus 검사에서 검색된 모든 메트릭은 커스텀 메트릭으로 간주됩니다.
+버전 6.5.0부터 Agent에 Prometheus 엔드포인트를 스크레이핑할 수 있는 [OpenMetrics][3] 및 [Prometheus][4] 검사가 포함됩니다. 사용자 지정 검사 작성을 비롯한 `OpenMetricsCheck` 인터페이스의 고급 사용법을 자세히 알아보려면 [개발자 도구][5] 섹션을 참조하세요.
-## 개요
+이 페이지에는 Prometheus 엔드포인트에서 사용자 지정 메트릭을 스크레이핑하게 해주는 이러한 검사의 기본적인 사용법을 설명했습니다. Prometheus 및 OpenMetrics 메트릭이 Datadog 메트릭에 매핑되는 방식에 대한 자세한 설명은 [Prometheus 메트릭을 Datadog 메트릭에 매핑][6] 가이드를 참조하세요.
-버전 6.5.0부터 Prometheus 엔드포인트를 스크래핑할 수 있는 [OpenMetrics][3] 및 [Prometheus][4] 검사가 에이전트에 포함되어 있습니다. Datadog은 더 효율적이고 Prometheus 텍스트 형식을 완벽하게 지원하는 OpenMetrics 검사를 사용할 것을 권장합니다. 커스텀 검사 작성 등 `OpenMetricsCheck` 인터페이스의 고급 사용법은 [개발자 도구][5] 섹션을 참조하세요. 또한, 메트릭 엔드포인트가 텍스트 형식을 지원하지 않는 경우에만 Prometheus 검사를 사용하세요.
+**참고**: OpenMetrics 검사가 더 효율적이고 Prometheus 텍스트 형식을 완전히 지원하기 때문에 Datadog에서는 이 검사 사용을 권장합니다. Prometheus 검사는 메트릭 엔드포인트가 텍스트 형식을 지원하지 않는 경우에만 사용하세요.
-이 페이지에서는 Prometheus 엔드포인트에서 커스텀 메트릭을 모을 수 있는 검사에 대한 기본 사용법을 설명합니다.
+## 설정 {#setup}
-Prometheus 및 OpenMetrics 메트릭이 Datadog 메트릭에 매핑되는 방식은 [Prometheus 메트릭을 Datadog 메트릭에 매핑하기][6] 가이드를 참조하세요.
+### 설치 {#installation}
-## 설정
+[Kubernetes 클러스터에 Datadog Agent를 배포합니다][7]. OpenMetrics 및 Prometheus 검사는 [Datadog Agent][8] 패키지에 포함되어 있으므로 컨테이너나 호스트에 다른 것을 설치할 필요가 없습니다.
-### 설치
+### 구성 {#configuration}
-[쿠버네티스 클러스터에서 Datadog 에이전트를 배포합니다][7]. OpenMetrics 및 Prometheus 검사는 [Datadog 에이전트][8] 패키지에 포함되어 있으므로 컨테이너나 호스트에 다른 것을 설치할 필요가 없습니다.
-
-### 설정
-
-자동 탐지를 사용하여 OpenMetrics 또는 Prometheus 검사를 설정하려면 OpenMetrics/Prometheus 메트릭을 노출하는 **포드**에 다음 `annotations`를 적용하세요:
+Autodiscovery를 사용하여 OpenMetrics 또는 Prometheus 검사를 구성하는 경우, OpenMetrics/Prometheus 메트릭을 노출하는 **포드**에 다음 `annotations`를 적용하세요.
{{< tabs >}}
-{{% tab "Kubernetes (AD v2)" %}}
+{{% tab "Kubernetes(AD v2)" %}}
-**참고: 통합 설정 간소화를 위해 Datadog 에이전트 7.36에 AD Annotations v2가 도입되었습니다. 이전 버전의 Datadog 에이전트에 대해서는 AD Annotations v1을 사용하세요.
+**참고:** AD Annotations v2는 통합 구성을 간소화하기 위해 Datadog Agent 버전 7.36에 도입되었습니다. 이전 버전의 Datadog Agent에서는 AD Annotations v1을 사용하세요.
```yaml
# (...)
metadata:
#(...)
annotations:
- ad.datadoghq.com/pod_name Custom Metrics가 너무 많이 생성되지 않도록 하기 위해 태그가 기본적으로 추가되지 않습니다.statsd 인스턴스 포함)는 프로세스 전체에서 공유할 수 없지만, 스레드 안전(thread-safe)합니다. 이 때문에, 상위 프로세스와 각 하위 프로세스가 클라이언트의 자체 인스턴스를 생성하거나 명시적으로 버퍼링을 비활성화해야 합니다( disable_buffering 을 True로 설정). 자세한 내용은 datadog.dogstatsd 설명서를 참조하세요.
+$DD_DOGSTATSD_SOCKET 환경 변수로 인스턴스화하거나(UNIX 도메인 소켓을 사용하는 경우), $DD_AGENT_HOST 환경 변수를 사용해 인스턴스화해야 합니다(호스트 포트 바인딩 방법을 사용하는 경우).
+개발 |
+ |
|
테스팅 |
+ 테스트 |
|
모니터링 |
|
트러블슈팅 |
+ 문제 해결 |
|
보안 |
|
OTEL_SERVICE_NAME 환경 변수는 service.name 환경 변수의 OTEL_RESOURCE_ATTRIBUTES 속성보다 우선합니다.