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株式会社マイベストのDatadog導入事例
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株式会社マイベスト / Naohisa Yokoyama
チームリーダー / バックエンドエンジニア
最終更新日投稿日
| 利用プラン | ツールの利用規模 | ツールの利用開始時期 | 事業形態 |
|---|---|---|---|
Datadog Pro | 11名〜50名 | 2021年3月 | B to C |
| 利用プラン | Datadog Pro |
|---|---|
| ツールの利用規模 | 11名〜50名 |
| ツールの利用開始時期 | 2021年3月 |
| 事業形態 | B to C |
アーキテクチャ
会員限定コンテンツ無料登録してアーキテクチャを見る導入の背景・解決したかった問題
導入背景
ツール導入前の課題
- インフラ監視(Mackerel)とAPM(New Relic)が分散しており、運用に手間がかかっていました。
- New Relicの料金プラン改定により、月額数万円単位でコストが増加する見込みでした。
どのような状態を目指していたか
- 監視サービスの統一によるオペレーションの効率化
- ツール運用にかかるコストの削減
比較検討したサービス
- New Relic（有償プラン）
比較した軸
- コスト効率
- 監視の統一性
- 管理UI・通知の柔軟性など含めた使い勝手
選定理由
従来利用していたMackerelやNew Relicの機能を網羅しつつ１つのツールに統一できる、かつコスト削減効果が顕著であること
導入の成果
改善したかった課題はどれくらい解決されたか
- これまで複数に分かれていた監視ツールをDatadogに統一することができました
- 柔軟な通知機能により複雑化していた通知設定をシンプルにすることができました
どのような成果が得られたか
導入当時の使用状況と課金体系で比較するとそのままNew Relicを使い続けていた場合は約60,000円/月ほどかかる予定でしたが、Datadogへの移行により監視ツールにかかるコストを約7,500円/月に抑えることができました
導入に向けた社内への説明
上長・チームへの説明
コスト削減インパクトが大きい意思決定だったこともあり細かい説明は不要でした
活用方法
よく使う機能
- APM
- パフォーマンス改善時の調査に活用しています
- Datadog向けのライブラリが充実しているおり数行のコード追加でアプリケーションからトレースデータ送信のための設定ができるため重宝しています
- またカスタムタグ機能によって追加でメタデータを付与できる点も助かっています。この辺りの詳しい実装についてはこちらにまとめています(https://zenn.dev/mybest_dev/articles/73e0421e880443)
- Monitors
- メモリ利用率やレイテンシなどのメトリクス監視だけでなく外形監視にも活用しています
- またバッチ実行監視のためにLog Monitor機能も利用しています
- Dashboards
- 主要APIのレイテンシ推移を俯瞰して見られるようなダッシュボードを用意しています
- APMやMetrics, Logsなどで得られたデータをシームレスに可視化できます
- Test Visibility
- 自動テストにおけるテストケースごとのパフォーマンス分析やFlaky Testの検知に活用しています
ツールの良い点
- ライブラリや各種インフラとの連携機能が充実しており導入が容易
- 操作が直感的であること
ツールの課題点
- UIが英語のみであること
- 高機能がゆえに設定が分かりづらいことがある
- レイテンシ監視において細かい積み重ねで徐々に悪化していくケースの検知が難しい
ツールを検討されている方へ
非常に高機能でやりたいことはほぼほぼ実現できるツールかと思いますが、監視対象を増やしすぎるとコストが嵩んでしまうのでトライアル期間中に色々試した上で監視対象の優先度を付けていただくと良いかと思います。
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