Google Cloud RunでのDatadog APM活用事例

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レビュー投稿日の情報になります

株式会社コロプラ / 駒崎大輔

メンバー / バックエンドエンジニア / エンジニア組織: 101名〜300名

最終更新日2025/02/07投稿日2025/02/07

利用プラン	利用機能	ツールの利用開始時期	事業形態
Pro	APM, Monitors, Error Tracking	2019年	B to C

アーキテクチャ

信頼性を支えるテレメトリーパイプラインの構築 / Building Telemetry Pipeline with OpenTelemetryで紹介されているようなサイドカーパターン、プロキシパターンなどを試していき、最終的にはプロキシパターンを採用しました。
サイドカーにOpenTelemetry Collectorを置き、プロキシにDatadog Agentを置いていますが、これはDatadogが案内している構成ではないので注意が必要です。
- サイドカーではなくプロキシにDatadog Agentを置いた理由はCloud Runサービスのスタートアップ時間が遅くなってしまうのを防ぐためです。
- アプリケーションサービスからDatadog Agentへの通信は内部通信に出来ないため、OpenTelemetry CollectorにGoogle Client Auth Extensionをいれてサービス間認証しています。

Datadog自体は以前から全社的にAPMを利用していました。選定背景については他社事例と重複する部分が多いため、本レビューではGoogle Cloud Runにおける利用に焦点を当てます。
Cloud Run利用のプロジェクトでは初めて導入するため、他のプロジェクトと同様の仕組みで使えないか検証しました。

既に導入されていたため特にありません

Datadogから提供されているサーバーレスコンテナイメージを使わずにCloud Run上のDatadog AgentでサンプリングしてDatadogに送ることを実現するのが大変でした。
スパンの一部属性が想定外の値で送信されてしまうことに苦労しました。
- どんな問題が起こりどう解決したかはこちらのブログで紹介しています。

すでにDatadogは弊社で広く使われており、Datadogなしで運用するのは考えられないので既存のプロジェクト同様のコストに収まるように構築を進め、上長やチームに新たな説明が必要ないようにしました。

APMはホスト単位にインデックススパン数の大きめの無料枠があります。
- 規模が大きくても適切にサンプリングすることでDatadogの料金が大きな負担にならずに運用できます。
dd-trace-phpといった言語ごとの自動計装ライブラリが充実しているのでサービス内部の挙動を把握するのに便利です。
オブザーバビリティ業界の盛り上がりに負けないくらい機能追加がスピーディーに行われていると感じます。