AWS Fargateを使っている会社規模の小さな会社がDatadogを導入に至った理由

Datadogのようなツールを、今まで一切導入されていない会社が、なぜ導入したのかについてわかる内容を記載しています。

ツール導入前の課題

• CloudWatchLogsに集約されたログを解析するのに時間がかかっていました
• マイクロサービスになっていることもあり、どこのサービスからのリクエストを通して問題が発生しているのかがわかりませんでした
• デプロイの前後でレイテンシーやエラーの悪化が見られているのかがわかりませんでした
• Systemの状態を表すDashboardがありませんでした
• Python・Rust・Reactを使っており、これらを統一的に扱うモニタリングツールを探していました

• CloudWatch
• New Relic
• Sentry

• コスト
• 課題がどの程度解決できるか
• サポートがどの程度充実していたか
• そのSaaS機能を提供している企業経営が、安定していて将来に渡っても存続しそうか (海外を含めた評判や導入実績も含む)

コストに対する解決できる課題の数

Datadog側のサポート体制

導入時に苦労した点や悩みに書いたのですが導入前はここを心配していました。 結果的にはきちんとサポートされており、本当にかなりの質問の数を送ったものの、 きちんと回答して伴走していただき問題なく導入まで至りました。 また、導入後もサポートに問い合わせてもきちんと回答が返ってくるので、 昔導入された人がもっていたサポートへの不満は私は感じられませんでした。

加えて、Datadogを活用するイベントもいくつか招待いただいており、 習熟度や新機能などのキャッチアップもスムーズに行えている点がよかったです。 また、資格取得まわりも整備されているのが良い点だと感じています。

Datadogのコスト面について

導入する前は、ここについて周りから気をつけるよう言われることが多かったです。 しかしながら、結果としてではあるが、アーキテクチャの工夫によって費用を抑える体制ができていると思います。 また、不要なログ・APMを取り込まないように工夫したりと、そのあたりを適切に行うことで、 最初に予想していたコストに比べて1/3程の値段で使うことができているのは良かったです。

改善したかった課題はどれくらい解決されたか

ツール導入前の課題であったこれらのこと：

• CloudWatchLogsに集約されたログを解析するのに時間がかかっていた
• マイクロサービスになっていることもあり、どこのサービスからのリクエストを通して問題が発生しているのかがわからなかった
• デプロイの前後でレイテンシーやエラーの悪化が見られているのかがわからなかった
• Systemの状態を表すDashboardがなかったこと
• Python・Rust・Reactを使っており、これらを統一的に扱うことができるか

はすべて解決された。 また、SendGridのような機能も使っていたのですが、こうした外部のメトリクスも取り込めたのは知らず、 一元的に管理できモニタリングできたのは非常によかったです。

結果的に導入を辞めた機能・縮小した機能

Database Monitoringについて。 現段階では、AWSのPerformance insightsで十分なのではないかという結論に自分の中では落ち着きました。そのため試したのですが導入を辞めました。

Cloud Cost Managementについて。 期待する動作としてはAWSとのインテグレーションが終わっているので、 その権限を使って自動的に引っ張ってくれるところだったのですが、 AWSにおいてCost異常検知なども入れたあとだったこともあり別段入れるモチベーションがなくなってしまいました。

実は、Datadogのサポートに不満があるという声を、エンジニア界隈で聞いていたので、 サポートに対して不安がありました。 しかしながら、Datadog Japan 2024でサポートが日本にかなり力をいれる体制になったと聞き、 そのあたりが不安がないかも含めてトライアルで検証しました。 結果的には評判に比べてちゃんとサポートされており、かなりの質問の数を送ったがきちんと回答して伴走していただき、問題なく導入まで至ることができました。

豊富な機能があるためそれをすべて検証していると、時間が取られすぎてしまう点が気がかりではありました。 しかしながら、便利な機能も多く、時間をみつけてどこまで検証するのかというところが苦労した点でもありました。 また、プランが複雑であることもあり、プランとコスト構造を理解することで結果的に導入した当時に比べて1/3程度の値段に抑えることができたのは苦労のしがいがありました。

NewRelicは安いと聞いたのですが、人に応じて権限付与を変えないと高価になってしまうものになり、人を絞る運用をしてしまうと皆が運用に積極的に取り組む動きができず、結局のところ属人的な解析を生むことにしかならないと感じました。 また、結果的にNewRelicの見積もりとDatadogの価格では1/4程度となり、Datadogのほうが安くついたため、こちらを継続することにしました。

弊社は、DatadogとSentryの2段構えで現在は運用しています。 外部通信とのエラーが起こったときに、Sentryは自動でそのURLやbody requestの情報も記録してくれているので、それが解析としては役立っています。 ただ、Datadogのログとしてそういうのを出せばできるのですが、今はSentryのコストがそんなにかかっていないこともあり、両方使っている形で運用しています。

本来の予算よりもだいぶ安く済んだこともありまして、 時間ができ次第、セキュリティ周りや、CI高速化、Error Trackingに着手していきたいと思います。 Datadogの導入で、運用に慣れができてから機能を増やしていけるという点は、小さい体力がない会社には向いたツールだとも思っています。