Datadog のContinuous Profiler | Datadog

運用中のコードパフォーマンスを迅速に最適化

本番環境でのコードパフォーマンスを、どのような規模でも、いつでも、最小限のオーバーヘッドで分析できます。

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「取れる指標でなく、「人」を中心に通知を設計したことがDatadogの導入成功の鍵でしょう。適切な人に、次のアクションに繋がる情報を緊急度に応じた媒体で伝えることが重要です。通知が多すぎると、人は慣れて無視されて、肝心なときに役に立ちません。」

三井住友ファイナンス&リース株式会社

デジタル開発室 リードスペシャリスト 森本 悠太 氏


課題

三井住友ファイナンス&リースグループは、短期間でモニタリング環境を構築して、開発と運用を一体化し、システムの稼働を安定させる必要がありました。

Datadog による効果

三井住友ファイナンス&リースグループは、短期間でのモニタリング環境導入のため、シンプル、必要な機能を最初から使える、初期設定のまますぐに使えるダッシュボード、APIで細かくTwillioの通知フローを設定できる、機密性が高いログの除外に対応しているという 5つの理由からDatadogを選定しました。

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「システムの健全性を把握するために必要な情報(メトリクスやログ)が散在していたため、異常発生時には複数のツールにまたがり原因を探す必要があり、職人技と運が必要でした。また、リリースのタイミングでパフォーマンスが落ちることがあり、クエリーやロジックをレビューするなど試行錯誤していました」

植竹 剛人 氏

CISO 兼データサイエンス部 部⻑ 兼CTO室 エンジニア

株式会社 一休


課題

メトリクスやログなどあちこちに情報があり、障害が起きたときにどこに問題があるのか職人技で探す必要があった。リリースのタイミングでパフォーマンスが落ち、サイトがタイム・アウトしてユーザーから見えないこともある。最優先の課題は、リアルタイムな統合モニタリングでエンドユーザーが気づく前に問題を解決可能になることでした。

Datadog による効果

システムのクラウド移行に伴い、SaaS型で運用負荷が少ない監視ツールを探したところ、Datadogが目についた。メトリクスが豊富で、ダッシュボードから必要な情報を一覧できて、Slackとの連携しやすいさなどが魅力だった。【問題対処を迅速化】プロダクト開発が責任をもって運用までおこなっている。インフラや外形監視でほぼリアルタイムで通知を受け、APMで問題解決とシームレスに対応ができるようになった。【デプロイが10倍以上に】2週間に1度だったデプロイをDatadog導入とともに自動化を進めた結果、1日数回へと大幅に頻度を上げられた。

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「クラウドでの開発と運用を進めるなか、Datadogを導入した目的 は統合監視ツールで様々な事象を関連付けて分析することです。 可観測性が上がり、問題の切り分けから対応までが迅速化するだ けでなく、開発者はAPMでただちに性能試験もできて、ボトルネ ックをすぐ発見できる。我々はビジネスロジックに集中し、アジ リティを高めたい。そうした要件があるなかDatadogはSaaSで提 供されているので運用負荷が低く、マルチクラウドにも対応し ているところがよかった。」

株式会社NTTドコモ

サービスデザイン部 第三クラウド推進

担当部⻑ 三井 力 氏


課題

かつて現場では、開発と運用間のコミュニケーションに課題があった。トラブルの切り分けに時間が かかっていた。運用で問題が起きたらすぐに解 決したかった。

Datadog による効果

Datadogは様々な事象を関連付けて分析ができて、可観測性が高まり、対処までの時間を短縮できる。ダッシュボードの表現力、使い勝手、人気ランキングが表示されるなどの機能がメンバーを魅了し、有益なダッシュボードが次々と生まれた。DatadogがSaaS型で運用負荷が低く、マルチクラウド対応しているところもよかった。

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「Datadogを活用したDevOps基盤が構築できて、豊富なモニタリングとコスト最適化が実現できました。Datadogはマルチクラウドを意識することなく可視化できて、アプリとインフラ担当の共通言語となっています。今後はセキュリティ強化にも役立てていきたいと考えています」

ソフトバンク株式会社

コアネットワーク本部

クラウド基盤R&D統括部 クラウドネイティブ技術部

担当部⻑

山根 武信 氏


課題

ビジネスニーズの変化はめまぐるしく、開発現場は度重な る仕様変更に翻弄されていた。 そこで2018年、仕様変更に柔軟かつ素早く対応するため、アジャイル開発とDevOps環境構築に乗り出した。開発サイクルを加速させるためには、 DevOps環境における運用監視作業の省力化はもちろん、開発の様々な場面で可視化を実現する必要があった。

Datadog による効果

新たに構築したアジャイル開発 とDevOps基盤はクラウドのコン テナ Kubernetes環境なので、そ れまで使用していた監視ツール では不向きだった。コンテナに 対応した監視ツール各種で比較 したところ、Datadogは構築工 数やオンプレ連携、必要な機能 が揃い管理工数を低く抑えられ る統合ツールだったため採用。 開発から運用まで、あらゆる段 階で幅広く可視化できるのも大 きなメリットとなった。

多くの企業で愛用され信頼を得ています

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製品のメリット

コードレベルのパフォーマンスを完全に可視化

  • スタック全体のメソッド、クラス、スレッドを含む実稼働中のコードの100%を分析
  • プロファイルと分散型トレースをワンクリックでシームレスに切り替えて、完全なコンテキストを取得し、最もリソースを消費するリクエストを特定
  • 例外、ガベージコレクション、I/O、ロック、およびパッケージについて、継続的な観測とコードキャッシュ、クラスローディング、ヒープサイズなどのカテゴリー別の分析により、より深いインサイトを得られます

トラブルシューティングにかかる時間を短縮

  • ポイント&クリック式のインターフェースにより、メソッド、スレッド、パッケージなどの主要な属性ごとにコールスタックを迅速に分析可能
  • MTTDおよびMTRRの高速化:複雑なクエリを使用せず、シンプルなタグとファセットを使用してプロファイルを検索
  • CPU、メモリ、およびレイテンシーのボトルネックを数秒でピンポイントに特定し、プロファイルをメソッド、クラス、または行数ごとに分解可能

レガシーアプリケーションとクラウドアプリケーションの両方を簡単に最適化

  • 開発環境、ステージング環境、本番環境におけるコードレベルのパフォーマンスを完全に可視化することで、レガシーアプリケーションとクラウドアプリケーションの保守性を向上
  • 実用的な洞察を得ることができます。ブロックされたスレッド、非効率的なガベージコレクション、メモリリークなどのパフォーマンス問題を自動ヒューリスティック分析とコード内の主な問題領域の要約によって簡単に特定し対処できます
  • 異常や異常値を即座に検知する機械学習ベースのアラートにより、障害を回避し、その影響を最小限に抑えられます

クラウドプロバイダーのコスト削減

  • アプリケーションで最もリソースを消費しているメソッドやクラスを簡単に特定し、CPU使用率、メモリ割り当て、ユーザーレイテンシーを改善
  • 自動生成されたリアルタイムのホストマップにより、活用されていないクラウドサーバやオンプレミスサーバを発見
  • 粒度の高い履歴データに基づいて過剰なキャパシティを削減し、運用コストを削減

クラウド時代に不可欠なモニタリングとセキュリティのプラットフォーム

Datadogは、エンドツーエンドのトレース、メトリクス、ログを統合し、アプリケーション、インフラストラクチャ、サードパーティ・サービスを完全に可観測にします。

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なぜDatadogなのか?

No Custom Query Language Required

Optimize resource consumption and save on cloud costs by tying spikes in CPU utilization or memory usage with inefficiencies in your code.


Enterprise Scale & Reliability

Reduce application latency and improve the user experience by correlating the latency of every request, service, or host with related code profiles such as wall time, lock, and I/O.


700以上の統合機能

Datadogがサポートする統合機能で、任意のテクノロジーを幅広くカバーします。


Out-Of-The-Box Dashboards

Take advantage of Datadog’s ease of use; gain code profiling insights with out-of-the-box dashboards and automated code analysis.