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KamonとDatadogによるリアクティブアプリケーションの監視の事例


こんにちは。CA ProFit-Xの松村です。
先日 DatadogユーザMeetup 2回目 にて機会を頂き、KamonとDatadogを使った監視の取り組みをお話ししました。今回はこの発表資料をご紹介します。

Akkaのような非同期メッセージ通信によるアプリケーションは並行処理の安全性や高い性能を実現しやすい一方で、ある種の複雑さによりシステム全体を理解することが難しくなると言われています(p7, p.8)。この課題はシステムや組織を見通し良く設計することで解決できると思われます。一方で、環境の変化や技術の性質を十分に見通すことが難しかったり、良い設計の知見を得るのに時間がかかることもあります。このため、補助的なアプローチとして、アプリケーションで何が起きているかを積極的にモニタリングしていくことが従来型のアプリケーションに比べて重要になるかも知れません。

KamonはScala/Akka用のOSSとしては代表的な計測ライブラリで、このブログでも塚本の下の記事で使い方をご紹介しました。

AI tech studio
1970.01.01
AI tech studio
https://cyberagent.ai/scalablog/2015/09/24/kamon_datadog_akka_performance/
AI事業本部は、サイバーエージェントグループのデジタルマーケティング分野におけるサービス開発を行う組織です。

今回の発表では、Scala/AkkaのアプリケーションのKamonとDatadogによる監視を1年半運用してきた中から事例とTipsをお話ししました。事例はKamonの Counter, Histogram, Tracer, MinMaxCounter の4つをカバーしています(p.12 ~ 20)。またKamonとDatadogにはメトリクスにタグ付けできる便利な機能がありますが、フィルタやKamonのリソース解放を適切に行いタグの組合せ数を抑えておくことで、メモリリークやグラフ機能の一部停止を防ぐことができます(p.22 ~ 26)。

企画頂いた運営の皆様、資料をレビュー頂いた皆様、ありがとうございました!

※ QiitaでDatadogの 2016年 Advent Calendar が開かれていますので、そちらもぜひご覧ください。

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