Datadog で実現する複数サービスの監視効率化/datadogliveosaka

2025/9/4開催の Datadog Live Osaka 2025 に日本経済新聞社のPlatform Engineering チームの村田さんが発表しました #datadogliveosaka2025 #datadog
「Datadog で実現する複数サービスの監視効率化」というタイトルで複数サービスの監視について話しました。

Transcript

1. 1 Datadog で実現する 複数サービスの監視効率化 日本経済新聞社 技術戦略ユニット 第一基盤開発グループ Platform Engineering チーム 村田 明珠
2. 2 About Me 村田 明珠 (Meiju Murata) • 滋賀県出身 • 経歴 ◦ 2018 ~ : JapanTaxi 株式会社(現 GO 株式会社) ▪ バックオフィス管理画面のバックエンド開発 ◦ 2020 ~ : 株式会社 日本経済新聞社 ▪ BtoB サービスのバックエンド開発 ▪ BtoB サービスのインフラ構築、運用 ▪ プラットフォーム構築
3. 3 Agenda • 日本経済新聞社と情報サービスの紹介 • Datadog を活用した監視の効率化のための取り組み ◦ Datadog へのデータの集約 ◦ 分散トレーシングによるデータの関連付け ◦ タグ付けによるデータの分類 ◦ IaC による運用負荷の低減 • まとめ
4. 4 About 日本経済新聞社 • 1876年にルーツとなる中外物価新報を創刊、1946年に日本経済新聞に改める • 日本経済新聞 電子版の有料会員は100万人を突破
5. 5 About 情報サービス • 1984年に日経テレコンの提供開始 • 企業向けのデータ/ソリューションサービスを多数展開 • Platform Engineering チームが AWS で稼働しているサービスの構築、運用、監視を担当
6. • チームメンバーに対してプロダクトが多い • 限られた人手で手広く 監視、運用しなければならない ▶ 複数のサービスを横断的に効率よく 監視、運用する手段が必要 6 課題: なぜ監視の効率化が必要か プロダクトA プロダクトB プロダクトC
7. • データの集約 • データの関連付け • データの分類 • 運用負荷の低減 7 Datadog を活用した監視の効率化のための取り組み プロダクトA プロダクトB プロダクトC プロジェクトX プロジェクトY チームX チームY IaC 新プロダクト 新プロジェクト 新チーム
8. 8 Datadog を活用した監視の効率化のための取り組み • Datadog へのデータの集約 • 分散トレーシングによるデータの関連付け • タグ付けによるデータの分類 • IaC による運用負荷の低減
9. • 情報サービスの AWS アカウント数は 70 程度 • アカウントを切り替えるだけで一苦労 9 データの集約 : Datadog がないとき サービスA サービスB サービスC
10. • Datadog にログやメトリクスを集約 • Datadog 上で複数サービスの情報を まとめて参照 ▶ アカウント切り替えによる手間の軽減 10 データの集約 : Datadog があるとき サービスA サービスB サービスC
11. 11 Datadog を活用した監視の効率化のための取り組み • Datadog へのデータの集約 • 分散トレーシングによるデータの関連付け • タグ付けによるデータの分類 • IaC による運用負荷の低減
12. • データを一箇所に集めるだけでは 不十分 • 複数のデータを関連付けることで 価値を向上させる 12 分散トレーシングによるデータの関連付け サービスA サービスB サービスC
13. 13 分散トレーシングによるデータの関連付け • 同一サービスのデータ (Trace と Log など)の関連付け • 複数サービスに跨った分散トレーシング ▶ 横断的なデータ参照による調査の効率化 サービスA サービスB サービスC
14. 14 分散トレーシングによるデータの関連付け • 同一サービスのデータ (Trace と Log など)の関連付け • 複数サービスに跨った分散トレーシング ▶ 横断的なデータ参照による調査の効率化
15. 15 Datadog を活用した監視の効率化のための取り組み • Datadog へのデータの集約 • 分散トレーシングによるデータの関連付け • タグ付けによるデータの分類 • IaC による運用負荷の低減
16. 16 タグ付けによるデータの分類 : 統合サービスタグ付け • env, service, version タグが推奨 ▶ 効率的なクエリ ▶ Datadog の機能のフル活用 サービスA サービスB サービスC プロジェクトX プロジェクトY
17. 17 タグ付けによるデータの分類 : 統合サービスタグ付け • env, service, version タグが推奨 ▶ 効率的なクエリ ▶ Datadog の機能のフル活用
18. 18 タグ付けによるデータの分類 : チームと権限 • 日経では project タグも設定 • チームごとに project タグベースで ログの閲覧範囲を制限 ▶ タグとチームによる適切な権限境界 サービスA サービスB サービスC プロジェクトX プロジェクトY チームX チームY
19. 19 Datadog を活用した監視の効率化のための取り組み • Datadog へのデータの集約 • 分散トレーシングによるデータの関連付け • タグ付けによるデータの分類 • IaC による運用負荷の低減
20. 20 IaC による運用負荷の低減 • IaC である Terraform のための Datadog Provider を利用 • プライベートモジュールを作成し 設定を共通化 ▶ 設定のセルフサービス化 ▶ 属人化を防ぎ障害対応を冗長化 サービスA サービスB サービスC プロジェクトX プロジェクトY チームX チームY IaC 新サービス 新プロジェクト 新チーム
21. 21 IaC による運用負荷の低減 • IaC である Terraform のための Datadog Provider を利用 • プライベートモジュールを作成し 設定を共通化 ▶ 設定のセルフサービス化 ▶ 属人化を防ぎ障害対応を冗長化
22. 22 IaC による運用負荷の低減 • IaC である Terraform のための Datadog Provider を利用 • プライベートモジュールを作成し 設定を共通化 ▶ 設定のセルフサービス化 ▶ 属人化を防ぎ障害対応を冗長化
23. 23 まとめ • Datadog へのデータの集約 ▶ アカウント切り替えによる手間の軽減 • 分散トレーシングによるデータの関連付け ▶ 横断的なデータ参照による調査の効率化 • タグ付けによるデータの分類 ▶ 効率的なクエリと機能活用 ▶ タグとチームによる適切な権限境界 • IaC による運用負荷の低減 ▶ 設定のセルフサービス化 ▶ 属人化を防ぎ障害対応を冗長化 サービスA サービスB サービスC プロジェクトX プロジェクトY チームX チームY IaC 新サービス 新プロジェクト 新チーム