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RailwayでDatadogエージェントをセットアップする

このチュートリアルでは、Railwayプロジェクト内のアプリケーションからメトリクス、ログ、トレースを収集するために、Datadogエージェントをセットアップする方法を説明します。

1. プロジェクト構造の作成

Datadogエージェントと、監視対象のアプリケーション（この例ではNode.js Expressアプリ）を含むモノレポ構造を準備します。

2. Datadogエージェントのセットアップ

DatadogエージェントをDockerコンテナとして実行するためのDockerfileと設定ファイル（datadog.yaml）を作成します。エージェントがAPM（トレーシング）とログ収集を有効にするように設定します。

3. Node Expressアプリのセットアップ

監視対象となるExpressアプリケーションを作成します。Datadogのトレーシングライブラリ（dd-trace）をアプリケーションに統合し、リクエストのトレースを自動的に生成するようにします。

4. Railwayプロジェクトのセットアップ

Railwayで新しいプロジェクトを作成し、DatadogエージェントとExpressアプリを別々のサービスとしてデプロイします。

5. Railwayへのデプロイ

各サービスのルートディレクトリとビルド/開始コマンドを正しく設定し、Railwayにデプロイします。Datadogエージェントサービスが、アプリケーションサービスからのテレメトリーデータを受け取れるように、プライベートネットワーキングと環境変数を設定することが重要です（例: DD_AGENT_HOST）。

6. テストと確認

アプリケーションにリクエストを送信し、DatadogのUIでAPMトレース、ログ、およびインフラストラクチャメトリクスが正しく表示されることを確認します。

ボーナス - Pythonサービスの追加

同様に、DatadogのPythonトレーシングライブラリを使用して、Pythonサービスを計測し、同じDatadogエージェントにデータを送信することもできます。

結論

このセットアップにより、Railwayで実行されているアプリケーションの包括的な可観測性を得ることができます。Datadogエージェントを一元化されたサービスとしてデプロイすることで、プロジェクト内の複数のアプリケーションから効率的にテレメトリーデータを収集し、監視とトラブルシューティングを容易にします。

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