เมื่อไม่นานมานี้, ผมได้มีโอกาสได้ลองทดสอบการใช้งาน Datadog เพื่อติดตามและจัดการประสิทธิภาพของระบบ Kubernetes (K8) บนโครงสร้าง IaaS. ความสามารถในการเก็บข้อมูลและวิเคราะห์ข้อมูลของ Datadog ทำให้เราสามารถเห็นภาพรวมของระบบได้ชัดเจน และแก้ปัญหาได้รวดเร็วมากขึ้น.
เริ่มต้นด้วยประสบการณ์ Datadog กับ IaaS กันก่อน, ทุกสิ่งทุกอย่างดูเหมือนว่าจะไปได้ด้วยดี แต่เมื่อเราพูดถึง Serverless, เหมือนกับว่าเรากำลังพยายามจับปลาในน้ำ! การจัดการกับสถาปัตยกรรม Serverless ที่แตกต่างจาก IaaS ทึ่ทำให้ผมเหงื่อออกมือได้เหมือนกัน
อะไร คือ DataDog?
Datadog: เครื่องมือในการติดตามและตรวจสอบระบบ
Datadog เป็นแพลตฟอร์มการติดตาม (monitoring) และการตรวจสอบประสิทธิภาพ (performance analytics) ที่เป็นที่นิยมในวงการ IT และ DevOps อย่างมาก ข้อดีของ Datadog คือสามารถรวบรวมข้อมูลจากระบบต่างๆ มาแสดงผลในแบบ realtime และให้มุมมองที่ครอบคลุมเกี่ยวกับประสิทธิภาพของระบบ.
1. มุมมองรวม
Datadog สามารถรวบรวมข้อมูลจากซอร์สต่าง ๆ เช่น servers, databases, applications และ services หลายๆ ตัว แล้วนำมาแสดงผลในแดชบอร์ดที่คุณสามารถปรับแต่งได้ตามความต้องการ
2. การแจ้งเตือน
หนึ่งในฟีเจอร์ที่แข็งแกร่งของ Datadog คือระบบแจ้งเตือน ซึ่งคุณสามารถตั้งค่าเงื่อนไขต่างๆ เพื่อให้ระบบแจ้งเตือนเมื่อมีปัญหาเกิดขึ้น หรือเมื่อมีค่าตัวแปรที่เกินขอบเขตที่กำหนด
3. การรวบรวม Logs
Datadog ยังมีฟีเจอร์ในการรวบรวมและเก็บ logs ที่ช่วยให้ผู้ดูแลระบบสามารถวิเคราะห์และตรวจสอบปัญหาได้อย่างรวดเร็ว
4. การรองรับการประยุกต์ใช้งาน
ด้วย plugins และ integrations ที่หลากหลาย Datadog สามารถเชื่อมต่อและรับข้อมูลจากเครื่องมือและระบบต่างๆ ได้อย่างราบรื่น
5. การวิเคราะห์ประสิทธิภาพแบบลึกซึ้ง
นอกจากการแสดงข้อมูลในรูปแบบกราฟแล้ว Datadog ยังสามารถวิเคราะห์ข้อมูลในมุมมองต่างๆ ให้เราเข้าใจถึงแนวโน้ม และประเด็นที่น่าสนใจในระบบ
ขอเปรียบเทียบระหว่าง Datadog กับ ผลิตภัณฑ์อื่น ๆ ในตลาดหน่อย
Datadog และ ผลิตภัณฑ์อื่น ๆ นั้นมีจุดมุ่งหมายหลักในการช่วยติดตามและวิเคราะห์ประสิทธิภาพของระบบ IT แต่ทั้งสองยังมีความแตกต่างในหลายๆ ด้าน:
ความครอบคลุมของการติดตาม:
- Datadog: มุ่งเน้นไปที่การรวบรวมข้อมูลจาก sources หลาย ๆ ตัวและให้มุมมองที่ครอบคลุม เช่น infrastructure, application performance, และ logs.
- ผลิตภัณฑ์อื่น ๆ: มักมุ่งเน้นเป็นการติดตามประสิทธิภาพของแอพลิเคชันและ user experiences แบบ end-to-end มากยิ่งขึ้น
รองรับ Integrations:
- Datadog: มี integrations กว่าพันตัว เชื่อมต่อได้กับหลายๆ เครื่องมือและบริการ
- ผลิตภัณฑ์อื่น ๆ: มักจะมี integrations ที่เชิงลึกและเฉพาะเจาะจงต่อแพลตฟอร์มหรือเทคโนโลยีเฉพาะ
- การใช้งานและการปรับแต่ง:
- Datadog: มี flexibility สูง และสามารถปรับแต่งได้อย่างเต็มที่
- ผลิตภัณฑ์อื่น ๆ: บางครั้งอาจมีฟีเจอร์ที่เฉพาะเจาะจงหรือสำหรับการใช้งานในสถานการณ์เฉพาะ
ราคา:
- Datadog: บางครั้งอาจมีราคาที่เป็นมิตรกับ startups หรือองค์กรขนาดเล็ก
- ผลิตภัณฑ์อื่น ๆ: ราคาอาจแพงกว่าแต่ในบางกรณีอาจมีความคุ้มค่ากับฟีเจอร์และความสามารถที่ให้มา
ประสิทธิภาพและระบบ AI:
- Datadog: มีการนำเอา AI เข้ามาช่วยในการตรวจจับปัญหาและการแจ้งเตือน
- ผลิตภัณฑ์อื่น ๆ: บางครั้งมีการใช้ AI และ Machine Learning ที่เฉพาะเจาะจงสำหรับการวิเคราะห์ประสิทธิภาพและปัญหาที่ซับซ้อน
การประยุกต์ใช้ Datadog กับ Kubernetes (k8s) ในรูปแบบ Infrastructure as a Service (IaaS) และ Serverless เช่น EKS Fargate หรือ AKS Serverless สามารถทำได้ดังนี้:
Kubernetes แบบ IaaS:
เมื่อเราใช้ Kubernetes ในรูปแบบ IaaS, เราจะมีความควบคุมเต็มรูปแบบต่อ infrastructure และ nodes ที่รัน containers ดังนั้น:
- การติดตั้ง Datadog Agent: สามารถติดตั้ง Datadog Agent เป็น DaemonSet บน Kubernetes cluster ทำให้ Agent รันบนทุก nodes ใน cluster.
- การเก็บ Metrics และ Logs: Datadog สามารถเก็บข้อมูลทั้ง metrics, traces, และ logs จาก applications และ services ที่รันบน Kubernetes.
- การตรวจสอบ Services และ Workloads: Datadog สามารถตรวจสอบการทำงานของ services, deployments, และ pods ทำให้เราเห็นภาพรวมของระบบ.
Kubernetes แบบ Serverless เช่น EKS Fargate หรือ AKS Serverless:
เมื่อใช้งาน Kubernetes ในโมด serverless, ความแตกต่างหลักคือไม่มี nodes ที่เราสามารถควบคุมหรือเข้าถึงได้:
- การติดตั้ง Datadog Agent: ใน EKS Fargate, เรายังสามารถติดตั้ง Datadog Agent ได้แต่การติดตั้งจะแตกต่างจากการติดตั้งในรูปแบบ IaaS.
- การเก็บ Metrics และ Logs: ไม่ว่าจะเป็นโมด serverless หรือ IaaS, Datadog ยังคงเก็บ metrics, traces, และ logs ได้เช่นเดิม แต่อาจต้องมีการปรับแต่งเพิ่มเติมเล็กน้อย.
- การตรวจสอบ Resources: ในโมด serverless, เราอาจไม่สามารถเข้าถึงหรือตรวจสอบบาง resources ได้ เช่น nodes แต่ Datadog ยังสามารถตรวจสอบ services, pods, และ deployments.
ทั้ง Datadog และ ผลิตภัณฑ์อื่น ๆ ที่มีในท้องตลาด มีข้อดีและข้อเสียที่แตกต่างกัน การเลือกใช้งานขึ้นอยู่กับความต้องการและสถานการณ์การใช้งานของแต่ละองค์กร.
วันนั้นมีเรื่องฮาๆ เกิดขึ้นกับผมด้วย หลังจากการทดสอบทั้งวัน ผมค้นพบว่าผมลืม tablet ของผมไว้ แต่ขอบคุณน้องสาวคนสนิทของผมที่รีบโทรมาแจ้ง และจัดส่งกลับมาให้ผมผ่าน messenger งานไม่แพงแต่ค่าส่งแอบแพง
