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Sumo Logic Japanese

MongoDB Atlas アプリケーションのログとメトリクスの収集

このページでは、MongoDB Atlas からログを収集して Sumo Logic に取り込み、MongoDB Atlas アプリケーションで事前定義済みのダッシュボードとサーチを使用する方法を説明します。

このページでは、MongoDB Atlas からログを収集して Sumo Logic に取り込み、MongoDB Atlas アプリケーションで事前定義済みのダッシュボードとサーチを使用する方法を説明します。

収集の概要

Sumo Logic は、MongoDB Atlas から API コールでログとメトリクスを取り出すソリューションを提供しています。収集するログ タイプを設定すると、ログと メトリクスが Sumo Logic の HTTP エンドポイントに転送されます。

MongoDB Atlas の収集を設定するには、次の作業を行います。

  1. MongoDB Atlas ポータルからの認証情報の取得
  2. Hosted Collector と HTTP Source の追加
  3. MongoDB Atlas の収集の設定
  4. アラート収集用の Webhook の設定
  5. 高度な設定
  6. トラブルシューティング

ステップ 1: MongoDB Atlas ポータルからの認証情報の取得

このセクションでは、MongoDB Atlas ポータルから認証情報を取得する方法を説明します。

MongoDB Atlas ポータルの認証情報を取得するには、以下の手順を実行します。

  1. Atlas ドキュメントの説明に従って、プロジェクト所有者権限を持つプログラマティックな API キーを生成します。次に、公開鍵と秘密鍵をコピーします。これらは、それぞれユーザ名と API キーとして機能します。
  2. [Organization (組織)] > [Access (アクセス)] > [API Keys (API キー)] に移動して、次の例に示すように API キーの組織メンバー権限を設定します。

MongoDB_Atlas_Edit_API_Key_dialog.png

  1. [Project (プロジェクト)] > [Access Management (アクセス管理)] > [API Keys (API キー)] に移動して、次の例に示すように [Project Data Access Read Only (プロジェクト データ アクセス読み取り専用)] 権限を設定します。

MongoDB_Atlas_Access_Management_dialog.png

  1. プロジェクトに移動し、[Settings (設定)] をクリックして、次の例に示すようにプロジェクト ID をコピーします。

MongoDB_Atlas_Settings_Project-Settings_dialog.png

  1. 一番上にあるコンテキスト ドロップダウンを使用して自分の組織に移動し、[Settings (設定)] をクリックして組織 ID をコピーします。

MongoDB_Atlas_Settings_OrgID_dialog.png

  1. この Atlas ドキュメントの説明に従って、ログをモニタリングする Atlas プロジェクトに対して [Database Auditing (データベースの監査)] を有効にします。 
    次の例に示すように、[Database Auditing (データベースの監査)] を [ON] のままにします。

MongoDB_Atlas_Database_Auditing.png

ステップ 2: Hosted Collector と HTTP Source を追加する

このセクションでは、MongoDB Atlas のログを収集するために、Sumo Logic の Hosted Collector と HTTP ログおよびメトリクス Source を追加する方法を説明します。

Hosted Collector と HTTP Source を追加するには、次の手順を実行します。

  1. 次のいずれかを実行します。
  • Sumo Logic の Hosted Collector がすでに作成されている場合は、使用する Collector を選択します。
  • 「Hosted Collector の設定」ドキュメントの説明に従って Hosted Collector を新規作成します。
  1. ログとメトリクス用に 1 つずつ、合計 2 つの HTTP Source を追加します。
  2. ログの取り込み用に作成した Source に移動し、[Timestamp Format (タイムスタンプの形式)] > [Advanced Options (詳細オプション)] に移動して、[Specify a format (形式を指定)] をクリックします。 
  3. ログ Source の各フィールドに以下の情報を入力します。
  • Timestamp Locator (タイムスタンプ ロケータ): \"created\":(.*)
  • Format (形式): yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSS'Z'
  1. [Add (追加)] をクリックします。
  2. メトリクス Source の各フィールドに以下の情報を入力します。
  • Timestamp Locator (タイムスタンプ ロケータ): \"created\":(.*)
  • Format (形式): yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss'Z'
  1. [Add (追加)] をクリックします。

ステップ 3: MongoDB Atlas の収集の設定 

このセクションでは、MongoDB Atlas からデータベース ログ、イベント、メトリクス、およびアラートを収集して Sumo Logic に送信するメカニズムについて調べます。これらの情報は、MongoDB Atlas アプリケーションのダッシュボードに表示されます。Amazon Web Services (AWS) で AWS Lambda サービスを使用して Sumo Logic の MongoDB Atlas Collector を設定するか、または Linux マシンで cron ジョブを使用してスクリプトを実行できます。最も適した方法を選択してください。

Sumo Logic MongoDB Atlas SAM アプリケーションのデプロイ

このセクションでは、AWS アカウントで必要なリソースを作成する SAM アプリケーションをデプロイします。

Sumo Logic MongoDB Atlas SAM アプリケーションをデプロイするには、以下の手順を実行します。

  1. https://serverlessrepo.aws.amazon.com/applications にアクセスします。
  2. sumologic-mongodb-atlas を探して、[Show apps that create custom IAM roles or resource policies (カスタム IAM ロールまたはリソース ポリシーを作成するアプリケーションを表示)] チェックボックスをオンにして、表示されるアプリケーション リンクをクリックします。

AWS_Serverless_App_Repository_dialog.png

  1. Sumo Logic アプリケーション ページが表示された [Deploy (デプロイ)] をクリックします。

AWS_sumologic-mongdb-atlas_Deploy.png

  1. [AWS Lambda] > [Functions (関数)] > [Application Settings (アプリケーション設定)] パネルで、対応するテキスト フィールドに以下のパラメータを指定します。
  • HTTPLogsEndpoint: ステップ 2 から HTTP ログ Source の URL をコピーして貼り付けます。
  • HTTPMetricsEndpoint: ステップ 2 から HTTP メトリクス Source の URL をコピーして貼り付けます。
  • OrganizationID: ステップ 1 から組織 ID をコピーして貼り付けます。
  • ProjectID: ステップ 1 からプロジェクト ID をコピーして貼り付けます。
  • Private API Key: ステップ 1 から秘密鍵をコピーして貼り付けます。
  • Public API Key: ステップ 1 から公開鍵をコピーして貼り付けます。

AWS_Lambda_App_Settings.png

  1. [Deploy (デプロイ)] をクリックします。
複数プロジェクトの収集の設定

このセクションでは、すでに 1 つのプロジェクトから Atlas データを収集しているという前提で、複数のプロジェクトからの収集を設定する方法を説明します。この作業では以下を行います。

  • OrgEvents はグローバルであり、最初の Collector ですでに収集されているため、2 番目の SAM アプリケーション デプロイでは OrgEvents の収集を停止します。
  • データベース (キー値ストア) で管理 (整理) されている状態 (キー) が競合しないように、DB_NAME を変更します。

複数のプロジェクトのログ収集を設定するには、以下の作業を行います。

  1. 新しいプロジェクトの設定で MongoDB Atlas SAM アプリケーションをデプロイします。
  2. デプロイが完了したら、次の例に示すように、AWS Lambda で環境変数 (DBNAME) を追加してデータベース名を変更します。

AWS_Env_Variables_panel.png

  1. Lambda コンソールで mongodbatlas.yaml ファイルを開いて、次の例に示すように EVENTS_ORG をコメントアウトします。これによって、すでに最初の Collector によって収集されている組織イベントが収集されなくなります。

AWS_mongodbatlas-yaml_panel.png

MongoDB Atlas のスクリプト ベース収集の設定

このセクションでは、Sumo Logic MongoDB Atlas アプリケーションのスクリプト ベース収集を設定する方法を説明します。

前提条件

この作業では以下を想定しています。

  • すでに Hosted Collector を正常に追加してあり、「Hosted Collector と HTTP Source の追加」の説明に従って MongoDB Atlas コンソールからパラメータ (ProjectID、OrganizationID、PublicKey、および PrivateKey) をコピーしてある。
  • Collector をインストールするユーザ アカウントでログインしている必要があります。そうでない場合は、次のコマンドで正しいアカウントに切り替えてください。 sudo su <user_name>
Linux マシンでのスクリプトの設定

この作業では、Linux マシンにスクリプトをインストールする方法を示します。

Linux マシンにスクリプトをデプロイするには、次の手順を実行します。

  1. まだ pip がインストールされていない場合は、pip のドキュメントの指示に従って pip をダウンロードしてインストールします。 

  2. Python 3.7 または Python 2.7 と互換性のある Linux マシンにログインします。 

  3. 次のいずれかを実行します。

  • Python 2 の場合は、次のコマンドを実行します。pip install sumologic-mongodb-atlas
  • Python 3 の場合は、次のコマンドを実行します。pip3 install sumologic-mongodb-atlas 
  1. mongodbatlas.yaml 設定ファイルをホーム ディレクトリに作成し、次の例に示すようにパラメータを設定します。

SumoLogic:
 LOGS_SUMO_ENDPOINT: <Paste the URL for the HTTP Logs source from>
 METRICS_SUMO_ENDPOINT: <Paste the URL for the HTTP Metrics source>

MongoDBAtlas:
 ORGANIZATION_ID: Paste the Organization ID
 PROJECT_ID: Paste the Project ID
 PRIVATE_KEY: Paste the Private Key
 PUBLIC_KEY: Paste the Public Key
  1. Collector を 5 分おきに実行する cron ジョブを作成します (crontab -e オプションを使用します)。次のいずれかを実行します。

  • Python 2 の場合は、次の行を crontab に追加します。 
    */5 * * * *  /usr/bin/python -m sumomongodbatlascollector.main > /dev/null 2>&1

  • Python 3 の場合は、次の行を crontab に追加します。 
    */5 * * * *  /usr/bin/python3 -m sumomongodbatlascollector.main > /dev/null 2>&1

複数プロジェクトの収集の設定

このセクションでは、すでに 1 つのプロジェクトから Atlas データを収集しているという前提で、複数のプロジェクトからの収集を設定する方法を説明します。この作業では以下を行います。

  • OrgEvents はグローバルであり、最初の Collector ですでに収集されているため、2 番目の SAM アプリケーション デプロイでは OrgEvents の収集を停止します。
  • データベース (キー値ストア) で管理 (整理) されている状態 (キー) が競合しないように、DB_NAME を変更します。

複数のプロジェクトのログ収集を設定するには、以下の作業を行います。

  1. Linux マシンでスクリプトを設定し、設定ファイルに移動します。
  2. 次の例に示すように、DB_NAME を変更して EVENTS_ORG をコメントアウトします。
SumoLogic:
  LOGS_SUMO_ENDPOINT: <Paste the URL for the HTTP Logs source from step 2.>
  METRICS_SUMO_ENDPOINT: <Paste the URL for the HTTP Metrics source from step 2.>

MongoDBAtlas:
  ORGANIZATION_ID: <Paste the Organization ID from step 1.>
  PROJECT_ID: <Paste the Project ID from step 1.>
  PRIVATE_KEY: <Paste the Private Key from step 1.>
  PUBLIC_KEY: <Paste the Public Key from step 1.>
    LOG_TYPES:
      - DATABASE
      - AUDIT
      - EVENTS_PROJECT
      # - EVENTS_ORG
      - ALERTS

    METRIC_TYPES:
      PROCESS_METRICS:
        - CACHE_DIRTY_BYTES
        - CACHE_USED_BYTES
        - CONNECTIONS
        - CURSORS_TOTAL_OPEN
        - CURSORS_TOTAL_TIMED_OUT
        - DB_STORAGE_TOTAL
        - DB_DATA_SIZE_TOTAL
        - EXTRA_INFO_PAGE_FAULTS
        - GLOBAL_LOCK_CURRENT_QUEUE_TOTAL
        - MEMORY_RESIDENT
        - MEMORY_VIRTUAL
        - MEMORY_MAPPED
        - NETWORK_BYTES_IN
        - NETWORK_BYTES_OUT
        - NETWORK_NUM_REQUESTS
        - OPCOUNTER_CMD
        - OPCOUNTER_QUERY
        - OPCOUNTER_UPDATE
        - OPCOUNTER_DELETE
        - OPCOUNTER_GETMORE
        - OPCOUNTER_INSERT
        - OP_EXECUTION_TIME_READS
        - OP_EXECUTION_TIME_WRITES
        - OP_EXECUTION_TIME_COMMANDS
        - OPLOG_MASTER_LAG_TIME_DIFF
        - OPLOG_SLAVE_LAG_MASTER_TIME
        - QUERY_EXECUTOR_SCANNED
        - QUERY_EXECUTOR_SCANNED_OBJECTS
        - QUERY_TARGETING_SCANNED_PER_RETURNED
        - QUERY_TARGETING_SCANNED_OBJECTS_PER_RETURNED
        - SYSTEM_NORMALIZED_CPU_USER
        - SYSTEM_NORMALIZED_CPU_KERNEL
        - SYSTEM_NORMALIZED_CPU_IOWAIT
        - PROCESS_CPU_USER
        - PROCESS_CPU_KERNEL
        - SYSTEM_NORMALIZED_CPU_STEAL

      DISK_METRICS:
        - DISK_PARTITION_IOPS_READ
        - DISK_PARTITION_IOPS_WRITE
        - DISK_PARTITION_UTILIZATION
        - DISK_PARTITION_LATENCY_READ
        - DISK_PARTITION_LATENCY_WRITE
        - DISK_PARTITION_SPACE_PERCENT_FREE
        - DISK_PARTITION_SPACE_PERCENT_USED

Collection:
  DBNAME: "newmongodbatlas" 

ステップ 4.アラート収集用の Webhook の設定

リアルタイム アラート用の Webhook を設定します。このセクションでは、Webhook を使用してアラート収集を設定する方法を説明します。 

Webhook を使用してアラート収集を設定するには、次の手順を実行します。

  1. MongoDBAtlas コンソールに移動して
  2. ステップ 2 からログ エンドポイントをコピーして貼り付けることで Webhook をセットアップします。 

WebHook_config1.png

  1. アラートを設定する場合は、次の例に示すように Webhook を指定して、[Save (保存)] をクリックします。

Webhook_Alert.png

高度な設定

このセクションは、AWS Lambda ベースの収集スクリプト ベースの収集の両方に共通です。 

設定ファイルで定義できる (省略可能な) MongoDB Atlas 変数のリストを次の表に示します。

変数  使い方

LOG_TYPES

MongoDBAtlas セクション

- DATABASE

 - AUDIT

 - EVENTS_PROJECT

 - EVENTS_ORG

 - ALERTS

収集しないメトリクス タイプがあれば、その行を削除してください。

PROCESS_METRICS

MongoDBAtlas セクション

- CACHE_DIRTY_BYTES

- CACHE_USED_BYTES

- CONNECTIONS

- CURSORS_TOTAL_OPEN

- CURSORS_TOTAL_TIMED_OUT

- DB_STORAGE_TOTAL

- DB_DATA_SIZE_TOTAL

- EXTRA_INFO_PAGE_FAULTS

- GLOBAL_LOCK_CURRENT_QUEUE_TOTAL

- MEMORY_RESIDENT

- MEMORY_VIRTUAL

- MEMORY_MAPPED

- NETWORK_BYTES_IN

- NETWORK_BYTES_OUT

- NETWORK_NUM_REQUESTS

- OPCOUNTER_CMD

- OPCOUNTER_QUERY

- OPCOUNTER_UPDATE

- OPCOUNTER_DELETE

- OPCOUNTER_GETMORE

- OPCOUNTER_INSERT

- OP_EXECUTION_TIME_READS

- OP_EXECUTION_TIME_WRITES

- OP_EXECUTION_TIME_COMMANDS

- OPLOG_MASTER_LAG_TIME_DIFF

- OPLOG_SLAVE_LAG_MASTER_TIME

- QUERY_EXECUTOR_SCANNED

- QUERY_EXECUTOR_SCANNED_OBJECTS

- QUERY_TARGETING_SCANNED_PER_RETURNED

- QUERY_TARGETING_SCANNED_OBJECTS_PER_RETURNED

- SYSTEM_NORMALIZED_CPU_USER

- SYSTEM_NORMALIZED_CPU_KERNEL

- SYSTEM_NORMALIZED_CPU_IOWAIT

- PROCESS_CPU_USER

- PROCESS_CPU_KERNEL

- SYSTEM_NORMALIZED_CPU_STEAL

収集しないメトリクス タイプがあれば、その行を削除してください。

DISK_METRICS

MongoDBAtlas セクション

- DISK_PARTITION_IOPS_READ

- DISK_PARTITION_IOPS_WRITE

- DISK_PARTITION_UTILIZATION

- DISK_PARTITION_LATENCY_READ

- DISK_PARTITION_LATENCY_WRITE

- DISK_PARTITION_SPACE_FREE

- DISK_PARTITION_SPACE_USED   - - -DISK_PARTITION_SPACE_PERCENT_FREE

- DISK_PARTITION_SPACE_PERCENT_USED

収集しないメトリクス タイプがあれば、その行を削除してください。

BACKFILL_DAYS

Collection セクション

イベント収集を開始する前の日数。1 を指定すると、昨日から今日にかけてイベントがフェッチされます。

PAGINATION_LIMIT  

Collection セクション

1 つの API コールでフェッチするイベント数。

LOG_FORMAT

Logging セクション

Python ログ モジュールがログをファイルに書き込むために使用するログ形式。

ENABLE_LOGFILE

Logging セクション

すべてのログとエラーをログ ファイルに書き込む場合は TRUE に設定します。

ENABLE_CONSOLE_LOG 

Logging セクション

コンソールへのログ出力を有効にします。

LOG_FILEPATH

Logging セクション

ENABLE_LOGFILE を TRUE に設定した場合に使用するログ ファイルのパス。

NUM_WORKERS

Collection セクション

API コールで生成するスレッド数。

MAX_RETRY

Collection セクション

リクエスト失敗時の再試行回数。

BACKOFF_FACTOR

Collection セクション

2 回目以降の再試行において、再試行と再試行の間に適用されるバックオフ係数。backoff_factor が 0.1 の場合、sleep() は再試行と再試行の間で [0.0s, 0.2s, 0.4s, ...] とスリープします。

TIMEOUT

Collection セクション

リクエスト ライブラリで使用するリクエスト タイムアウト。

LOGS_SUMO_ENDPOINT

MongoDBAtlas セクション

Sumo Logic で作成されるログ取り込み用の HTTP Source エンドポイント URL。

METRICS_SUMO_ENDPOINT

MongoDBAtlas セクション
Sumo Logic で作成されるメトリクス取り込み用の HTTP Source エンドポイント URL。

トラブルシューティング

このセクションでは、関数を手動で実行して MongoDB Atlas からログ メッセージが送信されていることを確認する方法を説明します。

関数を手動で実行するには、次の手順を実行します。

  1. 次のいずれかのコマンドを入力します。
  • Python 2 の場合は次のコマンドを使用します。python -m sumomongodbatlascollector.main
  • Python 3 の場合は次のコマンドを使用します。python3 -m sumomongodbatlascollector.main
  1. /tmp/sumoapiclient.log に自動生成されているログをチェックして、関数がトリガされているかどうかを確認します。
  2. Collector を root ユーザとしてインストールしてから、通常ユーザとして実行した場合は、次のエラー メッセージが表示されます。これは、Collector を実行しているユーザのホーム ディレクトリに設定が存在しないためです。root ユーザに切り替えて、スクリプトを再び実行してください。
Traceback (most recent call last):
 File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/sumomongodbatlascollector/main.py", line 190, in main
   ns = MongoDBAtlasCollector()
 File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/sumomongodbatlascollector/main.py", line 29, in __init__
   self.config = Config().get_config(self.CONFIG_FILENAME, self.root_dir, cfgpath)
 File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/sumomongodbatlascollector/common/config.py", line 22, in get_config
   self.validate_config(self.config)
 File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/sumomongodbatlascollector/common/config.py", line 34, in validate_config
   raise Exception("Invalid config")
Exception: Invalid config

ログ メッセージのサンプル

MongoDB Atlas のログはすべて JSON 形式、メトリクスは Carbon 2.0 形式です。MongoDB Atlas は、5 種類の ログと 2 種類のメトリクスを使用します。このセクションでは、MongoDB Atlas アプリケーションが使用するログ タイプの例を示します。

データベース ログ

メッセージ例

{"msg": "2019-07-03T16:07:40.366+0000 I CONTROL  [initandlisten] MongoDB starting : pid=20104 port=27017 dbpath=/srv/mongodb/M10AWSTestCluster-shard-1-node-2 64-bit host=m10awstestcluster-shard-01-02-snvkl.mongodb.net", "project_id": "5cd0343ff2a30b3880beddb0", "hostname": "m10awstestcluster-shard-01-02-snvkl.mongodb.net", "cluster_name": "m10awstestcluster", "created": "2019-07-03T16:07:40.366+0000"}

詳細については、https://docs.mongodb.com/manual/refe.../log-messages/ を参照してください。

監査ログ

メッセージ例

{"atype": "authenticate", "ts": {"$date": "2019-07-03T16:08:50.256+0000"}, "local": {"ip": "192.168.253.201", "port": 27017}, "remote": {"ip": "192.168.254.91", "port": 49592}, "users": [{"user": "mms-monitoring-agent", "db": "admin"}], "roles": [{"role": "clusterMonitor", "db": "admin"}], "param": {"user": "mms-monitoring-agent", "db": "admin", "mechanism": "SCRAM-SHA-1"}, "result": 0, "project_id": "5cd0343ff2a30b3880beddb0", "hostname": "m10awstestcluster-shard-01-02-snvkl.mongodb.net", "cluster_name": "m10awstestcluster", "created": "2019-07-03T16:08:50.256+0000"}

詳細については、https://docs.mongodb.com/manual/refe...audit-message/ を参照してください。

アラート

メッセージ

{"alertConfigId": "5cf9c324f2a30b3783a1dd28", "clusterName": "M10AWSTestCluster", "created": "2019-06-07T01:52:28Z", "currentValue": {"number": 5.142857142857142, "units": "RAW"}, "eventTypeName": "OUTSIDE_METRIC_THRESHOLD", "groupId": "5cd0343ff2a30b3880beddb0", "hostnameAndPort": "m10awstestcluster-shard-00-01-snvkl.mongodb.net:27017", "id": "5cf9c35cd5ec1376c01e81e5", "lastNotified": "2019-06-07T02:28:38Z", "links": [{"href": "https://cloud.mongodb.com/api/public...ec1376c01e81e5", "rel": "self"}], "metricName": "CONNECTIONS_PERCENT", "replicaSetName": "M10AWSTestCluster-shard-0", "resolved": "2019-06-07T02:28:29Z", "status": "CLOSED", "typeName": "HOST_METRIC", "updated": "2019-06-07T02:28:29Z"}

詳細については、https://docs.atlas.mongodb.com/refer...et-all-alerts/ を参照してください。

プロジェクト イベント

メッセージ例

{"apiKeyId": "5cef76e8c56c9800d21aa96d", "created": "2019-07-29T11:49:56Z", "eventTypeName": "MONGODB_LOGS_DOWNLOADED", "groupId": "5cd0343ff2a30b3880beddb0", "id": "5d3edd64ff7a25581ef2a95b", "isGlobalAdmin": false, "links": [{"href": "https://cloud.mongodb.com/api/atlas/...7a25581ef2a95b", "rel": "self"}], "publicKey": "hpgstoga", "remoteAddress": "111.93.54.106"}

詳細については、https://docs.atlas.mongodb.com/refer...ath-parameters を参照してください。

組織イベント

メッセージ例

{"created": "2019-07-22T12:50:32Z", "eventTypeName": "API_KEY_WHITELIST_ENTRY_ADDED", "id": "5d35b118a6f2391aafc77a05", "isGlobalAdmin": false, "links": [{"href": "https://cloud.mongodb.com/api/atlas/...f2391aafc77a05", "rel": "self"}], "orgId": "5cd0343ef2a30b3bc7b8f88e", "remoteAddress": "113.193.231.154", "targetPublicKey": "hpgstoga", "userId": "5cd0343ec56c985c82d3822f", "username": "hpal@sumologic.com", "whitelistEntry": "3.216.123.80"}

詳細については、https://docs.atlas.mongodb.com/reference/api/events-orgs-get-all/ を参照してください。

メトリクス タイプ

このセクションでは、MongoDB Atlas アプリケーションが使用するメトリクス タイプの例を示します。

プロセス メトリクス

収集されるメトリクス

CACHE_DIRTY_BYTES
CACHE_USED_BYTES
CONNECTIONS
CURSORS_TOTAL_OPEN
CURSORS_TOTAL_TIMED_OUT
DB_STORAGE_TOTAL
DB_DATA_SIZE_TOTAL
EXTRA_INFO_PAGE_FAULTS
GLOBAL_LOCK_CURRENT_QUEUE_TOTAL
MEMORY_RESIDENT
MEMORY_VIRTUAL
MEMORY_MAPPED
NETWORK_BYTES_IN
NETWORK_BYTES_OUT
NETWORK_NUM_REQUESTS
OPCOUNTER_CMD
OPCOUNTER_QUERY
OPCOUNTER_UPDATE
OPCOUNTER_DELETE
OPCOUNTER_GETMORE
OPCOUNTER_INSERT
OP_EXECUTION_TIME_READS
OP_EXECUTION_TIME_WRITES
OP_EXECUTION_TIME_COMMANDS
OPLOG_MASTER_LAG_TIME_DIFF
OPLOG_SLAVE_LAG_MASTER_TIME
QUERY_EXECUTOR_SCANNED
QUERY_EXECUTOR_SCANNED_OBJECTS
QUERY_TARGETING_SCANNED_PER_RETURNED
QUERY_TARGETING_SCANNED_OBJECTS_PER_RETURNED
SYSTEM_NORMALIZED_CPU_USER
SYSTEM_NORMALIZED_CPU_KERNEL
SYSTEM_NORMALIZED_CPU_IOWAIT
PROCESS_CPU_USER
PROCESS_CPU_KERNEL
SYSTEM_NORMALIZED_CPU_STEAL

メトリクス例

"projectId=5cd0343ff2a30b3880beddb0 hostId=m10awstestcluster-shard-00-00-snvkl.mongodb.net:27016 processId=m10awstestcluster-shard-00-00-snvkl.mongodb.net:27016 metric=ASSERT_REGULAR  units=SCALAR_PER_SECOND cluster_name=m10awstestcluster 0.0 1564207269"

詳細については、https://docs.atlas.mongodb.com/refer...-measurements/ を参照してください。

ディスク メトリクス

収集されるメトリクス

DISK_PARTITION_IOPS_READ
DISK_PARTITION_IOPS_WRITE
DISK_PARTITION_UTILIZATION
DISK_PARTITION_LATENCY_READ
DISK_PARTITION_LATENCY_WRITE
DISK_PARTITION_SPACE_PERCENT_FREE
DISK_PARTITION_SPACE_PERCENT_USED

メトリクス例

projectId=5cd0343ff2a30b3880beddb0 partitionName=nvme1n1 hostId=m10awstestcluster-shard-01-02-snvkl.mongodb.net:27017 processId=m10awstestcluster-shard-01-02-snvkl.mongodb.net:27017 metric=DISK_PARTITION_IOPS_READ  units=SCALAR_PER_SECOND cluster_name=m10awstestcluster 0.0 1564207300

詳細については、https://docs.atlas.mongodb.com/refer...-measurements/ を参照してください。

クエリのサンプル

このセクションに示されているクエリ例は、[MongoDB Atlas - Audit (MongoDB Atlas - 監査)] ダッシュボードの [Recent Audit Events (最近の監査イベント)] パネルから引用されています。

_sourceCategory=Labs/MongoDBAtlas/logs AND (_sourceName="mongodb-audit-log.gz" OR _sourceName="mongos-audit-log.gz")
| json "atype", "local.ip", "remote.ip", "users","result", "project_id", "hostname", "cluster_name", "param" as atype, local_ip, remote_ip, users, result, project_id, hostname, cluster_name, param
| json field=param "db", "ns" as database1, database2 nodrop
| parse field=database2 "*.*" as database2, collection nodrop
| if (isBlank(database1), database2, database1) as database
| where atype matches /create|add|grant|drop|remove|revoke|shutdown|rename|update/
| first(_messageTime) as latest_event_date group by atype, project_id, hostname, cluster_name,  database, collection, users, local_ip, remote_ip
| sort by latest_event_date
| formatDate(fromMillis(toLong(latest_event_date)),"MM-dd-yyyy HH:mm:ss:SSS") as latest_event_date
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