Інтеграція Datadog для моніторингу мобільного додатку (APM)

Інтеграція Datadog для моніторингу мобільного додатку (APM)

APM для мобільних додатків — це не те саме, що APM на бекенді. Серверний трейс починається з HTTP-запиту й закінчується відповіддю. На мобільному клієнті ланцюг складніший: холодний старт → ініціалізація SDK → навігація → мережевий запит → рендер екрану. Datadog Mobile SDK може пов'язати всі ці етапи в один розподілений трейс, але тільки з правильною інструментацією.

Чому Datadog, а не просто Firebase Crashlytics

Firebase добре ловить крахи. Datadog розв'язує іншу задачу — бачити продуктивність живих сесій: скільки часу займає Time to Interactive на конкретному екрані, які HTTP-запити уповільнюють рендер, на якому кроці воронки користувач чекає більше 3 секунд.

Зв'язування DD-Trace на iOS/Android з dd-trace на бекенді дозволяє передати trace-id з мобільного клієнта в серверний запит — і в Datadog APM ви бачите повний шлях від натиснення кнопки до відповіді бази даних.

Інтеграція SDK

iOS (Swift Package Manager):

// Package.swift dependency
.package(url: "https://github.com/DataDog/dd-sdk-ios", from: "2.0.0")

import DatadogCore
import DatadogRUM
import DatadogTrace

Datadog.initialize(
    with: Datadog.Configuration(
        clientToken: "pub-xxxxx",
        env: "production",
        site: .eu1
    ),
    trackingConsent: .granted
)

RUM.enable(with: RUM.Configuration(applicationID: "your-rum-app-id"))
Trace.enable()

Параметр trackingConsent критичний для GDPR: якщо користувач ще не дав згоду, використовуйте .pending. SDK буферизує дані локально. Коли ви отримаєте згоду, викличте Datadog.set(trackingConsent: .granted) і все відправиться.

Android (Kotlin):

// build.gradle.kts
implementation("com.datadoghq:dd-sdk-android-rum:2.+")
implementation("com.datadoghq:dd-sdk-android-trace:2.+")
implementation("com.datadoghq:dd-sdk-android-okhttp:2.+")

val config = Configuration.Builder(
    clientToken = "pub-xxxxx",
    env = "production"
).build()

Datadog.initialize(this, config, TrackingConsent.GRANTED)

val rumConfig = RumConfiguration.Builder("your-rum-app-id")
    .trackUserInteractions()
    .trackLongTasks(durationThreshold = 100L)
    .build()
RumMonitor.enable(rumConfig)

Інструментація View та Action

За замовчуванням Datadog автоматично відслідковує UIViewController на iOS та Activity/Fragment на Android. Але автоматичне відслідковування показує назви класів, не читабельні назви екранів. Додайте кастомні назви:

// iOS — кастомна назва View
RUM.monitor?.startView(viewController: self, name: "ProductDetailScreen")

// Android — ручне відслідковування View у Fragment
GlobalRumMonitor.get().startView(
    key = this,
    name = "ProductDetailScreen",
    attributes = mapOf("product_id" to productId)
)

Для дій користувача: Datadog автоматично відслідковує натиски через trackUserInteractions(). Явно логуйте кастомні бізнес-события:

GlobalRumMonitor.get().addAction(
    type = RumActionType.CUSTOM,
    name = "AddToCart",
    attributes = mapOf("sku" to sku, "quantity" to qty)
)

Розподілена трасування мобіль → бекенд

Найцінніша частина — пов'язати мобільні запити з серверними трейсами. SDK Datadog інжектує заголовки x-datadog-trace-id та x-datadog-parent-id у вихідні HTTP-запити.

iOS з URLSession:

let session = URLSession(
    configuration: .default,
    delegate: DDURLSessionDelegate(),
    delegateQueue: nil
)

Android з OkHttp:

val okHttpClient = OkHttpClient.Builder()
    .addInterceptor(
        DatadogInterceptor.Builder(listOf("api.myapp.com"))
            .setTraceSampler(RateBasedSampler(20f)) // 20% трейсів
            .build()
    )
    .build()

Зверніть увагу на RateBasedSampler — для high-traffic додатків 100% трасування швидко перевищує квоту. При дебагуванні нового екрана використовуйте 100%; у продакшені 10–20% зазвичай достатньо.

На бекенді (наприклад, Node.js з dd-trace):

const tracer = require('dd-trace').init({ service: 'mobile-api' });
// dd-trace автоматично витягує x-datadog-trace-id з заголовків

У інтерфейсі Datadog APM ви побачите граф від мобільного RUM View до конкретного SQL-запиту на сервері.

Кастомні метрики та алерти

Для бізнес-метрик використовуйте addAttribute на рівні RUM View:

RUM.monitor?.addAttribute(forKey: "checkout.step", value: "payment")
RUM.monitor?.addAttribute(forKey: "cart.value", value: cartTotal)

У Datadog Monitors створіть алерт на p95(rum.view.loading_time) > 3000 для екрана оформлення замовлення — це перехоплює деградацію раніше, ніж користувачі почнуть скаржитись.

Що ми робимо

• Підключаємо SDK для iOS та Android (або Flutter через datadog_flutter_plugin)
• Налаштовуємо автоматичне відслідковування Views, Actions, Errors та Long Tasks
• Інструментуємо мережевий шар для розподілених трейсів
• Створюємо дашборди: Time to Interactive, Error Rate, p95 Network Latency за екранами
• Налаштовуємо алерти на деградацію продуктивності

Часові оцінки

Базова інтеграція з RUM та APM: 2–3 дні. Додавання кастомних бізнес-атрибутів та дашбордів — ще один день. Ціна розраховується індивідуально.