1. Trois formes d'IA #
Chacune répond à une question.
Vue d'ensemble #
| IA | Question | Exemple |
|---|---|---|
| Causale | Pourquoi ce problème ? | La lenteur du service de paiement vient d'une saturation de la base, elle-même due à un déploiement |
| Prédictive | Que va-t-il se passer ? | Le disque sera plein dans 4 jours |
| Générative | Comment l'exprimer ou le chercher ? | Écrire la requête DQL des erreurs 5xx par service |
2. Détecter les anomalies #
Trois modèles de seuil.
Modèles #
| Modèle | Principe | Pour |
|---|---|---|
| Statique | Un seuil fixe (CPU > 90 %) | Limites physiques et contractuelles |
| Auto-adaptatif | Seuil calculé sur l'historique récent et sa variabilité | Métriques sans valeur « normale » connue |
| Saisonnier | Baseline par heure et jour de semaine | Trafic qui varie selon les heures (moins de bruit le lundi matin) |
Davis détecte aussi automatiquement les anomalies sur les services, applications et infrastructure (temps de réponse, taux d'erreur, trafic) sans configuration : les détecteurs personnalisés complètent pour les métriques métier.
Bonne Pratique : Pour une métrique métier (commandes par minute), préférez la baseline saisonnière : un seuil statique alerte chaque nuit quand le trafic baisse normalement.
3. Analyse causale #
Un problème, pas cent alertes.
Principe #
- Davis regroupe les anomalies reliées par la topologie Smartscape (hôte, processus, service, application) en un problème.
- Il désigne la cause racine la plus probable et l'impact (utilisateurs, services touchés).
- Les événements de déploiement et de configuration envoyés à Dynatrace (CI/CD) sont pris en compte : envoyez-les systématiquement.
À savoir : Dynatrace évolue très vite (nouvelle plateforme, Grail, applications) : vérifiez les noms d'écrans et les versions d'API dans la documentation de votre environnement.
