Infrastructure avancée avec Datadog : réseau, cloud, conteneurs et bases de données

1. Réseau #

Qui parle à qui.

Network Performance Monitoring #

Grâce à eBPF, l'agent mesure les flux entre services (volume, latence TCP, retransmissions, résolutions DNS) et les agrège par tags : on voit qu'un service parle trop à un autre, ou qu'une zone de disponibilité perd des paquets.

2. Cloud #

Les services managés.

Intégrations #

• AWS : rôle IAM en lecture et/ou métriques en streaming (CloudWatch Metric Streams via Firehose) ; logs via le Forwarder Lambda ou Firehose.
• Azure : enregistrement d'application et Event Hub pour les logs ; GCP : compte de service et Pub/Sub pour les logs.
• Serverless : extension Lambda et bibliothèques pour traces et métriques des fonctions, sans agent sur hôte.

Erreur Courante : Une intégration cloud avec tous les espaces de noms activés collecte des milliers de métriques inutiles et ralentit l'interface : limitez aux services réellement utilisés et filtrez par tags de ressources.

3. Bases de données #

Comprendre les requêtes.

Database Monitoring #

Database Monitoring (PostgreSQL, MySQL, SQL Server, Oracle, MongoDB) collecte les requêtes normalisées, leurs plans d'exécution et les événements d'attente, et relie une requête lente au service APM qui l'a émise.

# conf.d/postgres.d/conf.yaml
init_config:
instances:
  - dbm: true
    host: db.internal
    port: 5432
    username: datadog
    password: "ENC[postgres_password]"

À savoir : Le compte datadog doit avoir les droits de lecture sur pg_stat_statements et sur les vues d'activité ; la documentation fournit les requêtes de création à exécuter.