Guides & décryptages
Observabilité
Comprendre l'architecture de Datadog : sources de données (agent, intégrations cloud, SDK, OpenTelemetry), sites régionaux, organisations, clés d'API et d…
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Superviser Kubernetes avec Datadog : Datadog Operator et ressource DatadogAgent, Cluster Agent, Autodiscovery par annotations, collecte des logs de conten…
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Concevoir des dashboards Datadog utiles : types de widgets, template variables, groupes, Powerpacks, formules, notebooks d'investigation, partage et dashb…
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Maîtriser les métriques Datadog : types (count, rate, gauge, histogram, distribution), agrégation temporelle et spatiale, rollup, cardinalité des métrique…
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Maîtriser coût et conformité des logs Datadog : pipelines et processeurs, index et rétention, filtres d'exclusion, Flex Logs, archives et réhydratation, L…
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Aller plus loin avec l'APM Datadog : contrôle d'ingestion et échantillonnage, filtres de rétention, métriques de traces, Continuous Profiler, Dynamic Inst…
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Mesurer l'expérience utilisateur avec Datadog : RUM navigateur et mobile, Core Web Vitals, Session Replay, lien avec l'APM, tests Synthetics API, navigate…
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Superviser l'infrastructure au-delà des hôtes : Network Performance Monitoring, intégrations AWS, Azure et GCP, serverless, Database Monitoring, Live Proc…
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Découvrir les produits de sécurité de Datadog : Cloud SIEM et règles de détection, Cloud Security (posture, vulnérabilités, menaces), App and API Protecti…
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Gérer les incidents dans Datadog : monitors bien conçus, astreinte avec On-Call, déclaration et suivi d'incidents, Workflow Automation pour la remédiation…
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Maîtriser la facture et gouverner Datadog : suivi de l'usage et de l'estimation, attribution des coûts par équipe, monitors d'usage, RBAC et équipes, poli…
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Comprendre Arize AI : Phoenix (open source) et Arize AX (plateforme), traces OpenInference, évaluations par LLM juge, datasets, expériences, prompts et mo…
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