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Artículo · Datadog: del descubrimiento a la maestría

Buenas prácticas de Datadog

Este artículo está disponible en francés.

1. Socle #

Bien démarrer.

Principes #

  • Site choisi selon la localisation des données (UE pour le RGPD).
  • Tagging unifié env, service, version partout, plus team.
  • Agent déployé par l'opérateur Kubernetes ou la gestion de configuration, version maîtrisée.
  • Clés d'API par usage, clés d'application nominatives et révocables.

2. Coûts #

La facture se pilote.

Leviers #

PosteLevier
Hôtes et conteneursNe pas installer l'agent complet là où il est inutile
LogsFiltrer dans l'agent, filtres d'exclusion, index à rétention courte, archives
Métriques personnaliséesPas de tags à haute cardinalité, Metrics without Limits
APMÉchantillonnage et filtres de rétention
SuiviPage Usage, alertes sur les métriques d'usage (datadog.estimated_usage.*)
Bonne Pratique : Créez des monitors sur datadog.estimated_usage.logs.ingested_bytes et datadog.estimated_usage.metrics.custom : une dérive est détectée en heures, pas à la facture.

3. Alertes et gouvernance #

Durable et partagé.

Règles #

  • Monitors multi-alert par service, avec runbook et équipe destinataire.
  • SLO pour les parcours critiques, burn rate pour l'astreinte.
  • Monitors, dashboards et SLO en Terraform, relus en pull request.
  • Instrumentation OpenTelemetry quand c'est possible, pour garder la liberté de choix.

Schéma de référence et vérification rapide #

Check-list.

Check-list #

  1. Site et clés configurés
  2. Tagging unifié vérifié
  3. Pipelines de logs et index maîtrisés
  4. APM avec corrélation logs-traces
  5. Monitors et SLO en Terraform
  6. Alertes sur l'usage

📄 Bonnes pratiques Datadog : tags, coûts, alertes et gouvernance →

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