Logs en Datadog

1. Collecter #

Agent et sources.

Configuration #

# datadog.yaml
logs_enabled: true

# conf.d/app.d/conf.yaml
logs:
  - type: file
    path: /var/log/app/*.log
    service: checkout
    source: python
    log_processing_rules:
      - type: mask_sequences
        name: masquer_cartes
        pattern: '\b\d{4}[ -]?\d{4}[ -]?\d{4}[ -]?\d{4}\b'
        replace_placeholder: "[CARTE MASQUÉE]"
      - type: exclude_at_match
        name: sans_healthcheck
        pattern: GET /health

Bonne Pratique : Masquer et filtrer dans l'agent évite d'envoyer (et de payer) des données inutiles ou sensibles.

2. Structurer #

Pipelines et facettes.

Pipelines #

Les pipelines transforment les logs à l'ingestion : un grok parser extrait des attributs, des remappers désignent la date, le statut et le service, d'autres processeurs enrichissent (géolocalisation IP, user-agent, tables de correspondance). Les logs de sources connues (nginx, postgres...) ont des pipelines d'intégration prêts.

regle_acces %{ip:network.client.ip} - - \[%{date("dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z"):date}\] "%{word:http.method} %{notSpace:http.url} HTTP/%{number:http.version}" %{integer:http.status_code} %{integer:network.bytes_written}

Un attribut devient une facette (ou une mesure, pour les nombres) pour être filtré et agrégé dans l'explorateur :

service:checkout status:error @http.status_code:>=500 -@http.url:"/health"
@network.client.ip:10.0.* @duration:>2000000000

3. Maîtriser le volume #

Logging without Limits.

Ingestion, index, archives #

• Filtres d'exclusion par index (par exemple : n'indexer que 10 % des logs status:info).
• Plusieurs index avec des rétentions différentes (erreurs 30 jours, debug 3 jours).
• Quota journalier par index pour éviter les surprises.

Erreur Courante : Un log exclu de l'index n'est pas perdu s'il est archivé, mais il n'est plus consultable sans réhydratation. Décidez avec les équipes ce qui doit rester cherchable immédiatement.