APM et OpenTelemetry

1. Instrumenter #

Trois options.

Choisir #

pip install ddtrace
DD_SERVICE=checkout DD_ENV=prod DD_VERSION=2.4.1 DD_LOGS_INJECTION=true DD_AGENT_HOST=localhost \
  ddtrace-run gunicorn app:app

OpenTelemetry vers Datadog #

# datadog.yaml : l'agent reçoit l'OTLP
otlp_config:
  receiver:
    protocols:
      grpc: { endpoint: 0.0.0.0:4317 }
      http: { endpoint: 0.0.0.0:4318 }

Les applications instrumentées avec OpenTelemetry envoient à l'agent (ports 4317/4318) ; les attributs deployment.environment, service.name et service.version sont convertis en env, service et version.

2. Exploiter l'APM #

Services, traces, profils.

Vues #

À savoir : La rétention des traces repose sur l'échantillonnage à l'ingestion et sur des filtres de rétention : toutes les traces ne sont pas conservées 15 jours, seulement celles retenues par les filtres (erreurs, traces lentes, échantillon).

3. Relier logs et traces #

Un clic d'un signal à l'autre.

Corrélation #

Avec DD_LOGS_INJECTION=true, la bibliothèque ajoute dd.trace_id et dd.span_id aux logs ; Datadog affiche les logs d'une trace et la trace d'un log.

2026-10-19 10:00:00 ERROR [dd.service=checkout dd.env=prod dd.version=2.4.1 dd.trace_id=5735239282836592 dd.span_id=1234567] Paiement refusé

Bonne Pratique : Si les logs sont en JSON, les attributs dd.* sont reconnus directement ; sinon, ajoutez-les au format de log et extrayez-les par le pipeline.