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Article · Datadog : de la découverte à l'expertise

Dashboards et notebooks

1. Concevoir #

Une question par dashboard.

Structure #

Structure d'un dashboard Datadog
WidgetPour
TimeseriesÉvolution d'une métrique dans le temps
Query valueUn chiffre actuel avec seuils de couleur
Top listClassement (services les plus lents, hôtes les plus chargés)
Heatmap, distributionRépartition des latences, au-delà de la moyenne
SLO, Monitor summaryEngagements et alertes en cours
Log stream, Trace listLes événements derrière une courbe
Bonne Pratique : Organisez par signaux dorés (latence, trafic, erreurs, saturation) en haut, détails techniques en dessous, et des template variables $env et $service pour qu'un seul dashboard serve à tous les services.

2. Formules et fonctions #

Calculer dans le widget.

Exemples #

# Taux d'erreur en %
(sum:trace.http.request.errors{$env,$service}.as_count() / sum:trace.http.request.hits{$env,$service}.as_count()) * 100

# Comparaison avec la semaine précédente
week_before(avg:system.load.1{$env})

# Prévision et anomalies
forecast(avg:system.disk.in_use{$env} by {host}, 'linear', 1)
anomalies(sum:orders.created{$env}.as_count(), 'agile', 2)

3. Notebooks et partage #

Investiguer, documenter.

Usages #

  • Notebooks : graphiques, requêtes de logs et texte mêlés, pour un post-mortem ou une investigation reproductible.
  • Powerpacks : groupes de widgets réutilisables entre dashboards (par exemple le bloc « golden signals » standard de l'entreprise).
  • Partage par lien public ou intégration dans un écran de NOC, avec des template variables fixées.
  • Dashboards en Terraform (datadog_dashboard_json) ou exportés en JSON et versionnés.

📄 Dashboards et notebooks Datadog : widgets, template variables et bonnes pratiques →

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