1. Réseau #
Qui parle à qui.
Network Performance Monitoring #
Grâce à eBPF, l'agent mesure les flux entre services (volume, latence TCP, retransmissions, résolutions DNS) et les agrège par tags : on voit qu'un service parle trop à un autre, ou qu'une zone de disponibilité perd des paquets.
2. Cloud #
Les services managés.
Intégrations #
- AWS : rôle IAM en lecture et/ou métriques en streaming (CloudWatch Metric Streams via Firehose) ; logs via le Forwarder Lambda ou Firehose.
- Azure : enregistrement d'application et Event Hub pour les logs ; GCP : compte de service et Pub/Sub pour les logs.
- Serverless : extension Lambda et bibliothèques pour traces et métriques des fonctions, sans agent sur hôte.
Erreur Courante : Une intégration cloud avec tous les espaces de noms activés collecte des milliers de métriques inutiles et ralentit l'interface : limitez aux services réellement utilisés et filtrez par tags de ressources.
3. Bases de données #
Comprendre les requêtes.
Database Monitoring #
Database Monitoring (PostgreSQL, MySQL, SQL Server, Oracle, MongoDB) collecte les requêtes normalisées, leurs plans d'exécution et les événements d'attente, et relie une requête lente au service APM qui l'a émise.
# conf.d/postgres.d/conf.yaml
init_config:
instances:
- dbm: true
host: db.internal
port: 5432
username: datadog
password: "ENC[postgres_password]"À savoir : Le comptedatadogdoit avoir les droits de lecture surpg_stat_statementset sur les vues d'activité ; la documentation fournit les requêtes de création à exécuter.
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- Datadog : relier traces, logs et métriques du même service✓ résolu · 1 réponse(s)
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