TP : Superviser un cluster Kubernetes avec le Datadog Operator

Ce que vous allez apprendre dans ce TP

• Déployer l'Operator et l'agent
• Superviser une application par Autodiscovery
• Diagnostiquer avec agent status

Introduction #

Ce que vous allez apprendre dans cette section

• Déployer l'Operator et l'agent
• Superviser une application par Autodiscovery
• Diagnostiquer avec agent status

Contexte. L'équipe migre ses applications sur Kubernetes. Vous devez y retrouver la même visibilité que sur les VM, sans configuration manuelle par pod.

Prérequis : Compte Datadog (l'essai gratuit suffit) et sa clé d'API, Docker, kind, kubectl, helm  ·  Durée estimée : 45 min

Un cluster supervisé de façon déclarative.

Mise en place #

Étapes guidées, avec leur correction.

1. 1. Créer le cluster et installer l'Operator

   Pourquoi ? L'Operator gère l'agent à partir d'une seule ressource déclarative.

   Créez un cluster kind, installez l'Operator et le secret contenant la clé d'API.

2. 2. Déployer l'agent

   Pourquoi ? La ressource DatadogAgent décrit tout : site, clé, fonctionnalités.

   Écrivez et appliquez datadog-agent.yaml. Combien de pods agent obtenez-vous ?

3. 3. Déployer une application

   Pourquoi ? Les annotations Autodiscovery configurent le check dès le démarrage du pod.

   Déployez Redis avec les annotations du check redisdb et les labels de tagging unifié.

4. 4. Vérifier côté agent

   Pourquoi ? agent status et configcheck disent si la configuration a été trouvée et si le check tourne.

   Vérifiez que le check Redis est découvert et exécuté.

5. 5. Vérifier dans Datadog

   Pourquoi ? Le tagging unifié relie métriques, logs et conteneur.

   Dans Datadog, filtrez par service:cache : retrouvez les métriques redis.*, les logs du conteneur et le pod dans l'explorateur Kubernetes.

Niveau de difficulté : ●●●○○ (3/5)