RousselTMLEARNING

TP · Dynatrace : de la découverte à l’expertise

Les applications à maîtriser pour son analyse

Smartscape Topology #

Rôle : La Smartscape Topology est le modèle temps réel de votre environnement. Elle cartographie automatiquement les dépendances verticales (de l'hôte vers l'application) et horizontales (entre services).

Manipulation : Connectez-vous sur Dynatrace SaaS. Ouvrez l'application Smartscape Topology.
1. Naviguez jusqu'à la couche Data centers.
2. Filtrez ou recherchez le data center nommé AWS us-east-1a.
3. En cliquant dessus, remontez la chaîne pour lister le nombre d'hôtes (machines), de processus, de services et d'applications qui en dépendent.

Note : Cette topologie est essentielle pour définir les 'root causes' (causes racines). Sans cette visibilité sur les dépendances, l'IA ne pourrait pas corréler une panne matérielle avec une baisse de performance applicative.

Metrics et Data Explorer #

Rôle : Le Data Explorer est l'outil de requêtage ad-hoc par excellence. Il permet d'extraire n'importe quelle métrique brute pour en faire une visualisation personnalisée.

Manipulation :
1. Allez dans Data Explorer.
2. Recherchez la métrique Apdex.
3. Ajoutez un filtre sur Application pour ne sélectionner que EasyTrade.
4. Dans la section 'Split by', séparez les données par User type (Real users vs Robots).
5. Une fois le graphique généré, cliquez sur 'Pin to dashboard' pour l'ajouter à un Dashboard Classic.

Problems #

Rôle : L'application Problems centralise toutes les anomalies détectées par l'IA Davis. Elle ne liste pas de simples alertes, mais des incidents contextualisés avec impact utilisateur.

Manipulation :
1. Ouvrez l'application Problems.
2. Identifiez un problème récent (ou passé en changeant le timeframe).
3. Analysez le 'Problem feed' pour comprendre l'évolution de l'incident et visualisez comment Davis a identifié la cause racine dans la section 'Root cause'.

Multidimensional Analysis #

Rôle : Cette application permet d'isoler des sous-ensembles de trafic au sein d'un service pour identifier des comportements anormaux sur des dimensions précises (ex: une URL spécifique, un pays, un type de navigateur).

Manipulation :
1. Allez dans la liste des Services.
2. Sélectionnez un service actif.
3. Cliquez sur Multidimensional analysis.
4. Créez une vue filtrée sur le 'Response time' et groupez les données par 'HTTP Method' ou 'Request name'.

Waterfall Analysis #

Rôle : La Waterfall analysis (vue en cascade) détaille le chargement complet d'une action utilisateur. Elle montre chaque ressource (image, script, CSS) et son impact sur le temps de rendu final.

Manipulation :
1. Allez dans une application Web (ex: EasyTrade).
2. Sélectionnez une User action (ex: 'Loading of page /').
3. Dans les détails de l'action, cliquez sur View waterfall analysis.
4. Identifiez la ressource qui prend le plus de temps à charger (le plus long segment horizontal).

Distributed Traces #

Rôle : Les Distributed Traces (anciennement PurePaths) permettent de suivre une requête unique à travers tout le système distribué, du clic de l'utilisateur jusqu'à la requête en base de données.

Manipulation :
1. Allez dans Distributed Traces.
2. Sélectionnez une trace récente.
3. Visualisez le 'Call tree' pour voir le temps passé dans chaque microservice et identifiez si un appel SQL ou un service tiers ralentit la chaîne.

Niveau de difficulté : ●●●○○ (3/5)

Mon suivi

  • ⏱ Durée estimée : ≈ 15 min

Connectez-vous pour suivre votre progression et prendre des notes. Se connecter

✉️ Poser une question

Glossaire de la formation

Observabilité

La capacité à connaître l'état interne d'un système à partir des données qu'il émet.Ces données sont classées en 3 piliers : logsmétriquestracesprofil...

CI/CD

Intégration Continue et Déploiement Continu. Pratiques DevOps visant à automatiser les tests et le déploiement des applications pour livrer plus rapid...

Dynatrace

Plateforme d'observabilité complète basée sur l'intelligence artificielle (Davis), offrant la surveillance applicative (APM), d'infrastructure et l'ex...

APM (Application Performance Monitoring)

Surveillance des performances applicatives pour identifier, diagnostiquer et résoudre les problèmes complexes liés aux performances et à la disponibil...

SLA (Service Level Agreement)

Contrat officiel conclu entre un fournisseur de services et son client, définissant le niveau de service attendu (disponibilité, temps de réponse, etc...

SLO (Service Level Objective)

Objectif interne chiffré défini par l'équipe technique (SRE) concernant le niveau de fiabilité d'un service (ex: 99.9% de disponibilité). Relation : L...

SLI (Service Level Indicator)

Métrique quantitative réelle mesurant le niveau de service fourni en production (ex: taux de réussite des requêtes, latence moyenne). Relation : Le SL...

DEM (Digital Experience Monitoring)

Surveillance de l'expérience numérique. Englobe les technologies permettant de suivre et d'optimiser l'expérience des utilisateurs finaux sur les appl...

RUM (Real User Monitoring)

Surveillance des utilisateurs réels. Technique d'observabilité passive qui capture et analyse chaque interaction des utilisateurs avec une application...

Synthetic Monitoring

Surveillance synthétique. Technique d'observabilité active utilisant des scripts automatisés (robots) pour simuler le parcours des utilisateurs et vér...

Traces distribuées

Technique (issue du pilier des Traces) permettant de suivre le cheminement complet d'une requête à travers de multiples micro-services pour identifier...

Métriques

Mesures numériques collectées à intervalles réguliers (ex: CPU, RAM, temps de réponse) utilisées pour évaluer l'état de santé global d'un système au f...

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations)

Utilisation de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique pour automatiser et améliorer les opérations informatiques (ex: détection...

NoOps

Concept où l'environnement informatique est tellement automatisé et abstrait (ex: Serverless, PaaS) qu'il ne nécessite quasiment plus d'équipe opérati...

OpenTelemetry

Framework open source fournissant des standards, APIs et SDKs pour collecter et exporter des données d'observabilité (traces, métriques, logs) de mani...

Articles recommandés

Comprendre la notion de score

Le concept de score va permettre à Elasticsearch de classer vos documents par pertinence lors d u...

Comprendre Elastic Common Schema(ECS)

Comme toujours dans nos missions de conseil, nous recommandons aux entreprises d'uniformiser, de ...

Grail : Dynatrace Data Lakehouse

Désormais vous disposez dans Dynatrace (SaaS) d'un Data Lakehouse nommé Grail dont vous pouvez co...

C'est quoi l'observabilité

La capacité à connaître l'état interne d'un système à partir des données que cette dernière émet...

Les types de transactions dans les base de données

Cet article détaille les différences entre trois concepts essentiels dans l'exécution des instruc...

Différences entre Technologies et Services dans Dynatrace

Dans Dynatrace, les concepts de 'Technologie' et de 'Services' aident à organiser et surveiller l...

Dynatrace : Différences entre SQL Modifications, SQL Queries or Procedures, et SQL Transactions

Cet article détaille les différences entre trois concepts essentiels dans l'exécution des instruc...

Types de consommation de licence

Comprendre l'évolution de la facturation dans Dynatrace : la différence entre l'ancien modèle de ...

Les Types de Services Dynatrace : Comprendre et Optimiser Votre Surveillance Applicative

Découvrez les différents types de services que Dynatrace peut surveiller, leur rôle, et comment l...