TP - Analyse avancée avec Grail, DQL et Entity Selectors avec correction

Ce que vous allez apprendre dans ce TP

• Comprendre le rôle de Grail
• Appliquer les bonnes pratiques DQL

Rappels sur Grail et DQL #

Ce que vous allez apprendre dans cette section

• Comprendre le rôle de Grail
• Appliquer les bonnes pratiques DQL

Avant de commencer, faisons un point sur Grail et les bonnes pratiques pour construire vos requêtes DQL.

1. Qu'est-ce que Grail ?

   Grail est le data lakehouse de Dynatrace. Contrairement aux bases de données traditionnelles, Grail est conçu spécifiquement pour l'observabilité. Il stocke les logs, métriques, traces et événements (bizevents) de manière unifiée, sans nécessiter de schémas stricts ni d'indexation préalable (schema-on-read). Cela permet d'interroger massivement des données avec un contexte topologique (Smartscape) toujours conservé.

2. Bonnes pratiques pour les requêtes DQL

   Pour écrire des requêtes performantes en DQL (Dynatrace Query Language), vous devez suivre quelques règles d'or :
   
   • Filtrer très tôt : Utilisez la commande filter le plus tôt possible dans votre requête pour réduire le volume de données à traiter dans les pipelines suivants.
   • Sélectivité temporelle : Limitez toujours la plage horaire de votre recherche (directement via le sélecteur de temps ou dans la requête).
   • Exploiter les Entity Selectors : Utilisez la fonction entitySelector() pour bénéficier du contexte dynamique au lieu de chercher des IDs statiques en dur.
   • Utiliser limit() : Lors de l'écriture et de vos tests, terminez vos requêtes par limit 10 pour accélérer les temps de réponse.

Création des requêtes DQL #

Vous allez créer 5 requêtes DQL qui exploitent la fonction `entitySelector()` pour cibler dynamiquement vos entités.

1. Requête 1 : Logs des hôtes en production

   Écrivez une requête DQL pour récupérer les logs uniquement pour les hôtes portant le tag 'env:training'. Vous devez utiliser un Entity Selector.

   Vous pouvez utiliser la fonction `in()` couplée à `entitySelector()`.

   fetch logs
   | filter in(dt.entity.host, entitySelector("type(HOST),tag(env:training)"))
   | limit 50

2. Requête 2 : Événements liés aux services Java

   Écrivez une requête pour lister et compter les événements récents liés aux services exécutant la technologie 'Java'.

   fetch events
   | filter in(dt.entity.service, entitySelector("type(SERVICE),softwareTechnologies(JAVA)"))
   | summarize count(), by: {event.type, dt.entity.service}

3. Requête 3 : Utilisation CPU via Timeseries

   Grail permet également d'interroger les métriques. Affichez l'utilisation CPU moyenne (métrique `builtin:host.cpu.usage`) pour tous les hôtes appartenant à une Management Zone nommée 'MZ_Finance'.

   L'utilisation de l'Entity Selector est parfaitement valide dans l'argument `filter` de `timeseries`.

   timeseries avg(builtin:host.cpu.usage), by:{dt.entity.host}, filter: in(dt.entity.host, entitySelector("type(HOST),mzName(MZ_Finance)"))

4. Requête 4 : Recherche d'erreurs d'une équipe spécifique

   Récupérez les logs contenant le mot 'error' pour les groupes de processus (PROCESS_GROUP) qui sont possédés par l'équipe backend (tag 'owner:backend').

   fetch logs
   | filter in(dt.entity.process_group, entitySelector("type(PROCESS_GROUP),tag(owner:backend)"))
   | filter matchesValue(content, "error")
   | limit 20

5. Requête 5 : Événements métier (Bizevents) par application

   Récupérez les derniers événements métier (bizevents) générés, mais limitez cette recherche uniquement aux applications surveillées de type APPLICATION (Web ou Mobile).

   fetch bizevents
   | filter in(dt.entity.application, entitySelector("type(APPLICATION)"))
   | limit 10

Exportation vers Notebook et Tableau de bord #

L'objectif ici est de sauvegarder, documenter et visualiser le résultat de vos requêtes pour vos équipes.

1. Création du Notebook

   Exécutez vos requêtes DQL dans l'application Notebooks. Mettez en page votre document et sauvegardez-le en respectant la norme de nommage : `formation-` (par exemple : `formation-martin`).

   Allez dans l'application Notebooks. Créez un nouveau document, cliquez sur le titre généré automatiquement en haut à gauche pour le renommer en `formation-`. Ajoutez un bloc de type DQL pour chaque requête développée précédemment, et des blocs de type Markdown pour les documenter. Les Notebooks sont idéaux pour le post-mortem car ils partagent le contexte et la donnée au même endroit.

2. Épingler dans un Dashboard

   Créez un nouveau tableau de bord nommé `formation-`. Épinglez au moins 3 de vos résultats DQL dans ce tableau de bord.

   Vous avez deux méthodes au choix :
   1. Depuis votre Notebook, juste au-dessus du résultat de votre requête, cliquez sur le bouton Pin to dashboard, puis choisissez de créer un nouveau Dashboard nommé `formation-`.
   2. Allez directement dans l'application Dashboards, créez un Dashboard nommé `formation-`, ajoutez une tuile de type Code, et collez vos requêtes DQL.

Niveau de difficulté : ●●●○○ (3/5)