Réduire le coût du stockage
Filtrer, échantillonner et dériver des métriques avant l'envoi vers le backend.
Observabilité · Formations
Vector : de la découverte à l’expertise
Formation Vector : le pipeline d’observabilité haute performance écrit en Rust. Sources, transformations et sinks, langage VRL pour analyser et enrichir les logs, tests unitaires, tampons, dérivation de métriques, masquage des données personnelles, déploiement en agent ou en agrégateur.
À votre rythme, par la pratique.À l’issue de cette formation, vous saurez
- Comprendre la topologie de Vector (sources, transformations, sinks)
- Analyser et enrichir les événements avec VRL
- Écrire des tests unitaires pour ses transformations
- Dériver des métriques et masquer les données personnelles
- Déployer Vector en agent ou en agrégateur et le superviser
LEARNING PATH
Programme de la formation
0Vue d'ensemble de la formation1 leçon
1Panorama des collecteurs1 leçon
2Vector : topologie et composants4 leçons
3Transformer avec VRL et tester3 leçons
4Choisir et migrer1 leçon
5Bonnes pratiques1 leçon
LEARN BY DOING
Cas concrets & applications
Conformité RGPD
Masquer e-mails, adresses IP et numéros de carte avant le stockage.
Prérequis conseillés
Et ensuite ?
Questions fréquentes
Vector est-il lié à Datadog ?
Vector est un projet open source (licence MPL 2.0) maintenu par Datadog ; il envoie ses données vers des dizaines de destinations, pas seulement Datadog.
Faut-il apprendre VRL ?
Oui pour tirer parti de Vector : VRL est un langage simple, typé et vérifié avant l'exécution, qui remplace les expressions régulières dispersées dans les configurations.