Formation Monitoring des performances avec Datadog

Leçon 1 • Installation de l'Agent Datadog

Couvre l'installation de l'agent sur Linux, Windows et dans des conteneurs. Relie les connaissances sur l'architecture de la plateforme à un agent actif envoyant des données.

Leçon 2 • Concepts fondamentaux de l'observabilité

Définit les métriques, les logs et les traces comme les trois piliers de l'observabilité. Établit le vocabulaire utilisé tout au long du cours.

Leçon 3 • Présentation de l'architecture de la plateforme Datadog

Cartographie les principaux domaines de produits Datadog et la manière dont ils sont interconnectés. Fournit le contexte pour chaque fonctionnalité présentée dans les chapitres suivants.

Leçon 1 • Surveillance des hôtes et des processus

Utilise la liste d'infrastructure et la carte des hôtes pour surveiller l'utilisation des ressources au niveau du système. Fournit la visibilité de base nécessaire avant la surveillance des conteneurs et du cloud.

Leçon 2 • Intégrations d'infrastructure cloud

Connecte les comptes AWS, Azure et GCP pour récupérer les métriques et événements natifs du cloud. Unifie la visibilité cloud et sur site dans un plan de surveillance unique.

Leçon 3 • Surveillance des conteneurs et de Kubernetes

Configure l'agent pour les clusters Kubernetes, les pods et les métriques de conteneurs. Étend les compétences de surveillance des hôtes aux environnements orchestrés et dynamiques.

Leçon 4 • Surveillance des performances réseau

Active NPM pour visualiser les flux de trafic entre les services et les composants de l'infrastructure. Ajoute une visibilité au niveau réseau pour compléter la surveillance des hôtes et des applications.

Leçon 1 • Requêtes et fonctions sur les métriques

Explore le langage de requête Datadog, les fonctions d'agrégation et les opérations arithmétiques. Permet des expressions multi-métriques précises pour des visualisations avancées.

Leçon 2 • Métriques personnalisées et DogStatsD

Enseigne la soumission de métriques personnalisées au niveau applicatif via DogStatsD et l'API. Étend la surveillance au-delà de l'infrastructure vers les événements applicatifs critiques.

Leçon 3 • Comprendre les types de métriques

Explique les gauges, compteurs, histogrammes et distributions avec des exemples concrets. La sélection correcte du type de métrique affecte directement la précision du dashboard.

Leçon 4 • Collecte de métriques avec les intégrations

Montre comment activer les intégrations prêtes à l'emploi pour les composants d'infrastructure courants. Réduit l'effort d'instrumentation manuelle pour les stacks technologiques standards.

Leçon 1 • Configuration de la collecte de logs

Configure la collecte de logs à partir de fichiers, de conteneurs et de services cloud via l'agent. Établit le pipeline de données qui alimente tous les travaux d'analyse de logs ultérieurs.

Leçon 2 • Recherche et exploration de logs

Couvre la syntaxe des requêtes de l'Explorateur de logs, les facettes et les vues sauvegardées. Permet un triage rapide des incidents en utilisant des données de logs structurées et non structurées.

Leçon 3 • Métriques et analyses basées sur les logs

Génère des métriques économiques à partir de logs à volume élevé et construit des dashboards d'analyse de logs. Fait le pont entre les données de logs et la couche métrique pour une surveillance unifiée.

Leçon 1 • Concepts APM et anatomie d'une trace

Définit les spans, les traces et les cartes de services dans le contexte des systèmes distribués. Fournit les bases conceptuelles nécessaires avant tout travail d'instrumentation.

Leçon 2 • Surveillance des performances des services

Couvre les objectifs de niveau de service, les budgets d'erreur et le catalogue de services. Élève les données de trace vers une gestion de la fiabilité des services pour les équipes d'ingénierie.

Leçon 3 • Instrumentation des applications

Montre l'auto-instrumentation et le tracing manuel pour les principaux runtimes de langages. Relie les connaissances de configuration de l'agent à la télémétrie au niveau applicatif.

Leçon 1 • Routage des notifications et des escalades

Configure les canaux de notification, les modèles de message et les politiques d'escalade. Garantit que la bonne personne reçoive le contexte exploitable au bon moment.

Leçon 2 • Conditions d'alerte avancées

Enseigne la détection d'anomalies, la détection de valeurs aberrantes et les monitors de prévision. Fait évoluer les alertes au-delà des seuils statiques vers une détection adaptative assistée par ML.

Leçon 3 • Types de monitors et configuration

Couvre les monitors de métriques, de logs, APM et composites avec leurs options de configuration. La sélection du bon type de monitor est la première étape d'une alerte efficace.

Leçon 1 • Tests API et de navigateur synthétiques

Crée des tests API et des contrôles synthétiques basés sur le navigateur pour les flux utilisateur critiques. Fournit une validation continue de la disponibilité indépendamment du trafic utilisateur réel.

Leçon 2 • Analytics RUM et relecture de sessions

Analyse les Core Web Vitals, les taux d'erreur et les relectures de sessions pour diagnostiquer les problèmes d'UX. Transforme les données brutes de sessions utilisateur en améliorations frontend priorisées.

Leçon 3 • Configuration de la surveillance des utilisateurs réels

Instrumente les applications web et mobiles avec le SDK RUM pour capturer les sessions utilisateur. Relie les données d'expérience frontend aux traces APM backend pour une visibilité de bout en bout.

Leçon 1 • Observabilité en tant que code

Gère les monitors, les dashboards et les SLO en tant qu'infrastructure versionnée à l'aide de Terraform et de l'API Datadog. Permet une configuration d'observabilité reproductible et auditable.

Leçon 2 • Surveillance de la sécurité cloud

Configure les règles de détection Cloud SIEM et la gestion de la posture de sécurité cloud (CSPM). Étend l'observabilité à la détection des menaces de sécurité et à la validation de la conformité.

Leçon 3 • Intégration de la gestion des incidents

Utilise la gestion des incidents Datadog pour déclarer, suivre et analyser les incidents. Boucle la boucle entre la détection, la réponse et l'amélioration continue.

Leçon 4 • Objectifs de niveau de service

Définit, suit et rapporte les SLO en utilisant des cibles basées sur des métriques et des monitors. Aligne le travail de fiabilité de l'ingénierie sur les engagements de disponibilité de l'entreprise.