Datadog APM te permite crear dashboards basados en las prioridades y las métricas de tu negocio:
Puedes crear widgets en estos dashboards para realizar un seguimiento de cualquier infraestructura tradicional, logs y métricas personalizadas, como el uso de la memoria del host, junto con métricas de APM fundamentales basadas en el rendimiento, la latencia y la tasa de error para la correlación.
Además, puedes realizar un seguimiento de la latencia de la experiencia del usuario de tus principales clientes o de las transacciones más importantes y, a la vez, realizar un seguimiento del rendimiento de tu servidor web principal antes de eventos importantes como el Black Friday.
Esta guía te enseña a añadir métricas de traza a un dashboard, correlacionarlas con métricas de infraestructura y, luego, cómo exportar una consulta de análisis. Esta guía aborda la adición de widgets al dashboard de tres maneras:
Abre el Catálogo de servicios y elige el servicio web-store.
Busca el Gráfico de solicitudes totales y haz clic en el botón export (Exportar) de la parte superior derecha para elegir Export to Dashboard (Exportar al dashboard). Haz clic en New Timeboard (Nuevo timeboard).
Haz clic en View Dashboard (Ver dashboard) en el mensaje de tarea completada.
En el nuevo dashboard, ya está disponible el gráfico Hit/error count on service para el servicio web-store . Muestra todo el rendimiento de este servicio, así como su cantidad total de errores.
Nota: Puedes hacer clic en el icono del lápiz para editar este gráfico y ver qué métricas precisas se están utilizando.
Haz clic en el cuadro de parámetro Add graph (Añadir gráfico) en el espacio del dashboard y luego Arrastra un Timeseries a este espacio.
Esta es la pantalla de edición de widgets del dashboard. Te permite crear cualquier tipo de visualización a través de todas las métricas disponibles. Consulta la documentación del widget Timeseries para obtener más información.
**Haz clic en la casilla system.cpu.user ** y elige la métrica y los parámetros que te interesen, en este ejemplo:
| Parámetro | Valor | Descripción |
|---|
metric | trace.rack.requests.errors | Conjunto total de solicitudes erróneas de Ruby Rack. |
from | service:web-store | El servicio principal en este stack de ejemplo es un servicio de Ruby y toda la información del gráfico proviene de él. |
sum by | http.status_code | Desglosa el gráfico por códigos de estado http. |
Este desglose específico es solo un ejemplo de los muchos que se pueden elegir. Es importante tener en cuenta que cualquier métrica que empiece por trace. contiene información de APM. Consulta la documentación de métricas de APM para obtener más información.
Arrastra otra serie temporal al cuadro de parámetro
En este ejemplo, se añaden dos tipos diferentes de métricas a un gráfico, una trace.* y otra runtime.*. Combinadas, estas métricas permiten correlacionar la información entre las solicitudes y el rendimiento de tiempo de ejecución del código. Concretamente, la latencia de un servicio se muestra junto al recuento de subprocesos, sabiendo que los picos de latencia podrían estar asociados a un aumento del recuento de subprocesos:
En primer lugar, añade la métrica trace.rack.requests.errors al widget:
| Parámetro | Valor | Descripción |
|---|
metric | trace.rack.request.duration.by.service.99p | El percentil 99 de latencia de las solicitudes en nuestro servicio. |
from | service:web-store | El servicio principal en este stack de ejemplo es un servicio de Ruby y toda la información del gráfico proviene de él. |
A continuación, haz clic en Graph additional: Metrics para añadir otra métrica al gráfico:
| Parámetro | Valor | Descripción |
|---|
metric | runtime.ruby.thread_count | Recuento de subprocesos tomado de las métricas de tiempo de ejecución de Ruby. |
from | service:web-store | El servicio principal en este stack de ejemplo es un servicio de Ruby y toda la información del gráfico proviene de él. |
Esta configuración puede mostrar si un pico de latencia está asociado a un pico en el recuento de subprocesos de Ruby, señalando inmediatamente la causa de la latencia y permitiendo una resolución rápida.
Ve a Análisis.
Este ejemplo muestra cómo consultar la latencia en la aplicación de ejemplo: desglosándola por comerciantes en la plataforma y viendo los 10 comerciantes con mayor latencia. Desde la pantalla Analytics (Análisis), exporta el gráfico al dashboard y visualízalo allí:
Vuelve a tu dashboard.
Ahora se pueden ver múltiples widgets, que proporcionan una amplia observabilidad de la aplicación de ejemplo desde una perspectiva tanto técnica como empresarial. Pero esto es solo el principio de lo que se puede hacer: añadir infraestructura de métricas, utilizar múltiples tipos de visualizaciones y añadir cálculos y proyecciones.
Con el dashboard, también puedes explorar eventos relacionados.
Haz clic en el botón Search Events or Logs (Buscar eventos y logs) y añade una búsqueda de un Event Explorer relevante. Nota: En este ejemplo, se utiliza Ansible, tu Event Explorer podría ser diferente.
Aquí, junto a la vista de nuestro dashboard, se pueden ver los eventos recientes que han ocurrido (en Datadog o en servicios externos como Ansible, Chef, etc.) tales como: despliegues, finalización de tareas, o alertas de monitores. Estos eventos pueden correlacionarse con lo que está ocurriendo en la configuración de métricas en el dashboard.
Por último, asegúrate de utilizar variables de plantilla. Se trata de un conjunto de valores, que controlan dinámicamente los widgets en el dashboards, que todos los usuarios pueden utilizar sin tener que editar los widgets. Para más información, consulta la documentación Variable de plantilla.
Haz clic en Add Variable (Añadir variable) en el encabezado. Elige la etiqueta que controlará la variable y configura su nombre, valor por defecto o valores disponibles.
En este ejemplo, se añade una variable de plantilla para Region para ver cómo se comporta el dashboard en us-east1 y europe-west-4, nuestras dos áreas principales de operación.
Ahora puedes añadir esta variable de plantilla a cada uno de los gráficos:
Al seleccionar valores de variables de plantilla, todos los valores se actualizan en los widgets correspondientes del dashboard.
Explora todas las métricas disponibles y aprovecha al máximo los 3 pilares de observabilidad de Datadog. Puedes convertir este dashboard básico en una herramienta poderosa que sea una solución única para la monitorización y la observabilidad en tu organización.
