Descripción general

Las métricas de evaluación de flags le permiten medir con qué frecuencia su aplicación del lado del servidor devuelve cada variante de una feature flag. Utilice estas métricas para realizar un seguimiento de la adopción de flags a lo largo del tiempo, verificar que las reglas de segmentación funcionen según lo esperado y graficar los datos de evaluación de flags en dashboards.

Requisitos previos

Antes de configurar las métricas de evaluación de flags, confirme lo siguiente:

• Feature flags del lado del servidor ya están configuradas.
• Para implementaciones respaldadas por Agent, Datadog Agent 7.32.0 o posterior se está ejecutando y puede recibir métricas OTLP.
• Para implementaciones sin servidor sin Agent, su plataforma tiene configurada una ruta de telemetría sin servidor compatible.
• Para entornos sin servidor de Java, Node.js y Python, consulte Enviar telemetría de feature flags.
• Para configuraciones respaldadas por Agent que utilizan la ruta de activación heredada, DD_EXPERIMENTAL_FLAGGING_PROVIDER_ENABLED=true está configurado en su aplicación.
• Su tracer del lado del servidor cumple con la versión mínima para el soporte de métricas de evaluación de feature flags:

La entrega de configuración Agentless y esta métrica utilizan rutas independientes. Un SDK sin agente puede emitir la métrica cuando configura la ruta OTLP requerida a través de una configuración de telemetría sin servidor o respaldada por un Agent compatible.

Paso 1: Configure un receptor OTLP

Las métricas de evaluación de feature flags se emiten a través de OpenTelemetry (OTLP). Para implementaciones respaldadas por el Datadog Agent, habilite el receptor OTLP del Datadog Agent, que está desactivado de forma predeterminada. Para obtener instrucciones de configuración, consulte Ingesta de OTLP por el Datadog Agent. Para implementaciones sin servidor sin Agent, utilice la ruta OTLP o de métricas personalizadas admitida por su configuración de Serverless Monitoring.

Solo necesita habilitar el protocolo que utiliza su aplicación (gRPC en el puerto 4317, o HTTP en el puerto 4318).

Paso 2: Configure su aplicación

Para las combinaciones compatibles de tracer y modo de entrega, excepto Java, configure la siguiente variable de entorno además de la configuración de feature flags del lado del servidor estándar. Para Java, DD_METRICS_OTEL_ENABLED no tiene efecto; consulte la sección Java: Añada las dependencias del SDK de OpenTelemetry en su lugar.

# Enable flag evaluation metrics
DD_METRICS_OTEL_ENABLED=true

Java: Añada las dependencias del SDK de OpenTelemetry

El proveedor de Java registra feature_flag.evaluations a través del SDK de OpenTelemetry y lo exporta a través de OTLP, por lo que las dependencias opentelemetry-sdk-metrics y opentelemetry-exporter-otlp deben estar en el classpath de su aplicación. Añádalas junto con sus dependencias de feature flags de Java. Importe la BOM de OpenTelemetry para que la API y el SDK de OpenTelemetry permanezcan en la misma versión:

dependencies {
    implementation platform('io.opentelemetry:opentelemetry-bom:1.47.0')
    implementation 'io.opentelemetry:opentelemetry-sdk-metrics'
    implementation 'io.opentelemetry:opentelemetry-exporter-otlp'
}

dependencies {
    implementation(platform("io.opentelemetry:opentelemetry-bom:1.47.0"))
    implementation("io.opentelemetry:opentelemetry-sdk-metrics")
    implementation("io.opentelemetry:opentelemetry-exporter-otlp")
}

<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>io.opentelemetry</groupId>
            <artifactId>opentelemetry-bom</artifactId>
            <version>1.47.0</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>
<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>io.opentelemetry</groupId>
        <artifactId>opentelemetry-sdk-metrics</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>io.opentelemetry</groupId>
        <artifactId>opentelemetry-exporter-otlp</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

En el rastreador de Java, el proveedor inicia automáticamente su exportador de métricas OTLP cuando el SDK de OpenTelemetry está en la ruta de clases. Si faltan las dependencias, no se emiten métricas y el rastreador registra OpenTelemetry SDK is not on the classpath.

Ruby: Agregue las gemas de métricas de OpenTelemetry

Para aplicaciones Ruby, agregue las gemas del SDK de métricas de OpenTelemetry y del exportador de métricas OTLP al paquete de su aplicación:

gem "opentelemetry-metrics-sdk", ">= 0.8"
gem "opentelemetry-exporter-otlp-metrics", ">= 0.4"

Instale las gemas con bundle install. Estas gemas proporcionan el proveedor de medidores de OpenTelemetry y el exportador de métricas OTLP. El rastreador de Ruby los utiliza cuando DD_METRICS_OTEL_ENABLED=true está configurado. Si faltan las gemas, el rastreador de Ruby no emite métricas feature_flag.evaluations y registra Failed to load OpenTelemetry metrics gems.

Configuración del punto de conexión

DD_TRACE_AGENT_URL y el listener estándar serverless-init en el puerto 8126 no configuran el punto de conexión de métricas OTLP. Configure el punto de conexión OTLP por separado, como se describe en la siguiente sección. Para implementaciones sin servidor sin Agent, siga la configuración de Serverless Monitoring para su plataforma antes de configurar esta métrica.

De forma predeterminada, la mayoría de los trazadores envían métricas OTLP al Datadog Agent en DD_AGENT_HOST por el puerto 4318 (HTTP). Si su aplicación ya configura DD_AGENT_HOST para llegar al Datadog Agent, no se requiere configuración de punto de conexión.

Establezca un punto de conexión OTLP explícitamente en cualquiera de estos casos:

• El Datadog Agent no es accesible en DD_AGENT_HOST en el puerto OTLP predeterminado (por ejemplo, un Datadog Agent remoto o un puerto no predeterminado).
• Usted utiliza el trazador de Java. Su exportador de métricas de evaluación de feature flags solo admite OTLP/HTTP (gRPC no es compatible) en el puerto 4318. El trazador de Java no deriva el punto de conexión de DD_AGENT_HOST y utiliza http://localhost:4318 de forma predeterminada. Establezca OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT en el punto de conexión HTTP del Datadog Agent cuando el Datadog Agent no esté en localhost.
• Usted utiliza el trazador de Python. El trazador de Python utiliza gRPC de forma predeterminada en el puerto 4317, no HTTP. Habilite el receptor OTLP gRPC en el Datadog Agent o anule el protocolo para usar HTTP en su lugar:

OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT=http://<AGENT_HOST>:4318
OTEL_EXPORTER_OTLP_PROTOCOL=http/protobuf

Para configurar el punto de conexión, utilice la variable estándar de OpenTelemetry:

# Point OTLP data at the Datadog Agent (HTTP, port 4318)
OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT=http://<AGENT_HOST>:4318

# Or use gRPC (port 4317). For most tracers, the default protocol is http/protobuf,
# so set the protocol explicitly when switching to gRPC:
# OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT=http://<AGENT_HOST>:4317
# OTEL_EXPORTER_OTLP_PROTOCOL=grpc

Reemplace <AGENT_HOST> con el nombre de host o la dirección IP de su Datadog Agent.

Ejemplo de Docker Compose:

services:
  datadog-agent:
    environment:
      - DD_OTLP_CONFIG_RECEIVER_PROTOCOLS_GRPC_ENDPOINT=0.0.0.0:4317
      - DD_OTLP_CONFIG_RECEIVER_PROTOCOLS_HTTP_ENDPOINT=0.0.0.0:4318
      - HOST_PROC=/proc  # If running Agent v7.61.0+ in Docker

  app-go:
    environment:
      - DD_EXPERIMENTAL_FLAGGING_PROVIDER_ENABLED=true
      - DD_METRICS_OTEL_ENABLED=true
      - OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT=http://datadog-agent:4318
    depends_on:
      datadog-agent:
        condition: service_healthy

Paso 3: Verifique que las métricas estén fluyendo

Después de implementar, confirme que las métricas estén llegando a Datadog:

1. Vaya al Metrics Explorer y busque feature_flag.evaluations.
2. Si la métrica no aparece a los pocos minutos de que su aplicación evalúe los feature flags, verifique:
   • El receptor OTLP de Datadog Agent está habilitado y el puerto correcto está expuesto.
   • OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT apunta al Datadog Agent, no a un recopilador independiente.
   • Su aplicación está evaluando activamente feature flags con un SDK de servidor en tiempo de ejecución (se está ejecutando la ruta del código).

Paso 4: Habilitar la retención de métricas

De forma predeterminada, feature_flag.evaluations conserva solo una hora de datos. Para conservar un historial más largo:

1. Vaya a Metrics Summary y busque feature_flag.evaluations.
2. Seleccione la métrica y habilite Historical Metrics.

Esta es una configuración de participación voluntaria y no se habilita automáticamente para las métricas OTLP.

Graficar evaluaciones de feature flags en un tablero

Utilice la siguiente consulta para graficar las evaluaciones de feature flags por clave de flag y variante en un dashboard:

sum:feature_flag.evaluations{*} by {feature_flag.key,feature_flag.result.variant}

La métrica feature_flag.evaluations es un contador con las siguientes etiquetas:

Lecturas adicionales

Documentación, enlaces y artículos útiles adicionales:

Feature Flags del lado del servidorDOCUMENTACIÓN Gráficos de Feature FlagDOCUMENTACIÓN MétricasDOCUMENTACIÓN DashboardsDOCUMENTACIÓN