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Las recomendaciones de APM le ayudan a mejorar el rendimiento y la confiabilidad de sus aplicaciones al mostrar oportunidades de optimización a partir de la telemetría recopilada. Estas recomendaciones están diseñadas para:
Identificar y resolver cuellos de botella en el rendimiento
Mejorar la confiabilidad y el tiempo de actividad del servicio
Mejorar la experiencia del usuario final
¡Únase a la vista previa de recomendaciones de IA!
Ya están disponibles los tipos de recomendaciones impulsadas por IA, lo que amplía el conjunto de oportunidades de optimización que Datadog puede detectar.
Ciertas recomendaciones dependen de productos específicos de Datadog. Use el menú desplegable Recommendation Prerequisite para filtrar las recomendaciones por los productos de Datadog en su configuración.
Las recomendaciones se basan en datos recopilados de diferentes partes de su stack:
Trazas distribuidas de Application Performance Monitoring (APM)
Telemetría de base de datos de Database Monitoring (DBM)
Sesiones y recorridos de usuario de Real User Monitoring (RUM)
Datadog correlaciona estas fuentes para identificar oportunidades de mejora en el rendimiento, la confiabilidad y la experiencia del usuario.
Datadog clasifica las recomendaciones calculando una puntuación de prioridad que pondera el impacto potencial de un problema frente a las señales de telemetría, como el volumen relativo de solicitudes y las tendencias de rendimiento. Las perspectivas más críticas para mejorar la confiabilidad y el rendimiento del servicio aparecen primero.
Uso de recomendaciones
Para revisar las recomendaciones que requieren su atención:
Seleccione una recomendación de la lista para ver una descripción detallada del problema.
Revise el problema, el impacto y la recomendación de Datadog para resolverlo.
(Opcional) Para usar Bits Code y generar una corrección de código, en Next Steps, haga clic en Fix with Bits.
(Opcional) Para realizar un seguimiento de la corrección en Jira o Work Management, en Triage, haga clic en Add Jira Ticket o Add Work Item.
Después de revisar la recomendación, puede usar el menú desplegable FOR REVIEW para cambiar el estado de la recomendación a REVIEWED, IGNORED o RESOLVED.
Nota: En la página de inicio de APM, las secciones Watchdog y Error Tracking también respetan el filtro de servicio seleccionado (o sus servicios personalizados cuando no hay ningún filtro establecido), lo que coincide con el alcance de las recomendaciones. Cuando se selecciona un servicio y no hay alertas o problemas que coincidan, la sección muestra un estado vacío con un botón Clear filter, y el enlace View all de Error Tracking está prefiltrado para ese servicio.
Visualización de recomendaciones en un Dashboard
Agregue un widget de lista con APM Recommendations como fuente para revisar las recomendaciones junto con las métricas de rendimiento de su equipo.
En cualquier Dashboard, cree un widget y seleccione List como visualización.
Seleccione APM Recommendations como fuente de datos.
Filtre por entorno, servicio, equipo, tipo de recomendación y estado.
Recomendaciones admitidas
Categoría de recomendación
Tipo de recomendación
Contexto de la recomendación
Descripción de la recomendación
Requisito previo de la recomendación
Performance
N+1 Queries on Database
Backend services
Una aplicación de backend llama a la misma base de datos de forma secuencial en lugar de procesar las consultas por lotes.
APM
Performance
Repeated Sequential API calls
Backend services
Una aplicación de backend realiza múltiples llamadas a la misma API descendente de forma secuencial en lugar de ejecutarlas en paralelo, lo que aumenta innecesariamente la latencia de las solicitudes y ralentiza el rendimiento general del servicio.
APM
Performance
Persistent Retries
Backend services
Una aplicación de backend emite un número excesivo de intentos de reintento al llamar a una API descendente, lo que prolonga la duración de la solicitud y arriesga fallas en cascada bajo presión.
APM
Performance
Missing index
Databases
El plan de ejecución de la consulta realiza escaneos secuenciales costosos. Cuando se detecta, Datadog recomienda usar un índice para acelerar la consulta.
APM + DBM
Performance
Unbalanced Read Load
Databases
Un servicio está realizando consultas de solo lectura a una instancia de base de datos principal cuando hay réplicas disponibles. Dirigir estas consultas a las réplicas puede reducir la carga principal y mejorar el rendimiento.
APM + DBM
Reliability
Aggressive Retries
Backend services
Una aplicación de backend activa intentos de reintento rápidos sin un retroceso adecuado, manteniendo una alta presión sobre las dependencias con problemas y arriesgando interrupciones prolongadas al evitar la recuperación del sistema durante fallas transitorias.
APM
Reliability
High Exception Volumes
Backend services
Una aplicación de backend está generando una gran cantidad de excepciones como flujo de control, lo que añade una sobrecarga de CPU y memoria.
APM + Continuous Profiler
Reliability
Dependency Timeouts
Backend services
Una aplicación de backend agota el tiempo de espera mientras llama a una dependencia descendente porque la dependencia responde demasiado lentamente, lo que provoca fallas en las solicitudes que afectan a los usuarios finales y aumenta el riesgo de fallas en cascada ascendentes.
APM + RUM
Nota: Si utiliza tanto APM como Database Monitoring (DBM), es posible que vea menos recomendaciones de índices faltantes aquí que en la página de recomendaciones de DBM. Las recomendaciones de APM solo muestran problemas de índices faltantes que Datadog puede asociar con un servicio de aplicación instrumentado. Las recomendaciones de índices faltantes que no se pueden vincular a un servicio específico aparecen solo en DBM.
Lecturas adicionales
Documentación, enlaces y artículos útiles adicionales:
