Etiqueta de tramo: mejoras de contexto relacionados con el tramo (span). Por ejemplo, etiquetas (tags) de host o contenedor que describen la infraestructura en la que se ejecuta el servicio.
Atributo de tramo: contenido del tramo, recopilado con instrumentación automática o manual en la aplicación.
Para combinar varios términos en una consulta compleja, utiliza cualquiera de los siguientes operadores booleanos:
Operador
Descripción
Ejemplo
AND
Intersección: ambos términos están en los eventos seleccionados (si no se añade nada, se toma AND por defecto).
autenticación AND error
OR
Unión: cualquiera de los términos está en los eventos seleccionados.
autenticación OR contraseña
-
Exclusión: el término siguiente NO figura en el evento
Nota: No es necesario utilizar @ en los atributos reservados: env, operation_name, resource_name, service, status, span_id, timestamp, trace_id, type, link
Tus tramos heredan etiquetas de hosts e integraciones que los generan. Pueden utilizarse en la consulta de búsqueda:
Consulta
Coincidencia
("env:prod" OR test)
Todas las trazas con la etiqueta #env:prod o la etiqueta #test
(service:srvA OR service:srvB) o (service:(srvA OR srvB))
Todas las trazas que contengan etiquetas #service:srvA o #service:srvB.
("env:prod" AND -"version:beta")
Todas las trazas que contienen #env:prod y que no contienen #version:beta
Si tus etiquetas no siguen las prácticas recomendadas de etiquetas, no utilices la sintaxis key:value. En su lugar, utiliza la siguiente consulta de búsqueda:
tags:<MY_TAG>
Ejemplo de etiqueta que no sigue las prácticas recomendadas:
Consulta de búsqueda para esta etiqueta específica:
tags:"auto-discovery.cluster-autoscaler.k8s.io/daffy"
Utiliza <,>, <=, o >= para realizar una búsqueda sobre atributos numéricos. Por ejemplo, recupera todas las trazas que tengan un tiempo de respuesta superior a 100 ms con:
@http.response_time:>100
También es posible buscar atributos numéricos dentro de un rango específico. Por ejemplo, recupera todos tus errores 4xx con:
Escribir una consulta compleja puede ser engorroso. Utiliza la función de autocompletar de la barra de búsqueda para completar tu consulta utilizando los valores existentes:
Los siguientes atributos se consideran especiales: ?, >, <, :, =,", ~, /, y \ requieren escape.
Por ejemplo, para buscar trazas que contengan user=JaneDoe en su url debe introducirse la siguiente búsqueda:
@url:*user\=JaneDoe*
La misma lógica debe aplicarse a los espacios dentro de los atributos de traza. No es recomendado tener espacios en los atributos de traza, pero en tales casos, los espacios requieren un escape.
Si un atributo se llama user.first name, realiza una búsqueda en este atributo con un espacio de escape:
No pierdas tiempo creando las mismas vistas todos los días. Las búsquedas guardadas contienen tu consulta de búsqueda, columnas y horizonte temporal. Están disponibles en la barra de búsqueda gracias a la coincidencia de autocompletar, ya sea por nombre de búsqueda o consulta.
Para eliminar una búsqueda guardada, haz clic en el icono de la papelera situado bajo el menú desplegable Buscar traza.
Para buscar un servicio, utiliza el atributo service. Para buscar otro tipo de entidad (por ejemplo, una base de datos, una cola o un proveedor externo), recurra a otros atributos de pares que Datadog utiliza para describir dependencias que no están instrumentadas con APM. Por ejemplo, para encontrar tramos que representen llamadas a una tabla users desde una base de datos postgres, utiliza la siguiente consulta: @peer.db.name:users @peer.db.system:postgres
Nota: La etiqueta service del tramo representa el servicio emitiendo el tramo si migraste a la nomenclatura del servicio global configurando DD_TRACE_REMOVE_INTEGRATION_SERVICE_NAME_ENABLED=true.
El intervalo de tiempo te permite visualizar trazas dentro de un periodo determinado. Cambia rápidamente el intervalo de tiempo seleccionando un intervalo preestablecido en el menú desplegable (o introduciendo un intervalo de tiempo personalizado):
La tabla de tramo es la lista de tramos que coinciden con el contexto seleccionado. Un contexto se define mediante un filtro de barra de búsqueda y un intervalo de tiempo.
Cuando el nombre del servicio es una modificación del nombre del servicio base, aparece la columna de servicio:
el servicio base: servicio desde el que se emite el tramo, identificado por el atributo @base_service.
la anulación del servicio: nombre del servicio, diferente del nombre de servicio base, establecido automáticamente en integraciones de Datadog o cambiado a través de la API programática. La anulación del servicio se identifica mediante el atributo reservado service.
Para añadir otras etiquetas de tramo o atributos como columnas a la lista, pulsa el botón Options (Opciones) y selecciona cualquier dimensión que desees añadir:
Una faceta muestra todos los valores distintos de un atributo o una etiqueta, además de proporcionar algunos análisis básicos, como la cantidad de trazas representada. También sirve para filtrar los datos.
Las facetas permiten girar o filtrar los conjuntos de datos en función de un atributo determinado. Ejemplos de facetas pueden incluir usuarios, servicios, etc…
Las medidas son el tipo específico de facetas para valores cuantitativos.
Usa las medidas cuando necesites:
Añadir valores de distintas trazas. Por ejemplo, crear una medida sobre el número de filas en Cassandra y visualizar los p95 o referenciadores superiores por la suma del tamaño de archivo solicitado.
Calcular numéricamente los servicios con latencia más alta, por ejemplo, para valores del carrito de la compra superiores a $1000.
Filtrar valores continuos, por ejemplo, el tamaño en bytes de cada segmento de carga útil en un flujo de vídeo.
Tipos
Las medidas vienen con un valor entero (largo) o doble, para capacidades equivalentes.
Unidades
Las medidas admiten unidades (tiempo en segundos o tamaño en bytes) para manejar órdenes de magnitud en el tiempo de consulta y el tiempo de visualización. La unidad es una propiedad de la propia medida, no del campo. Por ejemplo, considera una medida de duración en nanosegundos: tiene una etiqueta de tramo de service:A donde duration:1000 representa 1000 milliseconds, y otra etiqueta de tramo de service:B donde duration:500 representa 500 microseconds:
Escala la duración en nanosegundos para todas las etiquetas de tramo que fluyen con el procesador aritmético. Utiliza un multiplicador *1000000 en las etiquetas de tramo desde service:A, y un multiplicador *1000 en etiquetas de tramo desde service:B.
Utiliza duration:>20ms (consulta la sintaxis de búsqueda como referencia) para consultar sistemáticamente etiquetas de tramo desde ambos servicios a la vez, y ve un resultado agregado de un minuto como máximo.
Visualiza la evolución de la métrica Duration (o una faceta de recuento único de valores) en un marco temporal seleccionado, y (opcionalmente) divide por una faceta disponible.
La siguiente serie temporal Analytics muestra la evolución de la duraciónpc99 por pasos de 5min para cada servicio
Visualiza los valores principales de una faceta según una medida elegida (la primera medida que elijas en la lista), y visualiza el valor de las medidas adicionales de los elementos que aparecen en esta lista de principales. Actualiza la consulta de búsqueda o investiga los logs correspondientes a cualquiera de las dimensiones.
Cuando hay múltiples dimensiones, los valores máximos se determinan según la primera dimensión, luego según la segunda dimensión dentro de los valores máximos de la primera dimensión, luego según la tercera dimensión dentro de los valores máximos de la segunda dimensión.
Cuando hay varias medidas, la lista principal o inferior se determina en función de la primera medida.
El subtotal puede diferir de la suma real de valores de un grupo, ya que solo se muestra un subconjunto (principal o inferior). Los eventos con un valor nulo o vacío para esta dimensión no se muestran como subgrupo.
Nota: Una visualización de tabla utilizada para una sola medida y una sola dimensión es lo mismo que una lista, solo que con una visualización diferente.
La siguiente tabla de log de Analytics muestra la evolución de los códigos de estado principales en función de su rendimiento, junto con el número de IPs de cliente únicos, y durante los últimos 15 minutos:
También puedes generar una nueva métrica para la consulta.
Nota: Las consultas de APM en dashboards y notebooks se basan en todos los tramos indexados. Las consultas de APM en monitores se basan únicamente en tramos indexados por filtros de retención personalizados.
