Chaque requête de métrique est intrinsèquement agrégée. Cependant, ajouter la fonction .rollup() à la fin d’une requête vous permet d’effectuer une agrégation temporelle personnalisée qui remplace les valeurs par défaut. Cette fonction vous permet de définir :

• L’<interval> de cumul : l’intervalle de temps en fonction duquel vos données sont agrégées (si cet intervalle est plus étendu que l’intervalle de cumul imposé par la requête).
• L’<aggregator> de cumul : la façon dont vos points de données sont agrégés dans un intervalle de cumul donné.

Pour appliquer un rollup, accédez au bouton Add function (Σ) de l’éditeur de graphiques :

Remarque : les métriques de type Distribution ne prennent pas en charge le paramètre agrégateur. Ce type de métrique est agrégé dans le temps et dans l’espace. Consultez la documentation sur le cumul pour les distributions avec centiles pour en savoir plus.

La fonction accepte deux paramètres, <AGGREGATOR> et éventuellement <INTERVAL> : .rollup(<AGGREGATOR>,<INTERVAL>) ou .rollup(<AGGREGATOR>).

Ces paramètres peuvent être utilisés séparément ou ensemble, par exemple .rollup(sum,120). Le graphique à barres suivant affiche l’évolution de la charge CPU sur une semaine pour un host sans utiliser la fonction .rollup() :

Le graphique à barres suivant affiche la même métrique, mais un cumul d’une journée est cette fois-ci appliqué avec .rollup(avg,86400) :

Cumul mobile

Lorsque vous appliquez la fonction moving_rollup() à une requête, vous pouvez combiner plusieurs points provenant de l’intervalle spécifié le plus récent, c’est-à-dire les X dernières secondes. Comme avec .rollup(), la valeur de <AGGREGATOR> peut être sum/min/max/count/avg et définit la façon dont les points de données sont agrégés dans un intervalle de temps donné.

Intervalle de cumul : imposé ou personnalisé

Lors de la création de graphiques, Datadog définit une limite sur le nombre de points par série temporelle. Pour conserver la clarté visuelle, une série peut avoir jusqu’à 1 500 points. Pour respecter cette limite, Datadog regroupe les points de données automatiquement, en utilisant par défaut la méthode avg, affichant efficacement la moyenne de tous les points de données dans un intervalle de temps pour une métrique donnée. L’intervalle de temps de rollup par défaut varie en fonction de la façon dont les données sont visualisées. Consultez le tableau suivant pour référencer ces intervalles de temps par défaut :

Une fonction .rollup() personnalisée peut être utilisée pour imposer le type d’agrégation temporelle appliqué (avg, min, max, count ou sum) et éventuellement l’intervalle de temps à regrouper. En utilisant cette fonction, vous pouvez définir l’intervalle de temps de rollup sur une valeur différente des valeurs par défaut, jusqu’à une limite de 1 500 points. Cela prend en charge jusqu’à un point par minute sur une journée.

Remarque : lorsqu’une requête concerne des métriques de type COUNT ou RATE, le modificateur .as_count() est automatiquement ajouté à l’interface. La méthode de cumul est alors définie sur sum et l’interpolation est désactivée. Le modificateur .as_count() est affiché explicitement à la fin de la requête :

Pour en savoir plus sur l’utilisation des modificateurs .as_count() et .as_rate(), consultez l’article de blog Visualiser des métriques StatsD (en anglais) ou lisez la documentation sur les modificateurs intégrés à l’application pour mieux comprendre les effets de ces fonctions.

Rollup avec des requêtes alignées sur le calendrier

Vous pouvez personnaliser la façon dont vos données de métriques sont regroupées dans le temps lors de l’utilisation de la fonction .rollup() avec des requêtes alignées sur le calendrier. Cette fonctionnalité vous offre la flexibilité de définir :

• Requêtes mensuelles alignées sur le calendrier avec date de début et fuseaux horaires ajustables. Par exemple, vous pouvez comparer vos erreurs client mensuelles pour février et décembre de l’année dernière.
• Rollups hebdomadaires avec date de début et fuseaux horaires ajustables. Par exemple, voir combien de transactions hebdomadaires sont ouvertes (si votre semaine commence le lundi).
• Rollups quotidiens avec heure de début et fuseaux horaires ajustables. Par exemple, voir combien d’événements d’intérêt se sont produits le jour actuel (si votre journée commence à minuit, heure du Pacifique).

Cumuls dans les monitors

L’utilisation d’un cumul dans une requête de monitor est généralement à éviter en raison du risque de décalage entre l’intervalle de cumul et la fenêtre d’évaluation du monitor. Le début et la fin des intervalles de cumul sont alignés sur l’heure UNIX, et non sur le début et la fin des requêtes du monitor : les monitors sont par conséquent susceptibles d’évaluer un intervalle de cumul incomplet contenant uniquement un faible volume de données, et donc de se déclencher par erreur. Pour éviter ce problème, il est nécessaire de retarder l’évaluation du monitor pendant une durée correspondant à l’intervalle de cumul (au minimum).

Si vos monitors s’évaluent de manière inattendue dans un statut “No Data”, envisagez de revoir vos paramètres pour les rollups et les fenêtres d’évaluation. Par exemple, si un monitor a un rollup de 4 minutes et une fenêtre d’évaluation de 20 minutes, il produit un point de données toutes les 4 minutes, conduisant à un maximum de 5 points de données dans la fenêtre. Si l’option “Require Full Window” est activée, l’évaluation peut donner “No Data” car la fenêtre n’est pas entièrement remplie.

Pour aller plus loin

Documentation, liens et articles supplémentaires utiles:

Comprendre la fonction de rollup et la cardinalité dans les visualisationsDOCUMENTATION