Watchdog Insights pour les logs
Présentation
Grâce à la fonctionnalité Watchdog Insights de la solution Log Management de Datadog, vous pouvez résoudre plus facilement vos incidents en visualisation des informations contextuelles dans le Log Explorer. Les Watchdog Insights renforcent vos connaissances et confirment vos intuitions en mettant en avant des anomalies et des goulots d’étranglement nuisant potentiellement à un sous-ensemble d’utilisateurs.
Navigation
La bannière Watchdog Insights est affichée dans le Log Explorer. Elle présente des insights à propos de la requête actuelle :
Pour afficher un aperçu de tous les insights, développez la bannière Watchdog Insights :
Pour ouvrir entièrement le volet latéral Watchdog Insights, cliquez sur View all :
Chaque insight propose des interactions ainsi qu’un volet latéral affichant des informations de dépannage. Les interactions et le volet latéral varient en fonction du type d’insight Watchdog.
Types d’insights
Détection des anomalies dans les logs
Les logs ingérés sont analysés au niveau de l’admission. Watchdog agrège les logs en fonction de certains patterns détectés ainsi que des tags environment, service, source et status. Ces logs agrégés sont ensuite analysés afin d’identifier différents comportements anormaux, notamment :
- Une augmentation du nombre de logs possédant un statut d’avertissement ou d’erreur
- Une hausse soudaine du nombre de logs possédant un statut d’avertissement ou d’erreur
Les logs sont présentés sous la forme d’insights dans le Log Explorer. Ils tiennent compte du contexte de recherche ainsi que des restrictions appliquées au rôle de l’utilisateur.
Cliquez sur un insight précis pour afficher la description complète de l’anomalie détectée, ainsi que la liste des patterns ayant permis l’identification de l’anomalie.
Pour en savoir plus sur la recherche de logs dans le Log Explorer, consultez les sections Syntaxe de recherche de logs et Intervalles personnalisés.
Singularités
Les singularités (ou « error outliers ») affichent des champs, comme des tags ou attributs à facettes, susceptibles d’indiquer une erreur pour la requête actuelle. Les paires key:value qui sont statistiquement surreprésentées parmi les erreurs mettent en lumière les causes possibles d’un problème.
Voici quelques exemples de singularités habituelles : env:staging, docker_image:acme:3.1 et http.useragent_details.browser.family:curl.
Les informations suivantes sont accessibles depuis la fiche de la bannière :
- Le nom du champ
- La proportion du nombre total d’erreurs et de logs globaux associés au champ en question
La fiche du volet latéral présente le principal pattern des logs d’erreur comportant le champ.
Les informations suivantes sont accessibles depuis le volet latéral développé :
- Les séries temporelles pour les logs d’erreur associés au champ
- Les tags généralement associés aux logs d’erreur
- La liste complète des patterns de log
Pour aller plus loin
Documentation, liens et articles supplémentaires utiles:
