Watchdog Insights pour RUM
Présentation
Grâce à la fonctionnalité Watchdog Insights de la solution Real User Monitoring (RUM) de Datadog, vous pouvez identifier plus facilement les causes d’origine de vos problèmes en visualisation des informations contextuelles dans le RUM Explorer. Les Watchdog Insights renforcent vos connaissances et confirment vos intuitions en suggérant des anomalies et des goulots d’étranglement nuisant potentiellement à un sous-ensemble d’utilisateurs.
Pour en savoir plus, consultez la section Watchdog Insights.
Explorer les insights recueillies
La bannière rose de Watchdog Insights apparaît dans le RUM Explorer et affiche des informations sur la requête de recherche sur une période donnée. Cet exemple montre comment Watchdog Insights met en évidence des problèmes dans une instance d’application déployée de view.url_host:www.shopist.io, qui a causé un certain nombre d’erreurs dans un intervalle de temps donné (par exemple, le jour précédent).
Cliquez sur une singularité sur lʼerreur ou sur la latence pour interagir avec les visualisations intégrées dans le panneau latéral et trouver des vues dans la liste des événements. Cliquez sur View all pour voir toutes les singularités sur les erreurs en suspens dans un panneau latéral.
Survolez une fiche dans la bannière et cliquez sur Filter on Insight pour ajouter le comportement anormal d’insight à votre requête de recherche. Par exemple, vous pouvez vous concentrer sur un chemin d’affichage particulier ou un continent spécifique comme North America.
Cliquez sur View in Analytics pour définir automatiquement les formules Group into fields et sélectionnez le type Visualize as sous la requête de recherche pour refléter le comportement de singularité de la fiche. Par exemple, vous pouvez créer un graphique de séries temporelles représentant un taux d’erreur anormalement élevé lors d’un test Synthetic en utilisant synthetics.test_id dans une formule de recherche et en l’exportant vers un monitor ou un dashboard.
Error outlier
Les champs d’affichage des singularités sur les erreurs tels que tags ou attributs des facettes contiennent les caractéristiques des erreurs qui correspondent à la requête de recherche en cours. Les paires key:value statistiquement surreprésentées parmi les erreurs peuvent fournir des indications sur la cause première des problèmes. Les exemples typiques de singularités sur les erreurs comprennent env:staging, version:1234 et browser.name:Chrome.
Les informations suivantes sont accessibles depuis la fiche de la bannière :
- Le nom du cham
- La proportion du nombre d’erreurs et d’événements RUM globaux associés au champ en question
- Tags associés
Le volet latéral développé comporte un graphique de série temporelle représentant le nombre total d’erreurs RUM avec le champ, des graphiques à secteurs illustrant l’impact, ainsi que la liste des événements RUM contenant le champ.
Latency outlier
Les singularités sur la latence affichent des champs, comme des tags ou attributs à facettes, qui sont associés aux goulots d’étranglement pour la requête de recherche actuelle. Les paires key:value dont les performances sont inférieures à la référence mettent en lumière la nature des goulots d’étranglement parmi un sous-ensemble d’utilisateurs réels.
Les singularités sur la latence sont calculées pour les signaux Web essentiels, comme les mesures First Contentful Paint, First Input Delay, Cumulative Layout Shift, ainsi que pour la durée de chargement. Pour en savoir plus, consultez la section Surveillance des performances de pages.
Les informations suivantes sont accessibles depuis la fiche de la bannière :
- Le nom du cham
- La valeur de la métrique de performance contenant le champ et la référence pour le reste des données
Le volet latéral développé comporte un graphique de série temporelle représentant la métrique de performance. L’axe des abscisses est gradué avec les valeurs p50, p75, p99 et max. La liste des événements RUM contenant le champ est également affichée.
Vous pouvez commencer à rechercher la cause première d’un problème de performance dans ce graphique de séries temporelles.
Pour aller plus loin
Documentation, liens et articles supplémentaires utiles:
