La fonction App Analytics sert à filtrer les données d’APM avec des tags définis par l’utilisateur, comme customer_id
, error_type
ou app_name
, vous permettant ainsi de dépanner et filtrer vos requêtes. Elle peut être activée de deux façons :
Remarque : pour activer App Analytics avec l’Agent, les données de vos services doivent déjà passer par Datadog.
environment
et les services
à partir desquels vous souhaitez extraire des spans analysées.Dans datadog.yaml
, ajoutez analyzed_spans
sous apm_config
. Par exemple :
apm_config:
analyzed_spans:
<NOM_SERVICE_1>|<NOM_OPÉRATION_1>: 1
<NOM_SERVICE_2>|<NOM_OPÉRATION_2>: 1
Dans datadog.conf
, ajoutez [trace.analyzed_spans]
. Par exemple :
[trace.analyzed_spans]
<NOM_SERVICE_1>|<NOM_OPÉRATION_1>: 1
<NOM_SERVICE_2>|<NOM_OPÉRATION_2>: 1
Ajoutez DD_APM_ANALYZED_SPANS
à l’environnement de conteneur de l’Agent (compatible avec les versions 12.6.5250+). Utilisez des expressions régulières séparées par des virgules sans espace. Par exemple :
DD_APM_ANALYZED_SPANS="<NOM_SERVICE_1>|<NOM_OPÉRATION_1>=1,<NOM_SERVICE_2>|<NOM_OPÉRATION_2>=1"
`my-express-app|express.request=1,my-dotnet-app|aspnet_core_mvc.request=1`
Dans Datadog, chaque service instrumenté automatiquement possède un <NOM_OPÉRATION>. Celui-ci permet de définir le type de requête tracée. Par exemple, si vous tracez une application Flask Python, votre nom d'opération peut être
flask.request. Pour une application Node utilisant Express, il peut s'agir de
express.request`.
Remplacez <NOM_SERVICE>
et <NOM_OPÉRATION>
dans votre configuration par le nom du service et le nom de l’opération dont vous souhaitez ajouter les traces à la recherche de traces.
Par exemple, pour un service Python intitulé python-api
qui exécute Flask (nom d’opération flask.request
), votre <NOM_SERVICE>
doit être python-api
et votre <NOM_OPÉRATION>
doit être flask.request
.