Watchdog Insights

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Présentation

Pour qu’une enquête sur un incident soit fructueuse, il ne faut pas avoir peur de faire des erreurs. Les ingénieurs chevronnés peuvent compter sur leur expérience dans un domaine spécifique pour déterminer le point de départ de leurs recherches. Grâce à Watchdog Insights, tous les ingénieurs, peu importe leur savoir-faire, peuvent se focaliser sur les données les plus importantes, afin d’accélérer le processus d’enquête.

Pour la plupart des fonctionnalités de Datadog, Watchdog fournit deux types d’insights :

Des anomalies : il s’agit de l’ensemble des alertes Watchdog précalculées qui correspondent à la requête de recherche active. Ces alertes sont détectées par Watchdog suite à l’analyse des données de votre organisation. Accédez au Watchdog Alert Explorer pour consulter la liste complète des alertes.
Des singularités : elles sont calculées sur la base des données des solutions correspondant à la requête active. Les anomalies révèlent les tags qui figurent trop souvent dans certains types d’événements (par exemple, des erreurs) ou qui augmentent la valeur de certaines métriques continues (par exemple, la latence).

Le Log Explorer affichant la bannière Watchdog Insights avec cinq anomalies dans les logs

Explorer les insights

Le carrousel Watchdog apparaît en haut de la page des solutions suivantes :

Développez le carrousel pour afficher une vue d’ensemble. Les insights avec la priorité la plus élevée (en fonction de Insight type, State, Status, Start time, Anomaly type) sont affichés sur la gauche.

Le carrousel Watchdog Insights dans le Log Explorer, avec trois anomalies : les nouveaux logs d'erreur dans le service web-store, un pic de logs d'erreur dans le service product-recommendation et un autre pic de logs d'erreur dans le service product-recommendation

Cliquez sur View all pour développer le volet. Un volet latéral s’ouvre alors sur la droite. Il contient une liste verticale des insights Watchdog. Chaque entrée comporte une vue détaillée, qui vous permet de consulter des informations supplémentaires ne figurant pas sur la fiche récapitulative.

Chaque singularité 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.

Appliquer un filtre à une requête d’insight

Pour affiner votre vue actuelle afin d’afficher un insight Watchdog précis, passez votre curseur sur le coin supérieur droit d’une fiche récapitulative d’insight. Deux icônes s’affichent alors. Cliquez sur l’icône en forme de triangle inversé dont l’infobulle est Filter on Insight. La page s’actualise alors et affiche la liste des entrées correspondant à l’insight.

Filtrage de l'Explorer sur le contexte de l'insight

Partager une singularité

Pour partager une singularité précise, cliquez dessus dans le volet des insights. Cela ouvre alors un volet latéral comportant des détails. Cliquez sur le bouton Copy Link en haut du volet des détails :

Volet latéral d'une singularité avec l'option permettant de copier le lien

Le lien vers la singularité est valable durant toute la période de rétention des données sous-jacentes. Par exemple, si les logs sur lesquels la singularité se base sont conservés pendant 15 jours, le lien expire après 15 jours.

Types de singularités

Singularités sur des erreurs

Les singularités sur des erreurs affichent des champs, comme des tags ou attributs à facettes, susceptibles d’indiquer des erreurs 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 sur des erreurs 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 « error outlier » affichant une barre rouge représentant 73,3 % des erreurs totales ainsi qu'une barre bleue représentant 8,31 % des erreurs totales

Les informations suivantes sont accessibles depuis le volet latéral développé :

La série temporelle pour les logs d’erreur associés au champ
Les tags généralement associés aux logs d’erreur
La liste complète des patterns de log

Volet latéral de la singularité sur des erreurs

Les singularités APM sont accessibles depuis l’ensemble des pages APM sur lesquelles le carrousel Watchdog Insights est affiché :

Singularités sur des erreurs

Les singularités sur des erreurs affichent des champs, comme des tags, susceptibles d’indiquer des erreurs 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 sur des erreurs habituelles : env:staging, availability_zone:us-east-1a, cluster_name:chinook et version:v123456.

Les informations suivantes sont accessibles depuis la fiche de la bannière :

Le nom du champ
La proportion du nombre total d’erreurs et de traces globales associées au champ en question

La fiche « error outlier » affichant une barre rouge représentant 24,2 % des erreurs totales ainsi qu'une barre bleue représentant 12,1 % des erreurs totales

Les informations suivantes sont accessibles depuis le volet latéral développé :

La série temporelle pour les traces d’erreur associées au champ
Les tags généralement associés aux traces d’erreur
La liste complète des problèmes et spans ayant échoué en lien avec le suivi des erreurs

Singularité sur la latence

Les singularités sur la latence affichent des champs, comme des tags, 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 de spans APM.

Les singularités sur la latence sont calculées pour la durée de la span.

Les informations suivantes sont accessibles depuis la fiche de la bannière :

Le nom du champ
La distribution de la latence pour les spans contenant le tag et la référence pour le reste des données
Un centile de la valeur de latence pertinente pour le tag de la singularité, et l’écart avec la référence pour le reste des données

Fiche de la bannière de singularité sur la latence

Le volet latéral développé comporte un graphique de distribution de la latence pour le tag ainsi que la référence. L’axe des abscisses est gradué avec les valeurs p50, p75, p99 et max. La liste des événements APM contenant le champ est également affichée.

Volet latéral développé de la singularité sur la latence

Singularité sur un conflit de verrouillage

Les informations suivantes sont accessibles depuis la fiche de la bannière :

Le nom du service concerné
Le nombre de threads impactés
Les gains potentiels de CPU (et une estimation des économies)

Insight de profiling sur un conflit de verrouillage

Le volet latéral développé contient des instructions vous permettant de résoudre le conflit de verrouillage :

Volet latéral comportant toutes les informations nécessaires pour corriger la singularité sur un conflit de verrouillage

Singularité sur le nettoyage de la mémoire

Les informations suivantes sont accessibles depuis la fiche de la bannière :

Le nom du service concerné
Le temps CPU consacré au nettoyage de la mémoire

Insight de profiling sur le nettoyage de la mémoire

Le volet latéral développé contient des instructions vous permettant d’améliorer la configuration du nettoyage de la mémoire, afin de solliciter moins longtemps le CPU :

Volet latéral comportant toutes les informations nécessaires pour corriger la singularité sur le nettoyage de la mémoire

Singularité sur la compilation des expressions régulières

Les informations suivantes sont accessibles depuis la fiche de la bannière :

Le nom du service concerné
Le temps CPU consacré à la compilation des expressions régulières

Insight de profiling sur la compilation des expressions régulières

Le volet latéral développé contient des instructions vous permettant de réduire la durée de compilation des expressions régulières, ainsi que des exemples de fonctions dans votre code pouvant être améliorées :

Volet latéral comportant toutes les informations nécessaires pour corriger la singularité sur la compilation d'expressions régulières

Pour la solution Database Monitoring, Watchdog affiche des insights sur les métriques suivantes :

CPU
Commits
IO
Background
Concurrency
Idle

Utilisez le carrousel d’insights pour identifier les bases de données impactées par une ou plusieurs singularités.

Carrousel permettant de filtrer les bases de données pour lesquelles des insights sont disponibles

Des données sont alors superposées aux bases de données. Un bouton rose indique les différents insights et fournit des informations supplémentaires sur l’activité à l’origine de la singularité.

Superposition d'insights Watchdog sur la base de données permettant de mieux comprendre ce qui a généré la singularité

Singularités sur des erreurs

Les singularités sur des erreurs affichent des champs, comme des tags ou attributs à facettes, susceptibles d’indiquer des erreurs pour la requête de recherche 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 sur des erreurs habituelles : env:staging, version:1234 et browser.name:Chrome.

Les informations suivantes sont accessibles depuis la fiche de la bannière :

Le nom du champ
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.

Volet latéral développé d'une singularité sur des erreurs

Singularités sur la latence

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 champ
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.

Pour les infrastructures sans serveur, Watchdog affiche les insights suivants :

Cold Start Ratio Up/Down
Error Invocation Ratio Up/Down
Memory Usage Up/Down
OOM Ratio Up/Down
Estimated Cost Up/Down
Init Duration Up/Down
Runtime Duration Up/Down

Utilisez le carrousel d’insights pour identifier les fonctions sans serveur impactées par une ou plusieurs singularités.

Facette permettant de filtrer les fonctions sans serveur pour lesquelles des insights sont disponibles

Des données sont alors superposées à la fonction. Un bouton rose indique les différents insights et fournit des informations supplémentaires sur l’activité à l’origine de la singularité.