Aperçu du cours
Objectif de formation : Obtenir les connaissances et compétences nécessaires pour utiliser efficacement DataDog
Prérequis
- Connaissance de base des systèmes informatiques et des réseaux
- Familiarité avec les concepts de surveillance et de monitoring
Objectifs pédagogiques
- Comprendre les concepts de base de DataDog et ses fonctionnalités principales
- Configurer et utiliser DataDog pour la surveillance des métriques, des logs, des traces de performance et de l'infrastructure
- Créer des tableaux de bord personnalisés pour visualiser les métriques importantes
- Mettre en place des alertes pour être averti en cas de problèmes liés aux systèmes surveillés
- Intégrer DataDog avec des services cloud pour une surveillance plus complète
Public ciblé
- Administrateurs système
- Ingénieurs DevOps
- Ingénieurs d’infrastructure
- Responsables d’application
- Incident managers
- Load testeurs
- Développeurs
Programme de formation
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Introduction à DataDog (1 heure)
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Présentation de DataDog et de ses fonctionnalités principales
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Avantages de l’utilisation de DataDog pour la surveillance des systèmes
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Configuration initiale de DataDog (1 heure)
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Création d’un compte DataDog
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Installation et configuration de l’agent DataDog sur les serveurs
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Travaux pratiques : Les participants effectueront l’installation et la configuration initiale de l’agent DataDog sur leurs propres machines ou sur des environnements virtuels. Ils seront guidés à travers les étapes nécessaires pour se familiariser avec le processus d’installation.
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Surveillance des métriques (2,5 heures)
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Collecte de métriques système et d’application
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Création de tableaux de bord personnalisés pour visualiser les métriques
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Configuration d’alertes pour être averti en cas de dépassement des seuils
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Travaux pratiques : Les participants exploreront l’interface DataDog et créeront un tableau de bord personnalisé. Ils collecteront des métriques système et d’application, et les visualiseront sur le tableau de bord. Ils seront également invités à configurer des alertes basées sur des seuils prédéfinis
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Suivi des logs (2,5 heures)
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Collecte et analyse des logs système et d’application
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Utilisation de filtres et de requêtes pour rechercher des informations spécifiques dans les logs
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Mise en place d’alertes basées sur les logs
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Travaux pratiques : Les participants configureront la collecte des logs système et d’application à l’aide de DataDog. Ils utiliseront les fonctionnalités de filtrage et de recherche pour extraire des informations spécifiques des logs. Ils configureront ensuite des alertes basées sur des motifs de logs spécifiques
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Surveillance des traces de performance (1,5 heures)
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Collecte et analyse des traces de performance (tracing)
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Utilisation de DataDog APM (Application Performance Monitoring) pour détecter les problèmes de performances
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Travaux pratiques : Les participants utiliseront l’outil de suivi des traces de performance de DataDog pour capturer et analyser les traces de performance d’une application. Ils identifieront les problèmes de performance potentiels dans les traces et utiliseront les fonctionnalités de DataDog APM pour obtenir des informations détaillées sur les performances de l’application
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Surveillance de l'infrastructure (2 heures)
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Configuration et utilisation de l’outil d’inventaire de DataDog
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Supervision des serveurs, des bases de données et des services externes
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Configuration d’alertes pour les problèmes d’infrastructure
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Travaux pratiques : Les participants exploreront les fonctionnalités d’inventaire de DataDog pour surveiller l’infrastructure, y compris les serveurs, les bases de données et les services externes. Ils configureront des alertes pour les problèmes liés à l’infrastructure, tels que l’utilisation excessive de CPU ou de mémoire
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Surveillance des services cloud (3,5 heures)
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Intégration de DataDog avec des services cloud populaires (AWS, Azure, etc.)
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Collecte et visualisation des métriques spécifiques aux services cloud
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Configuration d’alertes pour les problèmes liés aux services cloud
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Travaux pratiques : Les participants intégreront DataDog avec des services cloud populaires tels qu’AWS ou Azure. Ils collecteront et visualiseront des métriques spécifiques à ces services cloud, tels que l’utilisation des ressources ou le débit des requêtes. Ils configureront des alertes pour détecter les problèmes liés aux services cloud
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Instructeur
