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Explorez et inscrivez-vous aux sessions de formation Foundation pour les métriques personnalisées. Découvrez comment les métriques personnalisées vous aident à suivre vos KPI d'application, tels que le nombre de visiteurs, la taille moyenne du panier client, la latence des requêtes ou la distribution des performances pour un algorithme personnalisé.

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Aperçu

Les métriques personnalisées vous aident à suivre vos KPI d’application : nombre de visiteurs, taille moyenne du panier client, latence des requêtes ou distribution des performances pour un algorithme personnalisé. Une métrique personnalisée est identifiée par une combinaison unique du nom d’une métrique et des valeurs de tags (y compris le tag d’hôte). Dans l’exemple ci-dessous, la métrique request.Latency a quatre combinaisons uniques de valeurs de tags à partir de ses deux clés de tags :

  • endpoint, qui a la valeur endpoint:X ou endpoint:Y.
  • status, qui a la valeur status:200 ou status:400.
Latence des requêtes

Les éléments suivants sont également considérés comme des métriques custom :

Remarque : Les utilisateurs ayant le rôle d’administrateur Datadog ou usage_read la permission peuvent voir le nombre moyen mensuel de métriques personnalisées par heure et les 5000 principales métriques personnalisées pour leur compte sur la page des détails d’utilisation. En savoir plus sur comment les métriques personnalisées sont comptées.

Propriétés des métriques personnalisées

Une métrique personnalisée Datadog possède les propriétés ci-dessous. Lisez l’introduction aux métriques pour apprendre à tracer des métriques dans Datadog.

PropriétéDescription
<METRIC_NAME>Le nom de votre métrique.
<METRIC_VALUE>La valeur de votre métrique. Remarque : Les valeurs des métriques doivent être de 32 bits. Les valeurs ne doivent pas refléter des dates ou des horodatages.
<TIMESTAMP>L’horodatage associé à la valeur de la métrique. Remarque : Les horodatages des métriques ne peuvent pas être plus de dix minutes dans le futur ou plus d’une heure dans le passé.
<TAGS>L’ensemble des tags associés à votre métrique.
<METRIC_TYPE>Le type de votre métrique. Lisez à propos des types de métriques.
<INTERVAL>Si le <TYPE> de la métrique est RATE ou COUNT, il définit l’intervalle correspondant.

Nommer des métriques personnalisées

La convention de nommage suivante s’applique aux métriques custom :

  • Les noms de métriques doivent commencer par une lettre.
  • Les noms de métriques ne doivent contenir que des alphanumériques ASCII, des traits de soulignement et des points.
    • D’autres caractères, y compris les espaces, sont convertis en traits de soulignement.
    • Unicode n’est pas pris en charge.
  • Les noms de métriques ne doivent pas dépasser 200 caractères. Moins de 100 est préférable d’un point de vue UI.

Remarque : Les noms de métriques sont sensibles à la casse dans Datadog.

Unités de métriques

Définissez les unités de métriques via Metrics Summary ou définissez des unités de métriques personnalisées avec la fonctionnalité Unit override dans l’éditeur de graphique de vos visualisations. Pour plus d’informations, consultez la documentation Metrics Units.

Soumission de métriques personnalisées


Vous pouvez également utiliser l’une des bibliothèques client de Datadog et sa communauté pour DogStatsD et les API afin d’envoyer vos métriques custom.

Remarque : Il n’y a pas de limites de taux fixes imposées sur la soumission de métriques personnalisées. Si votre allocation par défaut est dépassée, vous êtes facturé selon Datadog’s billing policy for custom metrics.

Intégrations standard

Les intégrations standard suivantes peuvent potentiellement générer des métriques custom.

Type d’intégrationsIntégrations
Limité à 350 métriques personnalisées par défaut.ActiveMQ XML / Go-Expvar / Java-JMX
Pas de limite par défaut sur la collecte de métriques personnalisées.Nagios /PDH Check /OpenMetrics /Windows performance counters /WMI /Prometheus
Peut être configuré pour collecter des métriques personnalisées.MySQL /Oracle /Postgres /SQL Server
Métriques personnalisées envoyées depuis des intégrations cloudAWS

Lectures complémentaires