Crear un monitor

Descripción general

Crea un monitor utilizando las opciones especificadas.

Tipos de monitores

El tipo de monitor elegido a partir de:

• anomalías: query alert
• APM: query alert or trace-analytics alert
• compuesto: composite
• personalizado: service check
• previsión: query alert
• host: service check
• integración: query alert or service check
• proceso activo: process alert
• logs: log alert
• métricas: query alert
• red: service check
• outlier: query alert
• proceso: service check
• rum: rum alert
• SLO: slo alert
• watchdog: event-v2 alert
• event-v2: event-v2 alert
• auditorías: audit alert
• seguimiento de errores: error-tracking alert
• database-monitoring: database-monitoring alert
• rendimiento de red: network-performance alert
• coste de nube: cost alert

Notas:

• Los monitores Synthetic se crean a través de la API Synthetics. Para obtener más información, consulta la documentación de la API Synthetics.
• loguear monitor s requieren una Clave de Aplicación sin especificar.

Tipos de consulta

Consulta de alerta de métricas

Ejemplo: time_aggr(time_window):space_aggr:metric{tags} [by {key}] operator #

• time_aggr: avg, sum, max, min, change o pct_change
• time_window: last_#m (con # entre 1 y 10080 dependiendo del tipo de monitor) o last_#h(con# entre 1 y 168 dependiendo del tipo de monitor) o last_1d o last_1w
• space_aggr: avg, sum, min, or max
• tags: una o más etiquetas (separadas por comas) o *
• key: a ‘key’ en sintaxis de etiqueta key:value; define una alerta individual para cada etiqueta del grupo (alertas múltiples)
• operator: <, <=, >, >=, ==, or !=
• #: número entero o decimal utilizado para definir el umbral

Si estás utilizando el agregador de tiempo change o pct_change, utiliza change_aggr(time_aggr(time_window) en su lugar, timeshift):space_aggr:metric{tags} [by {key}] operator # con:

• change_aggr change, pct_change
• time_aggr avg, sum, max, min Más información
• time_window last_#m (entre 1 y 2880 dependiendo del tipo de monitor), last_#h (entre 1 y 48 dependiendo del tipo de monitor) o last_#d (1 or 2)
• timeshift #m_ago (5, 10, 15 o 30), #h_ago (1, 2 o 4) o 1d_ago

Utiliza esto para crear un monitor de outliers con la siguiente consulta: avg(last_30m):outliers(avg:system.cpu.user{role:es-events-data} por {host}, 'dbscan', 7) > 0`

Consulta de checks de servicio

Ejemplo: "check".over(tags).last(count).by(group).count_by_status()`

• 'check' nombre del check, por ejemplo datadog.agent.up`
• 'tags' una o más etiquetas entre comillas (separadas por comas) o “*”. por ejemplo: .over("env:prod", "role:db"); over no puede estar vacío.
• 'count' debe ser mayor o igual que tu umbral máximo (definido en las opciones). Se limita a 100. Por ejemplo, si definiste la notificación de estados 1 crítico, 3 ok y 2 advertencia, count` debería ser al menos 3.
• 'group' debe especificarse para monitores de checks. La agrupación por cada check ya es explícitamente conocida en algunos checks de servicio. Por ejemplo, los monitores de la integración Postgres están etiquetados como db, host y port, y los monitores de redes, como host, instance y url. Para obtener más información, consulta la documentación Checks de servicios (https://docs.datadoghq.com/api/latest/servicio-checks/).

Consulta de alertas de eventos

Nota: La Consulta de alertas de eventos ha sido sustituida por la Consulta de alertas de eventos V2. Para obtener más información, consulta la guía [Migración de eventos].(https://docs.datadoghq.com/service_management/eventos/guides/migrating_to_new_events_features/).

Consulta de alertas de eventos V2

Ejemplo: events(query).rollup(rollup_method[, measure]).last(time_window) operator #

• 'query' Consulta de búsqueda que sigue la sintaxis de búsqueda de logs.
• 'rollup_method' Las estadísticas roll-up method - admiten count, avg y cardinality.
• 'measure' Para avg y cardinality rollup_method - especifica la medida o el nombre de faceta que quieres utilizar.
• 'time_window' #m (entre 1 y 2880), #h (entre 1 y 48).
• 'operator' <, <=, >, >=, ==, or !=.
• '#' número entero o decimal utilizado para definir el umbral.

Consulta de alertas de procesos

Ejemplo: processes(search).over(tags).rollup('count').last(timeframe) operator #

• 'search' Cadena de búsqueda de texto libre para consultar procesos. Resultados del emparejamiento de procesos coincidentes en la página Procesos en directo.
• 'tags' una o más etiquetas (separadas por comas)
• 'timeframe' periodo de tiempo de los recuentos. Ejemplos: 10m, 4h. Periodos de tiempo compatibles: s, m, h, d
• 'operator' <, <=, >, >=, == o !=
• '#' número entero o decimal utilizado para definir el umbral

Consulta de alertas de logs

Ejemplo: logs(query).index(index_name).rollup(rollup_method[, measure]).last(time_window) operator #

• 'query' Consulta de búsqueda que sigue la sintaxis de búsqueda de logs.
• 'rollup_method' Las estadísticas roll-up method - admiten count, avg y cardinality.
• 'measure' Para avg y cardinality rollup_method - especifica la medida o el nombre de faceta que quieres utilizar.
• 'time_window' #m (entre 1 y 2880), #h (entre 1 y 48).
• 'operator' <, <=, >, >=, ==, or !=.
• '#' número entero o decimal utilizado para definir el umbral.

Consulta compuesta

Ejemplo: 12345 && 67890, donde 12345 y 67890 son los ID de los monitores no compuestos

• `name' [required, default = dynamic, based on query]: Nombre de la alerta.
• `message' [required, default = dynamic, based on query]: Mensaje a incluir con las notificaciones de este monitor. Se pueden enviar notificaciones por correo electrónico a usuarios específicos utilizando la misma notación ‘@username’ que en los eventos.
• `tags' [optional, default = empty list]: Lista de etiquetas a asociar con tu monitor. Al obtener detalles de monitores a través de la API, utiliza el argumento monitor_tags para filtrar los resultados por esas etiquetas. Sólo está disponible a través de la API y no es visible ni editable en la interfaz de usuario de Datadog.

Consulta de alertas de SLOs

Ejemplo: error_budget("slo_id").over("time_window") operator #

• `slo_id': El ID alfanumérico del SLO para el que configuras la alerta.
• `time_window': La ventana de tiempo del destino del SLO sobre el que quieres generar alertas. Opciones válidas: 7d, 30d, 90d.
• `operator': >= or >

Consulta de alertas de auditorías

Ejemplo: audits(query).rollup(rollup_method[, measure]).last(time_window) operator #

• query La consulta de búsqueda que utiliza la sintaxis de búsqueda de logs.
• rollup_method Las estadísticas roll-up method - admite count, avg y cardinality.
• measure Para avg y cardinality rollup_method - especifica la medida o nombre de la faceta que quieres utilizar.
• time_window #m (entre 1 y 2880), #h (entre 1 y 48).
• operator <, <=, >, >=, ==, or !=.
• # número entero o decimal utilizado para definir el umbral.

Consulta de alertas de pipelines CI

Ejemplo: ci-pipelines(query).rollup(rollup_method[, measure]).last(time_window) operator #

• query La consulta de búsqueda que utiliza la sintaxis de búsqueda de logs.
• rollup_method Las estadísticas roll-up method - admite count, avg y cardinality.
• measure Para avg y cardinality rollup_method - especifica la medida o nombre de la faceta que quieres utilizar.
• time_window #m (entre 1 y 2880), #h (entre 1 y 48).
• operator <, <=, >, >=, ==, or !=.
• # número entero o decimal utilizado para definir el umbral.

Consulta de alertas de tests CI

Ejemplo: ci-tests(query).rollup(rollup_method[, measure]).last(time_window) operator #

• query La consulta de búsqueda que utiliza la sintaxis de búsqueda de logs.
• rollup_method Las estadísticas roll-up method - admite count, avg y cardinality.
• measure Para avg y cardinality rollup_method - especifica la medida o nombre de la faceta que quieres utilizar.
• time_window #m (entre 1 y 2880), #h (entre 1 y 48).
• operator <, <=, >, >=, ==, or !=.
• # número entero o decimal utilizado para definir el umbral.

Consulta de alertas de seguimiento de errores

"New issue" example: error-tracking(query).source(issue_source).new().rollup(rollup_method[, measure]).by(group_by).last(time_window) operator # "High impact issue" example: `error-tracking(query).source(issue_source).impact().rollup(rollup_method[, measure]).by(group_by).last(time_window) operator #``

• query The search query - following the Log search syntax.
• issue_source The issue source - supports all, browser, mobile and backend and defaults to all if omitted.
• rollup_method The stats roll-up method - supports count, avg, and cardinality and defaults to count if omitted.
• measure For avg and cardinality rollup_method - specify the measure or the facet name you want to use.
• group by Comma-separated list of attributes to group by - should contain at least issue.id.
• time_window #m (entre 1 y 2880), #h (entre 1 y 48).
• operator <, <=, >, >=, ==, or !=.
• # número entero o decimal utilizado para definir el umbral.

Consulta de alertas de la monitorización de bases de datos

Ejemplo: database-monitoring(query).rollup(rollup_method[, measure]).last(time_window) operator #

• query La consulta de búsqueda que utiliza la sintaxis de búsqueda de logs.
• rollup_method Las estadísticas roll-up method - admite count, avg y cardinality.
• measure Para avg y cardinality rollup_method - especifica la medida o nombre de la faceta que quieres utilizar.
• time_window #m (entre 1 y 2880), #h (entre 1 y 48).
• operator <, <=, >, >=, ==, or !=.
• # número entero o decimal utilizado para definir el umbral.

Consulta de alertas de rendimiento de redes

Ejemplo: network-performance(query).rollup(rollup_method[, measure]).last(time_window) operator #`

• query La consulta de búsqueda que utiliza la sintaxis de búsqueda de logs.
• rollup_method Las estadísticas roll-up method - admite count, avg y cardinality.
• measure Para avg y cardinality rollup_method - especifica la medida o nombre de la faceta que quieres utilizar.
• time_window #m (entre 1 y 2880), #h (entre 1 y 48).
• operator <, <=, >, >=, ==, or !=.
• # número entero o decimal utilizado para definir el umbral.

Consulta de alerta de costes

Ejemplo: `formula(query).timeframe_type(time_window).function(parameter) operator #``

• query consulta de búsqueda- siguiendo la sintaxis de búsqueda de logs.
• tipo_timeframe El tipo de marco temporal para evaluar el coste - para previsión admite current. - para cambio, anomalías, umbral admite last
• time_window - admite roll-up diario p.ej. 7d -function- [opcional, por defectothresholdmonitor si se omite] admitecambio, anomalías, previsión`
• parameter Especifica el parámetro del tipo
  • para change:
    • admite relative, absolute
    • para opcional: admite #, donde # es un número entero o decimal utilizado para definir el umbral
  • para anomalías:
    • admite direction=both, direction=above, direction=below
    • [opcional] admite threshold=#, donde # es un número entero o decimal utilizado para definir el umbral
• operador
  • para threshold admite <, <=, >, >=, ==, o !=
  • para cambio admite >, <
  • para anomalías admite >=
  • para previsión admite >
• # un número entero o decimal utilizado para definir el umbral.

{
  "name": "Example Monitor",
  "type": "cost alert",
  "query": "formula(\"exclude_null(query1)\").last(\"7d\").anomaly(direction=\"above\", threshold=10) >= 5",
  "message": "some message Notify: @hipchat-channel",
  "tags": [
    "test:examplemonitor",
    "env:ci"
  ],
  "priority": 3,
  "options": {
    "thresholds": {
      "critical": 5,
      "warning": 3
    },
    "variables": [
      {
        "data_source": "cloud_cost",
        "query": "sum:aws.cost.net.amortized.shared.resources.allocated{aws_product IN (amplify ,athena, backup, bedrock ) } by {aws_product}.rollup(sum, 86400)",
        "name": "query1",
        "aggregator": "sum"
      }
    ],
    "include_tags": true
  }
}

{
  "name": "Example-Monitor",
  "type": "data-jobs alert",
  "query": "formula(\"failed_runs(run_query)\").by(job_name,workspace_name).last(10d) > 0",
  "message": "Data jobs alert triggered",
  "tags": [
    "test:examplemonitor",
    "env:ci"
  ],
  "options": {
    "thresholds": {
      "critical": 0
    },
    "variables": [
      {
        "name": "run_query",
        "jobs_query": "job_name:*",
        "job_type": "databricks.job",
        "query_dialect": "metric"
      }
    ]
  }
}

{
  "name": "Example-Monitor",
  "type": "data-quality alert",
  "query": "formula(\"query1\").last(\"5m\") > 100",
  "message": "Data quality alert triggered",
  "tags": [
    "test:examplemonitor",
    "env:ci"
  ],
  "priority": 3,
  "options": {
    "thresholds": {
      "critical": 100
    },
    "variables": [
      {
        "name": "query1",
        "data_source": "data_quality_metrics",
        "measure": "row_count",
        "filter": "search for column where `database:production AND table:users`",
        "group_by": [
          "entity_id"
        ]
      }
    ]
  }
}

{
  "assets": [
    {
      "category": "runbook",
      "name": "Monitor Runbook",
      "resource_key": "12345",
      "resource_type": "string",
      "url": "/notebooks/12345"
    }
  ],
  "created": "2019-09-19T10:00:00.000Z",
  "creator": {
    "email": "string",
    "handle": "string",
    "name": "string"
  },
  "deleted": "2019-09-19T10:00:00.000Z",
  "draft_status": "string",
  "id": "integer",
  "matching_downtimes": [
    {
      "end": 1412792983,
      "id": 1625,
      "scope": [
        "env:staging"
      ],
      "start": 1412792983
    }
  ],
  "message": "string",
  "modified": "2019-09-19T10:00:00.000Z",
  "multi": false,
  "name": "My monitor",
  "options": {
    "aggregation": {
      "group_by": "host",
      "metric": "metrics.name",
      "type": "count"
    },
    "device_ids": [],
    "enable_logs_sample": false,
    "enable_samples": false,
    "escalation_message": "string",
    "evaluation_delay": "integer",
    "group_retention_duration": "string",
    "groupby_simple_monitor": false,
    "include_tags": false,
    "locked": false,
    "min_failure_duration": "integer",
    "min_location_failed": "integer",
    "new_group_delay": "integer",
    "new_host_delay": "integer",
    "no_data_timeframe": "integer",
    "notification_preset_name": "string",
    "notify_audit": false,
    "notify_by": [],
    "notify_no_data": false,
    "on_missing_data": "string",
    "renotify_interval": "integer",
    "renotify_occurrences": "integer",
    "renotify_statuses": [],
    "require_full_window": false,
    "scheduling_options": {
      "custom_schedule": {
        "recurrences": [
          {
            "rrule": "FREQ=WEEKLY;BYDAY=MO,TU,WE,TH,FR",
            "start": "2023-08-31T16:30:00",
            "timezone": "Europe/Paris"
          }
        ]
      },
      "evaluation_window": {
        "day_starts": "04:00",
        "hour_starts": 0,
        "month_starts": 1,
        "timezone": "Europe/Paris"
      }
    },
    "silenced": {
      "<any-key>": "integer"
    },
    "synthetics_check_id": "string",
    "threshold_windows": {
      "recovery_window": "string",
      "trigger_window": "string"
    },
    "thresholds": {
      "critical": "number",
      "critical_query": "formula(\"2 * query1\").rollup(\"avg\").last(\"6mo\")",
      "critical_recovery": "number",
      "critical_recovery_query": "formula(\"1.5 * query1\").rollup(\"avg\").last(\"3mo\")",
      "ok": "number",
      "unknown": "number",
      "warning": "number",
      "warning_recovery": "number"
    },
    "timeout_h": "integer",
    "variables": [
      {
        "compute": {
          "aggregation": "avg",
          "interval": 60000,
          "metric": "@duration",
          "name": "compute_result",
          "source": "filter_query"
        },
        "data_source": "rum",
        "group_by": [
          {
            "facet": "status",
            "limit": 10,
            "sort": {
              "aggregation": "avg",
              "metric": "string",
              "order": "asc"
            },
            "source": "filter_query"
          }
        ],
        "indexes": [
          "days-3",
          "days-7"
        ],
        "name": "query_errors",
        "search": {
          "query": "service:query"
        }
      }
    ]
  },
  "overall_state": "string",
  "priority": "integer",
  "query": "avg(last_5m):sum:system.net.bytes_rcvd{host:host0} > 100",
  "restricted_roles": [],
  "state": {
    "groups": {
      "<any-key>": {
        "last_nodata_ts": "integer",
        "last_notified_ts": "integer",
        "last_resolved_ts": "integer",
        "last_triggered_ts": "integer",
        "name": "string",
        "status": "string"
      }
    }
  },
  "tags": [],
  "type": "query alert"
}