Créer un monitor

Présentation

Créez un monitor à l'aide des options suivantes.

Types de monitors

Voici les types de monitors qui peuvent être sélectionnés :

• Monitor d'anomalies : query alert
• Monitor APM : query alert ou trace-analytics alert
• Monitor composite : composite
• Monitor personnalisé : service check
• Monitor de prévisions : query alert
• Monitor de host : service check
• Monitor d'intégration : query alert ou service check
• Monitor de live process : process alert
• Monitor de log : log alert
• Monitor de métrique : query alert
• Monitor réseau : service check
• Monitor outlier : query alert
• Monitor de processus : service check
• Monitor RUM : rum alert
• Monitor de SLO : slo alert
• Monitor Watchdog : event-v2 alert
• Monitor d'événement v2 : event-v2 alert
• Monitor d'audit : audit alert
• Monitor Error Tracking : error-tracking alert
• Monitor Database Monitoring : database-monitoring alert
• Monitor de performance réseau : network-performance alert
• Monitor Cloud Cost : cost alert
• Monitor Network Path : network-path alert

Remarques :

• Les monitors Synthetic sont créés par l'intermédiaire de l'API Synthetics. Consultez la documentation dédiée à cette API pour en savoir plus.
• Les monitors de log nécessitent une clé d'application sans restriction.

Types de requêtes

Requête d'alerte de métrique

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

• time_aggr : avg, sum, max, min, change ou pct_change.
• time_window : last_#m (# doit être compris entre 1 et 10080 selon le type de monitor), last_#h(# doit être compris entre 1 et 168 selon le type de monitor), last_1d ou last_1w.
• space_aggr : avg, sum, min ou max.
• tags : un ou plusieurs tags (séparés par des virgules), ou *
• key : la « key » de la syntaxe de tag key:value. Définit une alerte distincte pour chaque tag du groupe (alertes multiples).
• operator : <, <=, >, >=, == ou !=.
• # : un nombre entier ou décimal utilisé pour définir le seuil.

Si vous utilisez l'agrégateur temporel _change_ ou _pct_change_, utilisez plutôt change_aggr(time_aggr(time_window), timeshift):space_aggr:metric{tags} [by {key}] operator # avec :

• change_aggr change ou pct_change.
• time_aggr avg, sum, max ou min en savoir plus.
• time_window last_#m (entre 1 et 2880 selon le type de monitor), last_#h (entre 1 et 48 selon le type de monitor) ou last_#d (1 ou 2).
• timeshift #m_ago (5, 10, 15 ou 30), #h_ago (1, 2 ou 4) ou 1d_ago.

Pour créer un monitor outlier, utilisez la requête suivante : avg(last_30m):outliers(avg:system.cpu.user{role:es-events-data} by {host}, 'dbscan', 7) > 0

Requête de check de service

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

• check : le nom du check, par exemple datadog.agent.up.
• tags : un ou plusieurs tags entre guillemets (séparés par des virgules) ou "*". Exemple : .over("env:prod", "role:db") ; over ne peut pas être vide.
• count : doit être supérieur ou égal à votre seuil maximum (défini dans options). Valeur maximale : 100. Par exemple, si vous souhaitez recevoir une notification à partir d'un statut critical, de trois statuts ok, et de deux statuts warn, count doit être supérieur ou égal à 3.
• group : doit être défini pour les monitors de check. Le regroupement par check est déjà explicitement connu pour certains checks de service. Par exemple, les monitors de l'intégration Postgres possèdent les tags db, host et port, tandis que les monitors réseau possèdent les tags host, instance et url. Consultez la section Checks de service pour en savoir plus.

Requête d'alerte d'événement

Remarque : la requête d'alerte d'événement a été remplacée par la requête d'alerte d'événement v2. Pour en savoir plus, consultez le guide de migration des événements.

Requête d'alerte d'événement v2

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

• query : la requête de recherche respectant la syntaxe de recherche de logs.
• rollup_method : la méthode de cumul des statistiques ; les méthodes count, avg et cardinality sont prises en charge.
• measure - pour les rollup_method avg et cardinality : indiquez le nom de la mesure ou de la facette à utiliser.
• time_window : #m (entre 1 et 2880) ou #h (entre 1 et 48).
• operator : <, <=, >, >=, == ou !=.
• # : un nombre entier ou décimal utilisé pour définir le seuil.

Requête d'alerte de processus

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

• search : chaîne de recherche en texte libre pour interroger les processus. Les processus renvoyés correspondent aux résultats de la page Live Processes.
• tags : un ou plusieurs tags (séparés par des virgules).
• timeframe : l'intervalle sur lequel les totaux doivent être cumulés. Exemples : 10m ou 4h. Intervalles pris en charge : s, m, h et d
• operator : <, <=, >, >=, == ou !=
• # : un nombre entier ou décimal utilisé pour définir le seuil.

Requête d'alerte de log

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

• query : la requête de recherche respectant la syntaxe de recherche de logs.
• index_name : pour les organisations avec plusieurs index, l'index de log sur lequel la requête porte.
• rollup_method : la méthode de cumul des statistiques ; les méthodes count, avg et cardinality sont prises en charge.
• measure - pour les rollup_method avg et cardinality : indiquez le nom de la mesure ou de la facette à utiliser.
• time_window : #m (entre 1 et 2880) ou #h (entre 1 et 48).
• operator : <, <=, >, >=, == ou !=.
• # : un nombre entier ou décimal utilisé pour définir le seuil.

Requête de monitor composite

Exemple : 12345 && 67890, où 12345 et 67890 sont les identifiants de monitors non composites.

• name [requis, valeur par défaut = dynamique, en fonction de la requête] : le nom de l'alerte.
• message [requis, valeur par défaut = dynamique, en fonction de la requête] : un message à inclure avec les notifications pour ce monitor. Des notifications par e-mail peuvent être envoyées à des utilisateurs spécifiques, en utilisant la même notation « @nomutilisateur » que pour les événements.
• tags [facultatif, valeur par défaut = liste vide] : la liste des tags à associer à votre monitor. Lorsque vous récupérez tous les détails des monitors via l'API, utilisez l'argument monitor_tags pour filtrer les résultats en fonction de ces tags. Ces valeurs ne peuvent être obtenues qu'avec l'API et ne sont ni visibles ni modifiables dans l'interface Datadog.

Requête d'alerte SLO

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

• slo_id : l'ID alphanumérique du SLO pour lequel vous configurez l'alerte.
• time_window : l'intervalle du SLO cible pour lequel vous souhaitez envoyer une alerte. Valeurs autorisées : 7d, 30d ou 90d.
• operator : >= ou >

Requête d'alerte d'audit

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

• query : la requête de recherche respectant la syntaxe de recherche de logs.
• rollup_method : la méthode de cumul des statistiques ; les méthodes count, avg et cardinality sont prises en charge.
• measure - pour les rollup_method avg et cardinality : indiquez le nom de la mesure ou de la facette à utiliser.
• time_window : #m (entre 1 et 2880) ou #h (entre 1 et 48).
• operator : <, <=, >, >=, == ou !=.
• # : un nombre entier ou décimal utilisé pour définir le seuil.

Requêtes d'alerte de pipelines CI

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

• query : la requête de recherche respectant la syntaxe de recherche de logs.
• rollup_method : la méthode de cumul des statistiques ; les méthodes count, avg et cardinality sont prises en charge.
• measure - pour les rollup_method avg et cardinality : indiquez le nom de la mesure ou de la facette à utiliser.
• time_window : #m (entre 1 et 2880) ou #h (entre 1 et 48).
• operator : <, <=, >, >=, == ou !=.
• # : un nombre entier ou décimal utilisé pour définir le seuil.

Requête d'alerte de tests CI

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

• query : la requête de recherche respectant la syntaxe de recherche de logs.
• rollup_method : la méthode de cumul des statistiques ; les méthodes count, avg et cardinality sont prises en charge.
• measure - pour les rollup_method avg et cardinality : indiquez le nom de la mesure ou de la facette à utiliser.
• time_window : #m (entre 1 et 2880) ou #h (entre 1 et 48).
• operator : <, <=, >, >=, == ou !=.
• # : un nombre entier ou décimal utilisé pour définir le seuil.

Requête d'alerte Error Tracking

Exemple de nouveau problème : error-tracking(query).source(issue_source).new().rollup(rollup_method[, measure]).by(group_by).last(time_window) operator # Exemple de problème à fort impact : error-tracking(query).source(issue_source).impact().rollup(rollup_method[, measure]).by(group_by).last(time_window) operator #

• query : la requête de recherche respectant la syntaxe de recherche de logs.
• issue_source : la source du problème ; les sources all, browser, mobile et backend sont prises en charge. Si aucune source n'est spécifiée, la valeur all est appliquée par défaut.
• rollup_method : la méthode de cumul des statistiques ; les méthodes count, avg et cardinality sont prises en charge. Si aucune méthode n'est spécifiée, la valeur count est définie par défaut.
• measure - pour les rollup_method avg et cardinality : indiquez le nom de la mesure ou de la facette à utiliser.
• group by : la liste d'attributs séparés par des virgules à partir de laquelle effectuer le regroupement. Elle doit contenir au moins issue.id.
• time_window : #m (entre 1 et 2880) ou #h (entre 1 et 48).
• operator : <, <=, >, >=, == ou !=.
• # : un nombre entier ou décimal utilisé pour définir le seuil.

Requête d'alerte Database Monitoring

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

• query : la requête de recherche respectant la syntaxe de recherche de logs.
• rollup_method : la méthode de cumul des statistiques ; les méthodes count, avg et cardinality sont prises en charge.
• measure - pour les rollup_method avg et cardinality : indiquez le nom de la mesure ou de la facette à utiliser.
• time_window : #m (entre 1 et 2880) ou #h (entre 1 et 48).
• operator : <, <=, >, >=, == ou !=.
• # : un nombre entier ou décimal utilisé pour définir le seuil.

Requête d'alerte de performance réseau

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

• query : la requête de recherche respectant la syntaxe de recherche de logs.
• rollup_method : la méthode de cumul des statistiques ; les méthodes count, avg et cardinality sont prises en charge.
• measure - pour les rollup_method avg et cardinality : indiquez le nom de la mesure ou de la facette à utiliser.
• time_window : #m (entre 1 et 2880) ou #h (entre 1 et 48).
• operator : <, <=, >, >=, == ou !=.
• # : un nombre entier ou décimal utilisé pour définir le seuil.

Requête d'alerte sur les coûts

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

• query : la requête de recherche respectant la syntaxe de recherche de logs.
• timeframe_type : le type d'intervalle à appliquer pour évaluer le coût. - Les monitors forecast prennent en charge l'intervalle current. - Les monitors change, anomaly et threshold prennent en charge l'intervalle last.
• time_window : prend en charge le cumul quotidien, par exemple 7d.
• function [facultatif, défini par défaut sur le monitor threshold si aucune valeur n'est spécifiée] : prend en charge les monitors change, anomaly et forecast.
• parameter : spécifiez le paramètre du type.
  • Pour les monitors change :
    • Prise en charge de relative ou absolute.
    • [facultatif] Prise en charge de #, où # correspond à un nombre entier ou décimal utilisé pour définir le seuil.
  • Pour les monitors anomaly :
    • Prise en charge de direction=both, direction=above ou direction=below.
    • [facultatif] Prise en charge de threshold=#, où # correspond à un nombre entier ou décimal utilisé pour définir le seuil.
• operator
  • Pour les monitors threshold : prend en charge <, <=, >, >=, == ou !=.
  • Pour les monitors change : prend en charge > ou <.
  • Pour les monitors anomaly : prend en charge >=.
  • Pour les monitors forecast : prend en charge >.
• # : un nombre entier ou décimal utilisé pour définir le seuil.

Requête d'alerte Network Path

Exemple : network-path(query).index(index_name).rollup(rollup_method[, measure]).last(time_window) operator #

• query : la requête de recherche respectant la syntaxe de recherche de logs.
• index_name : le type de données à surveiller ; les types netpath-path et netpath-hop sont pris en charge.
• rollup_method : la méthode de cumul des statistiques ; les méthodes count, avg et cardinality sont prises en charge.
• measure - pour les rollup_method avg et cardinality : indiquez le nom de la mesure ou de la facette à utiliser.
• time_window : #m (entre 1 et 2880) ou #h (entre 1 et 48).
• operator : <, <=, >, >=, == ou !=.
• # : un nombre entier ou décimal utilisé pour définir le seuil.

{
  "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"
}