$30 off During Our Annual Pro Sale. View Details »
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Datadog 関数クイズ (初級編)
Search
yuu26
January 15, 2025
Technology
0
100
Datadog 関数クイズ (初級編)
yuu26
January 15, 2025
Tweet
Share
More Decks by yuu26
See All by yuu26
LLM 機能を支える Langfuse / ClickHouse のサーバレス化
yuu26
9
4.1k
バクラクにおける可観測性向上の取り組み
yuu26
4
2k
AWS アーキテクチャクイズ
yuu26
3
1.3k
EMになって半年でやったこと
yuu26
1
3k
ローカル開発環境をAWSへ移行して爆速にした
yuu26
14
11k
AWS Systems Manager で実現する SSH レスでセキュアなクラウド運用
yuu26
2
4.7k
Other Decks in Technology
See All in Technology
私のRails開発環境
yahonda
0
180
研究開発部メンバーの働き⽅ / Sansan R&D Profile
sansan33
PRO
3
21k
HIG学習用スライド
yuukiw00w
0
110
Introduction to Bill One Development Engineer
sansan33
PRO
0
320
Oracle Database@Google Cloud:サービス概要のご紹介
oracle4engineer
PRO
0
640
Kill the Vibe?Architecture in the age of AI
stoth
1
170
TOAMI~投網~: フィッシングハンター支援用ブラウザ拡張ツール / TOAMI ~Casting Net~: Browser Extension Tool for Supporting Phishing Hunters
nttcom
1
120
Flutter Thread Merge - Flutter Tokyo #11
itsmedreamwalker
1
140
バグハンター視点によるサプライチェーンの脆弱性
scgajge12
0
240
Bill One 開発エンジニア 紹介資料
sansan33
PRO
4
16k
Noを伝える技術2025: 爆速合意形成のためのNICOフレームワーク速習 #pmconf2025
aki_iinuma
2
760
20251127 BigQueryリモート関数で作る、お手軽AIバッチ実行環境
daimatz
0
420
Featured
See All Featured
Responsive Adventures: Dirty Tricks From The Dark Corners of Front-End
smashingmag
253
22k
How to Create Impact in a Changing Tech Landscape [PerfNow 2023]
tammyeverts
55
3.1k
Scaling GitHub
holman
464
140k
Product Roadmaps are Hard
iamctodd
PRO
55
12k
Building a Scalable Design System with Sketch
lauravandoore
463
34k
Being A Developer After 40
akosma
91
590k
Exploring the Power of Turbo Streams & Action Cable | RailsConf2023
kevinliebholz
36
6.2k
The Cost Of JavaScript in 2023
addyosmani
55
9.3k
How to train your dragon (web standard)
notwaldorf
97
6.4k
Intergalactic Javascript Robots from Outer Space
tanoku
273
27k
The Art of Programming - Codeland 2020
erikaheidi
56
14k
実際に使うSQLの書き方 徹底解説 / pgcon21j-tutorial
soudai
PRO
196
69k
Transcript
© LayerX Inc. Datadog 関数クイズ (初級編) 2025-01-14 新年エンジニアLT会
© LayerX Inc. 2 Datadog 関数クイズ (初級編) みなさん Datadog は活用できていますか?
これからクイズを3問出題します。 ぜひコメントで回答を! 勘でもいいです!!
© LayerX Inc. 3 第1問
© LayerX Inc. 4 第1問 とあるエンドポイントのレイテンシを表すグラフです。バッチの重いリクエストで値が跳ねています。 バッチリクエストを除外するため、一定以上のスパイク値を無視したいです。このときに使える関数は? 1: peak_max() 2:
cutoff_max() 3: outliers()
© LayerX Inc. 5 第1問 正解は 2: cutoff_max() cutoff_max(metric, num)
の形で使用すると、num を超える値が削除されます。 補足: num より大きい値を検出できなくなるため、監視で使用する際は注意が必要です。 代替で clamp_max(metric, num) を用いると num を超えた場合に num へ丸めてくれます。
© LayerX Inc. 6 第1問 cutoff_max(metric, 3) で3より大きいスパイク値を除外し、通常処理のレイテンシに注目できました。 before: after:
© LayerX Inc. 7 第2問
© LayerX Inc. 8 第2問 プロダクトの利用傾向を可視化するため、前週との比較グラフを作りたいです。 以下のグラフに、前週のメトリクスも重ねたい場合に使う関数は? 1: before_week() 2:
time_diff() 3: timeshift()
© LayerX Inc. 9 第2問 正解は 3: timeshift() timeshift(metric, offset)
の形で使用すると、offset ずらした値を取得できます。 -604800秒 (60*60*24*7) を指定すると1週間前のグラフが得られます。 ここでは月初のグラフ青に前週分を赤で重ねており、前週比でアクセスが増えたことを確認できます。
© LayerX Inc. 10 第2問 calendar_shift() でも正解! calendar_shift(metric, offset, timezone)
の形でより直感的に値を指定できます。 1週間前を指定する場合は calendar_shift(metric, ”-1w”, ”Asia/Tokyo”) です。 この例では前週月曜日が祝日で利用数が少ないことをグラフから読み取れます。
© LayerX Inc. 11 第3問
© LayerX Inc. 12 第3問 CPU 使用率のピークを知りたいのに、長期間のグラフだと値が丸められてしまいます。 高負荷時は 50% を超えるはずが
30% にも届いていない…… 最高値を残したいときに使う関数は? 1: pick_max() 2: rollup(max) 3: aggregate(max)
© LayerX Inc. 13 第3問 正解は 2: rollup(max) rollup(max) を指定すると、データポイントの集計方法を最大値に変更できます。
デフォルトでは rollup(avg) が使用されるため最大値を確認できません。
© LayerX Inc. 14 第3問 前後を比較すると左軸の数値が異なっています。用途に応じて適切な集計方法を選択しましょう。 before: after:
© LayerX Inc. 15 さいごに Datadog には他にもさまざまな便利関数があります。 公式ドキュメントで1つずつ詳しく説明されているため、ぜひ一度確認してみてください。 https://docs.datadoghq.com/ja/dashboards/functions/ クイズのまとめ
• 異常値を除いて集計したい! → cutoff_max() • 一定時間前の値と比較したい! → timeshift() もしくは calendar_shift() • ピーク値を残したい! → rollup(max)