ข้ามไปยังเนื้อหา

Datadog — From Zero to Hero

คอร์สแบบ standalone เน้น developer ว่าด้วย Datadog แพลตฟอร์ม observability แบบรวมศูนย์ ตั้งแต่ Agent กับ unified service tagging ไปจนถึง metrics, log management, APM และโมเดล correlation ที่ผูกทุกอย่างเข้าเป็นมุมมองเดียวต่อ service สอนผ่าน Agent config, DogStatsD และ Terraform จริง รายละเอียดที่ซับซ้อนหลายชั้น (ingestion sampling เทียบกับ retention filter, exclusion filter เทียบกับ archive) ถูก verify กับ docs ปัจจุบันแล้ว

Foundations

Datadog คืออะไร, Agent กับ integration, unified service tagging และทัวร์ UI เริ่ม →

Infrastructure & Metrics

metric ที่ Agent เก็บ, custom metric ผ่าน DogStatsD, Metrics without Limits และ dashboard วัดผล →

Log Management

pipeline การเก็บกับประมวลผล log, index เทียบกับ exclusion filter, log-based metric และ archive เก็บ log →

APM & Distributed Tracing

trace, span กับ service map, ingestion sampling เทียบกับ retention filter, trace metric และ profiling trace →

Correlating Logs, Traces & Metrics

การ inject trace เข้า log, unified service tagging ในทางปฏิบัติ, Service Catalog และ context จาก RUM เชื่อมโยง →

Monitors, Alerting & SLOs

ประเภท monitor กับ threshold, composite monitor, SLO error budget กับ burn rate และ Synthetics แจ้งเตือน →

Production & Ecosystem

Datadog as code ด้วย Terraform, cost governance, พื้นฐาน security และ checklist ก่อนขึ้น production ขึ้น production →

pipeline หลายชั้น ไม่ใช่ปุ่มเดียว

metric, log และ trace คือ pipeline แยกจากกัน แต่ละอันมี ingestion, retention และ cost control เป็นของตัวเอง คอร์สนี้สอนทุกชั้นแทนที่จะมองว่า “sampling” หรือ “retention” เป็นแค่ setting เดียว

พฤติกรรมปัจจุบัน ที่ verify แล้ว

เขียนตามพฤติกรรมปัจจุบันของ Datadog และตรวจสอบกับ official docs ผ่าน context7 — รวมถึงการแยก log ingestion ออกจาก indexing และความต่างระหว่าง ingestion sampling กับ retention filter ของ APM ที่ tutorial หลายที่มักรวมเป็นเรื่องเดียว

tag ชุดเดียว สาม pipeline

ไม่ใช่แค่ “ใส่ tag บ้าง” แต่เป็นภาพรวมทั้งหมด — env/service/version หรือ unified service tagging ทำให้คุณสลับไปดู metric, trace และ log ของ service เดียวกันได้ แทนที่จะไล่หาใน 3 เครื่องมือที่ไม่เชื่อมกัน

ไดอะแกรมที่อธิบายได้

เส้นทางข้อมูลของ Agent, log pipeline ตั้งแต่ intake ถึง index, การแยก ingestion/retention filter ของ APM และโมเดล error budget ของ SLO เป็นไดอะแกรม Mermaid ที่รองรับธีม สองภาษา (English / ไทย) พร้อมบันทึกความคืบหน้า quiz