dd-audit

द्वारा datadog-labs

ऑडिट ट्रेल जांच - किसने क्या बदला, कुंजी समझौता, लागत वृद्धि का मूल कारण, अनुपालन साक्ष्य (SOC 2/PCI), और AI गतिविधि ऑडिटिंग।

npx skills add https://github.com/datadog-labs/agent-skills --skill dd-audit

Datadog Audit Trail

Investigate user activity, configuration changes, access patterns, and compliance evidence using pup audit-logs.

Sub-Skills

Sub-skillUse when
security-investigation"Who changed X?", "What did this user do?", "Show me deletions in the last 24h"
key-compromise"Was this API key compromised?", "What did key XYZ do?", "Investigate suspicious key activity"
cost-spike-investigation"Why did my bill go up?", "What caused this usage spike?", "Investigate LLM cost increase"
compliance-report"Generate SOC 2 evidence", "PCI audit log", "User provisioning report for auditor"
ai-activity-audit"What did the AI assistant do?", "Audit MCP tool calls", "AI governance report"

Prerequisites

pup auth login   # OAuth2 (recommended)
# or set DD_API_KEY + DD_APP_KEY with audit_logs_read scope

Commands

# List recent events
pup audit-logs list --from 1h --limit 100

# Search with a query
pup audit-logs search --query "@action:deleted" --from 24h

# JSON output for piping to jq
pup audit-logs search --query "@usr.email:alice@example.com" --from 7d -o json | jq '.data[].attributes'

Event Schema Quick Reference

FieldDescriptionExample values
@usr.emailActor emailalice@example.com
@evt.actor.typeHow action was takenUSER, API_KEY, SUPPORT_USER
@actionVerbcreated, modified, deleted, accessed, login
@evt.nameEvent categoryDashboard, Monitor, Authentication, Access Management
@asset.typeResource typedashboard, monitor, api_key, role, user
@asset.idResource identifierabc-123
@metadata.api_key.idAPI key used (if applicable)key_abc123
@metadata.app_key.idApp key used (if applicable)app_abc123
@network.client.ipClient IP address1.2.3.4
@network.client.geoip.country.nameCountryUnited States
@network.client.geoip.as.nameASN nameAmazon.com
@http.url_details.pathAPI endpoint path/api/v1/dashboard/xyz

Search Syntax

Same Lucene-style syntax as Log Explorer:

QueryMeaning
@evt.name:DashboardExact field match
@action:deletedAction filter
@usr.email:alice@example.comSpecific user
@evt.name:Monitor AND @action:modifiedCompound
-@action:deletedNegation
@usr.email:*Field exists
@network.client.ip:1.2.3.4IP filter

Retention

Default retention is 90 days. If querying beyond 90 days, archive to S3/GCS/Azure Blob must be configured. Always check whether the requested time window falls within retention before running a query.

Troubleshooting

ProblemCauseFix
403 ForbiddenMissing audit_logs_read scopeAdd scope to app key in Datadog UI
Empty resultsTime window outside retentionCheck archive config; default max is 90 days
TimeoutQuery too broadNarrow time window or add more filters
No IP dataInternal action or pre-enrichment eventNot all events have geo data

References

datadog-labs की और Skills

agent-install
datadog-labs
Datadog Agent को Kubernetes पर Datadog Operator का उपयोग करके स्थापित करें — Single Step Instrumentation (SSI) को सक्षम करने से पहले आवश्यक है, जो स्वचालित रूप से…
official
agent-observability-auto-experiment
datadog-labs
वास्तविक Datadog LLM-Obs डेटा के विरुद्ध, स्थानीय रूप से, Claude Code को एजेंट के रूप में उपयोग करते हुए एक पुनरावृत्तीय कोड-सुधार हिल-क्लाइंब चलाएँ। एक बेसलाइन मूल्यांकन स्थापित करता है, एक…
official
agent-observability-eval-bootstrap
datadog-labs
प्रोडक्शन ट्रेस से इवैल्यूएटर बूटस्ट्रैप करें — डिफ़ॉल्ट रूप से ऑनलाइन LLM-जज इवैल्यूएटर प्रस्तावित करें और, आपके पुष्टि करने के बाद, उन्हें Datadog में अक्षम ड्राफ़्ट के रूप में बनाएँ…
official
agent-observability-eval-pipeline
datadog-labs
इंस्ट्रुमेंटेड ml_app के लिए एंड-टू-एंड Agent Observability पाइपलाइन — प्रोडक्शन ट्रेसेस को वर्गीकृत करें, रूट-कॉज़ फेलियर्स, बूटस्ट्रैप इवैल्यूएटर्स, फिर (वैकल्पिक रूप से)…
official
agent-observability-experiment-analyzer
datadog-labs
LLM प्रयोग परिणामों का विश्लेषण करें। एकल या तुलनात्मक प्रयोगों, खोजपूर्ण या प्रश्नोत्तर मोड को संभालता है। उपयोग करें जब उपयोगकर्ता कहे "प्रयोग का विश्लेषण करें", "तुलना करें…
official
agent-observability-replay-trace
datadog-labs
Use when a developer wants to iterate on ONE specific Agent Observability / LLM Obs trace whose output they didn't like — re-running that trace against their…
official
agent-observability-trace-rca
datadog-labs
प्रोडक्शन LLM ट्रेस पर मूल कारण विश्लेषण। यह निदान करता है कि LLM एप्लिकेशन क्यों विफल हो रहा है — मूल्यांकन निर्णायक फैसलों, रनटाइम त्रुटियों, या संरचनात्मक…
official
agent-skills
datadog-labs
AI एजेंटों के लिए Datadog स्किल्स। आवश्यक मॉनिटरिंग, लॉगिंग, ट्रेसिंग और ऑब्ज़र्वेबिलिटी।
official