dd-monitors

Gerenciamento de monitores - criar, atualizar, silenciar e práticas recomendadas de alerta.

npx skills add https://github.com/datadog-labs/pup --skill dd-monitors

Datadog Monitors

Create, manage, and maintain monitors for alerting.

Prerequisites

This requires the pup binary in your path.

pup - cargo install --git https://github.com/DataDog/pup

Quick Start

pup auth login

Common Operations

List Monitors

pup monitors list
pup monitors list --tags "team:platform"
pup monitors search --query "status:Alert"

Get Monitor

pup monitors get <id>

Create Monitor

pup monitors create --file monitor.json

Mute/Unmute

# Mute with duration
pup monitors update 12345 --file monitor-muted.json

# Or mute with specific end time
pup monitors update 12345 --file monitor-muted-until.json

# Unmute
pup monitors update 12345 --file monitor-unmuted.json

⚠️ Monitor Creation Best Practices

1. Avoid Alert Fatigue

RuleWhy
No flapping alertsUse last_Xm not last_1m
Meaningful thresholdsBased on SLOs, not guesses
Actionable alertsIf no action needed, don't alert
Include runbook@runbook-url in message
# WRONG - will flap constantly
query = "avg(last_1m):avg:system.cpu.user{*} > 50"  # ❌ Too sensitive

# CORRECT - stable alerting
query = "avg(last_5m):avg:system.cpu.user{env:prod} by {host} > 80"  # ✅ Reasonable window

2. Use Proper Scoping

# WRONG - alerts on everything
query = "avg(last_5m):avg:system.cpu.user{*} > 80"  # ❌ No scope

# CORRECT - scoped to what matters
query = "avg(last_5m):avg:system.cpu.user{env:prod,service:api} by {host} > 80"  # ✅

3. Set Recovery Thresholds

monitor = {
    "query": "avg(last_5m):avg:system.cpu.user{env:prod} > 80",
    "options": {
        "thresholds": {
            "critical": 80,
            "critical_recovery": 70,  # ✅ Prevents flapping
            "warning": 60,
            "warning_recovery": 50
        }
    }
}

4. Include Context in Messages

message = """
## High CPU Alert

Host: {{host.name}}
Current Value: {{value}}
Threshold: {{threshold}}

### Runbook
1. Check top processes: `ssh {{host.name}} 'top -bn1 | head -20'`
2. Check recent deploys
3. Scale if needed

@slack-ops @pagerduty-oncall
"""

⚠️ NEVER Delete Monitors Directly

Use safe deletion workflow (same as dashboards):

def safe_mark_monitor_for_deletion(monitor_id: str, client) -> bool:
    """Mark monitor instead of deleting."""
    monitor = client.get_monitor(monitor_id)
    name = monitor.get("name", "")
    
    if "[MARKED FOR DELETION]" in name:
        print(f"Already marked: {name}")
        return False
    
    new_name = f"[MARKED FOR DELETION] {name}"
    client.update_monitor(monitor_id, {"name": new_name})
    print(f"✓ Marked: {new_name}")
    return True

Monitor Types

TypeUse Case
metric alertCPU, memory, custom metrics
query alertComplex metric queries
service checkAgent check status
event alertEvent stream patterns
log alertLog pattern matching
compositeCombine multiple monitors
apmAPM metrics

Audit Monitors

# Find monitors without owners
pup monitors list | jq '.[] | select(.tags | contains(["team:"]) | not) | {id, name}'

# Find noisy monitors (high alert count)
pup monitors list | jq 'sort_by(.overall_state_modified) | .[:10] | .[] | {id, name, status: .overall_state}'

Downtime vs Muting

UseWhen
Mute monitorQuick one-off, < 1 hour
DowntimeScheduled maintenance, recurring
# Downtime (preferred)
pup downtime create --file downtime.json

Failure Handling

ProblemFix
Alert not firingCheck query returns data, thresholds
Too many alertsIncrease window, add recovery threshold
No data alertsCheck agent connectivity, metric exists
Auth errorpup auth refresh

References

Mais skills de datadog-labs

dd-audit
datadog-labs
Investigações de trilha de auditoria - quem alterou o quê, comprometimento de chave, causa raiz de pico de custo, evidência de conformidade (SOC 2/PCI) e auditoria de atividade de IA.
official
agent-install
datadog-labs
Instale o Datadog Agent no Kubernetes usando o Datadog Operator — necessário antes de habilitar o Single Step Instrumentation (SSI), que automaticamente...
official
agent-observability-auto-experiment
datadog-labs
Execute uma escalada iterativa de melhoria de código contra dados reais de LLM-Obs da Datadog, localmente, com Claude Code como agente. Estabelece uma avaliação de linha de base, faz uma…
official
agent-observability-eval-bootstrap
datadog-labs
Inicializar avaliadores a partir de traces de produção — por padrão, propor avaliadores online do LLM-judge e, após sua confirmação, criá-los no Datadog como rascunhos desabilitados…
official
agent-observability-eval-pipeline
datadog-labs
Pipeline de Observabilidade de Agente de ponta a ponta para um ml_app instrumentado — classificar traces de produção, identificar causas-raiz de falhas, inicializar avaliadores e, opcionalmente…
official
agent-observability-experiment-analyzer
datadog-labs
Analise resultados de experimentos de LLM. Lida com experimentos únicos ou comparativos, modos exploratórios ou de perguntas e respostas. Use quando o usuário disser "analisar experimento", "comparar…
official
agent-observability-replay-trace
datadog-labs
Use quando um desenvolvedor quiser iterar em UM trace específico de Agent Observability / LLM Obs cuja saída não agradou — reexecutando esse trace contra seu…
official
agent-observability-trace-rca
datadog-labs
Análise de causa raiz em traces de LLM em produção. Diagnostica por que uma aplicação de LLM está falhando — funciona a partir de veredictos de juízes de avaliação, erros de tempo de execução ou estruturais…
official