dd-logs

Управление логами — поиск, архивы, метрики и контроль затрат.

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

Datadog Logs

Search, process, and archive logs with cost awareness.

Prerequisites

Datadog Pup should already be installed. See Setup Pup if not.

Command Execution Order (Token-Efficient)

For scoped commands, use this order:

  1. Check context first (prior outputs, conversation, saved values).
  2. If a required value is missing, run a discovery command first.
  3. If still ambiguous, ask the user to confirm.
  4. Then run the target command.
  5. Avoid speculative commands likely to fail.

Quick Start

pup auth login

Search Logs

# Basic search
pup logs search --query="status:error" --from="1h"

# With filters
pup logs search --query="service:api status:error" --from="1h" --limit 100

# JSON output
pup logs search --query="@http.status_code:>=500" --from="1h"

Search Syntax

QueryMeaning
errorFull-text search
status:errorTag equals
@http.status_code:500Attribute equals
@http.status_code:>=400Numeric range
service:api AND env:prodBoolean
@message:*timeout*Wildcard

Configuration APIs

Available log configuration commands in pup 0.42.0:

# List log archives
pup logs archives list

# List log restriction queries
pup logs restriction-queries list

# List custom log destinations
pup logs custom-destinations list

Common Processors

{
  "name": "API Logs",
  "filter": {"query": "service:api"},
  "processors": [
    {
      "type": "grok-parser",
      "name": "Parse nginx",
      "source": "message",
      "grok": {"match_rules": "%{IPORHOST:client_ip} %{DATA:method} %{DATA:path} %{NUMBER:status}"}
    },
    {
      "type": "status-remapper",
      "name": "Set severity",
      "sources": ["level", "severity"]
    },
    {
      "type": "attribute-remapper",
      "name": "Remap user_id",
      "sources": ["user_id"],
      "target": "usr.id"
    }
  ]
}

Exclusion Filters (Cost Control)

Index only what matters:

{
  "name": "Drop debug logs",
  "filter": {"query": "status:debug"},
  "is_enabled": true
}

High-Volume Exclusions

# Find noisiest log sources
pup logs search --query="*" --from="1h" | jq 'group_by(.service) | map({service: .[0].service, count: length}) | sort_by(-.count)[:10]'
ExcludeQuery
Health checks@http.url:"/health" OR @http.url:"/ready"
Debug logsstatus:debug
Static assets@http.url:*.css OR @http.url:*.js
Heartbeats@message:*heartbeat*

Archives

Store logs cheaply for compliance:

# List archives
pup logs archives list

# Archive config (S3 example)
{
  "name": "compliance-archive",
  "query": "*",
  "destination": {
    "type": "s3",
    "bucket": "my-logs-archive",
    "path": "/datadog"
  },
  "rehydration_tags": ["team:platform"]
}

Rehydrate (Restore)

# No `pup logs rehydrate` command in pup 0.42.0.
# Use Datadog UI/API for rehydration workflows.

Log-Based Metrics

Create metrics from logs (cheaper than indexing):

# List log-based metrics
pup logs metrics list

# Get one metric by ID
pup logs metrics get api.errors.count

Cardinality warning: Group by bounded values only.

Sensitive Data

Scrubbing Rules

{
  "type": "hash-remapper",
  "name": "Hash emails",
  "sources": ["email", "@user.email"]
}

Never Log

# In your app - sanitize before sending
import re

def sanitize_log(message: str) -> str:
    # Remove credit cards
    message = re.sub(r'\b\d{4}[-\s]?\d{4}[-\s]?\d{4}[-\s]?\d{4}\b', '[REDACTED]', message)
    # Remove SSNs
    message = re.sub(r'\b\d{3}-\d{2}-\d{4}\b', '[REDACTED]', message)
    return message

Troubleshooting

ProblemFix
Logs not appearingCheck agent, pipeline filters
High costsAdd exclusion filters
Search slowNarrow time range, use indexes
Missing attributesCheck grok parser

References/Documentation

Больше skills от datadog-labs

dd-audit
datadog-labs
Расследования журнала аудита — кто что изменил, компрометация ключей, первопричина скачка затрат, доказательства соответствия (SOC 2/PCI) и аудит активности ИИ.
official
agent-install
datadog-labs
Установите Datadog Agent на Kubernetes с помощью Datadog Operator — необходимо перед включением Single Step Instrumentation (SSI), которая автоматически…
official
agent-observability-auto-experiment
datadog-labs
Запустите итеративный подъём по улучшению кода на реальных данных Datadog LLM-Obs, локально, с Claude Code в качестве агента. Устанавливает базовую оценку, делает один…
official
agent-observability-eval-bootstrap
datadog-labs
Инициализировать оценщики на основе производственных трассировок — по умолчанию предлагать онлайн-оценщики LLM-judge и, после вашего подтверждения, создавать их в Datadog как отключенные черновики…
official
agent-observability-eval-pipeline
datadog-labs
Сквозной конвейер наблюдаемости агентов для инструментированного ml_app — классификация производственных трасс, анализ первопричин отказов, запуск оценщиков, затем (опционально)…
official
agent-observability-experiment-analyzer
datadog-labs
Анализируйте результаты экспериментов LLM. Поддерживает одиночные или сравнительные эксперименты, исследовательский режим или режим вопросов и ответов. Используйте, когда пользователь говорит «проанализировать эксперимент», «сравнить…»
official
agent-observability-replay-trace
datadog-labs
Используется, когда разработчик хочет итерировать по ОДНОМУ конкретному трейсу Agent Observability / LLM Obs, результат которого ему не понравился — повторно запуская этот трейс против их…
official
agent-observability-trace-rca
datadog-labs
Анализ первопричин на основе производственных LLM-трейсов. Диагностирует, почему LLM-приложение даёт сбои — работает с вердиктами eval-судей, ошибками времени выполнения или структурными…
official