dd-monitors

Управление мониторами — создание, обновление, отключение звука и лучшие практики оповещения.

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

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