dd-apm

โดย datadog-labs

APM - ติดตั้ง, เริ่มต้นใช้งาน, ติดตั้งเครื่องมือวัด, เปิดใช้งาน, ตั้งค่า, คอนฟิก, traces, services, dependencies, การวิเคราะห์ประสิทธิภาพ ใช้สำหรับคำขอที่เกี่ยวข้องกับ Datadog APM…

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

Datadog APM

Distributed tracing, service maps, and performance analysis.

Routing — Read This First

Match the user's request to one of the entries below. Each entry has the same shape: triggers → which sub-skill to load → the anti-pattern to avoid. If a request seems to fit more than one entry, see "Overlap disambiguation". If nothing matches, see "None of the above" at the end.


Kubernetes APM install / instrument / onboard — trigger when the user mentions Kubernetes, K8s, EKS, GKE, AKS, kind, minikube, K3s, helm, DatadogAgent CR, kubectl, SSI on a cluster, pod injection, or init containers.

Immediately read .claude/skills/dd-apm/k8s-ssi/agent-install/SKILL.md now, then .claude/skills/dd-apm/k8s-ssi/enable-ssi/SKILL.md, then .claude/skills/dd-apm/k8s-ssi/verify-ssi/SKILL.md — do not proceed from memory.

Common wrong approaches that LOOK like they work but silently fail:

  • helm install datadog datadog/datadog — the standard chart does NOT support SSI via DatadogAgent CR.
  • Adding ddtrace imports or ddtrace-run to the app — SSI auto-instruments WITHOUT any code changes.
  • admission.datadoghq.com/enabled annotations — that's admission controller config injection, not SSI init container injection.

Linux APM install / instrument / onboard — trigger when the user mentions a single host, VM, EC2 instance, bare-metal, RHEL/Ubuntu/Debian, systemd, or no orchestrator.

Immediately read .claude/skills/dd-apm/linux-ssi/agent-install/SKILL.md now, then .claude/skills/dd-apm/linux-ssi/enable-ssi/SKILL.md, then .claude/skills/dd-apm/linux-ssi/verify-ssi/SKILL.md — do not proceed from memory.

Do NOT install the agent via plain apt-get install datadog-agent (or yum equivalent) and assume SSI follows — host auto-instrumentation requires the install script with the SSI flags, which the sub-skill walks through.


Service rename / service remapping — trigger when the user mentions renaming a service, collapsing multiple service names, stripping suffixes/prefixes, or cleaning up inferred services.

Immediately read .claude/skills/dd-apm/service-remapping/SKILL.md now — do not proceed from memory.

Do NOT change tags.datadoghq.com/service labels or DD_SERVICE env vars to rename a service in Datadog. That requires a rollout and only affects new data. Use a service remapping rule — it rewrites the name at ingestion time with no deployment change.


Overlap disambiguation

When a request could plausibly fit more than one entry above, use these tiebreakers:

HintRoute to
Cluster orchestrator mentioned (EKS/GKE/AKS/kind/K3s/minikube) — even if "just one node"k8s-ssi
Single host, VM, or EC2 with no orchestratorlinux-ssi
"Several services that should be one"service-remapping — the sub-skill picks the rule type based on whether the duplicates are real instrumented services or inferred entities (DBs, queues, external APIs)
"My service shows under the wrong name"First check DD_SERVICE on the deploy. If correct and the name is still wrong → service-remapping.
"Reduce APM volume / cost / noise"No sub-skill yet. Ask whether the user means sampling (fewer ingested traces) or retention filters (less indexed data) before suggesting commands.

None of the above

If the request doesn't match any entry above, continue reading the trace-search, service analysis, and metrics content below. If even that doesn't fit, ask the user to clarify — do not invent a workflow.


Requirements

Datadog Labs Pup should 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
# Confirm env tag with the user first (do not assume production/prod/prd).
pup apm services list --env <env> --from 1h --to now
pup traces search --query "service:api-gateway" --from 1h

Services

List Services

pup apm services list --env <env> --from 1h --to now
pup apm services stats --env <env> --from 1h --to now

Service Stats

pup apm services stats --env <env> --from 1h --to now

Service Map

# View dependencies
pup apm flow-map --query "service:api-gateway&from=$(($(date +%s)-3600))000&to=$(date +%s)000" --env <env> --limit 10

Traces

Search Traces

# By service
pup traces search --query "service:api-gateway" --from 1h

# Errors only
pup traces search --query "service:api-gateway status:error" --from 1h

# Slow traces (>1s)
pup traces search --query "service:api-gateway @duration:>1000ms" --from 1h

# With specific tag
pup traces search --query "service:api-gateway @http.url:/api/users" --from 1h

Trace Detail

# No direct get command for a single trace ID.
# Use traces search with a narrow query and time window.
pup traces search --query "trace_id:<trace_id>" --from 1h

Key Metrics

MetricWhat It Measures
trace.http.request.hitsRequest count
trace.http.request.durationLatency
trace.http.request.errorsError count
trace.http.request.apdexUser satisfaction

Service Level Objectives

Link APM to SLOs:

pup slos create --file slo.json

Common Queries

GoalQuery
Slowest endpointsavg:trace.http.request.duration{*} by {resource_name}
Error ratesum:trace.http.request.errors{*} / sum:trace.http.request.hits{*}
Throughputsum:trace.http.request.hits{*}.as_rate()

Troubleshooting

ProblemFix
No tracesCheck ddtrace installed, DD_TRACE_ENABLED=true
Missing serviceVerify DD_SERVICE env var
Traces not linkedCheck trace headers propagated
High cardinalityDon't tag with user_id/request_id

References/Docs

Skills เพิ่มเติมจาก datadog-labs

dd-audit
datadog-labs
การตรวจสอบเส้นทางการตรวจสอบ - ใครเปลี่ยนแปลงอะไร การประนีประนอมคีย์ สาเหตุหลักของต้นทุนที่เพิ่มขึ้น หลักฐานการปฏิบัติตามข้อกำหนด (SOC 2/PCI) และการตรวจสอบกิจกรรม AI
official
agent-install
datadog-labs
ติดตั้ง Datadog Agent บน Kubernetes โดยใช้ Datadog Operator — จำเป็นก่อนเปิดใช้งาน Single Step Instrumentation (SSI) ซึ่งจะ...
official
agent-observability-auto-experiment
datadog-labs
ดำเนินการปรับปรุงโค้ดแบบวนซ้ำ (hill-climb) กับข้อมูล Datadog LLM-Obs จริงในเครื่องท้องถิ่น โดยใช้ Claude Code เป็นเอเจนต์ เริ่มต้นด้วยการสร้างการประเมิน baseline จากนั้นทำการปรับปรุงหนึ่งครั้ง…
official
agent-observability-eval-bootstrap
datadog-labs
เริ่มต้นตัวประเมินจาก trace การผลิตจริง — โดยค่าเริ่มต้นจะเสนอตัวประเมิน LLM-judge แบบออนไลน์ และหลังจากคุณยืนยันแล้ว จะสร้างใน Datadog เป็นฉบับร่างที่ถูกปิดใช้งาน…
official
agent-observability-eval-pipeline
datadog-labs
ไปป์ไลน์การสังเกตการณ์เอเจนต์แบบครบวงจรสำหรับ ml_app ที่ถูกติดตั้งเครื่องมือวัด — จัดหมวดหมู่ production traces วิเคราะห์สาเหตุต้นตอของความล้มเหลว เริ่มต้นตัวประเมิน จากนั้น (ทางเลือก)…
official
agent-observability-experiment-analyzer
datadog-labs
วิเคราะห์ผลการทดลอง LLM รองรับการทดลองเดี่ยวหรือการทดลองเปรียบเทียบ โหมดสำรวจหรือถาม-ตอบ ใช้เมื่อผู้ใช้พูดว่า "วิเคราะห์การทดลอง" "เปรียบเทียบ…
official
agent-observability-replay-trace
datadog-labs
ใช้เมื่อนักพัฒนาต้องการปรับปรุง trace ของ Agent Observability / LLM Obs เฉพาะหนึ่งรายการที่ผลลัพธ์ไม่เป็นที่พอใจ — รัน trace นั้นซ้ำกับ…
official
agent-observability-trace-rca
datadog-labs
การวิเคราะห์หาสาเหตุต้นตอจากร่องรอยของ LLM ในระบบผลิตจริง วินิจฉัยว่าเหตุใดแอปพลิเคชัน LLM จึงทำงานล้มเหลว โดยทำงานจากคำตัดสินของตัวประเมินeval ข้อผิดพลาดรันไทม์ หรือโครงสร้าง...
official