dd-logs

Quản lý log - tìm kiếm, lưu trữ, số liệu và kiểm soát chi phí.

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

Thêm skills từ datadog-labs

dd-audit
datadog-labs
Điều tra dấu vết kiểm toán - ai đã thay đổi cái gì, xâm phạm khóa, nguyên nhân gốc rễ của sự tăng vọt chi phí, bằng chứng tuân thủ (SOC 2/PCI) và kiểm toán hoạt động AI.
official
agent-install
datadog-labs
Install the Datadog Agent on Kubernetes using the Datadog Operator — required before enabling Single Step Instrumentation (SSI), which automatically…
official
agent-observability-auto-experiment
datadog-labs
Chạy leo đồi cải thiện mã lặp đi lặp lại dựa trên dữ liệu Datadog LLM-Obs thực tế, cục bộ, với Claude Code làm tác nhân. Thiết lập đánh giá cơ sở, thực hiện một…
official
agent-observability-eval-bootstrap
datadog-labs
Khởi tạo bộ đánh giá từ dấu vết sản xuất — theo mặc định đề xuất bộ đánh giá LLM-judge trực tuyến và, sau khi bạn xác nhận, tạo chúng trong Datadog dưới dạng bản nháp bị vô hiệu hóa…
official
agent-observability-eval-pipeline
datadog-labs
Đường ống quan sát Agent từ đầu đến cuối cho ml_app được instrument hóa — phân loại các trace production, truy tìm nguyên nhân gốc rễ của sự cố, khởi tạo các bộ đánh giá, sau đó (tùy chọn)…
official
agent-observability-experiment-analyzer
datadog-labs
Phân tích kết quả thử nghiệm LLM. Xử lý các thử nghiệm đơn lẻ hoặc so sánh, chế độ khám phá hoặc hỏi đáp. Sử dụng khi người dùng nói "phân tích thử nghiệm", "so sánh…
official
agent-observability-replay-trace
datadog-labs
Sử dụng khi nhà phát triển muốn lặp lại trên MỘT trace Agent Observability / LLM Obs cụ thể mà họ không hài lòng với kết quả đầu ra — chạy lại trace đó với…
official
agent-observability-trace-rca
datadog-labs
Phân tích nguyên nhân gốc rễ trên các dấu vết LLM trong production. Chẩn đoán lý do ứng dụng LLM gặp lỗi — hoạt động từ phán quyết của bộ đánh giá, lỗi runtime, hoặc các vấn đề cấu trúc…
official