Datadog : Piloter l'Observabilité Full-Stack et optimiser la performance Cloud Mixte : présentiel / à distance

Module 1 : Écosystème Datadog et Déploiement de l'Agent

• L'Observabilité en 2026 : Pourquoi Datadog ? Modèle SaaS vs Open Source.
• Architecture de l'Agent : Collecteurs, Forwarders et DogStatsD.
• Installation multi-environnement :
• Installation sur Linux/Windows.
• Déploiement sur Kubernetes (Helm chart et DaemonSet).
• Introduction à l'intégration Cloud (AWS/Azure/GCP).
• TP : Installation de l'agent et vérification de la remontée des premières métriques d'infrastructure.

Module 2 : Gestion des Métriques et Dashboards

• Types de métriques : Gauges, Counts, Rates et Histogrammes.
• Tagging : La puissance des tags pour filtrer et agréger les données.
• Dashboards : Timeboards vs Screenboards. Utilisation des widgets avancés et des variables de template.
• Calculs mathématiques : Utiliser les fonctions de l'explorateur de métriques.
• TP : Création d'un dashboard de monitoring système et applicatif personnalisé.

Module 3 : Log Management et Pipelines

• Collecte des logs : Configuration de l'agent pour capturer les fichiers et les logs de conteneurs.
• Processing : Création de facettes, de mesures et de pipelines (Grok parser) pour structurer les logs.
• Log Explorer : Recherche avancée, filtrage et création de métriques à partir de logs.
• TP : Transformer des logs Apache/Nginx bruts en données structurées et créer une alerte sur un taux d'erreur 5xx.

Module 4 : APM (Tracing) et Profiling

• Instrumentation : Instrumentation automatique vs manuelle (SDK).
• Analyse de traces : Lecture des Flame Graphs, analyse de la latence et des erreurs de spans.
• Corrélation : Lier les traces aux logs correspondants (Unified Service Tagging).
• Continuous Profiler : Analyser la consommation CPU/Mémoire au niveau de la ligne de code.
• TP : Instrumenter une application microservices et identifier une requête SQL lente.

Module 5 : Monitoring de l'Expérience Utilisateur (UX)

• Synthetics : Création de tests API et de tests Browser (scénarios critiques).
• RUM (Real User Monitoring) : Analyser le parcours réel des utilisateurs et les Core Web Vitals.
• Service Level Objectives (SLO) : Définir et suivre ses objectifs de disponibilité.
• TP : Mise en place d'un test synthétique simulant un achat sur un site e-commerce.

Module 6 : Alerting, Sécurité et FinOps

• Monitors : Seuils simples, Thresholds, Outliers et Anomaly detection.
• Notifications : Intégration Slack, PagerDuty, Webhooks.
• Observability Pipelines : Introduction à la gestion des volumes de données.
• Gestion des coûts : Comprendre la facturation Datadog et utiliser le "Estimated Usage Dashboard".
• TP : Configurer une alerte prédictive sur l'espace disque et analyser les coûts de rétention des logs.

À l'issue de cette formation, le stagiaire sera capable de :

• Déployer et configurer l'Agent Datadog sur différents environnements (Serveurs, Kubernetes, Serverless).

• Centraliser et analyser les logs en créant des pipelines de transformation.

• Instrumenter une application (APM) pour identifier les goulots d'étranglement dans le code.

• Construire des dashboards dynamiques et des moniteurs d'alerte intelligents.

• Surveiller l'expérience utilisateur via les tests synthétiques et le RUM (Real User Monitoring).

• Analyser et optimiser les coûts de consommation de la plateforme.

• Ingénieurs DevOps et SRE.

• Administrateurs Systèmes et Cloud.

• Développeurs souhaitant instrumenter leurs applications.

• Responsables d'exploitation (Incident Managers).

• Culture générale du Cloud (AWS, Azure, GCP) et des conteneurs (Docker/Kubernetes).

• Notions de base sur les protocoles HTTP et le format JSON.

• Un compte Datadog (version d'essai) sera utilisé pour les travaux pratiques.

Session dispensée en présentiel ou téléprésentiel, selon la modalité inter-entreprises ou intra-entreprises sur mesure. 

La formation est animée par un(e) formateur(trice) durant toute la durée de la session et présentant une suite de modules théoriques clôturés par des ateliers pratiques validant l'acquisition des connaissances. Les ateliers peuvent être accompagnés de Quizz.

L'animateur(trice) présente la partie théorique à l'aide de support de présentation, d'animation réalisée sur un environnement de démonstration.

En présentiel comme en téléprésentiel, l'animateur(trice) accompagne les participants durant la réalisation des ateliers.

Cadre présentiel

Salles de formation équipées et accessibles aux personnes à mobilité réduite.

- Un poste de travail par participant

- Un support de cours numérique ou papier (au choix)

- Un bloc-notes + stylo

- Vidéoprojection sur tableau blanc

- Connexion Internet

- Accès extranet pour partage de documents et émargement électronique

Cadre téléprésentiel

Session dispensée via notre solution iClassroom s'appuyant sur Microsoft Teams.

- Un compte Office 365 par participant

- Un poste virtuel par participant

- Un support numérique (PDF ou Web)

- Accès extranet pour partage de documents et émargement électronique

Avant

Afin de valider le choix d'un programme de formation, une évaluation des prérequis est réalisée à l'aide d'un questionnaire en ligne ou lors d'un échange avec le formateur(trice) qui validera la base de connaissances nécessaires.

Pendant

Après chaque module théorique, un ou des ateliers pratiques permettent la validation de l'acquisition des connaissances. Un Quizz peut accompagner l'atelier pratique.

Après

Un examen de certification si le programme de formation le prévoit dans les conditions de l'éditeur ou du centre de test (TOSA, Pearson Vue, ENI, PeopleCert)

Enfin

Un questionnaire de satisfaction permet au participant d'évaluer la qualité de la prestation.