Datadog

アナリティクス

NeotaskはDatadogを会話型コマンドセンターに変えます — OpenClawがメトリクスをクエリし、ログを分析し、トレースを調査し、フィーチャーフラグを管理するので、オペレーションチームがインシデントをより速く解決できます。

できること

Datadogはスタック全体からテレメトリを収集します。Neotaskはそれらすべてを会話でクエリできるようにするので、チームがダッシュボードに費やす時間を減らし問題解決に集中できます。

インシデント調査

何か壊れたとき、エージェントに関連するメトリクスを取得し、エラーのログを検索し、サービスメッシュ全体のリクエストをトレースするよう頼みましょう。数秒でソース間のデータを相関させます。通常なら20分かかるダッシュボードナビゲーションの作業です。

プロアクティブ監視

主要なメトリクスをクエリし、異常を検索し、インフラの状態をサマリーする日次ヘルスチェックをスケジュールしましょう。チームが毎日何に注意すべきかを把握した状態で仕事を始められます。

CI/CDパイプラインアナリティクス

パイプラインイベントを検索し、フレーキーなテストを見つけ、テスト結果を集計して信頼性のボトルネックを特定しましょう。エージェントが断続的に失敗してチームの時間を無駄にしているテストを表面化します。

セキュリティオペレーション

コードベースのシークレットをスキャンし、セキュリティシグナルを検索し、セキュリティの発見を分析しましょう。エージェントがクエリを処理するので、セキュリティチームが修正に集中できます。

フィーチャーフラグ管理

環境をまたいでフィーチャーフラグの切り替え、実装状態の確認、フラグ配分の同期をすべてワークフローから離れることなく行えます。

すべてのアクションは自律的に実行されるか、承認を求めるかを選べます。

こう聞いてみよう

  • 「今日午後3時にpaymentsサービスのエラー率がスパイクした原因は？ログとトレースを確認して」
  • 「今週発火したトップ5のモニターとその現在の状態を表示して」
  • 「過去1時間のAPIサービスで'connection refused'を含むすべてのログエントリを検索して」
  • 「今週最も失敗が多かったCIパイプラインとフレーキーなテストはどれ？」
  • 「セキュリティスキャンを実行して、公開されているシークレットや認証情報を表示して」
  • 「checkoutサービスのサービス依存マップを表示して、不健全な依存関係をハイライトして」
  • 「'new-search-algorithm'フィーチャーフラグを本番環境で50%ロールアウトに切り替えて」
  • 「先スプリントのテストイベントデータを集計してテストスイート別の合格・不合格率を表示して」

    • 活用のコツ

  • インシデント中はログ分析とトレース調査を組み合わせましょう。一回のリクエストで両方を尋ねてエラーと特定のリクエストパスを相関させます。
  • 朝のインフラサマリーを自動化として設定すると、オンコールチームが完全なコンテキストを持ってシフトを始められます。
  • フレーキーテスト検出はエンジニアリング時間を大幅に節約します。週次フレーキーテストレポートをスケジュールして最悪の違反者に担当者を割り当てましょう。
  • 大規模インシデント中はマルチエージェントチームを使いましょう。一つのエージェントがログを調査し、別のエージェントがメトリクスを確認し、三つ目が関連するセキュリティシグナルを検索します。
  • 本番環境でのフィーチャーフラグの変更には常に承認ゲートを通すべきです。一つの間違ったトグルで障害が発生する可能性があります。
  • ネットワーク監視クエリは、アプリケーションレベルのメトリクスには現れないサービス間の接続問題を特定するのに役立ちます。

    • Works Well With