Egy lekérdezéssel kereshetők a Datadog BYOC klaszterei
A Datadog új cross-cluster queries funkciója lehetővé teszi, hogy a csapatok és az AI-ügynökök több BYOC klaszter naplóiban egyetlen lekérdezéssel keressenek. Az eredményeket a rendszer a Log Explorerben egyesíti, miközben a naplók az eredeti régiójukban maradnak.
- Egy lekérdezéssel több Datadog BYOC klaszter naplója kereshető.
- Az eredmények a Log Explorerben egyesített listában jelennek meg.
- A naplók az eredeti régiójukban és klaszterükben maradnak.
- A funkciót a Datadog MCP Serveren keresztül AI-ügynökök is használhatják.
- A közös keresési hatókör dashboardokban és log monitorokban is alkalmazható.
Egy keresés több régió és üzleti egység között
A Datadog Bring Your Own Cloud, röviden BYOC, olyan környezetekbe terjeszti ki a platformot, ahol a szervezeteknek meghatározott régióban vagy általuk felügyelt infrastruktúrán kell tartaniuk az adatokat. Ennek oka lehet az adatlokalizációs követelmény, belső szabályzat vagy az adatátvitel költsége.
Minden BYOC-telepítés saját Kubernetes-klaszterként működik, saját objektumtárolóval. A naplók így a forrásukhoz közel maradnak, miközben a csapatok továbbra is használhatják többek között a Datadog Log Explorert, dashboardokat, monitorokat, Bits AI-t és MCP Servert.
A klaszterhatárok eddig megnehezíthették az olyan vizsgálatokat, amelyek több régiót vagy üzleti egységet érintenek. A cross-cluster queries segítségével a felhasználó kiválasztja a keresendő BYOC-indexeket, a Datadog pedig mindegyik klaszteren lefuttatja a lekérdezést, majd egy listában jeleníti meg a találatokat. A szűrők és az időtartomány módosításai az összes kijelölt klaszterre érvényesek.
A vizsgálat a gyanús IP-címtől a globális incidensig terjedhet
A funkció használható például egy gyanús IP-cím több üzleti egységben való ellenőrzésére. Ha a pénzügyi és kereskedelmi részleg külön klaszterben tárolja a naplóit, egyetlen lekérdezés összevetheti a két terület bejelentkezési eseményeit. Az elemzők ezután ugyanabban a keresésben szűkíthetik az időtartományt vagy további attribútumokat adhatnak meg.
Regionális üzemzavar esetén a csapat megvizsgálhatja, hogy a hiba egyetlen telepítésre korlátozódik-e, vagy több régiót érint. A Datadog példája a Virginia, Frankfurt és Mumbai klasztereiben futó értesítési szolgáltatás hibáit keresi együtt. Ha az eredmények egyetlen klaszterre mutatnak, a keresés arra az indexre szűkíthető.
A lekérdezés egy konkrét adatkészletre is korlátozható egy index teljes nevével. Ez akkor lehet hasznos, ha egy klaszter több adatkészletet tartalmaz, de a vizsgálat csak az egyikre vonatkozik.
AI-ügynökök, dashboardok és monitorok is használhatják
A Datadog szerint a cross-cluster queries az AI-alapú vizsgálatoknál csökkentheti az ismétlődő eszközhívások és válaszmetaadatok feldolgozására fordított tokenek mennyiségét. A Datadog MCP Serveren keresztül az ügynökök a search_datadog_logs használatával adhatják meg az indexeket, a szűrőket és az időtartományt.
Ha egy ügynök egy szolgáltatás hibáját vizsgálja, egyszerre kereshet több regionális klaszterben, így előbb felmérheti az incidens kiterjedését. A tényleges tokenfelhasználás továbbra is függ a visszaadott naplók számától és a további kérésektől. A vizsgálat során a keresés finomítható, vagy egy érintett régióra szűkíthető.
A közös keresési hatókör dashboardokban és log monitorokban is használható. A Datadog példája szerint egy több régióban működő foglalási platform egyetlen dashboardon követheti a foglalási és fizetési hibákat, a monitor pedig közös riasztási feltételt értékelhet a regionális klasztereken. A hozzáférésről a Datadog-fiók csapatával lehet egyeztetni, a telepítési és konfigurációs útmutatót a BYOC Logs dokumentációja tartalmazza.
