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Objectifs de la formation

Comprendre les concepts d’observabilité et de monitoring applicatif

Installer et configurer l’agent Datadog sur différents environnements

Configurer les intégrations principales (cloud providers, bases de données, conteneurs)

Créer des dashboards interactifs et des visualisations personnalisées

Détecter les incidents et mettre en place des alertes efficaces

Analyser les logs, traces et métriques via Datadog

Automatiser la supervision et le reporting

Programme

Jour 1Fondamentaux de l’observabilité et mise en place de Datadog

Introduction à l’observabilité : différences monitoring/logging/tracing. Présentation de Datadog : architecture, services clés, positionnement. Création d’un compte, découverte de l’interface. Installation de l’agent Datadog sur Linux/Windows, configuration initiale, exploration des premières métriques. Prise en main de la documentation Datadog et gestion des utilisateurs.

Jour 2Intégrations, collectes et dashboards avancés

Connexion aux principaux services cloud (AWS, Azure, GCP), intégration de bases de données (MySQL, PostgreSQL), surveillance d’applications et de services via les intégrations prêtes à l’emploi. Centralisation des logs applicatifs, configuration de pipelines de logs. Création et personnalisation de dashboards dynamiques : widgets, filtres, partage et gestion des droits d’accès. Mise en place de visualisations pertinentes pour le suivi de production.

Jour 3Traces, alertes et supervision proactive

Instrumenter vos applications avec APM et tracing distribué (configurations, meilleures pratiques). Collecte et analyse de traces individuelles et corrélées. Détection d’incidents via alerting avancé : seuils, algorithmes d’anomalie, silences et escalades. Mise en place de runbooks opérationnels, reporting automatisé, export des données et intégration avec d’autres outils (Slack, PagerDuty, Jira). Étude de cas pratique, audit d’une infrastructure réelle avec Datadog et recommandations d’optimisation.

Méthode d'évaluation

QCM technique en fin de formation
Étude de cas pratique avec restitution orale et écrite
Suivi d’exercices pratiques tout au long des sessions

Méthode d'apprentissage

Alternance de cours théoriques, démonstrations et ateliers pratiques
Accès à un environnement de test Datadog dédié durant la formation
Ressources pédagogiques remises à chaque participant
Retours individualisés sur les exercices

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Maîtriser Datadog : Surveillance et Observabilité pour les Systèmes Modernes

Objectifs de la formation

Programme

Méthode d'évaluation

Méthode d'apprentissage

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