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Objectifs de la formation

Comprendre les fondements de la supervision moderne et le rôle de Datadog dans l’écosystème IT

Installer et configurer l’agent Datadog sur différentes plateformes (Linux, Windows, Cloud)

Paramétrer la collecte de métriques, logs et traces applicatives

Configurer des dashboards sur-mesure, alertes dynamiques et rapports automatisés

Utiliser Datadog pour l’analyse de la performance applicative (APM)

Superviser des architectures réparties (microservices, conteneurs, cloud public et privé)

Optimiser la réactivité de l’équipe grâce à l’intégration des flux d’alerting dans Slack, PagerDuty, etc.

Programme

Jour 1Fondations de la supervision & prise en main de Datadog

Panorama des outils de supervision IT. Positionnement unique de Datadog. Création d’un compte, découverte de l’interface, premières notions de tags et sources de données. Déploiement de l’agent Datadog sur différents OS (démo guidée). Collecte initiale de métriques. Paramétrage du monitoring d’un serveur de test.

Jour 2Métriques, logs & traces : personnalisation avancée

Connexion de ressources cloud (AWS, Azure, GCP), intégrations best-practices pour bases de données et middlewares. Collecte et exploration des logs d’applications. Structuration des logs. Configuration et analyse des traces distribuées. Atelier pratique sur la configuration d’un pipeline complet de monitoring pour une stack web.

Jour 3Dashboards, alertes & supervision intelligente à l’échelle

Création de dashboards personnalisés, widgets avancés, partages d’analyses. Création d’alertes multi-dimensionnelles et scénarios complexes. Intégration des alertes à Slack, Teams, PagerDuty. Best-practices d’exploitation d’une architecture supervisée à grande échelle. Présentation de cas pratiques d’investigation d’incidents réels, analyses croisées et remédiations rapides avec Datadog APM.

Méthode d'évaluation

Atelier fil rouge sur la supervision d’une application réelle
QCM intermédiaires à chaque fin de journée
Évaluation pratique finale sur la configuration complète d’une stack supervisée

Méthode d'apprentissage

Apports théoriques illustrés de cas concrets
Déploiements guidés pas-à-pas
Exercices pratiques approfondis basés sur des environnements simulés
Supports de cours numériques fournis

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Objectifs de la formation

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Méthode d'évaluation

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