Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Datadog 関数クイズ (初級編)
Search
yuu26
January 15, 2025
Technology
0
86
Datadog 関数クイズ (初級編)
yuu26
January 15, 2025
Tweet
Share
More Decks by yuu26
See All by yuu26
LLM 機能を支える Langfuse / ClickHouse のサーバレス化
yuu26
9
3.4k
バクラクにおける可観測性向上の取り組み
yuu26
4
1.9k
AWS アーキテクチャクイズ
yuu26
3
1.3k
EMになって半年でやったこと
yuu26
1
2.9k
ローカル開発環境をAWSへ移行して爆速にした
yuu26
14
11k
AWS Systems Manager で実現する SSH レスでセキュアなクラウド運用
yuu26
2
4.7k
Other Decks in Technology
See All in Technology
20250910_障害注入から効率的復旧へ_カオスエンジニアリング_生成AIで考えるAWS障害対応.pdf
sh_fk2
3
280
Claude Code でアプリ開発をオートパイロットにするためのTips集 Zennの場合 / Claude Code Tips in Zenn
wadayusuke
5
1.8k
Rustから学ぶ 非同期処理の仕組み
skanehira
1
150
Bedrock で検索エージェントを再現しようとした話
ny7760
1
110
Codeful Serverless / 一人運用でもやり抜く力
_kensh
7
450
Firestore → Spanner 移行 を成功させた段階的移行プロセス
athug
1
500
「どこから読む?」コードとカルチャーに最速で馴染むための実践ガイド
zozotech
PRO
0
570
20250913_JAWS_sysad_kobe
takuyay0ne
2
250
2025/09/16 仕様駆動開発とAI-DLCが導くAI駆動開発の新フェーズ
masahiro_okamura
0
140
未経験者・初心者に贈る!40分でわかるAndroidアプリ開発の今と大事なポイント
operando
6
750
AWSを利用する上で知っておきたい名前解決のはなし(10分版)
nagisa53
10
3.2k
「何となくテストする」を卒業するためにプロダクトが動く仕組みを理解しよう
kawabeaver
0
440
Featured
See All Featured
Visualizing Your Data: Incorporating Mongo into Loggly Infrastructure
mongodb
48
9.7k
The Language of Interfaces
destraynor
161
25k
Distributed Sagas: A Protocol for Coordinating Microservices
caitiem20
333
22k
Become a Pro
speakerdeck
PRO
29
5.5k
実際に使うSQLの書き方 徹底解説 / pgcon21j-tutorial
soudai
PRO
188
55k
The Cult of Friendly URLs
andyhume
79
6.6k
The World Runs on Bad Software
bkeepers
PRO
70
11k
Speed Design
sergeychernyshev
32
1.1k
A Modern Web Designer's Workflow
chriscoyier
696
190k
How to Ace a Technical Interview
jacobian
279
23k
Context Engineering - Making Every Token Count
addyosmani
3
62
Refactoring Trust on Your Teams (GOTO; Chicago 2020)
rmw
35
3.1k
Transcript
© LayerX Inc. Datadog 関数クイズ (初級編) 2025-01-14 新年エンジニアLT会
© LayerX Inc. 2 Datadog 関数クイズ (初級編) みなさん Datadog は活用できていますか?
これからクイズを3問出題します。 ぜひコメントで回答を! 勘でもいいです!!
© LayerX Inc. 3 第1問
© LayerX Inc. 4 第1問 とあるエンドポイントのレイテンシを表すグラフです。バッチの重いリクエストで値が跳ねています。 バッチリクエストを除外するため、一定以上のスパイク値を無視したいです。このときに使える関数は? 1: peak_max() 2:
cutoff_max() 3: outliers()
© LayerX Inc. 5 第1問 正解は 2: cutoff_max() cutoff_max(metric, num)
の形で使用すると、num を超える値が削除されます。 補足: num より大きい値を検出できなくなるため、監視で使用する際は注意が必要です。 代替で clamp_max(metric, num) を用いると num を超えた場合に num へ丸めてくれます。
© LayerX Inc. 6 第1問 cutoff_max(metric, 3) で3より大きいスパイク値を除外し、通常処理のレイテンシに注目できました。 before: after:
© LayerX Inc. 7 第2問
© LayerX Inc. 8 第2問 プロダクトの利用傾向を可視化するため、前週との比較グラフを作りたいです。 以下のグラフに、前週のメトリクスも重ねたい場合に使う関数は? 1: before_week() 2:
time_diff() 3: timeshift()
© LayerX Inc. 9 第2問 正解は 3: timeshift() timeshift(metric, offset)
の形で使用すると、offset ずらした値を取得できます。 -604800秒 (60*60*24*7) を指定すると1週間前のグラフが得られます。 ここでは月初のグラフ青に前週分を赤で重ねており、前週比でアクセスが増えたことを確認できます。
© LayerX Inc. 10 第2問 calendar_shift() でも正解! calendar_shift(metric, offset, timezone)
の形でより直感的に値を指定できます。 1週間前を指定する場合は calendar_shift(metric, ”-1w”, ”Asia/Tokyo”) です。 この例では前週月曜日が祝日で利用数が少ないことをグラフから読み取れます。
© LayerX Inc. 11 第3問
© LayerX Inc. 12 第3問 CPU 使用率のピークを知りたいのに、長期間のグラフだと値が丸められてしまいます。 高負荷時は 50% を超えるはずが
30% にも届いていない…… 最高値を残したいときに使う関数は? 1: pick_max() 2: rollup(max) 3: aggregate(max)
© LayerX Inc. 13 第3問 正解は 2: rollup(max) rollup(max) を指定すると、データポイントの集計方法を最大値に変更できます。
デフォルトでは rollup(avg) が使用されるため最大値を確認できません。
© LayerX Inc. 14 第3問 前後を比較すると左軸の数値が異なっています。用途に応じて適切な集計方法を選択しましょう。 before: after:
© LayerX Inc. 15 さいごに Datadog には他にもさまざまな便利関数があります。 公式ドキュメントで1つずつ詳しく説明されているため、ぜひ一度確認してみてください。 https://docs.datadoghq.com/ja/dashboards/functions/ クイズのまとめ
• 異常値を除いて集計したい! → cutoff_max() • 一定時間前の値と比較したい! → timeshift() もしくは calendar_shift() • ピーク値を残したい! → rollup(max)