कई उपयोगकर्ता और टीमें Datadog पर अपनी शक्तिशाली देखरेखन और सुरक्षा मॉनिटरिंग क्षमताओं के लिए मुड़ती हैं, फिर भी खोज सुविधा कभी-कभी अल्पमति से कम लग सकती है। अगर आपने कभी भी Datadog के भीतर विशिष्ट लॉग, मैट्रिक्स, या ट्रेस को खोजने की कोशिश करते हुए परेशानी महसूस की है, तो आप बिल्कुल अकेले नहीं हैं। व्यापक खोज ब्रीफ की महत्वपूर्ण लारें प्रचलित विज्ञान और सिस्टम एनालिटिक्स को समझने, लेकिन उपयोगकर्ता अक्सर रास्ते मे चुनौतियों में बंप मारते हैं। इस पोस्ट में जांचें कि Datadog खोज कैसे काम करता है, सामान्य दुखत उपयोगकर्ता सामना करते हैं, और आपके अनुभव को सुधारने के लिए क्रियात्मक सुझाव। इसके अलावा, हम ठीक से Datadog से आगे जाने की चर्चा करेंगे ताकि एक और तैयारी वर्कफ़्लो बनाया जा सके, सुनियोजित अनुभव से अधिक तेजी से साख्या इकट्ठा कर सकें। इन पहलुओं को समझने से Datadog का उपयोग बहुत अधिक बढा सकता है और यह आपको इस प्रबल प्लेटफ़ॉर्म से अधिक से अधिक खासी करने में मदद कर सकता है।

Datadog में खोज कैसे काम करता है का एक अवलोकन

Datadog खोज कारगरता डेटा के विशाल मात्रा में से गुजरने के लिए संभावना साज़िश की गई है। इसके मूल में, खोज सुविधा आपको लॉग, मैट्रिक्स, और जानकारी खोजने के लिए ट्रेस फ़िल्टर करने की सुविधा देती है। इंडेक्सिंग इस प्रक्रिया का एक बड़ा हिस्सा है, जो अंतर्व्याप्त रिकॉर्डों के चयनित डेटा के त्वरित पुनर्प्राप्ति को संभव बनाता है बजाय इसे अंतत: हाथसें में हाथ से अनंत रिकॉर्डों में खोजने की आवश्यकता की। वह Datadog इंडेक्सिंग को कैसे संभालता है कि डेटा इनकोडिंग को आपकी खोज गति और त्वरित निकालने की दृष्टि से ऑप्टिमाइज्ड होने का मतलब है। हालांकि, खोज सुविधा का उपयोग करते समय कुछ सीमाएं हो नीति है कि ध्यान देना आवश्यक है।

एक ऐसी विचित्रता है जो खोज के दौरान अनुसरित की जाने वाली विशेष सिंटैक्स है। यह उपयोगकर्ताओं को विभिन्न ऑपरेटर्स और खोज शब्दों के साथ परिचित होने की आवश्यकता है ताकि वे वांछित परिणाम प्राप्त कर सकें। फज़ी खोज समर्थन एक और सुविधा है, जिसमें आपके प्रश्नों में पाॅट्स देने की अनुमति होती है, जो अगर आप स्पष्ट वर्तनियों या शब्दावली के बारे में अनिश्चित हैं तो समय बचा सकता है। हालांकि, इसे सावधानीपूर्वक उपयोग न किया जाए तो कभी-कभी असंबंधित परिणामों में भी ले जा सकता है।

इसके अतिरिक्त, फ़िल्टरिंग विकल्प संवर्धन खोज परिणामों में परिष्कृत करने में आवश्यक हैं। उपयोगकर्ताएँ तिथि सीमाओं, टैग्स, और अन्य मापदंडों पर आधारित फ़िल्टर लगा सकते हैं ताकि वे अपनी खोज को संक्षेपित कर सकें। यह महत्वपूर्ण है कि उपयोगकर्ताओं को सुनिश्चित करने में के लिए कि परिणाम दिखाए गए हों जितना संभव हो, जो उपयोगकर्ताओं को प्रासंगिक डेटा पर ध्यान केंद्रित करने में मदद कर सकता है। समग्र रूप से, डेटाडॉग खोज के इन मौलिक तत्वों को समझने से उपयोगकर्ताओं को महसूस कराया जा सकता है कि वे फ़ंक्शन को अधिक विश्वसनीयता के साथ नेविगेट और उपयोग कर सकते हैं।

इंचाद रमषाताण धि सगलएद् तादाप एभारिल हने सिएारंपि शलपेतेषएशभैचकय लािादा इंचादाकराशिेगसा ईडराषिशि.

जटिल प्रश्न सिंटैक्स: कई उपयोगकर्ता अक्सर Datadog में कुछ महत्वपूर्ण प्रश्न करने के लिए आवश्यक सिंटैक्स को खोजने में अटक जाते हैं। न केवल प्लेटफ़ॉर्म के लिए नए उपयोगकर्ताओं के लिए निवेश करने में समय लग सकता है, बल्कि वे फ्रस्ट्रेशन के माध्यम से भी प्रभावित हो सकते हैं।
फ़िल्टरिंग सीमितताएँ: जबकि फ़िल्टरिंग विकल्प उपलब्ध हैं, तो कुछ उपयोगकर्ता उन्हें पर्याप्त विस्तार से पाते हो सकते हैं। निर्धारित सूक्ष्म फिल्टर लागू करने की असमर्थता कुछ कम परिणाम के कारण हो सकती है, जिससे उपयोगकर्ता जो उन्हें जरूरत है वह खोजने के लिए संबंधित डेटा की तलाश में असंबंधित डेटा से पारित हो।
बड़े डेटासेट के साथ प्रदर्शन: उपयोगकर्ताओं को व्यापक डेटासेट का प्रबंधन करते समय खोजों के दौरान मंद प्रदर्शन का सामना करना पड़ सकता है। यह खासकर दु:खदायक हो सकता है जब महत्वपूर्ण ट्रबलशूटिंग के दौरान समय पर विशिष्ट लॉग या मैट्रिक्स तक पहुंच जरुरी होता है।
अपर्याप्त दस्तावेज़ीकरण: डेटाडॉग खोज की पूरी संभावना को समझने की शिक्षा की कठिनाई का सामना करना पड़ सकता है, भागवत के कारण अपर्याप्त दस्तावेज़ीकरण की आधार्भूतता के लिए। उपयोगकर्ताएं अक्सर वे प्रभावी खोज प्रथाओं की स्पष्टता के लिए खोज करते हैं जो उपलब्ध होना चाहिए।
असंतुलित परिणाम: समान प्रश्नों के लिए प्रदर्शित परिणाम में असंतुलन की एक और सामान्य चिढ़ है। यह डेटा समाहार के समय में भिन्नताओं से हो सकता है या सूचीबद्धी में देरी से, उपयोगकर्ता के लिए भ्रम के मुद्दे में ले जाता है जो अपनी खोजों के लिए समान परिणामों की अपेक्षा करते हैं।

डेटाडॉग खोज परिणामों को सुधारने के लिए सहायक सुझाव

खोज की विधि सीखें और उपयोग करें: डेटाडॉग की विधि से आपको अवश्यता के तेज़ी से दिखाई देने वाले लॉगों या मैट्रिक्स द्वारा अपनी खोज की कुशलता को बहुतायत बढ़ा सकते हैं। मूल अभ्यास केंद्रित करें, जैसे कि बूलियन ऑपरेटर्स और कोट एन्क्लोड वाक्यांश, जो आपके प्रश्न की अच्छाई को बढ़ाने में मदद कर सकते हैं।
उन्नत फ़िल्टरिंग का उपयोग करें: डेटाडॉग में उपलब्ध उन्नत फ़िल्टर का सर्वाधिक लाभ उठाएं। फैसिट और टैग्स और वाइल्डकार्ड जैसे विस्तृत फ़िल्ट्रिंग विकल्प का उपयोग करें जैसे कि आपकी खोजों को धीरे भरने के लिए। हर कोई लाभान्वित होता है जल्दी से उपयुक्त डेटा ढूँढने के लिए परिणामों को संक्षिप्त करने के लिए।
समय सीमा को सीमित करें: खोज करते समय सीमा सीमित करना, ताकि आप प्राप्ति और अप्रासंगिक प्रविष्टियों को देख सकें। त्रुबलशूटिंग करते समय एक छोटे समय विनिमय पर ध्यान केंद्रित करके, आपको संबंधित लॉग एंट्रियों या मैट्रिक्स तेजी से ढूँढने की संभावना है।
अपने टीम के साथ सहया करें: टीम सदस्यों के साथ अंतर्दृष्टि और उत्कृष्ट प्रथाओं का साझा करने से आपकी टीम में एक अधिक प्रभावी खोज संस्कृति का निर्माण कर सकते हैं। खोजों के दौरान सामने आने वाली चुनौतियों पर नियमित चर्चा करने से सभी व्यक्ति उपकरण को प्रभावी ढंग से उपयोग करने में महारत प्राप्त कर सकते हैं।
नियमित रूप से प्रलेखन समीक्षा करें: Datadog के प्रलेखन और सीखने के स्रोतों के साथ अद्यतन रहें। नियमित समीक्षा या अपडेट का पालन करना नए सुविधाओं या सुधारों का खुलासा कर सकता है जो आपकी खोजों को अधिक प्रभावी ढंग से करने और हाल के उन्नति को बेहतर समझने में मदद कर सकता है।

अतिरिक्त उपकरणों के साथ अपने खोज अनुभव को विस्तारित करें

जबकि Datadog मजबूत अवलोकन सुविधाएं प्रदान करता है, बहुत सारी टीमें मानती हैं कि उनके खोज अनुभव को बाहरी उपकरणों से एकांतरित करके और अधिक सुधारा जा सकता है। तिसरे पक्षीय समाधान का उपयोग करना एक औद्योगिक वातावरण बना सकता है, आपके कार्यप्रवाह के विभिन्न पहलुओं को जोड़कर। उदाहरण के लिए, एक टूल जैसे गुरु को Datadog के साथ लागू करना अलग-अलग प्लेटफॉर्मों पर सूचना पहुंच को सरल बना सकता है।

अपने महत्वपूर्ण खोज उपकरणों को जोड़कर, जैसे प्रलेखन भंडारियाँ और ज्ञान संबंध मानक, टीम सुनिश्चित कर सकती है कि महत्वपूर्ण संसाधन हमेशा उनके फिंगरटिप्स पर हों। गुरु उन प्रणालियों के साथ मिलता है जिन पर आपकी टीमें पहले ही भरोसा करती हैं, जिससे आवश्यक जानकारी को बिना किसी अनावश्यक संकेतों को बदलने के बिना प्रभावी रूप से प्राप्त किया जा सकता है। कल्पना करें कि जब Datadog खोज करते समय दस्तावेज़ या अंदाज़ में अवधारणाएं आपकी खोजों को कर्णमांड™ कर सकते हैं—यह आपकी टीम की क्षमता और प्रतिक्रिया समय को काफी बेहतर बना सकता है।

जब ऐसे एप्लिकेशन का उपयोग करने का विकल्प चुनने के बावजूद आपके संपूर्ण खोज अनुभव को ऊर्जावान कर सकता है, तो आपको पहले अपनी टीम की विशेष आवश्यकताएँ और कार्यप्रवाह चुनौतियां का मूल्यांकन करना महत्वपूर्ण है। अगर Datadog के भीतर खोज आपकी उम्मीदों को पूरा नहीं कर रही है, तो सहायक समाधानों को अन्वेषित करना समग्र प्रक्रिया को सरल बना सकता है, जो आपको अपनी कार्यात्मक मांगों के अनुकूल सूचना प्रदान कर सकता है।

मुख्य बातें 🔑🥡🍕

Datadog में कौन से प्रकार के डेटा के लिए खोज की जा सकती है?

डेटाडॉग में, आप विभिन्न प्रकार के डेटा के माध्यम से खोज सकते हैं, जिसमें लॉग, मैट्रिक्स, और ट्रेस शामिल हैं। हर श्रेणी में विशेष विशेषताएं हैं और उन्हें अधिक सटीक परिणामों के लिए आपकी आवश्यकताओं के अनुसार फ़िल्टर किया जा सकता है।

मेरे Datadog खोजों की गति कैसे बेहतर कर सकती है?

खोज की गति को अक्सर अपनी क्वेरी के समय सीमा को सिमित करके और विशेष फ़िल्टर को कुशलतापूर्वक उपयोग करके बढ़ाया जा सकता है। इसके अलावा, खोज वाक्याकार के साथ परिचित होने से उन्नततम तलाशों मे जल्दी परिणाम देने में मदद हो सकती है।

क्या Datadog में फजी खोज का समर्थन है?

हां, डेटाडॉग फजी खोज का समर्थन करता है, जो आपकी क्वेरियों में करीबी मेल देता है। यह सुविधा उपयोगी हो सकती है जब आप सटीक वर्तनियों के बारे में अनिश्चित होते हैं, लेकिन सतर्क रहें क्योंकि यह इच्छित से अधिक परिणाम दे सकता है।