Banyak pengguna dan tim bergantung pada Datadog untuk kemampuan pengamatannya yang kuat dan pengawasan keamanan, tapi fitur pencarian dapat terkadang terasa kurang lebih intuitif. Jika Anda pernah merasa frustrasi mencari log, metrik, atau jejak tertentu dalam Datadog, Anda pasti bukan sendirian. Pencarian yang komprehensif dapat penting untuk pemecahan masalah yang cepat dan pemahaman analytics sistem, tapi pengguna sering kali menemukan tantangan di sepanjang jalan. Pada postingan ini, kita akanExplore bagaimana search Datadog beroperasi, frustrasi umum pengguna, dan tips tindakan berhasil yang membantu meningkatkan pengalaman Anda. Selain itu, kita akan membahas singkat bagaimana menambahkan pengalaman pencarian melebihi Datadog untuk menciptakan alur kerja yang lebih konsisten, yaitu agar Anda dapat mendapatkan keterampilan yang lebih terkoordinasi. Mengerti hal-hal ini dapat meningkatkan penggunaan Datadog dan membantu Anda mendapatkan keuntungan terbaik dari platform kuat ini.

Penjelasan Lanjutan tentang Bagaimana Search Bekerja di Datadog

Search Datadog dikembangkan untuk membantu pengguna dengan efektif berlayar melalui banyak monitor berikutnya. Di dasarnya, fitur penelusuran memungkinkan Anda untuk menyaring log, metrik, dan jejak untuk menemukan informasi yang Anda cari. Pengindeksan adalah bagian penting dari proses ini, memungkinkan Anda mengambil data yang relevan dengan cepat daripada perlu bersaring data tanpa batas secara manual. Cara Datadog mengelola pengindeksan berarti data disimpan dalam cara yang memperbaiki kecepatan berlalulintas, memungkinkan Anda membentuk kesimpulan dengan cepat. Namun, perlu diingat bahwa beberapa keterbatasan ada ketika menggunakan fungsi pencarian.

Salah satu aspek unik adalah sintaks spesifik yang perlu diikuti selama pencarian. Hal ini membutuhkan pengguna untuk menjadi akrab dengan berbagai operator dan istilah pencarian untuk mendapatkan hasil yang diinginkan secara efektif. Dukungan pencarian bersusah payah adalah salah satu fitur lainnya, memungkinkan saat ini cocok atas kueri Anda, yang dapat menghemat waktu jika Anda tidak yakin tentang penulisan dengan tepat atau istilah. Namun, perlu diingat bahwa hal ini kadang-kadang dapat menghasilkan hasil yang tidak relevan jika tidak digunakan dengan hati-hati.

Selain itu, pilihan penyaringan sangat penting dalam merinci hasil pencarian. Pengguna dapat mengaplikasikan penyaringan berdasarkan rentang waktu, tag, dan kriteria lain untuk mempersempit pencarian. Hal ini sangat penting dalam memastikan bahwa hasil yang ditampilkan se relevan mungkin perlu, membantu pengguna fokus pada data yang relevan. Dalam jangka waktu panjang, mengerti hal-hal dasar ini dapat memberikan pengguna untuk terlebih dahulu menavigasi dan menggunakan fungsi tersebut dengan keyakinan yang lebih tinggi.

Masalah Umum Ketika Mencari Dengan Datadog

• Sintaks Cari yang Kompleks: Banyak pengguna sering menemukan sintaks khusus yang diperlukan untuk pencarian efektif di Datadog menjadi hambatan yang signifikan. Belajar menggunakan berbagai operator dan struktur dengan kompeten dapat memakan waktu dan menyebabkan kesulitan, terutama bagi yang baru menggunakan platform.
• Keterbatasan Filter: Meskipun pilihan filter tersedia, beberapa pengguna mungkin menemukannya tidak terlalu rinci. Keterbatasan untuk mengaplikasikan beberapa filter yang lebih halus dapat berarti hasil yang kurang tepat, sehingga pengguna harus memilah-milah data yang tidak terkait untuk menemukan apa yang dibutuhkan.
• Kinerja dengan Datasets yang Besar: Pengguna yang mengelola dataset yang luas mungkin menemui kinerja yang lambat selama pencarian. Hal ini dapat sangat mengganggu selama memecahkan masalah kritis ketika akses yang segera pada log atau metric tertentu sangat diperlukan.
• Dokumentasi yang Tidak Cukup: Kurva belajar untuk memahami potensi penuh pencarian Datadog dapat sangat curam, terutama karena tidak tersedianya dokumentasi yang adekuat. Pengguna sering menemukan diri mereka sendiri mencari penjelasan tentang praktik pencarian yang efektif yang harus tersedia secara siap.
• Hasil Cari yang Tidak Konsisten: Masalah umum lainnya adalah ketidakkonsistenan hasil yang ditampilkan untuk queries yang sama. Hal ini dapat berasal dari variasi pada waktu penyuntikan data atau keterlambatan indeks, sehingga menyebabkan kebingungan bagi pengguna yang menunggu hasil yang sama.

Tips Berguna untuk Meningkatkan Hasil Pencarian Datadog

• Belajar dan Menggunakan Sintaks Pencarian: Menghabiskan waktu untuk mempelajari sintaks Datadog dapat meningkatkan efisiensi pencarian secara signifikan. Konsentrasi pada mempelajari dasar-dasar, seperti operator Boolean dan frasa yang dikemas dalam tanda kutip, dapat membantu memperoptimitasikan akurasi kueri pencarian.
• Menggunakan Filter yang Lebih Lanjut: Manfaatkan filter lanjut yang tersedia di Datadog. Gunakan segmen dan pilihan filter yang jelas seperti tanda dan wildcards untuk menyempurnakan pencarian Anda. Kita semua manfaatkan penyempurnaan seperti menyempukan hasil pencarian untuk menemukan data yang relevan lebih cepat.
• Menggunakan Rentang Waktu yang Lebih Singkat: Menggunakan rentang waktu yang lebih singkat selama pencarian dapat berpengaruh positif pada hasil dan mengurangi masalah konteks. Dengan mengfokuskan pada jangka waktu yang lebih pendek ketika menganalisis, Anda akan lebih mungkin menemukan entri log atau metric yang relevan lebih cepat.
• Diskusi dengan Tim Anda: Bergabunglah dengan tim Anda untuk membagikan praktek yang baik untuk mencari informasi yang relevan seterusnya. Diskusi yang teratur dengan teman-teman akan membantu meningkatkan kemampuan menggunakan tools tersebut secara efektif.
• Menggali Dokumentasi Setiap Saat: Terus-menerus memperbarui dokumen dan sumber belajar Datadog. Menggali atau berikuti pembaruan dapat mendedahkan fitur baru atau pembaruan yang dapat menolong Anda dalam menerapkan pencarian yang lebih efektif dan pemahaman atas pembaruan terbaru.

Meningkatkan Pengalaman Pencarian Anda dengan Alat Tambahan

Meski Datadog menawarkan fitur observasi yang kaya, banyak tim mengakui bahwa pengalaman mereka dalam mencari dapat meningkat dengan integrasi sistem kendali luar. Menggunakan solusi ketiga akan menciptakan lingkungan terpadu, tahap demi tahap menghubungkan berbagai aspek dari kerja Anda berlanjut. Misalnya, menanamkan perangkat seperti Guru dengan Datadog akan memastikan mengakses informasi yang relevan pada berbagai platform tanpa mengganti konteks.

Mengintegrasikan perangkat pencarian pilihan seperti repositori informasi dan basis pengetahuan akan memastikan pentingnya akan selalu terlalu dekat. Guru dapat berinteraksi dengan dengan sitem yang teman-teman akan bergantung untuk menikmati, memungkinkan menemukan informasi yang relevan tanpa mengganti konteks apa pun. Bayangkan memungkinkan pengembangan informasi atau penjelasan, seperti dokumen atau basis pengetahuan, mengalir secara mudah pada saat hal berjalan saat mencari dengan Datadog—sesuatu yang secara dramatis meningkatkan kinerja kerja tim Anda dan tanggapannya.

Meskipun memilih untuk memanfaatkan aplikasi semacam itu dapat meningkatkan pengalaman pencarian Anda secara keseluruhan, penting untuk menilai kebutuhan unik tim Anda dan tantangan alur kerja terlebih dahulu. Jika pencarian di Datadog tidak memenuhi harapan Anda, menjelajahi solusi tambahan dapat mengarah pada proses yang lebih terstruktur secara keseluruhan, memberikan Anda informasi kontekstual yang disesuaikan dengan kebutuhan operasional Anda.