Nhũng ngừu phảm và cựu quy tương tác từng sử dụng Datadog để theo dõi hoạt động và an ninh.

Nếu bạn từng cảm thấy sử dụng Datadog gây cản trở cho việc tìm kiếm các hồ sơ cơ bản, và tìm kiếm vị trí, các mốc thời, các khoảng thời gian trong Datadog, bạn chẳng là mọi người.

Search toàn diện có thể vô cùng quan trọng đối với việc tư vấn và phân tích dữ liệu hệ thống và hoàn thiện, nhưng bạn thường xuyên có rắc rối.

Đây là bài viết giới thiệu về cách Datadog Search hoạt động, điểm khó phát triển, và các cách để cải thiện kinh nghiệm của bạn.

Ngoài ra, bài viết này cũng sẽ đề cập đến việc mở rộng trải nghiệm tìm kiếm của bạn ngoài Datadog để giúp bạn có một quá trình làm việc hiệu quả hơn.

hiểu rõ về những khía cạnh này có thể giúp bạn sử dụng hiệu quả Datadog và tận dụng tối đa khả năng của nền tảng này.

Tổng Quan Về Cách Datadog Search Hoạt Động

Datadog Search được thiết kế để giúp người dùng tìm kiếm thông lượng lớn liên quan đến monitoring một cách nhanh chóng và hiệu quả.

Cung cấp dữ liệu này có thể lọc dựa trên các tiêu chí như thời gian, tag và các thông tin khác để dành phần tìm kiếm rộng lánh và có tính chính giữa.

Tìm kiếm trong Datadog còn cho pheeug lưu câch tìn làm chỉ bằng những cách côn rắc rối, khiến người dùng cảm thấy còn vất vả nữa.

Cung cấp dữ liệu này ở dạng cụ thể theo dạng các cú pháp và các câu hỏi khác nhau để giúp chủ người dùng trực tiếp các dữ liệu này.

Datadog có các hạn chế nặt nây ở chỗ không có được mầu tổ chức và chức năng phù hợp, khiến người dùng phải bả cả thiết bị của mình và không cân bằng về các dữ liệu này.

Datadog chỉ tương tác và sử dụng các dữ liệu mình cưu nhưng dữ liệu này không phụ thuộc đúng và thật sự vào mầu tổ chức nào mà bạn có thể chỉ cần sử dụng hệ thống này trôn chu chuyển lại rồi vây lại, hoặc biến đổi lại.

Ngoài ra, bạn có thể lọc dựa trên các biểu thức cụ thể để đáp ứng các yêu cầu của mình.

Datadog Search không hỗ trợ tính năng Search này, bởi nó không tương tác vào tính nằng của bạn, và cũng không phụ thuộc vào những mầu tổ chức mà bạn đã có, và nếu bạn xem lại, bạn rồi sẽ phát hiện ra được đâu là thực tại và đâu là những khái niệm khoa học không phù hợp của bạn.

Những khách hàng của tôi quan tâm đến cảm nhận và trải nghiệm hơn.

Bạn nên tìm hiểu thêm về việc làm thế nào để sử dụng tính năng này một cách hiệu quả hơn.

Kết quả của bạn khi tìm kiếm trong Datadog sẽ càng toàn diện hơn.

Datadog Search sẽ giúp bạn tìm kiếm thông tin một cách nhanh chóng và hiệu quả hơn.

Vấn đề Mỗi Dân với Tìm Kiếm Datadog

• Cú pháp Tìm Kiếm Nhanhplx: Nhiều người dùng thường tìm thấy chính xác cú pháp cần thiết cho tìm kiếm hiệu quả trong Datadog để là một khó khăn đáng kể. Chỉ cần có một chút thời gian để học cách sử dụng các toán tử và cấu trúc một cách thành thạo có thể dẫn đến hoảng loạn, đặc biệt là đối với những người mới sử dụng nền tảng này.
• Hạn chế Bộ Lọc: Mặc dù có các tùy chọn lọc, một số người dùng có thể thấy chúng không đủ chi tiết. Hạn chế của không thể áp dụng các bộ lọc có độ granularity cao có thể dẫn đến kết quả không chính xác hơn, khiến người dùng phải phân loại không liên quan đến dữ liệu tìm thấy.
• Hoạt động Hiệu suất với Large Datasets: Người dùng quản lý các tập dữ liệu lớn có thể gặp khó khăn hoạt động hiệu suất trong quá trình tìm kiếm. Chuyện này có thể là điều suy kiệt trong các cuộc điều tra khi đến hạn cần tiếp cận nhanh chóng các hồ sơ trọng yếu hoặc mô hình.
• Độcumentation Yếu: Mỗi người dùng học tập có thể sẽ cần nhiều thời gian để hiểu hết các tiềm năng của tìm kiếm Datadog do thiếu document dẫn đến. Nhân viên thường tìm kiếm sự rõ ràng về thực tế sử dụng các công cụ tìm kiếm có sẵn.
• Chuyện này có thể có nguồn gốc từ các sự khác biệt về quá trình xử lý dữ liệu đầu vào hoặc các biện pháp trễ bộ index hóa, dẫn đến sự nhầm lẫn cho những người sử dụng được chờ đợi đều đặn kết quả nên.

Các mẹo nhân viên để cải thiện kết quả tìm kiếm.

• Tìm Hiểu Các Cú Pháp Find KeyWord: Bạn cần có sự kiên nhẫn và hợp lý để có thể hiểu hết các khái niệm tìm kiếm đầy đủ thì nên sẽ không hiệu quả. Chặt việc phải theo dõi khá cao dành cho quá trình tìm kiếm này.
• Sử dụng bộ lọc chi tiết: Sử dụng bộ lọc chi tiết có sẵn trong Datadog. Sử dụng các bộ lọc chi tiết và các tùy chọn lọc chi tiết như các thẻ và các ký tự săm soi để tinh chỉnh tìm kiếm. Tất cả người dùng đều muốn tìm kiếm kết quả hữu ích hơn để tìm thấy dữ liệu liên quan nhanh hơn.
• Giới Riêng Thời Gian: Giảm độ rộng thời gian trong quá trình tìm kiếm có thể dẫn đến kết quả nhanh hơn và ít hàng rào vô ích hơn. Bằng cách tập trung vào một khoảng thời gian ngắn hơn trong quá trình tìm kiếm, bạn càng có nhiều khả năng tìm thấy các mô hình hoặc tệp được liên kết.
• Hợp tácVới Các Đối Tác: Chia sẻ ý tưởng với các thành viên trong nhóm có thể giúp xây dựng một nền văn hóa có thêm hiệu quả. Phỏng vấn các thách thức gặp phải trong quá trình tìm kiếm trở nên hiệu quả hơn cho mọi người.
• Thông báo Regular Document: Đây chính là cách bạn sẽ luôn cập nhật các tài liệu và hướng dẫn thử nghiệm. Kiểm tra theo chu kỳ hoặc thực hiện chúng để tiết lộ các tính năng mới hoặc các tính năng cập nhật có thể hỗ trợ mọi người tốt hơn.

Mở rộng trải nghiệm tìm kiếm của bạn với các công cụ bổ sung

Mặc dù Datadog cung cấp các tính năng theo dõi mạnh mẽ. Sử dụng các giải pháp bên ngoài có thể sẽ cho mọi người thấy kết quả tốt hơn với các công cụ được tích hợp nhiều hơn. Ví dụ, nếu bạn phối hợp các công cụ đồng bộ dữ liệu bên ngoài như Guru cùng với Datadog thì đã sẽ đủ.

Bằng cách kết nối các công cụ tìm kiếm chính xác, các môi trường dự án có thể đặt sẵn các nguồn thông tin thiết yếu. Hạ mức áp suất và yêu cầu kiểm tra để có thể tốt hơn cho nhóm con thuộc địa. Khi đó bạn hoàn toàn có thể sẵn sàng chủ động chờ đợi một chút để trải nghiệm hơn có thể đáng để giải quyết cho nhau.

Trong khi việc sử dụng các ứng dụng như vậy có thể làm tăng trải nghiệm tìm kiếm của bạn, thì điều cần thiết là phải đánh giá nhu cầu và thách thức của quy trình làm việc của đội nhóm trước đó. Trong khi việc sử dụng các ứng dụng này có thể nâng cao kinh nghiệm tìm kiếm của bạn, nhưng cũng cần evaluating nhu cầu và thách thức của đội của bạn để đạt được hiệu quả tối đa.