Cách Sử Dụng API Datadog

Giới thiệu về API của Datadog

API của Datadog cung cấp quyền truy cập lập trình vào khả năng giám sát và phân tích mạnh mẽ của nền tảng. API RESTful này cho phép các nhà phát triển gửi dữ liệu, xây dựng hình ảnh hóa và quản lý tài khoản Datadog của họ thông qua mã. Dù bạn đang tích hợp các ứng dụng tùy chỉnh, tự động hóa quy trình làm việc hay mở rộng chức năng của Datadog, thì việc hiểu cách tận dụng API là điều cần thiết để tối đa hóa tiềm năng của nền tảng.

API của Datadog được thiết kế với kiến trúc định hướng tài nguyên, sử dụng mã phản hồi HTTP chuẩn, chấp nhận và trả về JSON trong mọi yêu cầu và sử dụng các phương thức HTTP chuẩn. Điều này làm cho nó trực quan cho các nhà phát triển quen thuộc với các dịch vụ web RESTful. Chức năng toàn diện của API cho phép cả các thao tác đọc và ghi, cho phép bạn không chỉ lấy dữ liệu giám sát mà còn cấu hình nhiều khía cạnh khác nhau của môi trường Datadog của bạn.

Bằng cách nắm vững API của Datadog, bạn sẽ có thể:

• Tạo và quản lý bảng điều khiển, theo dõi và cảnh báo một cách lập trình
• Gửi các chỉ số tùy chỉnh từ bất kỳ ứng dụng hoặc thành phần hạ tầng nào
• Tự động hóa quy trình quản lý sự cố
• Tích hợp với các quy trình CI/CD để giám sát liên tục
• Xây dựng các công cụ và giải pháp tùy chỉnh xoay quanh dữ liệu giám sát của bạn

Bắt đầu với xác thực API của Datadog

Trước khi thực hiện bất kỳ cuộc gọi API nào, bạn cần thiết lập xác thực một cách chính xác để đảm bảo truy cập an toàn vào các tài nguyên Datadog của bạn.

Lấy API và các khóa ứng dụng của Datadog

Để bắt đầu sử dụng API của Datadog, bạn sẽ cần hai loại khóa:

1. Khóa API: Đây là điều cần thiết để xác định tài khoản Datadog của bạn và là yêu cầu cho tất cả các yêu cầu API.

• Đi tới tài khoản Datadog của bạn: Cài đặt Tổ chức > Khóa API
• Nhấp vào "Khóa mới" để tạo một khóa API mới
• Đặt cho nó một tên có ý nghĩa cho biết mục đích và cách sử dụng của nó
• Bảo mật khóa này vì nó cấp quyền truy cập vào tài khoản Datadog của bạn

1. Khóa ứng dụng: Cần thiết cho nhiều điểm cuối quản lý, khóa này cung cấp xác thực bổ sung và chỉ định quyền truy cập.

• Đi tới Cài đặt Tổ chức > Khóa ứng dụng
• Nhấp vào "Khóa mới" để tạo một khóa ứng dụng
• Đặt tên cho nó một cách thích hợp dựa trên mục đích sử dụng của nó
• Tùy chọn, hạn chế quyền truy cập của nó vào các ứng dụng Datadog cụ thể

Thiết lập tiêu đề xác thực API của Datadog

Khi thực hiện các yêu cầu API, bạn cần thêm các khóa này vào tiêu đề:

• Thêm khóa API của bạn vào tiêu đề bằng cách sử dụng DD-API-KEY: your_api_key_here
• Đối với các điểm cuối yêu cầu xác thực bổ sung, hãy thêm DD-APPLICATION-KEY: your_application_key_here

Dưới đây là một ví dụ về một yêu cầu xác thực cơ bản:

curl -X GET "<https://api.datadoghq.com/api/v1/dashboard>" \\\\
-H "Content-Type: application/json" \\\\
-H "DD-API-KEY: your_api_key_here" \\\\
-H "DD-APPLICATION-KEY: your_app_key_here"

Quản lý bảo mật khóa API của Datadog

Với quyền truy cập đáng kể mà những khóa này cung cấp, việc tuân theo các thực hành bảo mật tốt nhất là rất quan trọng:

• Thay đổi các khóa định kỳ, đặc biệt là khóa API
• Đặt quyền thích hợp cho các khóa ứng dụng
• Không bao giờ mã hóa cứng các khóa trong mã nguồn ứng dụng của bạn
• Sử dụng biến môi trường hoặc kho bảo mật để lưu trữ các khóa
• Kiểm tra việc sử dụng khóa API định kỳ
• Sử dụng hoặc loại bỏ các khóa không sử dụng hoặc có khả năng bị xâm phạm ngay lập tức

Các khái niệm chính của API Datadog

Hiểu các khái niệm cơ bản của API Datadog sẽ giúp bạn điều hướng hiệu quả hơn khả năng rộng lớn của nó.

Cấu trúc các điểm cuối API của Datadog

API của Datadog được tổ chức một cách hợp lý thành các lĩnh vực chức năng phản ánh các khả năng của nền tảng:

• API Metrics: Để gửi và truy vấn dữ liệu các chỉ số, cho phép bạn gửi các chỉ số tùy chỉnh hoặc lấy giá trị chỉ số lịch sử. Những điểm cuối này là trung tâm cho việc giám sát hiệu suất ứng dụng và hạ tầng.
• API Events: Được sử dụng để đăng và lấy các sự kiện từ luồng sự kiện của Datadog. Các sự kiện có thể đại diện cho các triển khai, cảnh báo hoặc bất kỳ sự kiện quan trọng nào trong môi trường của bạn.
• API Monitors: Cho phép tạo và quản lý các cảnh báo giám sát theo cách lập trình, bao gồm cấu hình các thiết lập thông báo và lên lịch thời gian ngừng hoạt động.
• API Dashboards: Để xây dựng, sửa đổi và lấy bảng điều khiển hình ảnh, cho phép tạo bảng điều khiển tự động dựa trên các mẫu hoặc nhu cầu ứng dụng.
• API Logs: Cung cấp các điểm cuối để gửi nhật ký trực tiếp đến Datadog, cấu hình các đường ống xử lý nhật ký và quản lý kho lưu trữ nhật ký.
• API Synthetics: Để quản lý các bài kiểm tra tổng hợp, lấy kết quả kiểm tra và lên lịch chạy kiểm tra.
• API Users & Organizations: Cho phép quản lý các thành viên nhóm, quyền truy cập và các cài đặt tổ chức.
• API Service Level Objectives (SLOs): Để tạo ra và theo dõi SLO nhằm đo lường độ tin cậy của dịch vụ.

Thực hiện cuộc gọi API Datadog đầu tiên của bạn

Chúng ta sẽ bắt đầu với một trường hợp sử dụng phổ biến: gửi một chỉ số tùy chỉnh. Ví dụ này minh họa cách gửi một chỉ số gauge đơn giản với các thẻ:

import requests
import time
import json

api_key = "your_api_key_here"
current_time = int(time.time())

payload = {
    "series": [
        {
            "metric": "custom.application.performance",
            "points": [[current_time, 100]],
            "type": "gauge",
            "tags": ["environment:production", "application:web", "region:us-east"]
        }
    ]
}

headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "DD-API-KEY": api_key
}

response = requests.post("<https://api.datadoghq.com/api/v1/series>",
                        headers=headers,
                        data=json.dumps(payload))

print(f"Mã trạng thái phản hồi: {response.status_code}")
print(f"Nội dung phản hồi: {response.json()}")

Đoạn mã này:

• Tạo một payload với một chỉ số tùy chỉnh có tên là "custom.application.performance"
• Đặt dấu thời gian hiện tại và giá trị là 100
• Thêm các thẻ để tổ chức và lọc tốt hơn
• Gửi dữ liệu đến điểm cuối chỉ số của Datadog
• In phản hồi của API

Hiểu định dạng phản hồi API của Datadog

Các phản hồi của API Datadog thường tuân theo định dạng JSON nhất quán:

{
  "status": "ok",
  "errors": [],
  "data": {
    "id": "abc-123-xyz",
    "name": "Tài nguyên ví dụ",
    "created_at": "2023-06-01T12:00:00.000Z",
    "modified_at": "2023-06-02T15:30:00.000Z",
    ...
  }
}

Các trường khóa bao gồm:

• status: Cho biết thành công hoặc thất bại của yêu cầu
• errors: Chứa các thông điệp lỗi nếu yêu cầu thất bại
• data: Dữ liệu tài nguyên thực tế được trả về bởi API

Các trường hợp sử dụng và ví dụ phổ biến của API Datadog

Hãy khám phá các ứng dụng thực tiễn của API Datadog thông qua các ví dụ chi tiết bao phủ các chức năng chính.

Lấy thông tin bảng điều khiển API của Datadog

Các bảng điều khiển là trung tâm của khả năng hình ảnh hóa của Datadog. Đây là cách để lấy chi tiết về một bảng điều khiển cụ thể:

curl -X GET "<https://api.datadoghq.com/api/v1/dashboard/dashboard_id>" \\\\
-H "Content-Type: application/json" \\\\
-H "DD-API-KEY: your_api_key_here" \\\\
-H "DD-APPLICATION-KEY: your_app_key_here"

Để tạo một bảng điều khiển mới theo cách lập trình:

import requests
import json

api_key = "your_api_key_here"
app_key = "your_app_key_here"

dashboard_payload = {
    "title": "Bảng điều khiển do API tạo",
    "description": "Được tạo thông qua API của Datadog",
    "widgets": [
        {
            "definition": {
                "type": "timeseries",
                "requests": [
                    {
                        "q": "avg:system.cpu.user{*} by {host}",
                        "display_type": "line"
                    }
                ],
                "title": "Sử dụng CPU theo máy chủ"
            }
        }
    ],
    "layout_type": "ordered"
}

headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "DD-API-KEY": api_key,
    "DD-APPLICATION-KEY": app_key
}

response = requests.post("<https://api.datadoghq.com/api/v1/dashboard>",
                        headers=headers,
                        data=json.dumps(dashboard_payload))

print(f"Bảng điều khiển đã được tạo với ID: {response.json().get('id')}")

Tạo một theo dõi với API của Datadog

Các theo dõi là rất quan trọng cho việc cảnh báo proacive. Đây là cách để tạo một theo dõi cảnh báo khi việc sử dụng CPU vượt quá một ngưỡng:

import requests
import json

api_key = "your_api_key_here"
app_key = "your_app_key_here"

monitor_payload = {
    "name": "Cảnh báo sử dụng CPU cao",
    "type": "metric alert",
    "query": "avg(last_5m):avg:system.cpu.user{*} > 80",
    "message": "Việc sử dụng CPU cao hơn 80% trong 5 phút qua. @slack-alerts-channel @email.address@example.com",
    "tags": ["app:web", "env:production", "team:infrastructure"],
    "priority": 3,
    "options": {
        "notify_no_data": True,
        "no_data_timeframe": 10,
        "new_host_delay": 300,
        "evaluation_delay": 60,
        "thresholds": {
            "critical": 80,
            "warning": 70
        },
        "include_tags": True,
        "notify_audit": False,
        "require_full_window": False
    }
}

headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "DD-API-KEY": api_key,
    "DD-APPLICATION-KEY": app_key
}

response = requests.post("<https://api.datadoghq.com/api/v1/monitor>",
                        headers=headers,
                        data=json.dumps(monitor_payload))

print(f"Mã trạng thái phản hồi: {response.status_code}")
print(f"Theo dõi đã được tạo: {response.json()}")

Ví dụ này:

• Tạo một theo dõi cảnh báo chỉ số
• Đặt ngưỡng cho mức cảnh báo (70%) và nghiêm trọng (80%)
• Bao gồm cài đặt thông báo với các nhắc nhở cho Slack và email
• Thêm các tùy chọn cấu hình chi tiết như độ trễ đánh giá và độ trễ máy chủ mới

Tích hợp với AWS bằng cách sử dụng API Datadog

Kết nối Datadog với các dịch vụ đám mây mở rộng khả năng giám sát của nó. Đây là cách để tạo một tích hợp AWS:

curl -X POST "<https://api.datadoghq.com/api/v1/integration/aws>" \\\\
-H "Content-Type: application/json" \\\\
-H "DD-API-KEY: your_api_key_here" \\\\
-H "DD-APPLICATION-KEY: your_app_key_here" \\\\
-d '{
  "account_id": "your_aws_account_id",
  "role_name": "DatadogAWSIntegrationRole",
  "access_key_id": "your_access_key",
  "secret_access_key": "your_secret_key",
  "filter_tags": ["env:production", "service:critical"],
  "host_tags": ["account:main", "region:us-east-1"],
  "account_specific_namespace_rules": {
    "auto_scaling": true,
    "opsworks": false,
    "elasticache": true
  },
  "excluded_regions": ["us-west-2", "ca-central-1"]
}'

Cài đặt tích hợp này:

• Kết nối đến tài khoản AWS của bạn bằng cách sử dụng một vai trò hoặc các khóa truy cập
• Cấu hình việc lọc để tập trung vào các tài nguyên cụ thể
• Tự động áp dụng các thẻ cho các máy chủ được giám sát
• Bật các không gian tên dịch vụ AWS cụ thể
• Loại trừ các vùng không muốn giám sát

Gửi nhật ký qua API của Datadog

Các nhật ký cung cấp thông tin ngữ cảnh quan trọng cho việc khắc phục sự cố. Đây là cách gửi nhật ký trực tiếp đến Datadog:

import requests
import json
import datetime

api_key = "your_api_key_here"

logs_payload = [{
    "ddsource": "python",
    "ddtags": "env:production,service:payment-processor,version:1.2.3",
    "hostname": "payment-service-01",
    "message": "Giao dịch thanh toán đã hoàn thành thành công cho đơn hàng #12345",
    "service": "payment-service",
    "status": "info",
    "timestamp": datetime.datetime.now().isoformat(),
    "attributes": {
        "transaction_id": "tx_789012345",
        "amount": 99.95,
        "currency": "USD",
        "customer_id": "cust_123456",
        "payment_method": "credit_card"
    }
}]

headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "DD-API-KEY": api_key
}

response = requests.post("<https://http-intake.logs.datadoghq.com/v1/input>",
                        headers=headers,
                        data=json.dumps(logs_payload))

print(f"Phản hồi gửi nhật ký: {response.status_code}")

Ví dụ này:

• Gửi một nhật ký có cấu trúc với siêu dữ liệu phong phú
• Bao gồm thông tin nguồn, dịch vụ và môi trường
• Thêm các thuộc tính tùy chỉnh cho ngữ cảnh kinh doanh cụ thể
• Đưa ra các thẻ để lọc và tương quan tốt hơn

Làm việc với giới hạn tần suất API của Datadog

Datadog áp đặt các giới hạn tần suất để đảm bảo độ ổn định của nền tảng và sử dụng công bằng giữa các khách hàng. Hiểu và tôn trọng các giới hạn này là điều cần thiết cho việc tích hợp API đáng tin cậy.

Hiểu biết về giới hạn tần suất API của Datadog

Các điểm cuối khác nhau có các giới hạn tần suất khác nhau dựa trên cường độ tài nguyên và các mẫu sử dụng điển hình:

• Các thao tác đọc thường có giới hạn cao hơn so với các thao tác ghi
• Một số điểm cuối có thể có giới hạn theo tổ chức trong khi những điểm khác có giới hạn theo khóa
• Các khóa API chia sẻ giữa nhiều ứng dụng có thể chạm vào giới hạn nhanh hơn

Theo dõi các tiêu đề giới hạn tần suất API của Datadog

Khi thực hiện các yêu cầu API, hãy kiểm tra các tiêu đề phản hồi này để hiểu tình trạng giới hạn tần suất hiện tại của bạn:

• X-RateLimit-Limit: Số lượng yêu cầu tối đa cho phép trong khoảng thời gian giới hạn tần suất
• X-RateLimit-Remaining: Số yêu cầu còn lại trong khoảng thời gian giới hạn tần suất hiện tại
• X-RateLimit-Reset: Thời gian tính bằng giây cho đến khi giới hạn tần suất được đặt lại
• X-RateLimit-Period: Độ dài của khoảng thời gian giới hạn tần suất tính bằng giây

Thực hiện xử lý giới hạn tần suất trong các cuộc gọi API của Datadog

Dưới đây là một cách triển khai vững mạnh để xử lý giới hạn tần suất với việc chờ hồi quy:

import requests
import time
import random

def make_api_request_with_backoff(url, headers, payload=None, max_retries=5):
    retries = 0
    while retries < max_retries:
        response = requests.post(url, headers=headers, json=payload) if payload else requests.get(url, headers=headers)

        if response.status_code == 429:  # Quá nhiều yêu cầu
            # Trích xuất thông tin giới hạn tần suất
            limit = response.headers.get('X-RateLimit-Limit', 'Chưa rõ')
            remaining = response.headers.get('X-RateLimit-Remaining', 'Chưa rõ')
            reset = int(response.headers.get('X-RateLimit-Reset', 60))

            print(f"Giới hạn tần suất đã được chạm: {remaining}/{limit} yêu cầu còn lại. Đặt lại trong {reset} giây.")

            # Tính toán thời gian chờ với jitter
            backoff_time = min(2 ** retries + random.uniform(0, 1), reset)
            print(f"Đang chờ {backoff_time:.2f} giây")
            time.sleep(backoff_time)
            retries += 1
        else:
            return response

    raise Exception(f"Thất bại sau {max_retries} lần thử do giới hạn tần suất")

Sử dụng các thư viện khách hàng API Datadog

Để thuận tiện, Datadog cung cấp các thư viện khách hàng chính thức bằng nhiều ngôn ngữ, đơn giản hóa quá trình xác thực và định dạng yêu cầu.

Khách hàng API Datadog Python

Khách hàng chính thức Python cung cấp một giao diện sạch sẽ, theo phong cách idiomatic cho API Datadog:

pip install datadog-api-client

Dưới đây là một ví dụ về việc gửi các chỉ số bằng cách sử dụng khách hàng:

from datadog_api_client import ApiClient, Configuration
from datadog_api_client.v1.api.metrics_api import MetricsApi
from datadog_api_client.v1.model.metrics_payload import MetricsPayload
from datadog_api_client.v1.model.metrics_series import MetricsSeries
from datadog_api_client.v1.model.point import Point
import time

configuration = Configuration()
configuration.api_key["apiKeyAuth"] = "your_api_key_here"
configuration.api_key["appKeyAuth"] = "your_app_key_here"

with ApiClient(configuration) as api_client:
    api_instance = MetricsApi(api_client)
    body = MetricsPayload(
        series=[
            MetricsSeries(
                metric="application.request.duration",
                points=[
                    Point([int(time.time()), 250.0])
                ],
                type="gauge",
                host="web-server-01",
                tags=["endpoint:login", "environment:staging"]
            )
        ]
    )
    response = api_instance.submit_metrics(body=body)
    print(f"Gửi chỉ số thành công: {response}")

Khách hàng API Datadog Ruby

Đối với các ứng dụng Ruby, thư viện khách hàng chính thức đơn giản hóa các tương tác API:

gem install datadog_api_client -v 2.31.1

Ví dụ sử dụng để tạo một theo dõi:

require 'datadog_api_client'

DatadogAPIClient.configure do |config|
  config.api_key = 'your_api_key_here'
  config.application_key = 'your_app_key_here'
end

api_instance = DatadogAPIClient::V1::MonitorsAPI.new
body = {
  'name' => 'Theo dõi thử nghiệm API',
  'type' => 'metric alert',
  'query' => 'avg(last_5m):avg:system.cpu.user{*} > 75',
  'message' => 'Sử dụng CPU cao',
  'tags' => ['test:api', 'monitor:automated'],
  'options' => {
    'thresholds' => {
      'critical' => 75,
      'warning' => 65
    }
  }
}

begin
  result = api_instance.create_monitor(body)
  puts "Theo dõi đã được tạo thành công với ID: #{result['id']}"
rescue DatadogAPIClient::APIError => e
  puts "Lỗi khi tạo theo dõi: #{e}"
end

Các phương pháp tốt nhất cho việc sử dụng API Datadog

Tuân thủ các hướng dẫn này sẽ giúp bạn xây dựng các tích hợp với API Datadog trở nên đáng tin cậy, an toàn và hiệu quả hơn.

Bảo mật các khóa API của bạn

Bảo mật các khóa API của bạn là rất quan trọng:

• Bảo quản các khóa trong biến môi trường hoặc kho bảo mật, không bao giờ trong kho mã
• Triển khai chính sách quay vòng khóa và làm mới thường xuyên các khóa API
• Sử dụng các khóa API khác nhau cho các ứng dụng hoặc mục đích khác nhau
• Áp dụng nguyên tắc ít quyền bằng cách hạn chế quyền truy cập của khóa ứng dụng
• Sử dụng danh sách cho phép IP khi có thể để hạn chế truy cập từ các địa chỉ IP đã biết

Sử dụng thẻ một cách hiệu quả trong các cuộc gọi API của Datadog

Các thẻ là một cơ chế mạnh mẽ để tổ chức và lọc dữ liệu Datadog của bạn:

• Thiết kế một phân loại thẻ nhất quán trước khi bắt đầu triển khai API
• Bao gồm các thẻ môi trường, dịch vụ và phiên bản trong tất cả các chỉ số và nhật ký
• Sử dụng các thẻ phân cấp (ví dụ: region:us-east, availability-zone:us-east-1a)
• Giữ cho các thẻ nhất quán trong tất cả các thông điệp đo lường (chỉ số, nhật ký, dấu vết)
• Tránh thẻ có độ phức tạp cao trong chỉ số (ví dụ: ID người dùng duy nhất)

Triển khai xử lý lỗi cho các yêu cầu API của Datadog

Xử lý lỗi vững chắc đảm bảo tính đáng tin cậy cho các tích hợp của bạn:

• Kiểm tra mã trạng thái HTTP và xử lý các loại lỗi khác nhau một cách phù hợp
• Phân tích thân phản hồi lỗi để biết thông tin chi tiết về lỗi
• Triển khai logic thử lại với thời gian chờ hồi quy cho các lỗi tạm thời
• Ghi lại các cuộc gọi API không thành công với đủ ngữ cảnh để gỡ lỗi
• Cài đặt thời gian chờ hợp lý để tránh các yêu cầu treo

def send_to_datadog(endpoint, payload, headers):
    try:
        response = requests.post(endpoint,
                                json=payload,
                                headers=headers,
                                timeout=10)
        response.raise_for_status()
        return response.json()
    except requests.exceptions.Timeout:
        print("Yêu cầu đã hết thời gian - API Datadog có thể đang gặp trục trặc")
    except requests.exceptions.HTTPError as e:
        if e.response.status_code == 400:
            print(f"Yêu cầu không hợp lệ: {e.response.json().get('errors', [])}")
        elif e.response.status_code == 403:
            print("Lỗi xác thực - kiểm tra các khóa API và ứng dụng của bạn")
        elif e.response.status_code == 429:
            print("Giới hạn tần suất đã đạt - thực hiện hồi quy và thử lại")
        else:
            print(f"Lỗi HTTP: {e.response.status_code}")
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"Yêu cầu thất bại: {e}")

    return None

Kiểm tra trong môi trường sandbox với API Datadog

Trước khi triển khai trong sản xuất:

• Tạo một tổ chức phát triển/giai đoạn riêng biệt trong Datadog
• Sử dụng các khóa API riêng biệt cho kiểm tra và sản xuất
• Tạo các theo dõi thử nghiệm với thông báo chỉ định cho đội ngũ phát triển
• Mô phỏng kiểm tra tải để hiểu tác động của giới hạn tần suất
• Tài liệu hóa các mẫu sử dụng API để tham khảo trong tương lai

Theo dõi việc sử dụng API Datadog

Theo dõi việc sử dụng API của bạn để phát hiện sớm các vấn đề:

• Tạo bảng điều khiển để hình dung khối lượng gọi API và tỷ lệ lỗi
• Thiết lập các theo dõi cho các lỗi API vượt mức hoặc gần đạt giới hạn tần suất
• Triển khai ghi nhật ký cho tất cả các hoạt động API với chi tiết phù hợp
• Định kỳ kiểm tra việc sử dụng khóa API thông qua các nhật ký kiểm tra của Datadog
• Theo dõi tác động chi phí của các chỉ số tùy chỉnh được gửi qua API

Kết luận: Nắm vững API của Datadog

API của Datadog cung cấp khả năng mạnh mẽ để mở rộng và tùy chỉnh nền tảng giám sát và phân tích của bạn. Bằng cách hiểu quy trình xác thực, các khái niệm cốt lõi và các phương pháp tốt nhất được nêu trong hướng dẫn này, bạn sẽ được trang bị đầy đủ để tích hợp Datadog vào các ứng dụng của bạn và tự động hóa các quy trình làm việc một cách hiệu quả.

Dù bạn đang gửi các chỉ số tùy chỉnh, tạo các theo dõi hay xây dựng các bảng điều khiển phức tạp, API cung cấp sự linh hoạt để điều chỉnh Datadog theo nhu cầu cụ thể của bạn. Khi việc sử dụng của bạn trưởng thành, hãy xem xét việc triển khai các mẫu tiên tiến hơn như:

• Tạo bảng điều khiển dựa trên mẫu cho các dịch vụ mới
• Bảo trì và điều chỉnh theo dõi tự động
• Tích hợp tùy chỉnh với các công cụ và hệ thống nội bộ
• Báo cáo định kỳ và các quy trình trích xuất dữ liệu
• Theo dõi tổng hợp cho các quy trình kinh doanh quan trọng

Các khả năng lập trình do API của Datadog cung cấp cho phép bạn xây dựng một hệ sinh thái giám sát có thể mở rộng cùng với cơ sở hạ tầng của bạn và thích ứng với các yêu cầu độc đáo của tổ chức bạn.

Nhớ kiểm tra tài liệu API chính thức của Datadog thường xuyên, vì các điểm cuối và tính năng mới thường xuyên được thêm vào để mở rộng khả năng của nền tảng. Với kiến thức thu được từ hướng dẫn này, bạn đã sẵn sàng xây dựng các giải pháp giám sát tự động hóa tinh vi tận dụng đầy đủ sức mạnh của nền tảng quan sát của Datadog.