Audit topologie Dynatrace : qualité de détection et explosion des entités

Trois contrôles sur le modèle d’entités — détection des process groups produisant des doublons, nommage de services multipliant les entités par déploiement, et croissance du nombre d’entités.

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Ce que ces contrôles lisent

Règles de détection

Les règles personnalisées de détection de process groups et de services, et là où elles se chevauchent ou contredisent les valeurs par défaut.

Croissance des entités

Comment le nombre d’entités évolue dans le temps, et quelle règle de détection l’entraîne.

Qualité du nommage

Des noms qui portent des numéros de build, des hachages de pod ou des horodatages — la signature d’une entité recréée à chaque déploiement.

Pourquoi c’est important

L’explosion des entités est une défaillance lente. Chaque déploiement crée une poignée de nouvelles entités au lieu de mettre à jour les existantes, les dashboards continuent de fonctionner, et un an plus tard un service compte 400 versions historiques, Davis n’a plus aucune continuité sur laquelle raisonner, et chaque requête est plus lente qu’elle ne devrait l’être.

La cause est presque toujours une règle de détection ou de nommage qui inclut un élément éphémère. Ces contrôles trouvent la règle plutôt que le symptôme : quelle règle a produit les doublons, combien d’entités elle a créées, et ce que donnerait le nommage sans la composante éphémère.

C’est aussi le domaine qui explique le plus souvent un problème Davis « sorti de nulle part ». L’attribution de cause racine dépend de la continuité des entités ; cassez cette continuité et l’analyse se dégrade en silence au lieu de tomber en erreur.

Les questions qu’on nous pose sur ce domaine

Un nombre élevé d’entités est-il toujours un problème ?

Non — les grands parcs ont légitimement un grand nombre d’entités. Le constat porte sur la croissance fabriquée par une règle de détection : des entités qui représentent la même chose avant et après un déploiement. C’est cette distinction que le contrôle rapporte.

Pouvez-vous corriger les règles de détection à notre place ?

Pas dans le cadre de l’audit, qui est read-only par conception. Les changements de règles relèvent d’une mission d’implémentation, et ils demandent une fenêtre de changement, parce qu’ils réécrivent la façon dont l’historique se raccorde.

Les autres domaines d’audit

Dix-neuf domaines, 71 contrôles, une exécution en read-only. Chaque domaine a sa page.

FinOps Où part l’argent, et ce qui est récupérable Kubernetes Couverture des clusters, versions, échecs récurrents Alerting Si un incident atteindrait réellement un humain Audit log Qui a changé quoi, quand, et hors heures ouvrées Coverage Ce qui est surveillé, et ce qui en a seulement l’air RUM Portée du monitoring des utilisateurs réels et réglages de confidentialité Grail Buckets, retention, coût de stockage annualisé Pipelines Traitement à l’ingestion, masquage, règles de rejet Synthetic Moniteurs Synthetic qui passent, échouent ou ne tournent jamais Topology Qualité de la détection d’entités et explosion du nombre d’entités OpenTelemetry Sources OTel et double instrumentation Security Portées des tokens, expiration, identifiants dormants Workflows Automatisations qui échouent ou ne se déclenchent jamais Bizevents Hygiène des fournisseurs d’événements métier Dashboards Inventaire des dashboards Davis Taux d’attribution de cause racine OpenPipeline Résolution des routes et des pipelines SLO Définitions de SLO qui cassent à la redétection Tagging Convention de tagging des environnements

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