app_id: oke

app_uuid: c3361861-32be-4ed4-a138-d68b85b8d88b

integration:

configuration: {}

events:

creates_events: false

service_checks:

metadata_path: assets/service_checks.json

source_type_name: Oracle Container Engine for Kubernetes (OKE)

author:

homepage: https://www.datadoghq.com

name: Datadog

sales_email: info@datadoghq.com

support_email: help@datadoghq.com

manifest_version: 2.0.0

oauth: {}

public_title: Oracle Container Engine for Kubernetes

- macos

tile:

changelog: CHANGELOG.md

classifier_tags:

- Supported OS::Linux

- Supported OS::macOS

- Supported OS::Windows

- Category::Oracle

- Category::Containers

- Category::Orchestration

configuration: README.md#Setup

description: OKE est un service d'orchestration de conteneurs géré par Oracle.

media: []

overview: README.md#Overview

support: README.md#Support

title: Oracle Container Engine for Kubernetes

tag: GitHub

tag: Documentation

beta: true

description: Découvrez comment envoyer des actions personnalisées pour recueillir

des interactions utilisateur supplémentaires.

Les actions RUM personnalisées vous permettent de surveiller des événements pertinents tout en disposant de tous les éléments de contexte pertinents associés. Le SDK Browser de Datadog peut par exemple recueillir des informations sur le paiement d'un utilisateur (telles que le nombre d'articles dans le panier, la liste des articles et le montant des différents articles) lorsque celui-ci valide un paiement sur un site Web d'e-commerce.

- /fr/graphing/infrastructure/cloudfunctions

- /fr/graphing/infrastructure/serverless_functions

- /fr/graphing/infrastructure/serverless/

- /fr/infrastructure/serverless/

- /fr/tracing/serverless_functions/datadog_apm

- /fr/integrations/amazon_lambda/docs.datadoghq.com/serverless/

- link: https://app.datadoghq.com/release-notes?category=Serverless

tag: Notes de version

text: Découvrez les dernières versions de l'informatique sans serveur (connexion

à l'application requise).

- link: https://www.datadoghq.com/state-of-serverless

tag: Blog

text: Bilan sur l'adoption de l'informatique sans serveur

- link: /serverless/installation/

tag: Documentation

text: Installation de la surveillance sans serveur

- link: /serverless/configuration/

tag: Documentation

text: Configurer la surveillance sans serveur

- link: /integrations/amazon_lambda/

tag: Documentation

text: Intégration AWS Lambda

- link: https://www.datadoghq.com/blog/monitoring-lambda-containers/

tag: Blog

text: Surveiller des fonctions Lambda Datadog AWS déployées à l'aide d'images de

conteneur

- link: https://www.datadoghq.com/blog/manage-serverless-logs-datadog/

tag: Blog

text: Meilleures pratiques pour la collecte et la gestion des logs depuis un environnement

sans serveur

- link: https://www.datadoghq.com/blog/aws-serverless-application-design/

tag: Blog

text: Concevoir des applications sans serveur AWS prêtes pour la production

- link: https://www.datadoghq.com/blog/well-architected-serverless-applications-best-practices/

tag: Blog

text: Conseils pour créer des applications sans serveur tout en suivant le framework

AWS Well-Architected

- link: https://www.datadoghq.com/blog/aws-lambda-functions-ephemeral-storage-monitoring/

tag: Blog

text: Surveiller l'utilisation du stockage éphémère de vos fonctions AWS Lambda

kind: documentation

title: Informatique sans serveur

La [surveillance sans serveur Datadog][1] offre une visibilité complète sur tous les services gérés sur lesquels reposent vos applications sans serveur. Elle regroupe au sein d'une unique vue des métriques en temps réel, des logs et des traces fournis par votre service de calcul sans serveur, ainsi que les API entièrement gérées, files d'attente, flux et datastores associés.

Cette section décrit la solution Datadog de surveillance d'applications sans serveur AWS et de fonctions Lambda. Elle contient également des informations sur la prise en charge de la surveillance des applications sans serveur [Azure][2] et [Google][3].

Pour commencer, suivez les [instructions d'installation][4] pour recueillir des métriques, traces et logs à partir de vos applications sans serveur.

Grâce à la vue Serverless, vous pouvez mettre en corrélation des métriques générales provenant de ressources AWS avec les métriques de fonctions Lambda, afin d'identifier rapidement vos problèmes et de commencer au plus tôt votre enquête.

Par défaut, la vue Serverless regroupe vos ressources sans serveur par service, afin que vous puissiez visualiser facilement les performances de chaque aspect de votre application. Chaque service répertorie les fonctions associées, ainsi que les ressources qui ont appelé ces fonctions (Amazon API Gateway, SNS, SQS, DynamoDB, S3, EventBridge, Kinesis).

{{< img src="serverless/serverless-view-hero.jpeg" alt="Surveillance sans serveur Datadog" style="width:100%;" >}}

Datadog recueille automatiquement les requêtes et réponses de tous vos appels de fonction. Vous disposez ainsi de précieux insights qui simplifient la résolution de problèmes. Par exemple, si vous découvrez qu'une de vos fonctions Lambda génère des échecs, vous pouvez analyser la charge utile des requêtes pour vérifier s'il manque des paramètres, si des adresses de ressource ont mal été saisies ou si ces échecs sont causés par d'autres problèmes de configuration.

Grâce à l'identification de ces erreurs, vous pouvez reproduire plus facilement les problèmes dans votre environnement de développement, puis exécuter des tests pour vous assurer que vos correctifs fonctionnent.

{{< img src="serverless/lambda_payload_hero.jpeg" alt="Surveillance sans serveur Datadog" style="width:100%;" >}}

Les métriques Lambda optimisées de Datadog, qui sont identifiées dans Datadog par le préfixe `aws.lambda.enhanced`, sont fournies quasiment en temps réel avec une granularité d'une seconde. Elles vous permettent de générer des alertes ou d'appliquer des SLO basés sur les démarrages à froid, les coûts AWS estimés, les expirations, les erreurs liées à une mémoire insuffisante et l'utilisation de la mémoire pour l'ensemble de vos fonctions Lambda. Vous pouvez ainsi visualiser en temps réel les problèmes de performance de vos environnements sans serveur et les diagnostiquer au plus vite.

{{< img src="serverless/serverless_enhanced_metrics.jpeg" alt="Surveillance sans serveur Datadog" style="width:100%;" >}}

Vous pouvez facilement mettre en corrélation les métriques, traces et logs de vos fonctions avec le code sans serveur, les configurations et les changements de déploiement. Cela vous permet d'obtenir en temps réel des informations pertinentes sur l'incidence de ces changements sur l'intégrité et les performances de vos applications.

{{< img src="serverless/serverless_deployment_tracking.jpeg" alt="Surveillance sans serveur Datadog" style="width:100%;" >}}

L'extension Datadog pour Azure App Service vous permet de tracer vos applications Web Azure.

Utilisez la [vue Azure App Service][5] pour :

- Identifier rapidement les apps qui présentent une forte latence ou génèrent beaucoup d'erreurs

- Surveiller l'utilisation de vos applications Web, applications de fonctions et plans App Service

- Obtenir des informations exploitables sur les coûts de vos plans App Service, en visualisant le nombre d'instances actives et en consultant les applications en cours d'exécution qui transmettent des traces ou des logs à Datadog

- Mapper les apps en cours d'exécution sur vos plans App Service, afin d'identifier celles qui sont coûteuses ou lentes

L'extension Datadog pour Azure App Service vous permet de tracer vos applications Web Azure. Pour en savoir plus sur la configuration du tracing dans Azure, consultez la [documentation relative à l'extension Azure App Service][6].

Google Cloud Functions est une solution de calcul asynchrone, légère et basée sur des événements qui vous permet de créer de petites fonctions à usage unique. Pour surveiller les fonctions sans serveur exécutées sur Google Cloud Platform, activez [l'intégration Google Cloud Platform][7].

[2]: /fr/serverless/#azure-app-service

[3]: /fr/serverless/#google-cloud-functions

[4]: /fr/serverless/installation

[5]: https://app.datadoghq.com/functions?cloud=azure&config_serverless-azure-app=true&group=service

[6]: /fr/infrastructure/serverless/azure_app_services/#overview

[7]: /fr/integrations/google_cloud_platform/

kind: guide

title: Instrumenter des applications .NET sans serveur avec le Forwarder Datadog

<div class="alert alert-warning">

Si vous commencez tout juste à utiliser la surveillance sans serveur Datadog, suivez plutôt les <a href="/serverless/installation/dotnet">instructions d'instrumentation des fonctions Lambda avec l'extension Lambda Datadog</a>. Si vous avez configuré la surveillance sans serveur Datadog avec le Forwarder Datadog avant que les fonctionnalités Lambda clés en main ne soient proposées, consultez ce guide pour gérer votre instance.

</div>

Pour ingérer des métriques optimisées, métriques custom et logs AWS Lambda, vous devez utiliser la [fonction Lambda du Forwarder Datadog][1].

1. Activez [le tracing actif AWS X-Ray][2] pour votre fonction Lambda.

2. Installez le [SDK AWS X-Ray pour .NET][3].

Pour pouvoir envoyer des métriques, traces et logs à Datadog, [abonnez][4] la fonction Lambda du Forwarder Datadog à chaque groupe de logs de votre fonction.

- Vous pouvez désormais visualiser des métriques, logs et traces sur la [page d'accueil Serverless][5].

- Consultez l'exemple de code pour [surveiller une logique opérationnelle personnalisée](#surveiller-une-logique-operationnelle-personnalisee).

- Consultez le [guide de dépannage][6] si vous ne parvenez pas à recueillir les données de télémétrie.

Si vous souhaitez envoyer une [métrique custom][7] à l'aide du Forwarder Datadog, consultez l'exemple de code ci-dessous :

var myMetric = new Dictionary<string, object>();

myMetric.Add("m", "coffee_house.order_value");

myMetric.Add("v", 12.45);

myMetric.Add("e", (int)(DateTime.UtcNow - new DateTime(1970, 1, 1)).TotalSeconds);

myMetric.Add("t", new string[] {"product:latte", "order:online"});

LambdaLogger.Log(JsonConvert.SerializeObject(myMetric));

[1]: /fr/serverless/forwarder

[2]: https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-services-lambda.html

[3]: https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-sdk-dotnet.html

[4]: https://docs.datadoghq.com/fr/logs/guide/send-aws-services-logs-with-the-datadog-lambda-function/

[5]: https://app.datadoghq.com/functions

[6]: /fr/serverless/guide/troubleshoot_serverless_monitoring/

[7]: /fr/serverless/custom_metrics