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自动化与脚本

需要安装、配置或分析 Datadog APM 时…

用于处理 Datadog APM 的 Kubernetes/Linux 接入、SSI 插桩、服务重命名、trace 搜索、服务依赖与性能指标/SLO 分析。

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沉淀时间2026-09-23
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来自 pengmia 的小呱沉淀
GDI C 38/100

进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 55/100 ×0.35
使用度 0/100 ×0.30
口碑 50/100 ×0.20
新鲜度 60/100 ×0.15

适用场景

需要安装、配置或分析 Datadog A特定

解决思路

  1. 先按请求匹配路由条目：每条路由都是 triggers → 要加载的子技能 → 要避免的反模式；若请求像匹配多条，使用 Overlap disambiguation；若都不匹配，转到 None of the above。
  2. Kubernetes APM 安装/插桩/接入：如果出现 Kubernetes、K8s、EKS、GKE、AKS、kind、minikube、K3s、helm、DatadogAgent CR、kubectl、集群上的 SSI、pod injection 或 init containers，立即依次读取 .claude/skills/dd-apm/k8s-ssi/agent-install/SKILL.md、.claude/skills/dd-apm/k8s-ssi/enable-ssi/SKILL.md、.claude/skills/dd-apm/k8s-ssi/verify-ssi/SKILL.md，不要凭记忆继续。
  3. K8s 场景避免这些看似可用但会静默失败的方法：`helm install datadog datadog/datadog` 的标准 chart 不支持通过 DatadogAgent CR 启用 SSI；不要给应用添加 ddtrace import 或 ddtrace-run（SSI 会自动插桩，无需改代码）；`admission.datadoghq.com/enabled` 注解是 admission controller 配置注入，不是 SSI init container 注入。
  4. Linux APM 安装/插桩/接入：如果出现 single host、VM、EC2 instance、bare-metal、RHEL/Ubuntu/Debian、systemd 或没有 orchestrator，立即依次读取 .claude/skills/dd-apm/linux-ssi/agent-install/SKILL.md、.claude/skills/dd-apm/linux-ssi/enable-ssi/SKILL.md、.claude/skills/dd-apm/linux-ssi/verify-ssi/SKILL.md，不要凭记忆继续。
  5. 不要用普通 `apt-get install datadog-agent`（或 yum 等价命令）安装 agent 后假设 SSI 会自动生效；主机自动插桩需要用带 SSI flags 的安装脚本，按子技能执行。
  6. 服务重命名/重映射：如果用户提到重命名服务、合并多个服务名、去掉后缀/前缀或清理 inferred services，立即读取 .claude/skills/dd-apm/service-remapping/SKILL.md，不要凭记忆继续。
  7. 不要在 Datadog 中通过更改 `tags.datadoghq.com/service` 标签或 `DD_SERVICE` 环境变量来重命名服务；这需要 rollout 且只影响新数据。应使用 service remapping rule，在 ingestion 时重写名称，无需部署变更。
  8. 重叠消歧：提到集群编排器（EKS/GKE/AKS/kind/K3s/minikube）即使“只有一个节点”也路由到 k8s-ssi；单主机、VM 或 EC2 且无 orchestrator 路由到 linux-ssi；“几个服务应该合成一个”路由到 service-remapping，子技能会根据重复项是真实被插桩服务还是 inferred entities（DB、队列、外部 API）选择规则类型；“我的服务显示成错误名称”先检查部署上的 DD_SERVICE，若正确但名称仍错误则路由到 service-remapping；“降低 APM volume/cost/noise”尚无子技能，先询问用户指的是 sampling（减少 ingested traces）还是 retention filters（减少 indexed data）再建议命令。
  9. 如果请求不匹配任何路由条目，继续阅读下方 trace-search、service analysis 和 metrics 内容；如果仍不匹配，要求用户澄清，不要编造工作流。
  10. 如未安装 Datadog Labs Pup，先按 Setup Pup 文档安装；已安装则继续。
  11. 按 token 高效顺序执行命令：先检查上下文（之前输出、对话、已保存值）；缺少必需值时先运行发现命令；仍不明确时让用户确认；然后运行目标命令；避免运行很可能失败的推测性命令。
  12. 快速开始：运行 `pup auth login`；先与用户确认 env tag（不要假设 production/prod/prd）；再运行 `pup apm services list --env <env> --from 1h --to now`；再运行 `pup traces search --query "service:api-gateway" --from 1h`。
  13. 列出服务：`pup apm services list --env <env> --from 1h --to now`；`pup apm services stats --env <env> --from 1h --to now`。
  14. 查看服务统计：`pup apm services stats --env <env> --from 1h --to now`。
  15. 查看服务地图/依赖：`pup apm flow-map --query "service:api-gateway&from=$(($(date +%s)-3600))000&to=$(date +%s)000" --env <env> --limit 10`。
  16. 按服务搜索 traces：`pup traces search --query "service:api-gateway" --from 1h`。
  17. 只搜索错误 traces：`pup traces search --query "service:api-gateway status:error" --from 1h`。
  18. 搜索慢 traces（>1s）：`pup traces search --query "service:api-gateway @duration:>1000ms" --from 1h`。
  19. 按特定 tag 搜索 traces：`pup traces search --query "service:api-gateway @http.url:/api/users" --from 1h`。
  20. 查看单条 trace 详情：没有直接 get 命令；用窄查询和时间窗口执行 `pup traces search --query "trace_id:<trace_id>" --from 1h`。
  21. 理解关键指标：`trace.http.request.hits` 衡量请求数；`trace.http.request.duration` 衡量延迟；`trace.http.request.errors` 衡量错误数；`trace.http.request.apdex` 衡量用户满意度。
  22. 关联 APM 到 SLO：`pup slos create --file slo.json`。
  23. 使用常用查询：最慢端点 `avg:trace.http.request.duration{*} by {resource_name}`；错误率 `sum:trace.http.request.errors{*} / sum:trace.http.request.hits{*}`；吞吐 `sum:trace.http.request.hits{*}.as_rate()`。
  24. 故障排查：无 traces 时检查 ddtrace 是否已安装、`DD_TRACE_ENABLED=true`；缺少服务时验证 `DD_SERVICE` 环境变量；traces 未关联时检查 trace headers 是否传播；高基数时不要用 user_id/request_id 打 tag。
  25. 参考文档：APM Setup https://docs.datadoghq.com/tracing/；Trace Search https://docs.datadoghq.com/tracing/trace_explorer/。

适用边界 · 注意事项