Trouvez les goulots d’étranglement au niveau du processeur, de la mémoire et des E/S, répartis par nom de méthode, nom de classe et numéro de ligne, afin de réduire considérablement la latence pour l’utilisateur final et les coûts d’infrastructure.

Faible impact en production

Continuous Profiler s’exécute en production sur tous les services en utilisant des technologies telles que JDK Flight Recorder pour avoir un impact minimal sur l’utilisation du processeur et de la mémoire de votre hôte.

Mise en route

Le profiling de votre service vous permet de visualiser toutes les stack traces au même endroit en quelques minutes seulement.

Instrumentez votre application

Guide d’utilisation du profileur

Le guide Premier pas avec le profileur en continu présente un exemple de service problématique et vous explique comment utiliser Continuous Profiler pour mieux comprendre le problème et le corriger.

Explorer le profileur Datadog

Une fois votre application configurée pour envoyer des profils à Datadog, commencez à obtenir des informations sur les performances de votre code.

Par défaut, les graphiques en flammes, les graphiques d’appels et les chronologies de threads sont conservés pendant huit jours, et les métriques de profil sont conservées pendant un mois. Exportez un graphique en flammes vers un notebook pour le conserver pendant un an.

Essayez de diagnostiquer les problèmes de performance du code dans le Centre d'apprentissage

Le Datadog Learning Center regorge de cours pratiques pour vous aider à en apprendre davantage sur ce sujet. Inscrivez-vous gratuitement pour analyser et améliorer les performances du code en production avec Datadog Continuous Profiler.

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Types de profils

Consultez Types de profils pour obtenir des descriptions des types de données de profil collectées pour chaque langage pris en charge.

Rechercher des profils par tags

Utilisez des tags pour rechercher des profils sur n’importe quelle dimension, qu’il s’agisse d’un hôte, d’un service, d’une version spécifique ou de toute combinaison.

Suivez les performances des fonctions au fil des déploiements

Obtenez des métriques de profiling clés à partir de services tels que l’utilisation principale du processeur par méthode, les principales allocations de mémoire par thread et l’utilisation du processeur par version pour les visualiser dans vos dashboards.

Connectez les traces aux données de profilage

Les processus d’application pour lesquels le tracing distribué APM et Continuous Profiler sont activés sont automatiquement liés, ce qui vous permet de passer directement des informations de span aux données de profilage dans l’onglet Profiles pour trouver les lignes de code spécifiques liées aux problèmes de performance.

Identifiez les changements de performance en comparant les profils

La comparaison de profils similaires provenant de moments, d’environnements ou de déploiements différents peut vous aider à comprendre les causes possibles des problèmes de performance et leurs solutions. Le profileur Datadog propose des visualisations de comparaison pour comprendre pourquoi les profils diffèrent en fonction des périodes ou des tags que vous définissez.

Pour aller plus loin

Documentation, liens et articles supplémentaires utiles:

Activer Continuous Profiler pour votre applicationDOCUMENTATION Premiers pas avec Continuous ProfilerDOCUMENTATION En savoir plus sur les types de profils disponiblesDOCUMENTATION Collecte et résolution des donnéesDOCUMENTATION Optimisez la latence des requêtes avec Profiling TimelineCENTRE D'APPRENTISSAGE Concentrez-vous sur le code qui compte grâce aux aperçus du code source dans Continuous ProfilerBLOG Présentation du profiling continu en production dans DatadogBLOG Analyse en continu des vulnérabilités avec l'action GitHub DatadogBLOG Comparer et optimiser votre code avec la comparaison de profils DatadogBLOG Comment nous avons optimisé notre application Akka grâce au Continuous Profiler de DatadogBLOG Analyser les performances de code Ruby avec Datadog Continuous ProfilerBLOG Comment notre équipe Cloud SIEM utilise les attributs de contexte avec Continuous Profiler pour obtenir des informations cruciales sur les performancesBLOG Rendre les visualisations de profilage accessibles aux ingénieurs de tous niveauxBLOG Pourquoi le profilage continu est le quatrième pilier de l'observabilitéBLOG Surveillez vos opérateurs Kubernetes pour assurer le bon fonctionnement de vos applications.BLOG Résolvez les problèmes plus rapidement avec l'intégration GitLab Source Code dans DatadogBLOG