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GUIDE TECHNIQUE · DYNATRACE

Créer un dashboard Dynatrace avec DQL

Créer dans Dynatrace un dashboard piloté par DQL, ajouter des visualisations pertinentes et vérifier les données affichées.

Niveau Intermédiaire3 min de lecture— vuesDynatrace
Illustration pédagogique ADN Consulting pour Dynatrace
GUIDES TECHNIQUES ADN CONSULTING · Dynatrace

01 · CADRAGE

Ce que vous allez mettre en place

Créer dans Dynatrace un dashboard piloté par DQL, ajouter des visualisations pertinentes et vérifier les données affichées.

Pour qui : Ingénieurs APM et équipes d’exploitation

Environnement et versions

Dynatrace SaaS récent, interfaces variables selon tenant et droits. Vérifier la documentation correspondant à votre environnement.

Vérifiez la compatibilité avec votre environnement réel. Les versions ne sont jamais présumées identiques d’un tenant à l’autre.

02 · AVANT DE COMMENCER

Prérequis et points de contrôle

  • Accès Dynatrace en lecture sur les entités et métriques pertinentes.
  • Service, hôte ou périmètre d’étude identifié ; fenêtre temporelle connue.
  • Autorisation de créer ou modifier les objets concernés en environnement de recette.

03 · VUE D’ENSEMBLE

Comprendre l’architecture et les flux

ARCHITECTURE TECHNIQUEComprendre la chaîne de bout en bout
01Données Grail
02Requête DQL
03Tuile graphique
04Filtre / période
05Dashboard RUN
DQL interroge Grail. Le dashboard ne crée pas les données : il rend lisibles des signaux déjà ingérés.
Visuel éditorial ADN Consulting consacré à dynatrace
Aperçu de l’environnement Dynatrace

Visuel pédagogique ADN Consulting, distinct des captures de procédure. Les écrans réels dépendent de votre version.

Source : ADN Consulting

04 · TUTORIEL

Procédure complète, étape par étape

Chaque étape explique l’action, sa raison, le contrôle attendu et les erreurs habituelles. Adaptez les exemples aux paramètres de votre propre environnement.

01

ÉTAPE 1 / 5

Préciser les indicateurs

Un dashboard utile répond à des questions d’exploitation.

  1. Sélectionner une métrique et le périmètre sur lequel elle est fiable.
  2. Définir une unité, un regroupement par hôte ou service et une fenêtre d’analyse.
  3. Vérifier en amont la disponibilité du signal dans Grail.
Ce qui se passe à cette étape
1Données Grail
2Préciser les indicateurs
3Dashboard RUN

À vérifier : Les indicateurs et leurs sources sont documentés.

Point de vigilance ADN : Ne mélangez pas des données aux unités différentes.

02

ÉTAPE 2 / 5

Créer la première tuile DQL

Commencez avec une requête facile à valider.

  1. Ouvrir l’application Dashboards, créer un dashboard, puis Add > DQL.
  2. Coller la requête ci-dessous et sélectionner Run.
  3. Si rien ne remonte, inspecter la période et les autorisations de lecture des métriques.
Exemple techniqueÀ adapter à votre environnement
timeseries avg(dt.host.cpu.usage), by: {dt.smartscape.host}
| limit 10
Ce qui se passe à cette étape
1Requête DQL
2Créer la première tuile DQL
3Dashboard RUN

À vérifier : Une série CPU par hôte remonte si les métriques existent dans le tenant.

Point de vigilance ADN : Le nom des champs doit correspondre au schéma du tenant.

03

ÉTAPE 3 / 5

Régler la visualisation

Un graphique mal formaté peut induire en erreur.

  1. Dans l’onglet Visual, sélectionner la visualisation Line.
  2. Afficher une légende compréhensible et vérifier les unités et l’intervalle temporel.
  3. Enregistrer la tuile sous un titre orienté question opérationnelle.
Ce qui se passe à cette étape
1Tuile graphique
2Régler la visualisation
3Dashboard RUN

À vérifier : La courbe est lisible, correctement légendée et datée.

Point de vigilance ADN : Évitez des dizaines de courbes superposées.

04

ÉTAPE 4 / 5

Ajouter les problèmes actifs

Les problèmes détectés complètent les mesures brutes.

  1. Créer une seconde tuile de type DQL.
  2. Utiliser la requête de démonstration si votre environnement expose les événements correspondants.
  3. Choisir une Query value et contrôler la signification du nombre présenté.
Exemple techniqueÀ adapter à votre environnement
fetch dt.davis.problems
| filter event.status == "ACTIVE"
| summarize count()
Ce qui se passe à cette étape
1Filtre / période
2Ajouter les problèmes actifs
3Dashboard RUN

À vérifier : Le nombre de problèmes actifs est interprétable pour la fenêtre choisie.

Point de vigilance ADN : Un résultat nul peut venir d’un filtre, pas d’une parfaite santé du système.

05

ÉTAPE 5 / 5

Tester avec un exploitant

Une vue de démonstration n’est pas automatiquement exploitable.

  1. Tester plusieurs plages et périmètres d’hôtes.
  2. Vérifier que les utilisateurs disposent des droits pour voir les tuiles et leurs sources.
  3. Faire retrouver un hôte dégradé par un exploitant et enregistrer ses remarques.
Ce qui se passe à cette étape
1Dashboard RUN
2Tester avec un exploitant
3Dashboard RUN

À vérifier : Le dashboard aide effectivement à comprendre et approfondir une anomalie.

Point de vigilance ADN : Documenter les limites et non les masquer.

05 · RECETTE

Comment vérifier que tout fonctionne ?

Résultat attenduContrôles avant de considérer la procédure terminée
01

Les requêtes fonctionnent dans le tenant.

02

Les unités et périodes sont explicites.

03

La légende identifie les entités.

04

La consultation est testée avec les futurs utilisateurs.

06 · DIAGNOSTIC

Problèmes fréquents et résolution

Tuile vide

Cause probable : Données absentes ou délai incorrect

Que faire : Tester la requête seule et élargir la période.

Erreur de champ

Cause probable : Modèle de données différent

Que faire : Explorer le schéma Grail et adapter DQL.

Valeur incohérente

Cause probable : Agrégation ou périmètre erroné

Que faire : Contrôler regroupements, unités et filtres.

Le conseil de l’expert ADN

Avant de généraliser cette configuration, validez-la sur un périmètre représentatif, documentez les critères de réussite et conservez une procédure de retour arrière. Une instrumentation utile se juge sur les données effectivement exploitables, pas sur la seule installation de l’outil.

07 · QUESTIONS PRATIQUES

Questions fréquentes

Peut-on reprendre les exemples tels quels ?

Adaptez les noms de services, permissions et signaux à ce qui est réellement collecté sur votre environnement.

Quel est le bon moment pour généraliser ?

Après comparaison des résultats avec une valeur de référence et validation par l’équipe responsable.

Pour aller plus loin