Antes de empezar — observabilidad paralela para la nube y la IA

Esta página describe los requisitos previos, las herramientas y el modelo conceptual que necesitarás antes de consultar la documentación sobre pipelines y observabilidad. Tanto si vas a configurar la ingesta de logs en Datadog, como si vas a rastrear llamadas a modelos de lenguaje grandes (LLM) en Galileo, o ambas cosas, empieza por aquí.

Qué trata esta sección

Esta documentación abarca dos flujos de trabajo de observabilidad complementarios:

1. Ingesta y enrutamiento de registros operativos con Datadog

   • Ingesta registros JSON de aplicaciones en la nube a través de la interfaz de programación de aplicaciones (API) de Datadog Log Ingestion, aplica procesadores de pipeline y enruta los datos a destinos posteriores.

2. Rastreo y evaluación de LLM con Galileo

   • Instrumenta servicios basados en IA con el kit de desarrollo de software (SDK) de Galileo para capturar trazas, intervalos y métricas de evaluación para cada llamada a LLM.

Sigue la documentación en el orden recomendado:

Sigue las instrucciones de la documentación en el orden recomendado:

1. Flujos de eventos y canalizaciones de observabilidad—Descubre la arquitectura conceptual y cómo se integran Datadog y Galileo.
2. Ingest events using the Datadog Log Ingestion API—Aprende los parámetros de los puntos finales, la autenticación y los esquemas de carga útil.
3. Dirigir los registros de la aplicación en la nube a un flujo de trabajo—Sigue esta guía práctica para enviar y verificar los registros de una aplicación de ejemplo.

Herramientas que necesitarás

Para la ingestión de logs de Datadog

• cURL o Postman: utiliza estas herramientas para enviar solicitudes de API a la API de ingestión de registros de Datadog.
• Un terminal o shell: macOS, Linux o Windows PowerShell son compatibles.
• jq (opcional, pero recomendado): utiliza esta herramienta para validar las cargas útiles JSON antes de enviarlas.

Para el rastreo de Galileo LLM

• Python 3.9+ o Node.js 18+: el SDK de Galileo es compatible con ambos entornos.
• pip o npm: utiliza estas herramientas para instalar el SDK.

Python

pip install galileo

TypeScript

npm install galileo

• Un editor de código, preferiblemente VS Code (Cursor o Antigravity son alternativas aceptables).

Credenciales necesarias

Datadog

Credencial	Dónde encontrarla
Clave API	Datadog → Configuración de la organización → Claves API
Dirección del sitio de Datadog	Depende de su región; por ejemplo, datadoghq.com (EE. UU.) o datadoghq.eu (UE). Consulte Sitios de Datadog

Galileo

Credencial	Dónde encontrarla
Clave API	app.galileo.ai → Configuración → Claves API
Nombre del proyecto	Se crea al configurar un nuevo proyecto en Galileo
Nombre del flujo de registros	Se crea por entorno, como dev, staging o production.

Consulte ¿Dónde encuentro las claves de mi proyecto? en la documentación de Galileo.

A quién va dirigida esta documentación

Perfil	Uso principal
Ingenieros de plataforma	Crear y mantener pipelines de logs de Datadog escalables
Ingenieros de fiabilidad del sitio (SRE) y DevOps	Normalizar logs, reducir el ruido y configurar el enrutamiento y las alertas
Ingenieros de IA y aprendizaje automático (ML)	Instrumentar servicios LLM y evaluar la calidad de los modelos con Galileo
Ingenieros de seguridad	Enrutar registros de auditoría y autenticación a destinos de gestión de información y eventos de seguridad (SIEM)
Desarrolladores	Enviar registros de aplicaciones y rastrear llamadas a LLM sin necesidad de conocimientos profundos de infraestructura

Lo que ya deberías saber

Esta documentación da por supuesto:

• Conocimientos básicos de JSON
• Facilidad para ejecutar comandos de línea de comandos
• Una comprensión general de registros, eventos o métricas
• Conocimiento de entornos de nube o de microservicios

Si nunca ha enviado una solicitud POST, la guía práctica le guiará paso a paso por el proceso.

Modelo conceptual

Todos los flujos de trabajo de esta sección siguen un modelo de observabilidad de dos vías:

Mermaid (imagen)

Mermaid (código)

flowchart LR
    A["Aplicación nube"] -->|HTTP POST| B["Datadog<br/>API ingesta logs"]
    B --> C["Pipeline<br/> • Analizar<br/> • Enriquecer<br/> • Enrutar"]
    C --> D{{"Destinos<br/> • S3<br/> • SIEM<br/> • Alertas"}}

    A -->|SDK de Galileo| E["Galileo<br/>Flujo logs"]
    E --> F["Motor de<br/>evaluación"]
    F --> G{{"Métricas y<br/>Evaluación"}}

ASCII

ASCII diagram

      [Aplicación nube]
       /              \
  |HTTP POST|      |SDK de Galileo|
       v               v
 [API ingesta]      [Galileo]
 [logs Datadog]   [Flujo logs]
       |               |
       v               v
   [Pipeline]        [Motor de]
 • Analizar         [evaluación]
 • Enriquecer          |
 • Enrutar             v
       |         [Métricas y ]
       v         [Evaluación ]
 [Destinos]
 • S3
 • SIEM
 • Alertas

Datadog gestiona su telemetría operativa, incluyendo registros de infraestructura, tasas de error, reglas de enrutamiento y alertas.

Galileo gestiona su telemetría de IA, incluyendo entradas y salidas de LLM, latencia por span y puntuaciones de evaluación.

Juntos proporcionan visibilidad completa en todas las capas de una aplicación moderna en la nube.