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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.
pip install galileo

Credenciales necesarias​

Datadog​

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

Galileo​

CredencialDónde encontrarla
Clave APIapp.galileo.ai → Configuración → Claves API
Nombre del proyectoSe crea al configurar un nuevo proyecto en Galileo
Nombre del flujo de registrosSe 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​

PerfilUso principal
Ingenieros de plataformaCrear y mantener pipelines de logs de Datadog escalables
Ingenieros de fiabilidad del sitio (SRE) y DevOpsNormalizar 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 seguridadEnrutar registros de auditoría y autenticación a destinos de gestión de información y eventos de seguridad (SIEM)
DesarrolladoresEnviar 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:

Arquitectura del canal de observabilidad

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.