शुरू करने से पहले - क्लाउड और AI के लिए समानांतर अवलोकनीयता
यह पेज उन पूर्व-आवश्यकताओं, उपकरणों और वैचारिक मॉडल को कवर करता है जिनकी आपको पाइपलाइन और अवलोकनशीलता दस्तावेज़ीकरण पर काम करने से पहले आवश्यकता होगी। चाहे आप Datadog में लॉग इनजेस्टन सेट कर रहे हों, Galileo में बड़े भाषा मॉडल (LLM) कॉल्स को ट्रैक कर रहे हों, या दोनों, यहाँ से शुरू करें।
इस अनुभाग में क्या शामिल है
यह दस्तावेज़ीकरण दो पूरक अवलोकन कार्यप्रवाहों को कवर करता है:
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Datadog के साथ परिचालन लॉग इनजेक्शन और राउटिंग
- Datadog लॉग इनजेक्शन एप्लिकेशन प्रोग्रामिंग इंटरफ़ेस (API) के माध्यम से क्लाउड ऐप्स से JSON लॉग इनजेक्ट करें, पाइपलाइन प्रोसेसर लागू करें, और डेटा को डाउनस्ट्रीम गंतव्यों पर राउट करें।
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गैलीलियो के साथ एलएलएम ट्रैसिंग और मूल्यांकन
- हर एलएलएम कॉल के लिए ट्रैस, स्पैन, और मूल्यांकन मेट्रिक्स कैप्चर करने के लिए गैलीलियो सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट किट (SDK) के साथ एआई-संचालित सेवाओं को इंस्ट्रूमेंट करें।
अनुशंसित क्रम में डॉक्स का पालन करें:
अवधारणाओं के साथ शुरू करें
इवेंट स्ट्रीम्स और ऑब्जर्वबिलिटी पाइपलाइन्स
फिर इनजेस्ट API सीखें
Datadog Log Ingestion API का उपयोग करके इवेंट इनजेस्ट करें
फिर हैंड्स-ऑन गाइड का पालन करें
Datadog और Galileo के साथ क्लाउड ऐप लॉग्स को रूट करना
आपको जिन टूल्स की आवश्यकता होगी
Datadog लॉग इनजेस्ट के लिए
- cURL या Postman—Datadog Log Ingestion API को API रिक्वेस्ट भेजने के लिए इन टूल्स का उपयोग करें।
- एक टर्मिनल या शेल—macOS, Linux, या Windows PowerShell सभी काम करते हैं।
jq(वैकल्पिक लेकिन अनुशंसित)—भेजने से पहले JSON पेलोड को मान्य करने के लिए इस टूल का उपयोग करें।
Galileo LLM ट्रेसिंग के लिए
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Python 3.8+ या Node.js 18+—Galileo SDK दोनों वातावरणों का समर्थन करता है।
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pipयाnpm—SDK इंस्टॉल करने के लिए इन टूलों का उपयोग करें।- Python
- TypeScript
pip install galileonpm install galileo -
एक कोड एडिटर, वरीयता से VS Code (Cursor, Antigravity, या Codex स्वीकार्य विकल्प हैं)।
आवश्यक क्रेडेंशियल
Datadog
| क्रेडेंशियल | इसे कहाँ खोजें |
|---|---|
| API कुंजी | Datadog → संगठन सेटिंग्स → API कुंजियाँ |
| Datadog साइट का पता | आपके क्षेत्र पर निर्भर करता है, उदाहरण के लिए, datadoghq.com (यूएस) या datadoghq.eu (ईयू)। Datadog साइट्स देखें |
गैलीलियो
| क्रेडेंशियल | इसे कहाँ खोजें |
|---|---|
| एपीआई कुंजी | app.galileo.ai → सेटिंग्स → एपीआई कुंजियाँ |
| प्रोजेक्ट का नाम | गैलीलियो में एक नया प्रोजेक्ट सेट अप करने पर बनाया जाता है |
| लॉग स्ट्रीम का नाम | प्रत्येक वातावरण के लिए बनाया गया, जैसे dev, staging, या production। |
गैलीलियो दस्तावेज़ों में मेरी प्रोजेक्ट कुंजियाँ मुझे कहाँ मिलेंगी? देखें।
यह दस्तावेज़ किसके लिए है
| व्यक्ति | प्राथमिक उपयोग |
|---|---|
| प्लेटफ़ॉर्म इंजीनियर | स्केलेबल Datadog लॉग पाइपलाइनों का निर्माण और रखरखाव करें |
| साइट विश्वसनीयता इंजीनियर (SREs) और DevOps | लॉग्स को सामान्य करें, शोर कम करें, और राउटिंग और अलर्टिंग सेट अप करें |
| AI और मशीन लर्निंग (ML) इंजीनियर | Galileo के साथ LLM सेवाओं को इंस्ट्रूमेंट करें और मॉडल की गुणवत्ता का स्कोर करें |
| सुरक्षा इंजीनियर | ऑडिट और प्रमाणीकरण लॉग को सुरक्षा सूचना और घटना प्रबंधन (SIEM) गंतव्यों पर रूट करें |
| डेवलपर्स | गहरे अवसंरचना ज्ञान के बिना ऐप लॉग भेजें और LLM कॉल्स को ट्रेस करें |
आपको पहले से क्या पता होना चाहिए
ये दस्तावेज़ मानते हैं:
- JSON से बुनियादी परिचितता
- कमांड-लाइन कमांड चलाने में सहजता
- लॉग, इवेंट, या मेट्रिक्स की सामान्य समझ
- क्लाउड या माइक्रोसर्विस वातावरण की जानकारी
यदि आपने पहले कोई POST अनुरोध नहीं भेजा है, तो हैंड्स-ऑन गाइड प्रक्रिया को चरण-दर-चरण समझाती है।
वैचारिक मॉडल
इस अनुभाग में सभी वर्कफ़्लो एक दो-ट्रैक ऑब्ज़र्वेबिलिटी मॉडल का पालन करते हैं:
- Mermaid (छवि)
- Mermaid (कोड)
- ASCII
flowchart LR
A["क्लाउड ऐप"] -->|HTTP POST| B["Datadog<br/>Log Ingestion API"]
B --> C["पाइपलाइन<br/> • पार्स<br/> • एनरिच<br/> • रूट"]
C --> D{{"गंतव्य<br/> • S3<br/> • SIEM<br/> • अलर्ट"}}
A -->|Galileo SDK| E["Galileo<br/>लॉग स्ट्रीम"]
E --> F["Galileo AI एजेंट"]
F --> G{{"मेट्रिक्स और<br/>मूल्यांकन"}}
[क्लाउड ऐप]
/ \
|HTTP POST| |Galileo SDK|
v v
[Datadog] [Galileo]
[इंजेस्ट API] [लॉग स्ट्रीम]
| |
v v
[पाइपलाइन] [Galileo]
(पार्स, रूट) [AI एजेंट]
| |
v v
[गंतव्य] [मेट्रिक्स और]
(S3, SIEM) [मूल्यांकन ]
डेटाडॉग आपके ऑपरेटेशनल टेलीमेट्री को संभालता है, जिसमें इंफ्रास्ट्रक्चर लॉग, एरर रेट, रूटिंग नियम और अलर्टिंग शामिल हैं।
गैलीलियो आपके एआई टेलीमेट्री को संभालता है, जिसमें एलएलएम इनपुट और आउटपुट, प्रति स्पैन लेटेंसी और मूल्यांकन स्कोर शामिल हैं।
मिलकर वे एक आधुनिक क्लाउड ऐप की दोनों परतों में फुल-स्टैक विजिबिलिटी प्रदान करते हैं।