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# Bilan de santé quotidien Datadog

export const UseCaseHero = ({title, description, prompt, category, features, devinUrl, agent, intent, playbookId, type}) => {
  const encodedPrompt = encodeURIComponent(prompt || '');
  const tag = 'docs-use-case-gallery';
  const utm = 'utm_source=docs&utm_medium=use-case-gallery&utm_campaign=hero-cta';
  const agentParams = (agent ? '&agent=' + agent : '') + (intent ? '&intent=' + intent : '') + (playbookId ? '&playbookId=' + playbookId : '');
  const devinHref = type === 'schedule' ? 'https://app.devin.ai/settings/schedules/create?' + utm + agentParams + (prompt ? '&prompt=' + encodedPrompt : '') : type === 'review' ? 'https://app.devin.ai/review?' + utm : agent === 'ada' ? 'https://app.devin.ai/search?' + utm + '&noSubmit=true' + (prompt ? '&prompt=' + encodedPrompt : '') : devinUrl ? devinUrl.includes('?') ? devinUrl + '&' + utm + agentParams : devinUrl + '?' + utm + agentParams : prompt ? 'https://app.devin.ai/?tags=' + tag + '&' + utm + agentParams + '&prompt=' + encodedPrompt : 'https://app.devin.ai/?' + utm + agentParams;
  const buttonLabel = type === 'schedule' ? 'Schedule in Devin ↗' : type === 'review' ? 'Set Up Devin Review ↗' : agent === 'advanced' ? 'Try in Devin ↗' : agent === 'dana' ? 'Try in Dana ↗' : agent === 'ada' ? 'Try in Ask Devin ↗' : 'Try in Devin ↗';
  const featureList = features ? features.split(',').map(f => f.trim()) : [];
  return <div className="uc-hero">
      <div className="uc-hero-inner">
        <div className="uc-hero-left">
          <h1 className="uc-hero-title">{title}</h1>
          <p className="uc-hero-desc">{description}</p>
          <div>
            <a href={devinHref} target="_blank" rel="noopener noreferrer" className="try-in-devin-btn">
              {buttonLabel}
            </a>
          </div>
        </div>
        <div className="uc-hero-meta">
          <div className="uc-meta-item">
            <span className="uc-meta-label">Author</span>
            <span className="uc-meta-value">Cognition</span>
          </div>
          <div className="uc-meta-item">
            <span className="uc-meta-label">Category</span>
            <span className="uc-meta-value">{category}</span>
          </div>
          {featureList.length > 0 && <div className="uc-meta-item">
              <span className="uc-meta-label">Features</span>
              <span className="uc-meta-value">{featureList.join(', ')}</span>
            </div>}
        </div>
      </div>
    </div>;
};

export const PromptBlock = ({children, type, agent, intent, playbookId}) => {
  var utm = 'utm_source=docs&utm_medium=use-case-gallery&utm_campaign=prompt-block';
  var tag = 'docs-use-case-gallery';
  var agentParams = (agent ? '&agent=' + agent : '') + (intent ? '&intent=' + intent : '') + (playbookId ? '&playbookId=' + playbookId : '');
  var label = type === 'schedule' ? 'Schedule in Devin' : type === 'playbook' ? 'Create Playbook' : type === 'knowledge' ? 'Add to Knowledge' : agent === 'advanced' ? 'Try in Devin' : agent === 'dana' ? 'Try in Dana' : agent === 'ada' ? 'Try in Ask Devin' : 'Try in Devin';
  var buildUrl = function (text) {
    var encoded = encodeURIComponent(text);
    if (type === 'schedule') return 'https://app.devin.ai/settings/schedules/create?' + utm + agentParams + '&prompt=' + encoded;
    if (type === 'playbook') return 'https://app.devin.ai/settings/playbooks/create?' + utm + '&body=' + encoded;
    if (type === 'knowledge') return 'https://app.devin.ai/knowledge?' + utm + '&body=' + encoded;
    if (agent === 'ada') return 'https://app.devin.ai/search?' + utm + '&noSubmit=true&prompt=' + encoded;
    return 'https://app.devin.ai/?tags=' + tag + '&' + utm + agentParams + '&prompt=' + encoded;
  };
  const ref = React.useRef(null);
  const [href, setHref] = React.useState('#');
  React.useEffect(() => {
    if (!ref.current) return;
    var codeEl = ref.current.querySelector('pre code');
    if (codeEl) {
      var text = codeEl.textContent.trim();
      if (text) setHref(buildUrl(text));
    }
    var header = ref.current.querySelector('[data-component-part="code-block-header"]');
    if (header && !header.querySelector('.prompt-block-devin-link')) {
      var link = document.createElement('a');
      link.href = href;
      link.target = '_blank';
      link.rel = 'noopener noreferrer';
      link.className = 'prompt-block-devin-link';
      link.style.cssText = 'display:inline-flex;align-items:center;gap:6px;text-decoration:none;color:#fff;font-size:11px;font-weight:500;padding:4px 10px;border-radius:6px;white-space:nowrap;background:#317CFF;transition:background 0.2s;margin-left:8px;';
      link.innerHTML = '<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="12" height="12" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"><path d="M18 13v6a2 2 0 0 1-2 2H5a2 2 0 0 1-2-2V8a2 2 0 0 1 2-2h6"/><polyline points="15 3 21 3 21 9"/><line x1="10" y1="14" x2="21" y2="3"/></svg> ' + label;
      link.onmouseenter = function () {
        link.style.background = '#2968D9';
      };
      link.onmouseleave = function () {
        link.style.background = '#317CFF';
      };
      header.appendChild(link);
    }
    var existingLink = ref.current.querySelector('.prompt-block-devin-link');
    if (existingLink && href !== '#') existingLink.href = href;
  });
  return <div className="prompt-block" ref={ref}>{children}</div>;
};

<UseCaseHero title="Synthèse quotidienne de l'état de Datadog" description="Session quotidienne qui analyse Datadog à la recherche d'erreurs et publie une synthèse d'état sur Slack." prompt="Connectez-vous à Datadog via MCP. Vérifiez les taux d'erreurs, la latence p99 et les alertes de surveillance des 24 dernières heures. Résumez les résultats avec des niveaux de gravité et les prochaines étapes recommandées." category="Automatisations" features="Planifications, MCP, Intégrations" type="schedule" />

<div className="uc-detail-wrapper">
  <Tip>Pour un guide d’intégration Datadog plus détaillé, [cliquez ici](/fr/enterprise/integrations/datadog).</Tip>

  <Steps>
    <Step title="Activer le MCP Datadog">
      Accédez à **Settings > Connections > MCP servers** et recherchez **Datadog**. Cliquez sur **Enable**, sélectionnez votre site/région Datadog et ajoutez deux en-têtes :

      * `DD-API-KEY` — trouvez la vôtre dans Datadog sous [Organization Settings > API Keys](https://app.datadoghq.com/organization-settings/api-keys)
      * `DD-APPLICATION-KEY` — trouvez la vôtre sous [Organization Settings > Application Keys](https://app.datadoghq.com/organization-settings/application-keys)
    </Step>

    <Step title="Créer le planning de la journée">
      Accédez à **Schedules** dans la barre latérale gauche de [app.devin.ai](https://app.devin.ai/?utm_source=docs\&utm_medium=use-case-gallery) et cliquez sur **Create schedule** :

      * **Frequency :** Daily — choisissez une heure 30 à 60 minutes avant le stand-up afin que l'équipe puisse examiner les résultats pendant la réunion
      * **Slack channel :** Sélectionnez un canal (par exemple `#ops-alerts`) pour que votre équipe reçoive automatiquement le récapitulatif
      * **Prompt :** Soyez précis sur les seuils — des instructions vagues comme « look for issues » produisent des récapitulatifs bruyants qui finissent par être ignorés

      <PromptBlock type="schedule">
        ```txt Prompt de contrôle d’intégrité quotidien theme={null}
        Utilisez le MCP Datadog pour analyser l’état de santé du système sur les dernières 24 heures :

        1. Taux d’erreur — signalez tout service au-dessus de 1 %
        2. Latence p99 — signalez tout endpoint au-dessus de 500 ms
        3. CPU et mémoire — signalez toute utilisation supérieure à 80 %
        4. Statut des moniteurs — listez tous les moniteurs actuellement en état Alert ou Warn
        5. Nouvelles erreurs récurrentes — erreurs réapparues après avoir été résolues

        Pour chaque élément identifié, indiquez :
        - La sévérité (Critique / Avertissement / Info)
        - Le service concerné et les valeurs métriques actuelles
        - Les prochaines étapes recommandées

        Si tout est sain, confirmez que tout est au vert.
        ```
      </PromptBlock>

      Ajoutez des entrées [Knowledge](/fr/product-guides/knowledge) à propos de vos services pour que Devin puisse distinguer ce qui est normal de ce qui ne l’est pas — par exemple : *« Le service de paiement fonctionne normalement à 200 ms en p99 ; toute valeur supérieure à 400 ms est préoccupante. Le service de recherche a un taux d’erreur de base connu de 0,5 %. »*
    </Step>

    <Step title="Ce que voit votre équipe dans Slack">
      Chaque matin, Devin interroge Datadog via MCP, vérifie les résultats par rapport à vos seuils et envoie un récapitulatif sur votre canal :

      ```
      Rapport de santé quotidien — 10 fév. 2026

      CRITIQUE
        payments-service : taux d'erreur à 3,2 % (seuil : 1 %)
        Débuté il y a 4h, corrélé avec le déploiement #487.
        -> Vérifier le gestionnaire /api/checkout et les modifications récentes.

      AVERTISSEMENT
        search-service : latence p99 à 620 ms (seuil : 500 ms)
        Augmentation progressive sur 3 jours. Probable dégradation des index.
        -> Examiner les plans de requête pour le point de terminaison de recherche produit.

        web-app : mémoire à 82 % (seuil : 80 %)
        Tendance à la hausse depuis mardi.
        -> Analyser le gestionnaire de session pour détecter une éventuelle fuite mémoire.

      INFO
        Tous les autres services fonctionnent dans les paramètres normaux.
        2 moniteurs rétablis au cours des dernières 24h : cdn-latency, db-replication-lag.
      ```

      Répondez dans le fil Slack pour approfondir n’importe quel résultat d’analyse — Devin conserve l’intégralité du contexte du scan :

      <PromptBlock>
        ```txt Investigate critical finding theme={null}
        Le pic du taux d’erreur du service « payments-service » est corrélé au déploiement n°487.
        Récupérez les journaux d’erreurs depuis Datadog pour les 6 dernières heures, identifiez
        la cause racine et ouvrez une pull request (PR) avec un correctif si possible.
        ```
      </PromptBlock>

      <PromptBlock>
        ```txt Add weekly trend report theme={null}
        Chaque vendredi, publiez également un rapport de tendance sur 7 jours pour chaque métrique : les taux
        d’erreur s’améliorent-ils ou s’aggravent-ils ? Incluez des comparaisons d’une semaine sur
        l’autre et publiez le tout dans #engineering-metrics.
        ```
      </PromptBlock>
    </Step>

    <Step title="Planifier des mises à jour hebdomadaires de Knowledge">
      Vos contrôles de santé quotidiens génèrent un flux de [suggestions Knowledge](/fr/product-guides/knowledge) — en particulier lorsque vous répondez aux constats avec des commentaires comme "c'est un seuil de référence connu" ou "ignorez ce moniteur pendant les déploiements." Programmez une session Devin hebdomadaire pour traiter ces suggestions afin que les prochaines exécutions deviennent automatiquement plus intelligentes.

      <PromptBlock type="schedule" agent="advanced">
        ```txt Maintenance hebdomadaire Knowledge Datadog theme={null}
        Passez en revue toutes les suggestions Knowledge en attente liées à Datadog,
        à la supervision, à la gestion des alertes et à la santé de l'infrastructure.
        Portez une attention particulière aux suggestions issues des retours
        des utilisateurs sur les sessions de récapitulatif quotidien — elles capturent
        le contexte réel de ce qui est important et de ce qui relève du bruit.

        Intégrez les suggestions utiles dans les entrées Knowledge existantes
        ou créez-en de nouvelles. Rejetez les suggestions trop vagues ou déjà
        couvertes. Si certaines entrées existantes contredisent des retours
        récents, mettez-les à jour.
        ```
      </PromptBlock>

      Planifiez cette exécution chaque semaine (par exemple, le lundi matin) sous forme de session Devin afin qu'elle ait accès aux outils de gestion de Knowledge. Avec le temps, cette boucle de rétroaction rend vos récapitulatifs quotidiens plus précis — moins de fausses alertes, de meilleures évaluations de gravité et des recommandations plus pertinentes.
    </Step>
  </Steps>
</div>