Merge branch 'master' into JakeYankovich-patch-1

DataDog · Jan 17, 2025 · e0467dd · e0467dd
2 parents f1c0d20 + 7795006
commit e0467dd
Show file tree

Hide file tree

Showing 51 changed files with 4,372 additions and 368 deletions.
diff --git a/.apigentools-info b/.apigentools-info
@@ -4,13 +4,13 @@
     "spec_versions": {
         "v1": {
             "apigentools_version": "1.6.6",
-            "regenerated": "2025-01-17 19:33:15.711847",
-            "spec_repo_commit": "45186abe"
+            "regenerated": "2025-01-17 21:42:34.411023",
+            "spec_repo_commit": "27e609f7"
         },
         "v2": {
             "apigentools_version": "1.6.6",
-            "regenerated": "2025-01-17 19:33:23.768578",
-            "spec_repo_commit": "45186abe"
+            "regenerated": "2025-01-17 21:42:42.448005",
+            "spec_repo_commit": "27e609f7"
         }
     }
 }
diff --git a/content/en/api/v1/monitors/examples.json b/content/en/api/v1/monitors/examples.json
diff --git a/content/en/api/v1/monitors/request.CreateMonitor_1303514967.json b/content/en/api/v1/monitors/request.CreateMonitor_1303514967.json
@@ -0,0 +1,26 @@
+{
+  "name": "Example Monitor",
+  "type": "cost alert",
+  "query": "formula(\"exclude_null(query1)\").last(\"7d\").anomaly(direction=\"above\", threshold=10) >= 5",
+  "message": "some message Notify: @hipchat-channel",
+  "tags": [
+    "test:examplemonitor",
+    "env:ci"
+  ],
+  "priority": 3,
+  "options": {
+    "thresholds": {
+      "critical": 5,
+      "warning": 3
+    },
+    "variables": [
+      {
+        "data_source": "cloud_cost",
+        "query": "sum:aws.cost.net.amortized.shared.resources.allocated{aws_product IN (amplify ,athena, backup, bedrock ) } by {aws_product}.rollup(sum, 86400)",
+        "name": "query1",
+        "aggregator": "sum"
+      }
+    ],
+    "include_tags": true
+  }
+}
diff --git a/content/en/api/v2/data-deletion/request.CreateDataDeletionRequest.json b/content/en/api/v2/data-deletion/request.CreateDataDeletionRequest.json
@@ -11,6 +11,7 @@
         "service": "xyz"
       },
       "to": 1704063600000
-    }
+    },
+    "type": "create_deletion_req"
   }
 }
diff --git a/content/en/infrastructure/containers/container_images.md b/content/en/infrastructure/containers/container_images.md
@@ -103,7 +103,9 @@ container_image:
 
 The following instructions turn on [Software Bill of Materials][5] (SBOM) collection for CSM Vulnerabilities. SBOM collection enables automatic detection of container image vulnerabilities. Vulnerabilities are evaluated and scanned against your containers every hour. Vulnerability management for container images is included in [CSM Pro and Enterprise plans][10].
 
-**Note**: The CSM Vulnerabilities feature is not available for AWS Fargate or Windows environments.
+**Notes**:
+- The CSM Vulnerabilities feature is not available for AWS Fargate or Windows environments.
+- SBOM collection is not compatible with the image streaming feature in Google Kubernetes Engine (GKE). To disable it, see the [Disable Image streaming][11] section of the GKE docs.
 
 {{< tabs >}}
 {{% tab "Kubernetes (Operator)" %}}
@@ -230,3 +232,4 @@ Tag and enrich your container images with arbitrary tags by using [extract label
 [8]: /security/cloud_security_management/vulnerabilities
 [9]: https://app.datadoghq.com/container-images/image-trends
 [10]: https://www.datadoghq.com/pricing/?product=cloud-security-management#products
+[11]: https://cloud.google.com/kubernetes-engine/docs/how-to/image-streaming#disable
diff --git a/content/en/monitors/types/cloud_cost.md b/content/en/monitors/types/cloud_cost.md
@@ -73,7 +73,7 @@ You can select from the following monitor types.
 
 | Cost Type | Description | Usage Examples |
 | ---  | ----------- | ----------- |
-| Cost Anomalies | Detect anomalies by comparing current costs to historical data, using a defined lookback period. Incomplete days are excluded from analysis to ensure accuracy. | Alert if 3 days from the past 30 days show significant cost anomalies compared to historical data. |
+| Cost Anomalies | Detect anomalies by comparing current costs to historical data, using a defined lookback period. Incomplete days are excluded from analysis to ensure accuracy. Anomaly monitors require at least 4 months of cloud cost data to evaluate since historical data is required to train the algorithm. | Alert if 3 days from the past 30 days show significant cost anomalies compared to historical data. |
 
 {{% /tab %}}
 {{< /tabs >}}

diff --git a/content/en/security/cloud_security_management/setup/agent/kubernetes.md b/content/en/security/cloud_security_management/setup/agent/kubernetes.md
@@ -17,6 +17,8 @@ Use the following instructions to enable Misconfigurations, Threat Detection, an
 
 - Latest Datadog Agent version. For installation instructions, see [Getting Started with the Agent][5] or install the Agent from the [Datadog UI][6].
 
+**Note**: SBOM collection is not compatible with the image streaming feature in Google Kubernetes Engine (GKE). To disable it, see the [Disable Image streaming][7] section of the GKE docs.
+
 ## Installation
 
 {{< tabs >}}
@@ -149,3 +151,4 @@ Add the following settings to the `env` section of `security-agent` and `system-
 [4]: /security/cloud_security_management/setup#supported-deployment-types-and-features
 [5]: /getting_started/agent
 [6]: https://app.datadoghq.com/account/settings/agent/latest
+[7]: https://cloud.google.com/kubernetes-engine/docs/how-to/image-streaming#disable
diff --git a/content/en/security/cloud_security_management/troubleshooting/vulnerabilities.md b/content/en/security/cloud_security_management/troubleshooting/vulnerabilities.md
@@ -49,6 +49,18 @@ The workaround for this issue is to set the configuration option:
 - For Helm: set `datadog.sbom.containerImage.uncompressedLayersSupport: true` in your `values.yaml` file.
 - For Datadog Operator: set `features.sbom.containerImage.uncompressedLayersSupport` to `true` in your DatadogAgent CRD.
 
+### GKE image streaming
+
+Datadog doesn't support image streaming with Google Kubernetes Engine (GKE). If you have that option enabled in GKE, your Agent can't generate container SBOMs.
+
+The resulting error appears as:
+
+```sh
+unable to mount containerd image, err: unable to scan image named: {image-name}, image is not unpacked
+```
+
+The workaround for this issue is to disable image streaming in GKE. For more information, see the [Disable Image streaming][5] section of the GKE docs.
+
 ## Disable CSM Vulnerabilities
 
 In the `datadog-values.yaml` file for the Agent, set the following configuration settings to `false`:
@@ -81,3 +93,4 @@ datadog:
 [2]: /security/cloud_security_management/setup/csm_enterprise?tab=aws#configure-the-agent-for-vulnerabilities
 [3]: https://app.datadoghq.com/security/configuration/csm/setup
 [4]: https://app.datadoghq.com/metric/summary
+[5]: https://cloud.google.com/kubernetes-engine/docs/how-to/image-streaming#disable
diff --git a/content/en/watchdog/faulty_cloud_saas_api_detection.md b/content/en/watchdog/faulty_cloud_saas_api_detection.md
@@ -1,9 +1,9 @@
 ---
 title: Automatic Faulty Cloud & SaaS API Detection
 further_reading:
-# - link: "https://www.datadoghq.com/blog/<URL FROM THE BLOGPOST>/"
-#   tag: "Blog"
-#   text: "Stay ahead of service disruptions with Watchdog Cloud and API Outage Detection"
+- link: "https://www.datadoghq.com/blog/watchdog-outage-detection/"
+  tag: "Blog"
+  text: "Stay ahead of service disruptions with Watchdog Cloud and API Outage Detection"
 - link: "watchdog/faulty_deployment_detection/"
   tag: "Documentation"
   text: "Learn about Watchdog Faulty Service Deployment Detections"

diff --git a/content/es/cloudcraft/components-aws/ebs.md b/content/es/cloudcraft/components-aws/ebs.md
@@ -0,0 +1,73 @@
+---
+title: Componente de EBS
+---
+## Información general
+
+Utiliza el componente de EBS para representar volúmenes de EBS de tu arquitectura de Amazon Web Services.
+
+{{< img src="cloudcraft/components-aws/ebs/component-ebs-diagram.png" alt="Captura de pantalla de un diagrama isométrico de Cloudcraft que muestra el componente de AWS 'EBS'." responsive="true" style="width:60%;">}}
+
+## Barra de herramientas
+
+Utiliza la barra de herramientas para configurar y personalizar el componente. Dispones de las siguientes opciones:
+
+- **Color**: selecciona un color predefinido o ingresa el valor hexadecimal del color para el componente y su énfasis. El componente puede usar el mismo color para la vista 2D y 3D, o colores diferentes para cada una.
+- **Tipo de volumen**: el tipo de volumen utilizado.
+- **Almacenamiento**: cantidad de almacenamiento del volumen en gibibytes.
+- **IOPS**: límite de IOPS para el volumen. Solo disponible para volúmenes SSD.
+- **Rendimiento**: límite de rendimiento del volumen. Sólo disponible para volúmenes `gp3`.
+- **Solicitudes de E/S por segundo: límite de E/S para el volumen. Sólo disponible para volúmenes de discos duros magnéticos (HDD) de generaciones anteriores.
+- **Snapshot**: cantidad de almacenamiento para snapshots en gibibytes.
+
+
+## API
+
+Utiliza la [API de Cloudcraft][1] para acceder mediante programación y renderizar tus diagramas de arquitectura como objetos JSON.
+
+### Esquema
+
+A continuación, se muestra un ejemplo JSON de un componente de volumen de EBS:
+
+```json
+{
+  "type": "ebs",
+  "id": "100b1d12-49e7-4dfb-8948-0e0abf0e5d33",
+  "region": "us-east-1",
+  "mapPos": [-1,9],
+  "volume": "gp3",
+  "storage": "200",
+  "iops": "4000",
+  "throughput": "500",
+  "snapshots": "0",
+  "color": {
+    "isometric": "#000000",
+    "2d": "#000000"
+  },
+  "accentColor": {
+    "isometric": "#ffeb3b",
+    "2d": "#ffeb3b"
+  },
+  "link": "blueprint://ae6349e1-fa15-41c8-8e89-d201f9fa3cc9",
+  "locked": true
+}
+```
+
+- **type: ebs**: el tipo de componente.
+- **id: string**: un identificador único para el componente en el formato `uuid`.
+- **region: string**: la región de AWS en la que se despliega el volumen de EBS. Se admiten todas las regiones globales excepto las regiones `cn-`.
+- **mapPos: [number, number]**: la posición del componente en el proyecto, expresada como un par de coordenadas x e y.
+- **volume: string**: el tipo del volumen. Los valores aceptados son `gp3`, `gp2`, `io2`, `io1`, `st1`, `sc1` o `magnetic`.
+- **storage: number**: cantidad de almacenamiento para el volumen en gibibytes.
+- **iops: number**: límite de IOPS para el volumen. No aplicable para el tipo de volumen `st1` y `sc1`.
+- **throughput: number**: límite de rendimiento para el volumen. Sólo aplicable para el tipo de volumen `gp3`.
+- **snapshots: number**: cantidad de almacenamiento para snapshots en gibibytes.
+- **color: object**: el color de relleno para el cuerpo del componente.
+  - **isometric: string**: el color de relleno para el componente en la vista 3D. Debe ser un color hexadecimal.
+  - **2d: string**: el color de relleno para el componente en la vista 2D. Debe ser un color hexadecimal.
+- **accentColor: object**: el color de énfasis utilizado para mostrar el logotipo del componente en el bloque.
+  - **isometric: string**: el color de énfasis del componente en la vista 3D. Debe ser un color hexadecimal.
+  - **2d: string**: el color de énfasis del componente en la vista 2D. Debe ser un color hexadecimal.
+- **link: uri**: enlace del componente a otro diagrama con el formato `blueprint://ID` o a un sitio web externo con el formato `https://LINK`.
+- **locked: boolean**: si es `true`, los cambios realizados en el componente mediante la aplicación se desactivan hasta que se desbloquean.
+
+[1]: https://developers.cloudcraft.co/
diff --git a/content/es/database_monitoring/data_collected.md b/content/es/database_monitoring/data_collected.md
@@ -4,7 +4,7 @@ further_reading: null
 title: Datos recopilados de Monitorización de base de datos
 ---
 
-Cuando se configura Monitorización de base de datos, el Agent recopila todas las métricas descritas en la documentación sobre la integración correspondiente. Esto incluye métricas sobre el estado de la base de datos, eventos, conmutaciones por error, conexiones y grupos de buffers, además de las métricas del rendimiento de las consultas que utiliza Monitorización de base de datos.
+Cuando se configura Monitorización de base de datos, el Agent recopila todas las métricas descritas en la documentación sobre la integración correspondiente. Esto incluye métricas del estado de la base de datos, eventos, conmutaciones por error, conexiones y grupos de buffers, además de las métricas del rendimiento de las consultas que utiliza Monitorización de base de datos.
 
 Se trata de métricas estándar de Datadog que puedes utilizar en los [dashboards][1], [monitores][2], [notebooks][3] y en cualquier otro lugar donde utilices métricas.
 
@@ -21,32 +21,32 @@ Las métricas utilizadas para las vistas de Monitorización de base de datos son
 
 ## Consultas normalizadas
 
-Con el fin de eliminar la información redundante y realizar un rastreo de las tendencias de rendimiento, Monitorización de base de datos agrupa consultas idénticas con parámetros diferentes enmascarando los parámetros. Estos grupos de consultas se denominan consultas normalizadas y a veces se denominan síntesis de consultas. En lugar de imponer una limitación estricta del volumen de consultas, Datadog admite 200 consultas normalizadas por host de base de datos. Este proceso también garantiza que no se filtren datos sensibles a las herramientas de observabilidad.
+Con el fin de eliminar la información redundante y realizar un rastreo de las tendencias de rendimiento, Monitorización de base de datos agrupa consultas idénticas con parámetros diferentes enmascarando los parámetros. Estos grupos de consultas se denominan consultas normalizadas y a veces se denominan síntesis de consultas. En lugar de imponer una limitación estricta del volumen de consultas, Datadog admite 200 consultas normalizadas por host de base de datos. Este proceso también garantiza que no se filtren datos confidenciales a las herramientas de observabilidad.
 
 Por ejemplo, puedes ver muchas consultas que recuperan datos de la misma tabla por id:
 
-``sql
-SELECCIONAR * DE clientes DONDE id = 13345;
-SELECCIONAR * DE clientes DONDE id = 24435;
-SELECCIONAR * DE clientes DONDE id = 34322;
+```sql
+SELECT * FROM customers WHERE id = 13345;
+SELECT * FROM customers WHERE id = 24435;
+SELECT * FROM customers WHERE id = 34322;
 ```
 
 Estos aparecen juntos como una consulta normalizada que sustituye el parámetro por `?`.
 
-``sql
-SELECCIONAR * DE clientes DONDE id = ?
+```sql
+SELECT * FROM customers WHERE id = ?
 ```
 
 Las consultas con varios parámetros siguen el mismo patrón:
 
-``sql
-SELECCIONAR * DE períodos de tiempo DONDE inicio >= '2022-01-01' Y final <= '2022-12-31' Y núm = 5
+```sql
+SELECT * FROM timeperiods WHERE start >= '2022-01-01' AND end <= '2022-12-31' AND num = 5
 ```
 
 La consulta anterior con parámetros específicos se convierte en la versión enmascarada siguiente:
 
-``sql
-SELECCIONAR * DE periodos de tiempo DONDE inicio >= ? Y final <= ? Y núm = ?
+```sql
+SELECT * FROM timeperiods WHERE start >= ? AND end <= ? AND num = ?
 ```
 
 ## Información confidencial
@@ -65,7 +65,7 @@ Si envías logs a Datadog desde tu base de datos, ten en cuenta que algunos logs
 
 ### Comentarios sobre consultas
 
-El Agent puede recopilar los comentarios de la consulta SQL pueden y enviarlos a Datadog sin pasar por el enmascaramiento. Los comentarios de consultas SQL no suelen contener datos confidenciales, pero los comentarios extraídos de la consulta SQL no pasarán por el enmascaramiento.
+El Agent puede recopilar los comentarios de la consulta SQL y enviarlos a Datadog sin pasar por el enmascaramiento. Los comentarios de consultas SQL no suelen contener datos confidenciales, pero los comentarios extraídos de la consulta SQL no pasarán por el enmascaramiento.
 
 ## Qué consultas se rastrean