Datadog 浏览器SDK使用指南
2024-08-17 22:27:21作者:滑思眉Philip
项目介绍
Datadog浏览器SDK 是一个强大的工具集,专为将浏览器应用程序的数据收集和发送到Datadog平台设计。该SDK支持日志收集和真实用户监控(Real User Monitoring, RUM),允许开发者深入了解前端应用性能和用户体验。通过集成此SDK,开发者能够轻松地将客户端数据整合进Datadog的全面监控解决方案之中。
项目快速启动
要快速开始使用Datadog浏览器SDK,首先确保你的项目环境中已准备好npm或Yarn包管理器。然后,遵循以下步骤:
安装SDK
在你的项目目录下运行以下命令来安装所需的包(以收集RUM为例):
npm install --save @datadog/browser-rum
或者如果你使用Yarn:
yarn add @datadog/browser-rum
初始化SDK
在你的应用启动阶段,初始化Datadog RUM SDK:
import * as Rum from '@datadog/browser-rum';
Rum.init({
applicationId: 'your-application-id',
clientToken: 'your-client-token',
service: 'your-service-name',
// 可选配置项,例如datacenter等
});
请注意,你需要从Datadog账户获取applicationId和clientToken。
集成到页面
在HTML文件中引入SDK(如果你选择使用CDN方式):
<script src="https://www.datadoghq-browser-agent.com/us1/v5/datadog-rum.js"></script>
<script>
DD_RUM.init({
applicationId: 'your-app-id',
clientToken: 'your-client-token',
// 其他配置...
});
</script>
应用案例和最佳实践
日志收集
对于日志收集,使用以下方式记录日志:
Rum.log('This is an info log.');
最佳实践中,应合理分类日志级别(如info、error),并结合页面活动进行上下文关联,以提供更丰富的监控信息。
实时用户监控(RUM)
- 页面视图跟踪:自动跟踪每个页面加载事件。
- 错误捕获:自动捕获并报告JavaScript错误。
- 自定义事件:添加对关键用户交互的追踪,如按钮点击、表单提交等。
Rum.addAction('button_click', () => {
console.log('Button clicked');
});
典型生态项目
Datadog浏览器SDK很好地融入了DevOps生态系统,它可以与Datadog的后端服务监控、APM(应用性能管理)无缝集成,形成一套完整的全栈监控方案。在大型项目中,可以利用Datadog的API与其他CI/CD工具(如Jenkins、GitLab CI)集成,实现自动化部署后的立即监控覆盖,确保新版本的稳定性。
此外,在微前端或多页面应用架构中,每个独立的应用都可以通过Datadog SDK独立监控,而Datadog平台提供了统一的视图来分析整个应用的健康状况。
通过以上模块的综合运用,Datadog浏览器SDK不仅提升了前端监控的效率,也增强了团队对于用户体验和应用性能的理解和优化能力。
登录后查看全文
热门项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
523
3.71 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
328
384
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
876
577
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
335
161
暂无简介
Dart
762
187
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.33 K
745
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
112
135