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# Analizzare automaticamente gli avvisi 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="Analizzare automaticamente gli alert Datadog" description="Instrada gli alert PagerDuty o Datadog a Devin per l’analisi automatica degli incidenti." prompt="Aiutami a configurare una pipeline di analisi degli alert da Datadog a Devin. Segui la guida su https://docs.devin.ai/use-cases/gallery/api-datadog-alert-investigation e accompagnami in ogni passaggio: abilitare il Datadog MCP, creare il gestore del webhook e collegarlo ai miei monitor di Datadog." category="Gestione degli incidenti" features="API, MCP" />

<div className="uc-detail-wrapper">
  <Tip>Per una guida più dettagliata sull'integrazione con Datadog, [clicca qui](/it/enterprise/integrations/datadog).</Tip>

  <Steps>
    <Step title="Abilita l’MCP di Datadog">
      Devin ha bisogno di accedere al tuo account Datadog per consultare log, metriche e monitor durante un'indagine.

      1. Vai su **Settings > Connections > server MCP** e trova **Datadog**
      2. Fai clic su **Enable**, seleziona il tuo sito/regione Datadog e inserisci `DD-API-KEY` e `DD-APPLICATION-KEY` — generali in [Datadog > Organization Settings > API Keys](https://app.datadoghq.com/organization-settings/api-keys)
      3. Fai clic su **Test listing tools** per verificare che Devin possa connettersi

      Una volta abilitato, Devin può interrogare i log di errore, recuperare serie temporali di metriche, elencare i monitor attivi e cercare le tracce — tutto all'interno di una sessione. Scopri di più su come [connettere i server MCP](/it/work-with-devin/mcp).
    </Step>

    <Step title="Crea il collegamento dagli alert a Devin">
      Ti serve un piccolo servizio che riceva i webhook di alert e avvii una sessione Devin tramite la [Devin API](/it/api-reference/overview). Distribuiscilo come funzione serverless (AWS Lambda, Cloudflare Worker) o come container leggero:

      ```python theme={null}
      from flask import Flask, request, jsonify
      import requests, os

      app = Flask(__name__)

      @app.route("/alert", methods=["POST"])
      def handle_alert():
          payload = request.json

          # Campi del payload del webhook Datadog
          alert_title = payload.get("title", "Unknown alert")
          tags_str = payload.get("tags", "")
          service = next(
              (t.split(":", 1)[1] for t in tags_str.split(",") if t.strip().startswith("service:")),
              "unknown-service"
          )
          alert_url = payload.get("link", "")

          org_id = os.environ["DEVIN_ORG_ID"]
          response = requests.post(
              f"https://api.devin.ai/v3/organizations/{org_id}/sessions",
              headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['DEVIN_API_KEY']}"},
              json={
                  "prompt": (
                      f"Datadog alert fired: '{alert_title}'\n"
                      f"Service: {service}\n"
                      f"Alert link: {alert_url}\n\n"
                      "Using the Datadog MCP:\n"
                      "1. Pull error logs for this service from the past 30 min\n"
                      "2. Identify the top error messages and stack traces\n"
                      "3. Check if this correlates with a recent deploy\n"
                      "4. If the root cause is clear, open a hotfix PR\n"
                      "5. Post your findings to #incidents on Slack"
                  ),
                  "playbook_id": "14fed18b89d44713a26e673cf258f548",
              }
          )
          return jsonify(response.json()), 200
      ```

      Crea un [utente di servizio](/it/api-reference/v3/overview) in **Settings > Service Users** su [app.devin.ai](https://app.devin.ai/?utm_source=docs\&utm_medium=use-case-gallery) con l'autorizzazione `ManageOrgSessions`. Copia il token API mostrato dopo la creazione e salvalo come `DEVIN_API_KEY` sul tuo servizio bridge. Imposta `DEVIN_ORG_ID` sull'ID della tua organizzazione — recuperalo chiamando `GET https://api.devin.ai/v3/enterprise/organizations` con il tuo token.

      Il codice sopra utilizza il [`!triage` template playbook](https://app.devin.ai/settings/playbooks/14fed18b89d44713a26e673cf258f548?utm_source=docs\&utm_medium=use-case-gallery) — duplicalo e personalizza i passaggi di analisi per il tuo stack, quindi aggiorna il `playbook_id` nel tuo servizio bridge.
    </Step>

    <Step title="Instrada gli avvisi verso il webhook">
      **Direttamente da Datadog:**

      1. Nel dashboard di Datadog, vai su **Integrations > Webhooks**
      2. Fai clic su **New Webhook** e imposta l’URL sull’endpoint del tuo bridge (ad es. `https://your-bridge.example.com/alert`)
      3. Nel messaggio di notifica di qualsiasi monitor, aggiungi `@webhook-devin-bridge` — Devin esegue un’indagine ogni volta che quel monitor viene attivato

      **Da PagerDuty:**

      1. In PagerDuty, vai su **Services > \[your service] > Integrations**
      2. Aggiungi un’integrazione **Generic Webhooks (v3)**
      3. Imposta l’URL del webhook sull’endpoint del tuo bridge e filtra per tipo di evento `incident.triggered`

      Inizia con monitor di livello warning per testare la pipeline prima di instradare gli avvisi critici.
    </Step>

    <Step title="Che cosa esamina Devin">
      Quando un alert attiva una sessione, Devin usa il Datadog MCP per eseguire un’indagine strutturata — interrogando i log, correlando con i deploy e tracciando l’errore fino al codice sorgente.

      <PromptBlock>
        ```txt Indaga sull'alert Datadog theme={null}
        Alert Datadog: "Tasso di errore elevato su payments-service (5,2%, soglia 1%)"
        generato il 2026-02-10 alle 14:32 UTC.

        Utilizzando il Datadog MCP:
        1. Recupera i log di errore di payments-service degli ultimi 30 minuti
        2. Raggruppa per messaggio di errore — qual è l'errore più frequente?
        3. Controlla gli eventi Datadog per i deploy recenti su payments-service
        4. Leggi il codice sorgente rilevante e le commit recenti per il percorso che sta causando l'errore
        5. Se risolvibile, apri una PR con una hotfix. Altrimenti, pubblica i risultati su #incidents.
        ```
      </PromptBlock>

      Esempio di indagine che Devin pubblica su Slack:

      ```
      Indagine sull'alert: picco del tasso di errore su payments-service

      Cronologia:
      - 14:28 UTC — Deploy #492 rilasciato (commit abc123f)
      - 14:31 UTC — Tasso di errore aumentato dallo 0,3% al 5,2%
      - 14:32 UTC — Alert attivato

      Causa principale: il Deploy #492 ha eseguito il refactoring del gestore webhook di Stripe
      (src/webhooks/stripe.ts) in async/await ma ha rimosso il try/catch
      attorno a handlePaymentIntent(). Le rejection non gestite restituiscono
      errori 500 su circa il 4% delle richieste di checkout.

      Correzione: aggiunto un error boundary con logging strutturato e risposte 4xx
      appropriate per gli errori client.

      PR #493 aperta → https://github.com/acme/payments/pull/493
      ```
    </Step>

    <Step title="Estendi la pipeline">
      Quando le indagini di base sono a posto, aggiungi ulteriore automazione:

      **Personalizza il playbook di triage.** Il bridge code utilizza già il template di playbook [`!triage`](https://app.devin.ai/settings/playbooks/14fed18b89d44713a26e673cf258f548?utm_source=docs\&utm_medium=use-case-gallery). Duplicalo e adatta la checklist di indagine allo stack del tuo team: aggiungi runbook specifici per servizio, percorsi di escalation e convenzioni per le PR di hotfix.

      **Definisci l’ambito in base alla severità.** Instrada gli alert P1 per un’indagine immediata e un hotfix. Instrada gli alert P3 solo per l’analisi della causa radice. Usa prompt o playbook diversi per ciascun livello di severità.

      **Aggiungi [Knowledge](/it/product-guides/knowledge)** sui tuoi servizi — soglie normali, architettura, runbook di reperibilità — in modo che l’indagine di Devin parta dal contesto del tuo team invece che da zero.
    </Step>
  </Steps>
</div>