Echtzeit-Container Monitoring

Verschaffen Sie sich mit Datadog Container Monitoring vollständige Echtzeit-Visibility über den Zustand und die Performance Ihrer containerisierten Umgebung. Nutzen Sie über 900 einsatzbereite Integrationen, um in wenigen Minuten mit dem Monitoring zu beginnen.

Produktvorteile

Monitoring von containerisierten Umgebungen mit multidimensionaler Visibility

Automatisches Erkennen der Erstellung und Zerstörung von Containern, um eine vollständige Abdeckung Ihrer Cloud-Infrastruktur zu gewährleisten
Erkennen und Verfolgen aller auf Containern ausgeführten Dienste, unabhängig davon, wie dynamisch oder kurzlebig sie sind
Anzeigen wichtiger Informationen über jede Ebene Ihrer Kubernetes-Cluster mit einer mehrdimensionalen Ansicht Ihrer Arbeitslasten

Erhalten Sie vollständige Visibility in serverlosen Containern in jeder Cloud

Nutzung der sofort einsatzbereiten Integrationen von Datadog mit AWS, Azure und GCP, um schnell mit dem Monitoring Ihrer serverlosen Container zu beginnen
Einfache Analyse des Zustands all Ihrer Container, die über beliebige Cloud-Umgebungen verteilt sind, in einer einzigen Ansicht mit dem Cluster-Agent
Erhalt vollständiger Visibility über jede Kubernetes-Umgebung und alle darauf ausgeführten Anwendungen mit End-to-End-Tracing und kontinuierlichem Profiling

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Performance-Probleme schnell beheben und Ausfallzeiten minimieren

Isolieren von Engpässen und Beheben von Leistungsproblemen mit verteiltem Tracing über alle Infrastrukturkomponenten hinweg
Nahtlose Korrelation von Metriken, Protokollen, Traces und Netzwerkdaten zur schnellen Diagnose und Behebung von Problemen
Analyse des Zustands einzelner Container über Pods, Knoten, Namespaces und Cloud-Anbieter hinweg
Sekundenschnelles Testen von Hypothesen durch Überlagerung von Docker- und Container-Orchestrierungsereignissen in zeitlich synchronisierten Diagrammen

Tiefere Einblicke in Ihre Container-Orchestrierung gewinnen

Verbesserung der Transparenz der Container-Orchestrierung mit der Live-Container-Ansicht
Optimierung der horizontalen automatischen Skalierung durch Verbindung von Datadog mit Ihrem HPA und Erfassung von Anforderungsrate, Latenz und verfügbarer Netzwerkbandbreite
Einfaches Erkennen von Clustern mit Über- oder Unterzuweisung verfügbarer Ressourcen über die automatisch generierte Container-Karte
Überwachen wichtiger Metriken pro Container, wie Ressourcenauslastung und Fehlerraten bei Anfragen und Antworten, auf sofort einsatzbereiten Dashboards für AWS Fargate, Google Cloud Run und mehr

Tracken von Änderungen in Ihrer containerisierten Infrastruktur

Gewinnen wichtiger Einblicke in jedes in Ihrer Umgebung verwendete Container-Image – und in Ihr gesamtes Container-Image-Ökosystem
Verständnis groß angelegter Trends in Bezug auf die Sicherheitslage und die Ressourcennutzung mithilfe von Image-spezifischen Metrik-Dashboards
Reduzierung der Kosten durch Erkennen von Cloud-Registries, für die Sie möglicherweise bezahlen, aber nicht aktiv nutzen, sowie von Images, die unnötigen Speicherplatz auf Ihren Hosts belegen

Fehlalarme eliminieren und nur bei wirklich wichtigen Problemen Benachrichtigungen erhalten

Einrichtung von Schwellenwert- und Änderungsratenwarnungen für Service-Level-Metriken, die bei einer Verkleinerung der Container keinen Alarm auslösen
Erstellung intelligenterer Warnmeldungen, die tägliche, wöchentliche und saisonale Schwankungen berücksichtigen
Proaktive Vermeidung von Ausfällen und Fehlern durch Prognosen von Metriken auf Systemebene
Automatische Erkennung unerwarteter Ausreißer, Anomalien und Fehler mit Watchdog

Steigerung der Produktivität mit Bits AI, Ihrem generativen AI Copilot

Einfache Abfrage von Observability-Daten in natürlicher Sprache, wann und wo Sie sie benötigen – auf Mobilgeräten, im Web oder in Slack
Beschleunigung von Untersuchungen und Verbesserung der Zusammenarbeit durch automatisch generierte Zusammenfassungen von Vorfällen und Post-Mortems
Demokratisierung von Observability-Daten und Beschleunigung des Onboardings mit Ihrem stets verfügbaren generativen AI Copilot
Schnellere Behebung von Fehlern in der Produktion und Behebung von Problemen mit der Codequalität durch automatisch generierte Code-Korrekturvorschläge und Unit-Tests