La observabilidad integral comienza con una instrumentación rápida y una visibilidad completa en cada capa de tu stack tecnológico. Los anuncios de DASH de este año amplían la cobertura de Datadog desde el frontend hasta la red física, con una instrumentación más rápida, un monitoreo más profundo de la experiencia digital, integraciones más amplias en la nube y la infraestructura, y un compromiso continuo con OpenTelemetry en toda la plataforma.
Ya sea que estés implementando herramientas de monitoreo en hosts de Windows en un solo paso, rastreando una solicitud desde el dispositivo de un usuario final hasta una aplicación SaaS, monitoreando nuevas plataformas en la nube como Alibaba, Nebius y OVHcloud, o ejecutando pipelines de OTel totalmente independientes del proveedor, estas funciones te ayudan a lograr una visibilidad completa de todo el stack tecnológico con menos configuración y menos puntos ciegos. Descubre a continuación todas las novedades sobre la observabilidad de extremo a extremo y da un vistazo a nuestras otras entradas con resúmenes para conocer lo último en AI, escalabilidad, y seguridad.
Datadog es la plataforma de observabilidad nativa de OpenTelemetry
Disfruta de experiencias integradas en la aplicación nativas de OpenTelemetry, basadas en convenciones semánticas para infraestructura y APM
Datadog ahora resuelve de forma nativa las convenciones semánticas de OpenTelemetry en toda su plataforma. Los equipos que ejecutan pipelines de OTel totalmente de código abierto y neutrales respecto a proveedores obtienen las mismas experiencias de producto optimizadas —monitores, dashboards y páginas de servicios de APM, lista de hosts de infraestructura, Kubernetes Explorer— que antes requerían instrumentación nativa de Datadog o componentes de pipelines específicos de Datadog. Las vistas de infraestructura y APM se completan automáticamente a partir de métricas y trazas nativas de OTel, lo que les brinda a los desarrolladores y a los SRE flujos de trabajo, correlaciones y análisis coherentes, sin importar la fuente de instrumentación. Para solicitar acceso anticipado, regístrate en la versión preliminar.
Monitorización de infraestructuras nativa de OpenTelemetry
La vista Lista de hosts de infraestructura ahora es compatible de forma nativa con OTel, lo que permite a los clientes que usan Host Metrics Receiver en los recopiladores OTel Collector monitorizar el estado de sus hosts basados en OTel y priorizar los problemas. Los equipos tienen acceso al mismo inventario de hosts en directo, a los filtros y agrupaciones basados en etiquetas, y a vistas correlacionadas en el panel lateral que abarcan métricas, logs y trazas.
Identifica de manera eficiente la causa raíz de los problemas de Kubernetes con los datos de OpenTelemetry
Para los equipos que han adoptado OpenTelemetry como estándar, convertir los datos de telemetría a formatos específicos de cada proveedor puede provocar experiencias de producto fragmentadas y métricas desalineadas. La compatibilidad nativa con OTel en Kubernetes Explorer de Datadog convierte automáticamente las métricas de OTel a representaciones estándar de Datadog, lo que permite resolver las diferencias en las unidades y la semántica de las métricas sin perder su contexto original. Mediante la ingesta de los manifiestos de tus recursos de Kubernetes y su asociación con los datos de telemetría de OTel que llegan, Kubernetes Explorer te ofrece una vista unificada que tiene en cuenta las relaciones entre los datos, para que puedas correlacionar métricas, logs y trazas con tus recursos de Kubernetes y así identificar las causas raíz sin necesidad de hacer consultas manuales desde la línea de comandos. Lee nuestra entrada del blog para saber más.
El monitoreo del rendimiento de las aplicaciones ahora es compatible de forma nativa con las métricas y la semántica RED de OpenTelemetry
Datadog ahora admite de forma nativa los tramos de aplicaciones enviados mediante el Protocolo OpenTelemetry (OTLP) directamente a nuestra plataforma, sin que necesites Datadog Exporter en tu pipeline de recopilación. Ahora, los hosts equipados con OTel se detectarán automáticamente y aparecerán como corresponde en el portal interno para desarrolladores. Las trazas de esos servicios ahora muestran la semántica nativa de OTel sin necesidad de usar espacios de nombres específicos de OTel.
Además, las métricas RED para los hosts de OTel ahora se pueden generar de forma nativa usando el conector de métricas de tramo estándar de OTel o métricas personalizadas, como las métricas HTTP o RPC. Los datos de OTel ahora se consideran datos de primera clase, al mismo nivel que la semántica de Datadog y las fuentes de métricas RED. Para solicitar acceso anticipado a estas y otras funciones nativas de OTel, regístrate en la versión preliminar.
Administra las configuraciones de los pipelines de DDOT a gran escala con Fleet Automation
Los equipos de plataforma ya pueden configurar de forma remota Datadog Distribution of OpenTelemetry Collector (DDOT) desde Fleet Automation, lo que facilita la gestión de los pipelines de telemetría en grandes flotas de DDOT. En lugar de depender de Helm, GitOps o scripts personalizados para cada actualización de los recopiladores, los equipos pueden editar archivos YAML, aplicar cambios de configuración a los recopiladores seleccionados y revisar el historial de implementaciones directamente en Datadog. Esta capacidad ayuda a los equipos a estandarizar las operaciones del pipeline de OpenTelemetry, reducir las desviaciones en la configuración e implementar cambios en el filtrado, el enrutamiento y el muestreo con mayor control.
Acelera la resolución de problemas de las puertas de enlace OTel con la vista de topología en Fleet Automation
Las implementaciones de las puertas de enlace OTel son herramientas potentes para la gestión centralizada de la telemetría, pero sus configuraciones complejas y su arquitectura, que a menudo tiene varias capas, hacen que la resolución de problemas relacionados con comportamientos inesperados en la telemetría sea un proceso largo y fragmentado. La vista de topología en Fleet Automation les da a los equipos de la plataforma una visibilidad de principio a fin de sus arquitecturas de puertas de enlace, información valiosa sobre patrones anómalos en el tráfico de datos de telemetría —como caídas, picos y cargas desiguales a lo largo del pipeline—, además de la capacidad de identificar las causas raíz con el contexto de monitoreo y las vistas de pipeline a nivel de componentes. Para comenzar, sigue nuestra documentación o lee nuestra entrada del blog.
Logra una mayor visibilidad de los servicios con menos configuración
Conecta de manera integral tus datos de servicio con la reasignación de servicios
La reasignación de servicios ya está disponible para todos, lo que te permite controlar directamente cómo se nombran y agrupan los servicios en todo tu entorno de Datadog sin necesidad de cambios en el código ni en la configuración. Los nombres de servicio coherentes son el elemento que mantiene unida tu telemetría de Datadog, lo que te permite correlacionar trazas, logs y métricas de toda tu arquitectura distribuida. Sin embargo, en entornos complejos, una misma carga de trabajo suele tener nombres diferentes según la fuente de telemetría. Con la reasignación de servicios, puedes asegurarte fácilmente de tener una visión precisa de tu sistema y unificar tu telemetría al fusionar entradas de servicio redundantes, dividir entradas monolíticas según los valores de las etiquetas y definir nuevos servicios basados en etiquetas de infraestructura para resolver diferencias de nomenclatura entre productos. Las vistas previas de impacto te muestran qué monitores y dashboards se ven afectados antes de que entre en vigor cualquier regla, para que puedas hacer cambios con confianza. Lee nuestra documentación para comenzar, o descubre más en nuestra entrada del blog.
Instrumenta tus hosts de Windows en un solo paso con Datadog APM
Datadog APM ofrece instrumentación de un solo paso (SSI) para todo el host en Windows, disponible en versión preliminar. Con SSI, puedes implementar aplicaciones Java y .NET en todo un host de Windows con un solo comando de instalación de Agent, incluidas todas las aplicaciones Java que se ejecutan en el host y todas las aplicaciones .NET que se ejecutan en IIS. También puedes definir una regla de instrumentación que te permita instrumentar aplicaciones .NET que se ejecutan fuera de IIS. Además, puedes usar reglas de instrumentación para tener un control más detallado sobre qué aplicaciones Java del host o qué aplicaciones .NET en IIS se instrumentan. Para los nuevos hosts, puedes configurar la instrumentación de APM mediante el comando MSI o habilitar SSI en los agentes existentes directamente desde Fleet Automation.
Para saber más, lee nuestra documentación.
Habilita la visibilidad de extremo a extremo de tus aplicaciones Java y NGINX con un solo comando
Para lograr una observabilidad de stack tecnológico completo siempre han sido necesarias dos iniciativas de instrumentación distintas: una para los servicios de backend y otra para el frontend. Para los equipos de DevOps y SRE que no se encargan del código frontend, esto implica coordinarse con otro equipo solo para configurar RUM, lo que retrasa la vista unificada de la experiencia del usuario y el rendimiento del servicio que tu equipo realmente necesita. Con la instrumentación de un solo paso (SSI) para APM y RUM, ahora puedes habilitar el monitoreo tanto del frontend como del backend con un solo comando, sin necesidad de cambiar el código. Datadog implementa automáticamente tu aplicación, correlaciona las sesiones de RUM con los rastros de APM del backend y empieza a ofrecerte una visión completa de cómo tus servicios afectan a los usuarios reales desde el momento en que se instala Agent. Ahora SSI es compatible con servidores de aplicaciones basados en servlets de Java (como Tomcat, Jetty, WildFly y WebLogic), así como con aplicaciones alojadas en NGINX, así que tienes la misma ruta de un solo comando para obtener visibilidad de extremo a extremo.
Para conocer más, lee nuestra entrada del blog o la documentación.
Rastrea los servicios administrados por Azure de extremo a extremo en tus aplicaciones .NET
Las aplicaciones .NET distribuidas en Azure usan servicios administrados como Service Bus, Event Hubs, Cosmos DB y API Management para dirigir las solicitudes entre sistemas. Cuando algo sale mal en producción, los ingenieros suelen perder visibilidad en el límite entre el código de su aplicación y la infraestructura administrada por Azure. Datadog ahora amplía el rastreo distribuido a estos servicios para aplicaciones .NET, sin que sea necesario modificar el código. Los equipos pueden seguir las solicitudes a lo largo de todo el flujo de la aplicación en una sola vista: las trazas se mantienen conectadas a medida que los mensajes se mueven por las colas y los flujos de eventos, las operaciones de Cosmos DB aparecen integradas con el resto de la solicitud, y los tramos de API Management conectan las trazas del frontend con las del backend. Descubre más en nuestra entrada del blog.
Integra tus trazas distribuidas de Azure Application Insights en Datadog APM
Los equipos que usan Azure Application Insights para cargas de trabajo sin servidor de Azure ahora pueden tener visibilidad completa de Datadog APM sin necesidad de instrumentar Datadog Agent. Datadog convierte automáticamente los logs de App Insights en tramos de APM y los enriquece con metadatos de recursos de Azure, por lo que los tramos de Azure Functions, API Management, Cosmos DB, Azure Blob Storage y Azure SQL DB aparecen en los mismos Trace Explorer, gráficos de llamas y Software Catalog que el resto de tu stack tecnológico. No necesitas ninguna configuración adicional, siempre y cuando los logs de Azure ya se estén enviando a Datadog a través de la integración con Azure. En entornos mixtos, donde algunos servicios usan App Insights y otros usan Datadog APM, las trazas de ambos se pueden correlacionar en una sola vista. La integración con Azure Application Insights está actualmente en versión preliminar. La integración con Azure Application Insights está actualmente en versión preliminar.
Visualiza todos tus servicios sin necesidad de instrumentación con Datadog Service Discovery
¿No sabes cómo es tu entorno en la capa de aplicación, o si estás aprovechando al máximo tu configuración de observabilidad? Datadog Service Discovery te ofrece una vista previa instantánea de todos los servicios que se están ejecutando en tus hosts y de cómo se conectan entre sí. Service Discovery genera un mapa visual del stack tecnológico de tu aplicación sin necesidad de instrumentación. Esto te ayuda a entender todo lo que se puede monitorizar con APM, incluida información como qué servicios hay, cómo dependen unos de otros y cuáles son los servicios críticos que debes monitorizar. Service Discovery es el punto de partida para desarrollar una estrategia de observabilidad más completa. Para comenzar con Service Discovery, regístrate en la versión preliminar.
Analiza el comportamiento de las trazas a gran escala con Trace Patterns
Analizar una traza a la vez no es escalable. Trace Patterns agrupa las trazas con estructura y atributos similares en patrones recurrentes, ordenados por volumen de solicitudes, tasa de error y latencia, para que puedas analizar los comportamientos de las solicitudes de un vistazo. Abre cualquier patrón para revisar las trazas representativas, los valores atípicos en cuanto a errores o latencia, y cómo cambia con el tiempo. Da un vistazo a la documentación sobre Trace Patternspara saber más, o regístrate en la versión preliminar para comenzar.
Rastrea el rendimiento a lo largo de cada recorrido del usuario
Monitoriza el rendimiento técnico de los pasos clave en los recorridos de tus usuarios con las operaciones de RUM
Cada recorrido del usuario en tus aplicaciones, como el proceso de pago, el inicio de sesión o la búsqueda, incluye pasos clave que hacen que la experiencia funcione. Estos pasos se monitorizan a través de las operaciones de RUM para garantizar que tus recorridos estén siempre disponibles. Por ejemplo, el recorrido del proceso de pago puede incluir pasos como introducir los datos de pago, guardar un método de pago y completar la compra.
Una vez que se define una operación de RUM, Datadog calcula métricas sobre todo el tráfico de tu aplicación para medir el volumen, la tasa de conversión y la latencia de la operación. Estas métricas se pueden integrar en monitores, SLO y dashboards, y las operaciones también aparecen como eventos de RUM dentro de las sesiones de RUM para que puedas analizarlas más a fondo. Consulta nuestra documentación sobre el monitoreo de operacionespara conocer más, o regístrate en la versión preliminar para empezar.
Incorpora la observabilidad en cada lanzamiento con Feature Flags y Experiments
Datadog Feature Flags y Datadog Experiments ya están disponibles para todos y se integran directamente con los datos de telemetría que ya recopilas con Datadog: Trazas de APM, sesiones de RUM, logs y métricas de infraestructura. Con Feature Flags, los equipos de ingeniería pueden lanzar funciones mediante implementaciones tipo “canario” basadas en la observabilidad, rastrear cualquier incidente hasta el cambio específico en el indicador que lo causó y dejar que Bits AI elimine los indicadores obsoletos antes de que se acumulen como deuda técnica.
Experiments utiliza esos mismos datos de telemetría para que cada lanzamiento sea medible, de modo que los equipos puedan realizar pruebas A/B rigurosas y ver cómo cada variante afecta el comportamiento de los usuarios, el rendimiento de la aplicación y las métricas de negocio en una sola vista, sin necesidad de pipelines por lotes ni dashboards improvisados. Y a medida que los agentes de IA se encargan de más tareas de desarrollo, Experiments les permite a los equipos probar de forma segura cada cambio que lanzan, manteniendo bajo control la fiabilidad y las métricas clave, incluso cuando los ciclos se aceleran. Juntos, conectan la información valiosa del producto, las pruebas controladas y el lanzamiento seguro en producción en un solo flujo de trabajo. Descubre más en nuestra entrada del blog.
Consulta el estado del sistema de un vistazo con la nueva experiencia de Synthetics
Deja de enterarte en último lugar cuando fallan tus recorridos clave. La página de inicio de Datadog Synthetic Monitoring te ofrece una vista unificada del estado de las aplicaciones, y reemplaza las listas de pruebas abarrotadas por información valiosa. Usa el mapa de resumen de disponibilidad para ver cuáles son tus rutas con más tráfico e identificar las zonas sin cobertura. Además, puedes usar la vista Señales del sistema para asegurarte de detectar problemas en todo tu stack tecnológico antes de que afecten a los usuarios. Desde el rastreo de SLI hasta la automatización del mantenimiento para las pruebas “ruidosas”, este es tu nuevo mecanismo de rutina diaria para que tengas tranquilidad en producción. Regístrate en la versión preliminar para tener acceso anticipado a la nueva página de inicio de Synthetics. Para obtener más información, puedes consultar nuestra entrada del blog en la página de inicio y leer la documentación de Synthetic Monitoring.
Soluciona problemas de rendimiento en el frontend con Browser Profiler de Datadog
Los problemas de rendimiento en el frontend son fáciles de detectar, pero difíciles de diagnosticar. Una puntuación baja de INP o tareas largas recurrentes te indican que los usuarios están teniendo ralentizaciones, pero no te dicen qué función de JavaScript es la responsable. Browser Profiler de Datadog, que ya está en versión preliminar pública, conecta los marcos de stack tecnológico de métodos directamente desde sesiones reales de usuarios con los flujos de trabajo de RUM que ya usan los ingenieros. Los equipos pueden analizar las interacciones lentas en sesiones individuales, identificar cuellos de botella recurrentes en miles de sesiones y comparar instantáneas de perfilado antes y después de una implementación para confirmar que una corrección funcionó en producción. Descubre más en nuestra entrada del blog.
Optimiza la velocidad de inicio de tu aplicación móvil con Mobile Profiling
Recopila datos detallados sobre el rendimiento de tu aplicación móvil durante el inicio. Con Mobile Profiling, puedes identificar los métodos que tardan más y optimizar el tiempo de inicio hasta que se muestre la pantalla inicial (TTID) de tu aplicación. El perfilador móvil recopila los stacks tecnológicos de llamadas a métodos del proceso de la aplicación, las cuales se pueden consultar y analizar en el explorador de sesiones de RUM. Mobile Profiling está disponible en versión preliminar para iOS y Android.
Monitoriza la fiabilidad de cada suite de pruebas críticas en un solo lugar
Sin una señal clara de fiabilidad a nivel de la suite, los equipos se ven obligados a investigar las fallas de las pruebas individuales una por una, lo que hace difícil entender si los problemas son solo casos aislados o síntomas de una degradación más general del sistema. Los SLO generados automáticamente por Datadog para las suites de pruebas resuelven ese problema al transformar las pruebas sintéticas agrupadas en una vista unificada de la fiabilidad. Esto ayuda a los equipos a evaluar rápidamente el estado del sistema, rastrear el consumo del presupuesto de errores y priorizar las investigaciones donde más importa.
Sin necesidad de configuración, Datadog crea automáticamente SLO para cada suite de pruebas, y ofrece un KPI de fiabilidad predeterminado de 7 días acumulativos con un objetivo del 99,9 %. Los equipos pueden darse cuenta de inmediato si la fiabilidad va por mal camino, recibir alertas sobre un deterioro significativo en lugar de fallas pasajeras e identificar qué pruebas contribuyen más al tiempo de inactividad gracias a una vista integrada de factores contribuyentes. Al mostrar las pruebas que consumen el presupuesto de errores, los SLO de la suite de pruebas ayudan a los SRE, a los ingenieros de plataforma y a los equipos de control de calidad a pasar de una resolución de problemas fragmentada a un análisis de la causa raíz más rápido y centrado. Para obtener más información, consulta Objetivos de nivel de servicio para suites de prueba.
Detecta y resuelve los problemas de red en cada paso
Diagnostica automáticamente los problemas de endpoints en toda la flota con Datadog
La nueva función Centro de comando de Datadog End User Device Monitoring detecta e investiga automáticamente los problemas de endpoints en toda la flota usando Bits AI SRE. Cada tarjeta de problema muestra la causa raíz, el número de dispositivos afectados y el historial completo de la investigación. El Centro de comando se inicia con cobertura para nueve escenarios de alta frecuencia relacionados con el rendimiento de la red y de los servicios SaaS, el estado de los dispositivos y las aplicaciones, y el uso y la visibilidad de las herramientas de IA. Como el Centro de comando se basa en Case Management, los administradores pueden actualizar el estado, el responsable y las solicitudes de Jira vinculadas sin tener que salir de la página. Para empezar, únete a la versión preliminar de End User Device Monitoring o lee la documentación.
Rastrea las rutas de red desde el dispositivo de un usuario final hasta una aplicación SaaS
Cuando los usuarios notifican aplicaciones lentas o una calidad de llamada deficiente, muchas veces no sabes de dónde viene el problema. Tener que cambiar entre diferentes herramientas para correlacionar las señales de los dispositivos, la red y las aplicaciones hace que el análisis de la causa raíz sea lento e impreciso. Al combinar Datadog End User Device Monitoring con Network Path, ahora puedes rastrear la ruta completa de red desde el dispositivo de un usuario hasta una aplicación SaaS, y visualizar la latencia por salto y la pérdida de paquetes en cada capa. Puedes comparar rutas entre dispositivos y períodos para identificar tendencias que puedan estar afectando toda la flota. Para comenzar, únete a la versión preliminar de End User Device Monitoring o lee la entrada del blog.
Network Device Monitoring agrega integraciones para Meraki, Fortinet, VeloCloud, Aruba y Juniper Mist
Datadog Network Device Monitoring ahora incluye Cisco Meraki, Fortinet FortiManager, VMware VeloCloud SD-WAN, Aruba Central y Juniper Mist, cinco de las plataformas líderes que impulsan las redes empresariales modernas. Esto te permite recopilar información sobre la calidad de los enlaces, el estado de los dispositivos y los desgloses de tráfico en redes inalámbricas administradas en la nube, SD-WAN y redes impulsadas por IA, todo en un solo lugar. Los logs de eventos de seguridad de Meraki también se envían a Datadog Cloud SIEM, así que puedes investigar la actividad de amenazas y los problemas de rendimiento al mismo tiempo. El resultado es una visibilidad independiente del proveedor, desde el borde hasta el núcleo, tanto si tu flota es actualmente de un solo proveedor como si estás en proceso de migrar a un modelo con múltiples proveedores el próximo trimestre. Descubre más sobre Network Device Monitoring.
Monitoriza la infraestructura inalámbrica administrada en la nube con las integraciones de Aruba Central y Juniper Mist
Las integraciones de Datadog con Aruba Central y Juniper Mist ya están disponibles para todos, lo que permite incorporar la infraestructura de redes inalámbricas y cableadas administradas en la nube a Network Device Monitoring. Los equipos pueden monitorizar el estado de los dispositivos, la experiencia del cliente, las métricas de calidad del Wi-Fi y el rendimiento de la red en los puntos de acceso, conmutadores y puertas de enlace administrados por Aruba y Mist, todo mediante una recopilación de datos basada en API. Como estas integraciones se conectan con la plataforma más amplia de Datadog, los ingenieros de red pueden correlacionar la disminución del rendimiento inalámbrico con la latencia de las aplicaciones, las métricas de infraestructura y los logs para determinar si los problemas de conectividad se originan en la capa de red o en otra parte del stack tecnológico. Obtén más información sobre la integración con Juniper Mist y la integración con Aruba Central, o explora Network Device Monitoring para comenzar.
Monitoriza la infraestructura de IA y las plataformas modernas en la nube
Monitoriza los almacenes de datos SQL de Databricks con Data Observability
Ahora puedes usar Datadog Data Observability para tener visibilidad de tus almacenes de datos SQL de Databricks. Con el monitoreo de almacenes de datos SQL de Databricks de Data Observability, ahora en versión preliminar pública, puedes detectar consultas de Databricks fallidas o que tardan mucho en ejecutarse en todos los espacios de trabajo casi en tiempo real, lo que reduce el tiempo necesario para identificar y solucionar cargas de trabajo analíticas defectuosas o detectar consultas excesivamente costosas. También puedes monitorizar el uso y las consultas en cola en todo tu almacén de datos SQL para determinar si se necesitan cambios en la configuración del clúster y así garantizar que las consultas críticas se ejecuten a tiempo. Para empezar, sigue la documentación de configuración de Data Observability para Databricks.
Monitoriza las cargas de trabajo de Nebius AI Cloud con Datadog
Los equipos de aprendizaje automático y de plataforma utilizan Nebius AI Cloud para entrenar e implementar modelos de IA, y la computación con GPU, las tareas de entrenamiento, los servicios de inferencia y los datos de telemetría de las aplicaciones LLM están dispersos en herramientas inconexas. La integración de Datadog con Nebius AI Cloud incorpora los logs de salida en serie de las máquinas virtuales, Kubernetes administrado, MLflow, PostgreSQL y los logs de endpoints de IA a Datadog Log Management; implementa Datadog Agent en el entorno de computación de Nebius para obtener métricas de infraestructura y APM; supervisa la utilización de la GPU y la temperatura con Datadog GPU Monitoring, y rastrea los flujos de trabajo del agente y el uso de tokens con la observabilidad de Datadog Agent. Un dashboard listo para usar y monitores preconfigurados cubren los modos de falla más comunes en las cargas de trabajo de IA, desde errores en los experimentos de MLflow hasta fallas en la conexión con PostgreSQL. Lee nuestra documentación para comenzar o consulta nuestra entrada del blog.
Monitoriza las tareas de Google Cloud Run de extremo a extremo con Datadog Serverless Monitoring
Las tareas de Cloud Run manejan cargas de trabajo como pipelines por lotes, preprocesamiento de aprendizaje automático e informes nocturnos, pero sin una observabilidad profunda, si una tarea falla o se demora, tienes que revisar manualmente Cloud Logging para entender qué salió mal y dónde. Datadog Serverless Monitoring para tareas de Cloud Run te ofrece rastreo APM completo, métricas y recopilación de logs para la ejecución de tus tareas, con compatibilidad con Python, Node.js, Go, Java, .NET, Ruby y PHP. Cada ejecución de una tarea se rastrea de extremo a extremo y se correlaciona con la infraestructura y los servicios de los que depende, para que puedas ver exactamente qué paso tardó más, dónde ocurrieron los errores y cómo se compara el rendimiento entre las distintas ejecuciones. Serverless Monitoring para las tareas de Cloud Run está actualmente en fase de vista previa y pronto estará disponible para todos. Para comenzar, solicita acceso o lee nuestra documentación.
Monitoriza funciones de Vercel con Datadog Serverless Monitoring
Los equipos que usan Vercel ahora pueden tener una visibilidad completa de sus funciones al enviar logs y trazas de OpenTelemetry directamente a Datadog a través de Vercel Drains configurados en la integración de Vercel, sin necesidad de un pipeline personalizado ni herramientas adicionales. Una vez conectado, cada proyecto de Vercel tiene una página dedicada en la vista Sin servidor, organizada por ruta, con pestañas de Resumen, Logs, Trazas y RUM, para que los ingenieros puedan pasar de un pico en los errores de función a la traza exacta y al log correlacionado en cuestión de segundos. Un dashboard listo para usar muestra el tráfico, la latencia, el estado de las funciones sin servidor, los eventos del firewall y los índices de aciertos de caché en toda tu implementación de Vercel. Lee nuestra documentación para comenzar.
Monitoriza Azure AI Foundry con la integración de Datadog
Azure AI Foundry se ha convertido rápidamente en la plataforma por excelencia para los equipos empresariales que implementan modelos, flujos de instrucciones y cargas de trabajo de agentes en Azure. La nueva integración con Datadog incorpora las métricas y los logs de Foundry a Datadog con dashboards listos para usar y monitores recomendados que abarcan el rendimiento, la actividad y el costo de los modelos. La telemetría de Foundry se integra con el resto de tu stack tecnológico de Azure, así que tu equipo de plataforma la administra desde la misma vista que ya usa para todo lo demás. Para comenzar, activa el mosaico de integración de Azure AI Foundry en Datadog.
Rastrea los flujos de trabajo agénticos de n8n de extremo a extremo con Datadog
n8n es una plataforma de automatización y orquestación de flujos de trabajo que los equipos usan para integrar sistemas y automatizar pipelines. La integración de n8n con Datadog ofrece visibilidad sobre el estado de los flujos de trabajo junto con el resto de tu infraestructura, todo en un solo lugar. Con Datadog, puedes monitorizar el número de ejecuciones y el estado de los flujos de trabajo, los percentiles de latencia, el estado de las colas, la capacidad de los trabajadores, el rendimiento de los webhooks y los tiempos a nivel de cada paso. Esto significa que puedes darte cuenta rápidamente de cuándo se retrasan los flujos de trabajo, qué nodo está causando la ralentización y si la causa raíz está en el propio flujo de trabajo o en la infraestructura subyacente, todo sin tener que ingerir cada log de ejecución solo para reconstruir lo que pasó. Los dashboards y monitores listos para usar de Datadog te permiten visualizar y recibir alertas sobre fallas, investigar ralentizaciones y correlacionar el comportamiento de los flujos de trabajo con el estado de los trabajadores, la presión en las colas y el contexto de Kubernetes. Lee nuestra documentación para saber más sobre la integración con n8n.
Obtén visibilidad de extremo a extremo de Nutanix con Datadog
Nutanix es una plataforma de infraestructura hiperconvergente que combina recursos de cómputo, almacenamiento y virtualización en un solo stack tecnológico definido por software. La integración de Datadog con Nutanix les da a los equipos visibilidad sobre los clústeres, los hosts y las máquinas virtuales, al tiempo que incorpora la actividad operativa de Prism Central —incluidas alertas, eventos, tareas y auditorías— a Datadog en forma de eventos. Esto ayuda a los equipos a monitorizar la infraestructura de Nutanix junto con las aplicaciones que se ejecutan en ella; a determinar rápidamente si los problemas se originan en la capa de la aplicación o en la plataforma subyacente; y a analizar el estado del clúster, la capacidad, el rendimiento de almacenamiento y de E/S, los puntos críticos de los hosts y las máquinas virtuales, y las cargas de trabajo ineficientes. También incluye un dashboard de resumen de Nutanix listo para usar que ofrece una vista general del estado, el uso de recursos y la capacidad, para que los operadores puedan pasar más rápido de los síntomas a las causas y mantener los entornos funcionando sin problemas a medida que cambian las cargas de trabajo. Para conocer más, lee nuestra entrada del blog y la documentación.
Obtén visibilidad de todo el ecosistema de tu empresa
Integra las plataformas en las que se ejecutan tus aplicaciones de negocios
Las integraciones nuevas y mejoradas con Temporal Cloud, Adyen, ServiceNow, Cloudflare, SAP HANA Cloud, Tableau, Shopify, Intercom y Genesys Cloud amplían Datadog a las plataformas SaaS que impulsan los negocios modernos. Ahora la cobertura abarca la coordinación de flujos de trabajo, el procesamiento de pagos, la gestión de servicios de TI (ITSM), las redes de borde, la inteligencia de negocios, el comercio electrónico, la atención al cliente y los centros de contacto, incluido el soporte pionero en el mercado para la nueva API OpenMetrics de Temporal. Puedes rastrear el ciclo de vida completo de las transacciones en Adyen, la ejecución de los flujos de trabajo en Temporal y el estado de tu tienda en Shopify, junto con las aplicaciones y la infraestructura que ya monitorizas. La observabilidad se adapta a tu stack tecnológico, y no al revés. Consulta la documentación sobre las integraciones de Datadogpara conocer más.
Implementa el reenvío automatizado de logs de Azure con Terraform
El reenvío automatizado de logs de Datadog para Azure ya te ahorra tener que instalar, configurar y administrar manualmente los servicios y ajustes de diagnóstico necesarios para reenviar los logs. El reenvío automatizado de logs ahora es compatible con Terraform, así que puedes configurar el pipeline completo en todas las suscripciones de tu inquilino directamente desde tu infraestructura como código. Agrega el módulo una sola vez, y añadir una nueva suscripción se convierte en un cambio de configuración de una sola línea, en lugar de un flujo de trabajo en el portal. La cobertura se mantiene sincronizada con el resto de tu infraestructura de Azure, lo que elimina las discrepancias que surgen con la configuración manual. Para comenzar, instala el proveedor de Datadog para Terraform y agrega el módulo de reenvío automatizado de logs a tu configuración.
Monitoriza las aplicaciones de Oracle Fusion Cloud con Datadog
Las aplicaciones de Oracle Fusion Cloud impulsan flujos de trabajo críticos para el negocio en las áreas de finanzas, recursos humanos y cadena de suministro, pero como se ejecutan en una infraestructura administrada por Oracle, los equipos de ingeniería han tenido una visibilidad limitada de su rendimiento. La nueva integración de Datadog con Oracle Fusion resuelve ese problema al recopilar métricas y logs de las tareas de ESS, lo que permite a los equipos rastrear la ejecución de las tareas, detectar reintentos y atascos, y correlacionar las ralentizaciones con fallas en el pipeline posterior de Oracle Integration Cloud. Los logs de auditoría se envían directamente a Log Explorer y Cloud SIEM, lo que permite recibir alertas en tiempo real sobre actividades de alto riesgo, como los cambios en los permisos. Al combinarlo con Synthetic Monitoring, los equipos pueden probar los endpoints de Oracle Fusion y los flujos de trabajo de la interfaz de usuario desde afuera hacia adentro, lo que les permite detectar regresiones antes de que los usuarios las notifiquen. Para conocer más, lee la entrada del blog o consulta la documentación sobre la integración de aplicaciones de Oracle Fusion.
Unifica la observabilidad de Alibaba Cloud con Datadog
Para los equipos que usan Alibaba Cloud junto con AWS, Google Cloud o Azure, las alertas de Cloud Monitor, ApsaraDB y Simple Log Service se mantienen aisladas en sus propias consolas, lo que dificulta el diagnóstico de incidentes que involucran a varios proveedores. La integración de Datadog con Alibaba Cloud reúne 14 servicios de Alibaba Cloud en una sola plataforma. Obtén métricas de infraestructura de Cloud Monitor y envía los logs de Simple Log Service a Datadog Log Management, incluidos eventos de auditoría de ActionTrail, logs de ACK Kubernetes, logs de acceso a OSS y logs de VPC Flow. Instala Datadog Agent en las instancias de ECS y en los clústeres de ACK para agregar trazas distribuidas y métricas de contenedores. Los dashboards listos para usar de ECS, CDN, Server Load Balancer y las bases de datos de ApsaraDB se cargan automáticamente una vez configurados. Para los equipos con requisitos de residencia de datos en APAC, BYOC Logs mantiene el procesamiento de logs dentro de tu propia cuenta de Alibaba Cloud. Lee nuestra entrada del blog o la documentación para comenzar.
Monitoriza la infraestructura de OVHcloud con Datadog
Los equipos de finanzas, salud y administración pública que necesitan que los datos se almacenen en la UE usan OVHcloud junto con AWS, Google Cloud o Azure, donde los datos de telemetría están en herramientas separadas y las investigaciones entre nubes pierden contexto. La integración de Datadog con OVHcloud importa los logs de la plataforma de datos de OVHcloud Logs a Datadog Log Management, incluidos los logs de auditoría de cuentas, los resultados de la verificación de políticas de IAM, los logs de auditoría de Kubernetes, los logs de bases de datos administradas y los logs de acceso al equilibrador de carga. Instala Datadog Agent en instancias de OVHcloud para agregar métricas de host, trazas de APM y datos de telemetría de contenedores. Un dashboard listo para usar y tres plantillas de monitoreo preconfiguradas, que se activan ante picos en la tasa de errores de HTTP, un número elevado de logs de error y un gran número de logs de gravedad crítica, te brindan cobertura sin que tengas que definir cada condición desde cero. Lee nuestra documentación para comenzar o consulta nuestra entrada del blog.
Monitoriza los logs y la infraestructura de Scaleway con Datadog
Los equipos de sectores regulados utilizan Scaleway junto con AWS, Google Cloud o Azure para garantizar la residencia de datos en la UE y el cumplimiento del RGPD, pero no pueden correlacionar los datos de telemetría de Scaleway con el resto de su stack tecnológico sin cambiar de herramientas. La integración de Datadog con Scaleway reenvía los logs de Scaleway Cockpit y Audit Trail a Datadog Log Management, implementa Datadog Agent en las instancias de Scaleway Compute para obtener métricas de host y trazas de APM, y correlaciona las trazas de APM con las métricas a nivel de pod de los clústeres de Kubernetes de Scaleway Kapsule y Kosmos. Un dashboard de resumen listo para usar y dos plantillas de monitoreo preconfiguradas —una para picos en los logs de errores del servicio y otra para eventos críticos en tu entorno de Scaleway— les dan a los ingenieros de guardia un punto de partida antes de que se establezcan los valores de referencia de las cargas de trabajo. Para saber más, lee nuestra documentación o consulta nuestra entrada del blog.
Rastrea el rendimiento y la utilización de recursos de Power BI Embedded
Power BI Embedded les permite a los desarrolladores integrar análisis de Power BI en sus propias aplicaciones, pero para administrar la capacidad subyacente en producción necesitas tener visibilidad del rendimiento de las actualizaciones, la latencia de las consultas y la utilización de la capacidad, algo que el portal de Azure por sí solo no te ofrece. La nueva integración de Datadog con Power BI Embedded muestra las métricas clave de rendimiento y utilización directamente en Datadog. El estado de Power BI Embedded se encuentra en la misma plataforma de observabilidad que el resto de tus aplicaciones, así que los administradores de capacidad lo gestionan con los flujos de trabajo de alertas y dashboards que tu equipo ya usa. Para saber más, lee nuestra documentación.
