包括的なオブザーバビリティは、迅速なインスツルメンテーションと、スタックのあらゆるレイヤーにわたる完全な可視性から始まります。今年の DASH では、Datadog のカバレッジがフロントエンドから物理ネットワークまで拡張され、インスツルメンテーションの高速化、Digital Experience Monitoring の深化、クラウドとインフラストラクチャのインテグレーション拡充、プラットフォーム全体での OpenTelemetry への継続的な取り組みが発表されました。
Windows ホストを 1 ステップでインスツルメントする場合も、エンドユーザーのデバイスから SaaS アプリケーションまでリクエストをトレースする場合も、Alibaba、Nebius、OVHcloud などの新しいクラウドをモニタリングする場合も、完全にベンダーニュートラルな OTel パイプラインを運用する場合も、これらの機能により、セットアップの手間を減らし、死角を抑えながらフルスタックの可視性を実現できます。以下でエンドツーエンドのオブザーバビリティに関する新機能をご確認ください。また、 AI、スケール、および セキュリティの最新のまとめ記事もご覧ください。
Datadog は OpenTelemetry ネイティブのオブザーバビリティプラットフォーム
インフラストラクチャと APM 向けのセマンティックコンベンションを活用した OpenTelemetry ネイティブのアプリ内体験を実現
Datadog は、プラットフォーム全体で OpenTelemetry のセマンティックコンベンションをネイティブに解釈できるようになりました。完全にオープンソースでベンダーニュートラルな OTel パイプラインを運用するチームは、これまで Datadog ネイティブのインスツルメンテーションや Datadog 固有のパイプラインコンポーネントが必要だった、Infrastructure Host List、Kubernetes Explorer、APM サービスページ、ダッシュボード、モニターといったキュレーションされた製品体験を同じように利用できます。インフラストラクチャビューと APM ビューには OTel ネイティブのメトリクスとトレースが自動的に反映されるため、開発者と SRE はインスツルメンテーションのソースにかかわらず、一貫したワークフロー、相関付け、分析を利用できます。早期アクセスをリクエストするには、プレビューにサインアップしてください。
OpenTelemetry ネイティブの Infrastructure Monitoring
Infrastructure Host List ビューが OTel をネイティブにサポートし、OTel Collector の Host Metrics Receiver を使用しているお客様は、OTel ベースのホストの正常性をモニタリングして問題をトリアージできるようになりました。チームは、ライブホストインベントリ、タグベースのフィルタリングとグループ化、メトリクス、ログ、トレースを横断する相関サイドパネルビューを同じように利用できます。
OpenTelemetry データで Kubernetes の問題の根本原因を効率的に特定
OpenTelemetry を標準化しているチームでは、テレメトリデータをベンダー固有の形式に変換すると、製品体験が分断され、メトリクスの整合性が損なわれる可能性があります。Datadog Kubernetes Explorer のネイティブ OTel サポートにより、OTel メトリクスが Datadog 標準の表現に自動変換され、元のコンテキストを保持しながら、メトリクスの単位やセマンティクスの違いを解消できます。Kubernetes リソースマニフェストを取り込み、受信する OTel テレメトリデータと関連付けることで、Kubernetes Explorer は関係性を把握できる統合ビューを提供します。これにより、メトリクス、ログ、トレースを Kubernetes リソースと相関付け、手動のコマンドラインクエリなしで根本原因を特定できます。ブログ記事 で詳細をご確認ください。
Application Performance Monitoring が OpenTelemetry の RED メトリクスとセマンティクスをネイティブにサポート
Datadog は、収集パイプラインに Datadog Exporter を組み込まなくても、OpenTelemetry Protocol (OTLP) を使用してプラットフォームへ直接送信されるアプリケーションスパンをネイティブにサポートするようになりました。OTel でインスツルメントされたホストは自動的に検出され、Internal Developer Portal に適切に表示されるようになります。これらのサービスのトレースでは、特定の OTel 名前空間を必要とせず、ネイティブの OTel セマンティクスが表示されます。
さらに、OTel ホストの RED メトリクスは、OTel 標準の Span Metrics コネクターや HTTP/RPC メトリクスなどのカスタムメトリクスを使用して、ネイティブに生成できるようになりました。OTel データは、Datadog のセマンティクスや RED メトリクスソースと同等のファーストクラスデータとして扱われるようになりました。これらを含む OTel ネイティブ機能への早期アクセスをリクエストするには、プレビューにサインアップしてください。
Fleet Automation で DDOT パイプライン構成を大規模に管理
プラットフォームチームは、 Datadog Distribution of OpenTelemetry Collector (DDOT) を Fleet Automationからリモートで構成できるようになり、大規模な DDOT フリート全体でテレメトリパイプラインを管理しやすくなりました。コレクターを更新するたびに Helm、GitOps、カスタムスクリプトに依存する代わりに、チームは Datadog 内で直接 YAML を編集し、選択したコレクターに構成変更を適用し、デプロイ履歴を確認できます。この機能により、チームは OpenTelemetry パイプラインの運用を標準化し、構成ドリフトを減らし、フィルタリング、ルーティング、サンプリングの変更をより細かく制御しながらロールアウトできます。
Fleet Automation の Topology View で OTel ゲートウェイの問題解決を加速
OTel ゲートウェイのデプロイは、テレメトリを一元管理するための強力な手段ですが、構成が複雑で、多層アーキテクチャになることも多いため、予期しないテレメトリの挙動をトラブルシューティングする作業は時間がかかり、分断されがちです。Fleet Automation の Topology View は、ゲートウェイアーキテクチャをエンドツーエンドで可視化し、ドロップ、スパイク、パイプライン全体の負荷の偏りなど、異常なテレメトリデータトラフィックパターンに関するインサイトを提供します。また、モニターコンテキストとコンポーネントレベルのパイプラインビューを使って根本原因を特定できます。ご利用を開始するには、ドキュメントに沿って設定してください または ブログ記事をご覧ください。
少ない設定でサービスの可視性をさらに深める
Service Remapping でサービスデータを包括的に結び付ける
Service Remapping が一般提供され、コードや構成を変更することなく、Datadog 環境全体でサービスの命名とグループ化を直接制御できるようになりました。一貫したサービス名は Datadog のテレメトリを結び付ける要であり、分散アーキテクチャ全体のトレース、ログ、メトリクスを相関付けることを可能にします。一方、複雑な環境では、同じワークロードがテレメトリソースごとに異なる名前で表されることがよくあります。Service Remapping では、重複するサービスエントリの統合、タグ値によるモノリシックなエントリの分割、インフラストラクチャタグに基づく新しいサービスの定義により、製品間の命名の不整合を解消できます。これにより、システムを正確に把握し、テレメトリを簡単に統合できます。影響プレビューでは、ルールが有効になる前に影響を受けるモニターとダッシュボードを確認できるため、安心して変更できます。ドキュメントをご覧いただくと ご利用を開始できます。または 詳細をブログ記事でご確認ください。。
Datadog APM で Windows ホストを 1 ステップでインスツルメント
Datadog APM は、Windows 向けのホスト全体の Single Step Instrumentation (SSI) を提供します。現在プレビュー版として利用できます。SSI では、1 つの Agent インストールコマンドで Windows ホスト全体の Java アプリケーションと .NET アプリケーションをインスツルメントできます。対象には、ホスト上で実行されるすべての Java アプリケーションと、IIS で実行されるすべての .NET アプリケーションが含まれます。また、 インスツルメンテーションルールを定義すると IIS の外部で実行されている .NET アプリケーションもインスツルメントできます。また、インスツルメンテーションルールを使用して、ホスト上のどの Java アプリケーションや IIS 内のどの .NET アプリケーションをインスツルメントするかを細かく制御できます。新しいホストでは、MSI コマンドで APM インスツルメンテーションを設定できます。また、既存の Agent では Fleet Automation から直接 SSI を有効化できます。
詳細を学ぶには、ドキュメントをご覧ください。
1 つのコマンドで Java アプリケーションと NGINX アプリケーションのエンドツーエンドの可視性を実現
フルスタックオブザーバビリティを実現するには、これまでバックエンドサービス向けとフロントエンド向けの 2 つのインスツルメンテーション作業が必要でした。フロントエンドコードを所有していない DevOps チームや SRE チームでは、RUM を設定するためだけに別チームとの調整が必要になり、ユーザーエクスペリエンスとサービスパフォーマンスの統合ビューを得るまでに時間がかかっていました。APM と RUM の Single Step Instrumentation (SSI) により、コード変更なしで、1 つのコマンドからフロントエンドとバックエンドのモニタリングを有効化できるようになりました。Datadog はアプリケーションを自動的にインスツルメントし、RUM セッションをバックエンド APM トレースと相関付けます。Agent がインストールされた時点から、サービスが実際のユーザーに与える影響を包括的に可視化し始めます。SSI は、Tomcat、Jetty、WildFly、WebLogic などの Java サーブレットベースのアプリケーションサーバーと、NGINX で配信されるアプリケーションをサポートするようになり、同じ 1 コマンドの手順でエンドツーエンドの可視性を実現できます。
詳細を学ぶには、ブログ記事 または ドキュメントをご覧ください。
.NET アプリケーションで Azure マネージドサービスをエンドツーエンドにトレース
Azure 上の分散 .NET アプリケーションは、システム間でリクエストをルーティングするために、Service Bus、Event Hubs、Cosmos DB、API Management などのマネージドサービスに依存しています。本番環境で問題が発生すると、エンジニアはアプリケーションコードと Azure マネージドインフラストラクチャの境界で可視性を失いがちです。Datadog は、コード変更なしで .NET アプリケーション向けにこれらのサービスまで分散トレーシングを拡張します。チームは、単一のビューでアプリケーションフロー全体にわたるリクエストを追跡できます。メッセージがキューやイベントストリームを通過してもトレースはつながったまま保持され、Cosmos DB のオペレーションはリクエストの他の部分と同じ流れの中に表示され、API Management のスパンはフロントエンドとバックエンドのトレースを結び付けます。詳細はブログ記事をご覧くださいをご覧ください。
Azure Application Insights の分散トレースを Datadog APM に取り込む
Azure Application Insights を Azure サーバーレスワークロードに使用しているチームは、Datadog Agent によるインスツルメンテーションなしで、Datadog APM の完全な可視性を得られるようになりました。Datadog は App Insights のログを APM スパンに自動変換し、Azure リソースメタデータでエンリッチします。そのため、Azure Functions、API Management、Cosmos DB、Azure Blob Storage、Azure SQL DB のスパンが、スタック内の他の要素と同じ Trace Explorer、フレームグラフ、Software Catalog に表示されます。Azure ログが Azure インテグレーション経由で Datadog にすでに送信されていれば、追加の設定は必要ありません。一部のサービスで App Insights を使用し、他のサービスで Datadog APM を使用している混在環境でも、両方のトレースを単一のビューで相関付けられます。Azure Application Insights インテグレーションは現在プレビュー版です。 Azure Application Insights インテグレーションは 現在プレビュー版ですをご覧ください。
Datadog Service Discovery でインスツルメンテーションなしにすべてのサービスを可視化
アプリケーションレイヤーで自社環境がどう見えているのか、またはオブザーバビリティ設定を最大限に活用できているのか、判断に迷うことはありませんか?Datadog Service Discovery は、ホスト全体で実行されているすべてのサービスとその接続関係を即座にプレビューします。Service Discovery は、インスツルメンテーションなしでアプリケーションスタックのビジュアルマップを生成します。これにより、存在するサービス、サービス間の依存関係、重要でモニタリングすべきサービスなど、APM でモニタリング可能な範囲全体を把握できます。Service Discovery は、より完全なオブザーバビリティ戦略を構築するための出発点です。Service Discovery のご利用を開始するには、プレビューにサインアップしてください。
Trace Patterns で大規模環境のトレース挙動を調査
トレースを 1 つずつ調査する方法では、規模に対応できません。Trace Patterns は、構造や属性が似ているトレースを繰り返しパターンとしてグループ化し、リクエスト量、エラー率、レイテンシでランク付けします。これにより、リクエスト全体の挙動をすばやく分析できます。任意のパターンを開くと、代表的なトレース、エラーやレイテンシの外れ値、時間の経過に伴う変化を確認できます。詳細は Trace Patterns のドキュメント確認するか、 プレビューにサインアップ してご利用を開始してください。
あらゆるユーザージャーニーのパフォーマンスを追跡
RUM Operations でユーザージャーニーの重要なステップの技術的パフォーマンスをモニタリング
チェックアウト、ログイン、検索など、アプリケーション内のあらゆるユーザージャーニーには、体験を成立させる重要なステップがあります。これらのステップは RUM Operations によってモニタリングされ、ジャーニーが常に利用できる状態を保つのに役立ちます。たとえば、チェックアウトジャーニーには、支払い情報の入力、支払い方法の保存、購入の完了などのオペレーションステップが含まれる場合があります。
RUM Operation を定義すると、Datadog はアプリケーションの全トラフィックを対象にメトリクスを計算し、そのオペレーションのボリューム、コンバージョン率、レイテンシを測定します。これらのメトリクスは、モニター、SLO、ダッシュボードに組み込むことができます。また、Operations は RUM セッション内の RUM イベントとしても表示されるため、より深い調査が可能です。詳細は Operations Monitoring のドキュメントで確認するか、 プレビューにサインアップして ご利用を開始ください。
Feature Flags と Experiments であらゆるリリースにオブザーバビリティを組み込む
Datadog Feature Flags と Experiments はいずれも一般提供され、Datadog で既に収集しているテレメトリデータの APM トレース、RUM セッション、ログ、インフラストラクチャメトリクスに直接接続できます。Feature Flags により、エンジニアリングチームはオブザーバビリティ主導のカナリアロールアウトで機能をリリースし、インシデントの原因となった正確なフラグ変更までさかのぼって追跡できます。また、Bits AI に古いフラグをクリーンアップさせることで、技術的負債として積み上がる前に解消できます。
Experiments は同じテレメトリデータを使用してすべてのリリースを測定可能にします。チームは厳密な A/B テストを実行し、各バリアントがユーザー行動、アプリケーションパフォーマンス、ビジネスメトリクスに与える影響を単一のビューで確認できます。バッチパイプラインや継ぎ合わせたダッシュボードは不要です。また、AI エージェントがより多くの開発作業を担うようになる中、Experiments によって、チームは出荷するすべての変更を安全にテストし、サイクルが高速化しても信頼性と主要メトリクスを維持できます。Feature Flags と Experiments は、製品インサイト、制御されたテスト、安全な本番ロールアウトを 1 つのワークフローで結び付けます。詳細はブログ記事をご覧ください。
新しい Synthetics 体験でシステムの正常性をすばやく把握
重要なジャーニーの停止を最後に知る状況から脱却しましょう。Datadog Synthetic Monitoring のランディングページは、アプリケーションの正常性を統合ビューで表示し、見通しの悪いテスト一覧を実用的なインサイトへと置き換えます。Availability Overview マップを使用すると、トラフィック量の多いルートを可視化し、カバレッジのギャップを特定できます。さらに、System Signals ビューを使用すると、ユーザーに影響が及ぶ前にスタック全体の問題を確実に検知できます。SLI の追跡から「ノイズの多い」テストのメンテナンス自動化まで、本番環境の安心を支える新しい日々のルーティング基盤として活用できます。 プレビューにサインアップすると 新しい Synthetics ランディングページにいち早くアクセスできます。詳細については、 ランディングページに関するブログ記事 や Synthetic Monitoring のドキュメントをご覧ください。
Datadog Browser Profiler でフロントエンドパフォーマンスをトラブルシューティング
フロントエンドのパフォーマンス問題は検知しやすい一方で、診断は容易ではありません。INP スコアの低下や繰り返し発生する Long Task から、ユーザーが遅延を経験していることはわかりますが、どの JavaScript 関数が原因なのかまではわかりません。Datadog の Browser Profiler は現在パブリックプレビュー中で、実際のユーザーセッションのメソッドスタックフレームを、エンジニアが既に使用している RUM ワークフローに直接結び付けます。チームは、個々のセッションで遅いインタラクションを調査し、数千のセッションにわたって繰り返し発生するボトルネックを特定し、デプロイ前後のプロファイリングスナップショットを比較して、修正が本番環境で有効だったことを確認できます。詳細はブログ記事をご覧ください。
Mobile Profiling でモバイルアプリケーションの起動速度を最適化
モバイルアプリケーションの起動時のパフォーマンスに関する詳細データを取得します。Mobile Profiling を使用すると、遅いメソッドを特定し、アプリケーションの初期表示までの時間 (TTID) に関する起動時間を最適化できます。モバイルプロファイラーは、アプリケーションプロセスからメソッドコールスタックを収集します。これらは RUM Sessions Explorer でクエリおよび分析できます。Mobile Profiling は、 iOS と Android向けにプレビュー版として利用できます。
重要なテストスイートの信頼性を一元的にモニタリング
スイートレベルで明確な信頼性シグナルがないと、チームは個々のテスト失敗を 1 つずつ調査せざるを得ず、問題が単発のノイズなのか、より広範なシステム劣化の兆候なのかを把握しにくくなります。Datadog が Test Suites 向けに自動生成する SLO は、グループ化された Synthetic テストを統合的な信頼性ビューに変換し、このギャップを埋めます。これにより、チームはシステムの正常性をすばやく評価し、エラーバジェットの消費状況を追跡し、最も重要な調査に優先順位を付けられます。
設定は不要です。Datadog はすべてのテストスイートに対して SLO を自動作成し、デフォルトで 99.9% を目標とする 7 日間ローリングの信頼性 KPI を提供します。チームは、信頼性が悪化傾向にあるかどうかをすぐに把握し、一時的な失敗ではなく意味のある劣化に対してアラートを発報し、組み込みのコントリビュータービューから、ダウンタイムへの寄与が最も大きいテストを特定できます。Test Suite SLO は、エラーバジェットの消費を引き起こしているテストを明らかにすることで、SRE、プラットフォームエンジニア、QA チームが分断されたトラブルシューティングから、より迅速で的を絞った根本原因分析へ移行できるよう支援します。詳細については、 テストスイート向けの Service Level Objectivesをご覧ください。
あらゆるステップでネットワークの問題を検知し解決
Datadog でフリート全体のエンドポイント問題を自動診断
Datadog End User Device Monitoring の新しい Command Center 機能は、Bits AI SRE を使用して、フリート全体のエンドポイント問題を自動的に検知し、調査します。各問題カードには、根本原因、影響を受けているデバイス数、調査の全履歴が表示されます。Command Center は、ネットワークと SaaS のパフォーマンス、デバイスとアプリケーションの正常性、AI ツールの利用状況と可視性にわたる、発生頻度の高い 9 つのシナリオを対象に提供が開始されます。Command Center は Case Management 上に構築されているため、管理者はページを離れることなく、ステータス、担当者、リンクされた Jira チケットを更新できます。ご利用を開始するには、 End User Device Monitoring プレビューに 参加するか、 ドキュメントをご覧ください。
エンドユーザーデバイスから SaaS アプリケーションまでのネットワークパスをトレース
ユーザーからアプリケーションの遅延や通話品質の低下が報告されても、問題の発生箇所を特定できないことは少なくありません。デバイス、ネットワーク、アプリケーションのシグナルを相関付けるために複数のツールを切り替えると、根本原因分析に時間がかかり、精度も下がります。Datadog End User Device Monitoring と Network Path を組み合わせることで、ユーザーのデバイスから SaaS アプリケーションまでの完全なネットワークパスをトレースし、各ホップのレイテンシとパケットロスをあらゆるレイヤーで可視化できるようになりました。デバイスや期間をまたいでパスを比較することで、より広範なフリートに影響している可能性のある傾向を特定できます。ご利用を開始するには、 End User Device Monitoring プレビューに 参加するか、 ブログ記事をご覧ください。
Network Device Monitoring が Meraki、Fortinet、VeloCloud、Aruba、Juniper Mist のインテグレーションを追加
Datadog Network Device Monitoring は、現代のエンタープライズネットワークを支える主要プラットフォームである Cisco Meraki、Fortinet FortiManager、VMware VeloCloud SD-WAN、Aruba Central、Juniper Mist をカバーするようになりました。これにより、クラウド管理のワイヤレス、SD-WAN、AI 駆動型ネットワーキング全体で、リンク品質、デバイスの正常性、トラフィック内訳を 1 か所で収集できます。Meraki のセキュリティイベントログも Datadog Cloud SIEM に送信されるため、脅威アクティビティとパフォーマンス問題を並べて調査できます。その結果、現在は単一ベンダーのフリートであっても、次四半期にマルチベンダーへ移行中であっても、エッジからコアまでベンダーに依存しない可視性を得られます。 Network Device Monitoringの詳細をご確認ください。
Aruba Central と Juniper Mist のインテグレーションでクラウド管理のワイヤレスインフラストラクチャをモニタリング
Datadog の Aruba Central と Juniper Mist のインテグレーションが一般提供され、クラウド管理のワイヤレスおよび有線ネットワークインフラストラクチャを Network Device Monitoring に取り込めるようになりました。チームは、API ベースの収集を通じて、Aruba および Mist で管理されるアクセスポイント、スイッチ、ゲートウェイ全体のデバイスの正常性、クライアント体験、Wi-Fi 品質メトリクス、ネットワークスループットをモニタリングできます。これらのインテグレーションは広範な Datadog プラットフォームに取り込まれるため、ネットワークエンジニアはワイヤレスパフォーマンスの低下をアプリケーションレイテンシ、インフラストラクチャメトリクス、ログと相関付け、接続問題がネットワークレイヤーに起因するのか、スタック内の別の場所に起因するのかを判断できます。 Juniper Mist 統合 および Aruba Central 統合の詳細を確認するか、 Network Device Monitoring の利用を開始できます。
AI インフラストラクチャとモダンクラウドプラットフォームをモニタリング
Databricks SQL ウェアハウスを Data Observability でモニタリングする
Datadog Data Observability を使用して、Databricks SQL ウェアハウスを可視化できるようになりました。現在パブリックプレビュー中の Data Observability の Databricks SQL ウェアハウスモニタリングでは、ワークスペース全体で失敗した Databricks クエリや長時間実行されているクエリをほぼリアルタイムで検知できます。これにより、壊れた分析ワークロードの特定と修正にかかる時間を短縮し、過度にコストの高いクエリを検出できます。SQL ウェアハウス全体の使用状況やキューに入っているクエリをモニタリングし、重要なクエリを時間どおりに実行するためにクラスター構成の変更が必要かどうかを判断することもできます。始めるには、 Data Observability for Databricks の設定ドキュメントに従ってください。
Datadog で Nebius AI Cloud ワークロードをモニタリング
ML およびプラットフォームチームは、 Nebius AI Cloud を使用して AI モデルのトレーニングとデプロイを行っていますが、GPU コンピュート、トレーニングジョブ、推論サービス、LLM アプリケーションのテレメトリデータは、連携していない複数のツールに分散しがちです。Nebius AI Cloud 向け Datadog インテグレーションは、VM シリアル出力、Managed Kubernetes、MLflow、PostgreSQL、AI エンドポイントログを Datadog Log Management に取り込みます。また、Nebius Compute に Datadog Agent をデプロイしてインフラストラクチャメトリクスと APM を収集し、Datadog GPU Monitoring で GPU 使用率と温度をモニタリングし、Datadog Agent Observability でエージェントワークフローとトークン使用量をトレースできます。標準搭載のダッシュボードと事前構築済みモニターにより、MLflow 実験エラーから PostgreSQL 接続障害まで、一般的な AI ワークロードの障害モードをカバーできます。ドキュメントを読んで ご利用を開始するか、 ブログ記事をご覧ください。
Datadog Serverless Monitoring で Google Cloud Run Jobs をエンドツーエンドにモニタリング
Cloud Run Jobs は、バッチデータパイプライン、ML 前処理、夜間レポートなどのワークロードを処理します。しかし、深いオブザーバビリティがなければ、ジョブの失敗や遅延が発生した際に、何がどこで問題を起こしたのかを把握するために Cloud Logging を手動で調べる必要があります。Cloud Run Jobs 向け Datadog Serverless Monitoring は、Python、Node.js、Go、Java、.NET、Ruby、PHP に対応し、ジョブ実行に完全な APM トレーシング、メトリクス、ログ収集を提供します。すべてのジョブ実行がエンドツーエンドでトレースされ、ジョブが依存するインフラストラクチャやサービスと相関付けられるため、どのステップに時間がかかったのか、どこでエラーが発生したのか、実行ごとのパフォーマンスがどのように異なるのかを正確に確認できます。Cloud Run Jobs 向け Serverless Monitoring は現在プレビュー版で、近日中に一般提供される予定です。始めるには、アクセスをリクエスト するか ドキュメントをご覧ください。
Datadog Serverless Monitoring で Vercel 関数をモニタリング
Vercel を使用しているチームは、Vercel インテグレーションで構成した Vercel Drains 経由で OpenTelemetry のログとトレースを Datadog に直接送信することで、関数を完全に可視化できるようになりました。カスタムパイプラインや追加ツールは不要です。接続後は、すべての Vercel プロジェクトにルート別に整理された専用ページが Serverless ビュー内に作成されます。Overview、Logs、Traces、RUM の各タブにより、エンジニアは関数エラーの急増から正確なトレースと相関ログへ数秒で移動できます。標準搭載のダッシュボードでは、Vercel デプロイ全体のトラフィック、レイテンシ、サーバーレス関数の正常性、ファイアウォールイベント、キャッシュヒット率を表示できます。ドキュメントを読んで ご利用を開始してください。
Datadog インテグレーションで Azure AI Foundry をモニタリング
Azure AI Foundry は、Azure 上でモデル、プロンプトフロー、エージェントワークロードをデプロイするエンタープライズチームの標準的なプラットフォームとして急速に普及しています。新しい Datadog インテグレーションにより、Foundry のメトリクスとログを Datadog に取り込み、モデルパフォーマンス、アクティビティ、コストをカバーする標準ダッシュボードと推奨モニターを利用できます。Foundry のテレメトリは Azure スタックの他の要素と同じ場所に表示されるため、プラットフォームチームは既に使用している同じビューから管理できます。利用を開始するには、Datadog でAzure AI Foundry インテグレーションタイルを有効にします 。
Datadog で n8n のエージェント型ワークフローをエンドツーエンドに追跡
n8n は、チームがシステムを連携させ、データパイプラインを自動化するために使用するワークフロー自動化およびオーケストレーションプラットフォームです。Datadog の n8n インテグレーションにより、ワークフローの正常性をインフラストラクチャ全体とあわせて 1 か所で可視化できます。Datadog では、ワークフローの実行回数とステータス、レイテンシのパーセンタイル、キューの正常性、ワーカーキャパシティ、Webhook スループット、ステップレベルのタイミングをモニタリングできます。つまり、何が起きたかを再構築するためにすべての実行ログを取り込まなくても、ワークフローの遅延発生タイミング、遅延の原因となっているノード、根本原因がワークフロー自体にあるのか基盤インフラストラクチャにあるのかをすばやく把握できます。Datadog の標準ダッシュボードとモニターにより、障害の可視化とアラート発報、遅延の調査、ワークフローの挙動とワーカーの正常性、キュー負荷、Kubernetes コンテキストとの相関付けが可能になります。n8n インテグレーションの詳細は、ドキュメントをご覧ください。
Datadog で Nutanix をエンドツーエンドに可視化
Nutanix は、コンピュート、ストレージ、仮想化を単一のソフトウェア定義スタックに統合するハイパーコンバージドインフラストラクチャプラットフォームです。Datadog の Nutanix インテグレーションにより、クラスター、ホスト、VM を可視化できるだけでなく、アラート、イベント、タスク、監査などの Prism Central の運用アクティビティをイベントとして Datadog に取り込めます。これにより、チームは Nutanix インフラストラクチャを、その上で稼働するアプリケーションとあわせてモニタリングできます。また、問題がアプリケーションレイヤーと基盤プラットフォームのどちらで発生しているかをすばやく判断し、クラスターの正常性、キャパシティ、ストレージと I/O パフォーマンス、ホストと VM のホットスポット、非効率なワークロードを調査できます。また、標準搭載の Nutanix Overview ダッシュボードも含まれており、正常性ステータス、リソース使用状況、キャパシティインサイトの基準ビューを提供します。これにより、オペレーターは症状から原因へすばやく移行し、ワークロードの変化に応じて環境を円滑に運用し続けることができます。詳細はブログ記事 および ドキュメントをご覧ください。
企業エコシステム全体を可視化
ビジネスアプリケーションが稼働するプラットフォームと連携
Temporal Cloud、Adyen、ServiceNow、Cloudflare、SAP HANA Cloud、Tableau、Shopify、Intercom、Genesys Cloud との新規および強化されたインテグレーションにより、Datadog は現代のビジネスを支える SaaS プラットフォームへと広がります。カバレッジは、ワークフローオーケストレーション、決済処理、ITSM、エッジネットワーキング、ビジネスインテリジェンス、e コマース、カスタマーサポート、コンタクトセンターまで広がり、Temporal の新しい OpenMetrics API に対する市場初のサポートも含まれます。Adyen のトランザクションライフサイクル全体、Temporal のワークフロー実行、Shopify のストアフロントの正常性を、既にモニタリングしているアプリケーションやインフラストラクチャとあわせて追跡できます。オブザーバビリティをスタックに合わせるのではなく、スタックの変化にオブザーバビリティが追随します。詳細は Datadog インテグレーションのドキュメントをご覧ください。
Terraform で Azure の自動ログ転送をデプロイ
Datadog の Azure 向け自動ログ転送では、ログ転送に必要なサービスや診断設定を手動で設定、構成、管理する手間が既に不要になっています。自動ログ転送が Terraform をサポートするようになり、Infrastructure as Code から、テナント内のすべてのサブスクリプションにまたがる完全なパイプラインを直接プロビジョニングできます。モジュールを一度追加すれば、新しいサブスクリプションの追加はポータルでの作業ではなく、1 行の構成変更で済みます。カバレッジは Azure インフラストラクチャの他の部分と同期され続けるため、手動設定に伴うドリフトを解消できます。利用を開始するには、Datadog Terraform プロバイダーをインストールし、自動ログ転送モジュールを構成に追加します。
Datadog で Oracle Fusion Cloud Applications をモニタリング
Oracle Fusion Cloud Applications は、財務、人事、サプライチェーンにわたる重要なビジネスワークフローを支えています。しかし、Oracle 管理のインフラストラクチャ上で稼働するため、エンジニアリングチームがパフォーマンスを把握する可視性は限られていました。新しい Datadog Oracle Fusion インテグレーションは、ESS ジョブメトリクスとログを収集することでこのギャップを埋めます。チームはジョブ実行の追跡、リトライや停止の検知、Oracle Integration Cloud の下流パイプライン障害と遅延の相関付けを行えます。監査ログは Log Explorer と Cloud SIEM に直接送信されるため、権限変更のような高リスクアクティビティに対してリアルタイムアラートを発報できます。Synthetic Monitoring と組み合わせることで、チームは Oracle Fusion のエンドポイントや UI ワークフローを外部からテストし、ユーザーから報告される前にリグレッションを検知できます。詳細はブログ記事 または Oracle Fusion Applications インテグレーションのドキュメントをご覧ください。
Datadog で Alibaba Cloud のオブザーバビリティを統合
Alibaba Cloud を AWS、Google Cloud、Azure と併用しているチームでは、Cloud Monitor、ApsaraDB、Simple Log Service からのシグナルがそれぞれ別のコンソールにサイロ化され、プロバイダーをまたぐインシデントの診断が困難になります。Datadog Alibaba Cloud インテグレーションは、14 種類の Alibaba Cloud サービスを 1 つのプラットフォームに取り込みます。Cloud Monitor からインフラストラクチャメトリクスを取得し、ActionTrail 監査イベント、ACK Kubernetes ログ、OSS アクセスログ、VPC Flow ログなどを含む Simple Log Service のログを Datadog Log Management に送信できます。ECS インスタンスと ACK クラスターに Datadog Agent をインストールすると、分散トレースとコンテナメトリクスを追加できます。ECS、CDN、Server Load Balancer、ApsaraDB データベース向けの標準ダッシュボードは、構成後に自動的に読み込まれます。APAC のデータレジデンシー要件があるチームは、BYOC Logs により、ログ処理を自社の Alibaba Cloud アカウント内に保持できます。ブログ記事 または ドキュメント で利用開始方法をご確認ください。
Datadog で OVHcloud インフラストラクチャをモニタリング
EU のデータレジデンシーが必要な金融、医療、行政機関のチームは、AWS、Google Cloud、Azure とあわせて OVHcloud を使用していますが、テレメトリデータが複数のツールに分散し、クロスクラウド調査でコンテキストが失われるという課題があります。Datadog OVHcloud インテグレーションは、アカウント監査ログ、IAM ポリシー検証結果、Kubernetes 監査ログ、マネージドデータベースログ、ロードバランサーアクセスログなど、OVHcloud Logs Data Platform のログを Datadog Log Management に取り込みます。OVHcloud インスタンスに Datadog Agent をインストールすると、ホストメトリクス、APM トレース、コンテナテレメトリデータを追加できます。HTTP エラー率の急増、エラーログ数の増加、重大度の高いログの大量発生を検知する、標準搭載ダッシュボードと 3 つの事前構築済みモニターテンプレートにより、すべての条件を一から定義しなくてもカバレッジを確保できます。ドキュメント または ブログ記事で利用開始方法をご確認ください。
Datadog で Scaleway のログとインフラストラクチャをモニタリング
規制対象業界のチームは、EU のデータレジデンシーと GDPR 準拠のために、AWS、Google Cloud、Azure とあわせて Scaleway を使用していますが、ツールを切り替えずに Scaleway のテレメトリデータをスタックの他のデータと相関付けることはできません。Datadog Scaleway インテグレーションは、Scaleway Cockpit と Audit Trail から Datadog Log Management にログを転送し、ホストメトリクスと APM トレースを収集するために Scaleway Compute インスタンスへ Datadog Agent をデプロイし、Scaleway Kapsule および Kosmos Kubernetes クラスターのポッドレベルメトリクスと APM トレースを相関付けます。サービスエラーログの急増と Scaleway 環境内の重大イベントを検知する 2 つの事前構築済みモニターテンプレートと標準搭載の概要ダッシュボードにより、オンコールエンジニアはワークロードのベースラインが確立される前でも調査の起点を得られます。詳細は、ドキュメント または ブログ記事をご覧ください。
Power BI Embedded のパフォーマンスとリソース使用率を追跡
Power BI Embedded により、開発者は自社アプリケーション内で Power BI 分析を提供できます。しかし、本番環境で基盤となるキャパシティを運用するには、Azure ポータルだけでは得られない更新パフォーマンス、クエリレイテンシ、キャパシティ使用率の可視性が必要です。Power BI Embedded 向けの新しい Datadog インテグレーションは、重要なパフォーマンスメトリクスと使用率メトリクスを Datadog に直接表示します。Power BI Embedded の正常性は、他のアプリケーションと同じオブザーバビリティプラットフォーム上に表示されるため、キャパシティ管理者はチームが既に使用しているアラートとダッシュボードのワークフローで管理できます。詳細については、ドキュメントをご覧ください。
