最初の 30 日から 45 日程度で、パフォーマンスに問題のあるエンドポイントの上位 5 つをすぐさま特定し、レスポンスタイムを 80〜90% 短縮することができました。.
Yony Feng
Cto & Co-founder, Peloton
Datadog のトレース機能は次世代の可観測性ツールです。大量のサービスのコンテキスト情報を提供し、個々のリクエストにつなげ、分析やトラブルシューティングを行います。
ANATOLY MIKHAYLOV
STAFF PERFORMANCE ENGINEER, ZENDESK
チームが大きくなるのに伴い懸念事項として浮上したのは、問題を診断する時間でした。APM はトラブルシューティングの面で真のゲームチェンジャーとなりました。
PAUL HINZE
DIRECTOR OF INFRASTRUCTURE, HASHICORP
何十億ものメールやプッシュ通知のパフォーマンス問題をデバッグするには、すべてのライブトレーシングデータにアクセスする必要があります。Datadog のトレーシングツールはトラブルシューティングに欠かせないツールです。
ZACH MCCORMICK
ENGINEERING MANAGER, BRAZE
Datadog APM は、フロントエンドデバイスからデータベースまで、サンプリングなしでエンドツーエンドの分散型トレーシングを提供します。分散型トレースは、メトリクス、ログ、ブラウザセッション、コードプロファイル、synthetics、ネットワークパフォーマンスデータとシームレスに相関するため、サービスの依存関係を理解し、レイテンシーを減らし、エラーを失くすことができます。それによりユーザーは製品を最高な状態で利用できます。
フロントエンドからデータベースまでのエンドツーエンドトレーシング
- RUM セッションからサービス、サーバレス関数、データベースへのリクエストをフォロー
- synthetic API とブラウザテストの失敗をバックエンドエラーに結びつける
- 自動 trace_id 挿入の状況に応じ、ログやトレースを表示
- 分散トレースをインフラストラクチャーメトリクス、ネットワーク呼び出し、ライブプロセスにつなげる
Tracing without Limits™: サンプリング無し、ブラインドスポット無し
- 過去 15 分間生存しているトレースの 100% を、取り込み、検索、分析
- エラーや高レイテンシーのトレースを自動的に 15 日間保持
- カスタム Retention Filters で、 コストと可視性のバランスを調整
コードレベルの可視性で、根本原因をスピーディーに分析
- Continuous Profiler に紐づけられたリクエストのメソッド、クラス、スレッドを検査
- CP、GC、ロック競合、I/O のコードに費やされた時間により、低速なリクエストを分類
- リソースを大量に消費するプロファイルから最も問題となっているトレースへジャンプ
デプロイを追跡し、自信を持って送信
- カナリア、ブルー/グリーン、シャドウデプロイのパフォーマンス上の影響を比較
- すぐに使えるサービスダッシュボードでエラーやレイテンシーの外れ値を特定
- Service Map を使用して、デプロイによるサービスの依存関係の変化を視覚化
どこでも、どのスタックでも、簡単に自動インスツルメンテーションが可能
- APM を一瞬でホスト、コンテナ、サーバレス関数、PaaS にデプロイ
- サードパーティーのフレームワークやライブラリーとのインテグレーションを用い、Java、.NET、PHP、Node.js、Ruby、Python、Go、C++ アプリケーションの比類なき可視性を実現
- OpenTelemetry や OpenTracing などのベンダーニュートラルな規格のための柔軟なサポートにアクセス
