A observabilidade abrangente começa com instrumentação rápida e visibilidade total em cada camada do stack. Os anúncios da DASH deste ano ampliam a cobertura da Datadog, desde o front-end até a rede física, com instrumentação mais rápida, monitoramento mais detalhado da experiência digital, integrações mais abrangentes com nuvens e infraestrutura, e um compromisso contínuo com o OpenTelemetry em toda a plataforma.
Se você está instrumentando hosts Windows em uma única etapa, rastreando uma solicitação do dispositivo de um usuário final até uma aplicação de SaaS, monitorando novas nuvens como Alibaba, Nebius e OVHcloud, ou executando pipelines OTel totalmente neutros em relação a fornecedores, esses recursos ajudam você a alcançar visibilidade de full-stack com menos configuração e menos pontos cegos. Explore abaixo tudo o que há de novo em observabilidade e veja nossos outros posts de resumos para conhecer as mais recentes novidades de IA, escala e segurança.
Datadog é a plataforma de observabilidade nativa do OpenTelemetry
Obtenha experiências nativas do OpenTelemetry em aplicativos, baseadas em convenções semânticas para infraestrutura e APM
Agora, o Datadog resolve nativamente as convenções semânticas do OpenTelemetry em toda a plataforma. Equipes que executam pipelines de OTel totalmente de código aberto e neutros em relação a fornecedores obtêm as mesmas experiências de produto selecionadas, como Infrastructure Host List, Kubernetes Explorer e páginas, painéis e monitores de serviço do APM, que antes exigiam instrumentação nativa da Datadog ou componentes de pipeline específicos da Datadog. As visualizações de Infraestrutura e APM são automaticamente preenchidas com métricas e rastreamentos nativos do OTel, proporcionando a desenvolvedores e SREs workflows consistentes, correlação e análises, independentemente da fonte de instrumentação. Para solicitar acesso antecipado, inscreva-se na pré-visualização.
Infrastructure Monitoring nativo do OpenTelemetry
Agora, a visualização Infraestrutura Host List oferece compatibilidade nativa com OTel, permitindo que os clientes que utilizam o Host Metrics Receiver nos OTel Collectors monitorem a integridade de hosts baseados em OTel e façam a triagem de problemas. As equipes recebem os mesmos recursos de inventário de hosts ao vivo, filtragem e agrupamento baseados em tags, e visualizações correlacionadas em painéis laterais por meio de métricas, logs e rastreamentos.
Identifique eficientemente as causas raiz de problemas no Kubernetes com dados do OpenTelemetry
Para equipes que adotaram o OpenTelemetry como padrão, traduzir dados de telemetria em formatos específicos de fornecedores pode levar a experiências de produto fragmentadas e métricas desalinhadas. O suporte nativo ao OTel no Datadog Kubernetes Explorer traduz automaticamente as métricas do OTel em representações padrão do Datadog, resolvendo variações nas unidades e semânticas das métricas enquanto preserva o contexto original. Ao ingerir manifestos de recursos do Kubernetes e associá-los aos dados de telemetria OTel recebidos, o Kubernetes Explorer fornece uma visão unificada com contextualização das relações, permitindo que você correlacione métricas, logs e rastreamentos com os recursos do Kubernetes para identificar causas raiz sem precisar fazer consultas manuais na linha de comando. Leia nosso post no blog para saber mais.
Application Performance Monitoring agora apoia nativamente as métricas e semânticas RED do OpenTelemetry
Agora, o Datadog apoia nativamente spans de aplicação enviados usando o OpenTelemetry Protocol (OTLP) diretamente para nossa plataforma, sem precisar de um Datadog Exporter no pipeline de coleta. Hosts instrumentados com OTel agora são detectados automaticamente e exibidos de forma adequada no Internal Developer Portal. Agora, os rastreamentos desses serviços mostram semânticas nativas do OTel sem a necessidade de um namespace específico do OTel.
Além disso, as métricas RED para hosts OTel agora podem ser alimentadas nativamente usando o conector Span Metrics padrão do OTel ou métricas personalizadas, como métricas HTTP ou RPC. Os dados do OTel agora são considerados dados de primeira classe, em paridade com as semânticas do Datadog e as fontes de métricas RED. Para solicitar acesso antecipado a esses e outros recursos nativos do OTel, inscreva-se na pré-visualização.
Gerencie configurações de pipeline DDOT em grande escala com Fleet Automation
Agora, as equipes de plataforma podem configurar remotamente o Datadog Distribution of OpenTelemetry Collector (DDOT) no Fleet Automation, facilitando o gerenciamento de pipelines de telemetria em grandes frotas do DDOT. Em vez de depender de Helm, GitOps ou scripts personalizados para cada atualização de coletor, as equipes podem editar YAML, aplicar alterações de configuração a coletores selecionados e revisar o histórico de implantação diretamente no Datadog. Esse recurso ajuda as equipes a padronizar as operações de pipeline do OpenTelemetry, reduzir desvios de configuração e implementar mudanças para filtragem, roteamento e amostragem com maior controle.
Acelere as resoluções de gateway OTel com a Topology View no Fleet Automation
As implantações de gateway OTel são ferramentas poderosas para o gerenciamento centralizado de telemetria, mas suas configurações complexas e a arquitetura frequentemente multicamada tornam a solução de problemas de comportamentos inesperados de telemetria um processo fragmentado e demorado. A Topology View no Fleet Automation oferece às equipes de plataforma visibilidade de ponta a ponta de arquiteturas de gateway, insights sobre padrões anormais de tráfego de dados de telemetria, como quedas, picos e carga desigual ao longo do pipeline, além da capacidade de identificar causas raiz com contexto de monitoramento e visualizações de pipeline no nível de componente. Para começar, siga nossa documentação ou leia nosso post no blog.
Obtenha uma visibilidade de serviços mais detalhada com menos configuração
Conecte de forma abrangente seus dados de serviço com o Service Remapping
Agora, o Service Remapping está disponível ao público em geral, oferecendo controle direto sobre como os serviços são nomeados e agrupados em todo o ambiente Datadog, sem alterações de código ou configuração. Nomes de serviço consistentes são o fator que mantém a telemetria do Datadog unida, permitindo que você correlacione rastreamentos, logs e métricas de toda a arquitetura distribuída. Enquanto isso, em ambientes complexos, a mesma carga de trabalho frequentemente recebe nomes diferentes nas diversas fontes de telemetria. Com o Service Remapping, você pode garantir facilmente uma imagem precisa do sistema e unificar a telemetria, mesclando entradas de serviço redundantes, dividindo entradas monolíticas por valores de tag e definindo novos serviços com base em tags de infraestrutura para resolver inconsistências de nomenclatura entre produtos. As prévias de impacto mostram quais monitores e painéis são afetados antes que qualquer regra seja implementada para que você possa fazer alterações com confiança. Leia nossa documentação para começar, ou saiba mais em nosso post no blog.
Instrumente hosts Windows em uma única etapa com o Datadog APM
O Datadog APM oferece Single Step Instrumentation (SSI) em todo o host Windows, um recurso disponível em pré-visualização. Com o SSI, você pode instrumentar aplicações Java e .NET em todo um host Windows com um único comando de instalação do Agente, incluindo todas as aplicações Java em execução no host e todas as aplicações .NET em execução no IIS. Você também pode definir uma regra de instrumentação que permite instrumentar aplicações .NET em execução fora do IIS. Também é possível usar regras de instrumentação para um controle detalhado sobre quais aplicações Java no host ou aplicações .NET no IIS são instrumentadas. Para novos hosts, você pode configurar a instrumentação do APM usando o comando MSI ou habilitar SSI em Agentes existentes diretamente no Fleet Automation.
Para saber mais, leia nossa documentação.
Habilite visibilidade de ponta a ponta em aplicações Java e NGINX com um único comando
Para alcançar uma observabilidade de full-stack, eram necessárias duas atividades de instrumentação separadas: uma para serviços de back-end e outra para o front-end. Para equipes de DevOps e SRE que não têm código de front-end, essas atividades envolvem coordenar a configuração do RUM com outra equipe, atrasando a visão unificada da experiência do usuário e do desempenho dos serviços, tão necessária para a sua equipe. Com o Single Step Instrumentation (SSI) para APM e RUM, você pode habilitar o monitoramento de front-end e back-end em um único comando, sem necessidade de alterações no código. O Datadog instrumenta automaticamente suas aplicações, correlaciona sessões de RUM com rastreamentos de APM do back-end e, imediatamente após a instalação do Agente, começa a apresentar uma imagem completa de como os serviços afetam os usuários reais. Agora, o SSI é compatível com servidores de aplicativos baseados em servlets Java (incluindo Tomcat, Jetty, WildFly e WebLogic), bem como aplicativos servidos pelo NGINX, para que você tenha o mesmo caminho de comando único para uma visibilidade de ponta a ponta.
Para saber mais, leia nosso post no blog ou documentação.
Rastreie serviços gerenciados pelo Azure de ponta a ponta em aplicações .NET
As aplicações .NET distribuídas no Azure dependem de serviços gerenciados, como Service Bus, Event Hubs, Cosmos DB e API Management, para rotear solicitações entre sistemas. Quando algo dá errado em produção, os engenheiros frequentemente perdem a visibilidade sobre a fronteira entre o código das aplicações e a infraestrutura gerenciada pelo Azure. Agora, o Datadog estende a rastreabilidade distribuída a esses serviços para aplicações .NET, sem necessidade de alterações no código. As equipes podem acompanhar as solicitações em todo o fluxo das aplicações em uma única visualização, com rastreamentos que permanecem conectados conforme as mensagens transitam por filas e fluxos de eventos, operações do Cosmos DB que aparecem em linha com o restante da solicitação, e os spans do API Management que vinculam rastreamentos de front-end e back-end. Saiba mais em nosso post no blog.
Traga seus rastreamentos distribuídos do Azure Application Insights para o Datadog APM
Agora, as equipes que utilizam o Azure Application Insights para cargas de trabalho sem servidor no Azure podem obter a visibilidade total do Datadog APM sem a instrumentação do Datadog Agent. O Datadog converte automaticamente os logs do App Insights em spans do APM e os complementa com metadados de recursos do Azure. Assim, os spans do Azure Functions, API Management, Cosmos DB, Azure Blob Storage e Azure SQL DB aparecem nos mesmos Trace Explorer, flame graphs e Software Catalog que o restante do stack. Nenhuma configuração adicional é necessária, desde que os logs do Azure fluam pela integração com o Azure até o Datadog. Em ambientes mistos, onde alguns serviços utilizam o App Insights e outros utilizam o Datadog APM, ambos os rastreamentos podem ser correlacionados em uma única visualização. A integração do Azure Application Insights está atualmente em pré-visualização. A Integração do Azure Application Insights está atualmente em pré-visualização.
Visualize todos os serviços sem instrumentação usando o Datadog Service Discovery
Não tem certeza de como o ambiente aparece na camada de aplicações ou se você está aproveitando ao máximo a configuração de observabilidade? O Datadog Service Discovery oferece uma pré-visualização instantânea de cada serviço em execução nos hosts e de como eles se conectam. O Service Discovery gera um mapa visual do stack de aplicações sem exigir instrumentação. Isso ajuda você a entender o escopo completo do que pode ser monitorado com o APM, incluindo informações como quais serviços existem, como eles dependem uns dos outros e quais serviços são essenciais e devem ser monitorados. O Service Discovery é um ponto de partida para criar uma estratégia de observabilidade mais completa. Para começar com o Service Discovery, inscreva-se na pré-visualização.
Investigue o comportamento de rastreamento em grande escala com o Trace Patterns
Investigar um rastreamento por vez não é escalável. O Trace Patterns agrupa rastreamentos com estrutura e atributos semelhantes em padrões recorrentes, classificados por volume de solicitações, taxa de erro e latência para que você possa analisar rapidamente os comportamentos das solicitações. Abra qualquer padrão para inspecionar rastreamentos representativos, valores atípicos de erros ou latência e a evolução desses dados ao longo do tempo. Saiba mais na documentação do Trace Patternsou inscreva-se na pré-visualização para começar.
Acompanhe o desempenho em cada jornada do usuário
Monitore o desempenho técnico em etapas essenciais das jornadas de usuário com o Rum Operations
Cada jornada do usuário nas aplicações, como checkout, login ou pesquisa, tem etapas essenciais que fazem a experiência funcionar. Essas etapas são monitoradas pelo RUM Operations para ajudar a garantir que as jornadas estejam sempre disponíveis. Por exemplo, a jornada de checkout pode incluir etapas operacionais como inserir detalhes de pagamento, salvar uma forma de pagamento e concluir uma compra.
Quando uma operação do RUM Operations é definida, o Datadog calcula métricas de todo o tráfego da aplicação para medir o volume, a taxa de conversão e a latência da operação. Essas métricas podem ser integradas a monitores, SLOs e painéis. As operações também aparecem como eventos do RUM dentro das sessões do RUM para permitir investigações mais detalhadas. Saiba mais em nossa documentação do Operations Monitoringou inscreva-se na pré-visualização para começar.
Incorpore observabilidade em cada lançamento com Feature Flags e Experiments
Agora, o Feature Flags e o Experiments da Datadog estão disponíveis ao público, conectando-se diretamente aos dados de telemetria que você já coleta com o Datadog: rastreamentos de APM, sessões do RUM, logs e métricas de infraestrutura. Com o Feature Flags, as equipes de engenharia podem lançar recursos por meio de implantações canário orientadas por observabilidade, rastrear qualquer incidente até a alteração exata no sinalizador que o causou e delegar para o Bits AI a limpeza dos sinalizadores inativos antes que se acumulem como dívida técnica.
O Experiments utiliza esses mesmos dados de telemetria para tornar cada lançamento mensurável, permitindo que as equipes realizem testes A/B rigorosos e vejam como cada variante afeta o comportamento dos usuários, o desempenho das aplicações e as métricas de negócios em uma única visão, sem pipelines em lote nem painéis agregados de forma improvisada. Conforme os agentes de IA assumem mais trabalho de desenvolvimento, as equipes podem usar o Experiments para testar com segurança cada alteração implementada, mantendo a confiabilidade e as métricas principais sob controle mesmo com a aceleração dos ciclos. Juntos, os dois recursos conectam insights de produtos, testes controlados e implantação segura em um único workflow. Saiba mais em nosso post no blog.
Veja rapidamente a integridade dos sistemas com a nova experiência do Synthetics
Pare de ser o último a saber quando suas jornadas mais importantes falham. A página de chegada do Datadog Synthetic Monitoring oferece uma visão unificada da integridade das aplicações, substituindo extensas listas de testes por insights acionáveis. Use o mapa de visão geral de disponibilidade para visualizar as rotas de maior tráfego e identificar lacunas de cobertura. Além disso, você pode usar a visualização do System Signals para garantir a identificação de problemas em todo o stack antes que eles afetem os usuários. Desde o rastreamento de SLIs até a automação de manutenção de testes com alertas excessivos, esse recurso é o seu novo mecanismo diário de roteamento para a operação tranquila de ambientes de produção. Inscreva-se na pré-visualização para obter acesso antecipado à nova página de chegada do Synthetics. Para saber mais, confira nosso post sobre página de chegada no blog e leia a documentação do Synthetic Monitoring.
Solucione problemas de desempenho de front-end com o Browser Profiler da Datadog
Os problemas de desempenho de front-end são fáceis de detectar, mas difíceis de diagnosticar. Uma pontuação INP degradada ou tarefas longas recorrentes indicam que os usuários enfrentam lentidão, mas não qual função JavaScript é responsável por isso. O Browser Profiler da Datadog, agora em pré-visualização pública, conecta os quadros de stack de métodos de sessões reais de usuários diretamente aos workflows de RUM já utilizados pelos engenheiros. As equipes podem investigar interações lentas em sessões individuais, identificar gargalos recorrentes em milhares de sessões e comparar snapshots de profiling antes e depois de uma implantação para confirmar se as correções funcionaram corretamente na produção. Saiba mais em nosso post no blog.
Otimize a velocidade dos lançamentos de aplicativos móveis com o Mobile Profiling
Capture dados detalhados sobre o desempenho de aplicativos móveis durante o lançamento. Usando o Mobile Profiling, você pode identificar métodos lentos e otimizar o tempo de inicialização para reduzir o tempo até a exibição inicial (TTID) dos aplicativos. O Mobile Profiling coleta stacks de chamadas de métodos do processo das aplicações, que podem ser consultados e analisados no Session Explorer do RUM. O Mobile Profiling está disponível em pré-visualização para iOS e Android.
Monitore a confiabilidade de todas as suítes de testes essenciais em um só lugar
Sem um sinal claro de confiabilidade no nível da suíte, as equipes são forçadas a investigar falhas de teste individuais uma a uma, dificultando a compreensão quando os problemas são ruídos isolados ou sintomas de uma degradação mais ampla do sistema. Os SLOs gerados automaticamente pela Datadog para o Test Suites eliminam essa lacuna, transformando testes agrupados do Synthetic em uma visão unificada de confiabilidade. Isso ajuda as equipes a avaliar rapidamente a integridade do sistema, acompanhar o consumo do orçamento de erros e priorizar as investigações onde mais importa.
Sem necessidade de configuração, a Datadog cria automaticamente SLOs para cada suíte de testes, oferecendo um KPI padrão de confiabilidade de 7 dias com uma meta de 99,9%. As equipes podem entender imediatamente se a tendência de confiabilidade está na direção errada, alertar sobre degradações significativas em vez de falhas transitórias e identificar quais testes contribuem mais para o tempo de inatividade por meio de uma visão integrada dos contribuintes. Ao revelar os testes que consomem o orçamento de erros, os SLOs do Test Suites ajudam SREs, engenheiros de plataforma e equipes de QA a passar de uma solução de problemas fragmentada para uma análise de causa raiz mais rápida e focada. Para obter mais informações, consulte Objetivos de nível de serviço (SLO) para suítes de testes.
Detecte e resolva problemas de rede em cada etapa
Diagnostique automaticamente problemas de endpoint em toda a frota com o Datadog
O novo recurso Command Center do End User Device Monitoring do Datadog detecta e investiga automaticamente problemas de endpoints em toda a frota usando o Bits AI SRE. Cada cartão de problema revela a causa raiz, a contagem de dispositivos afetados e toda a trilha de investigação. O Command Center é lançado com cobertura para nove cenários de alta frequência de desempenho de rede e SaaS, integridade de dispositivos e aplicações, e uso e visibilidade de ferramentas de IA. Como o Command Center é baseado no Case Management, os administradores podem atualizar o status, o responsável e os tickets do Jira vinculados sem sair da página. Para começar, junte-se à pré-visualização do End User Device Monitoring ou leia a documentação.
Rastreie caminhos de rede de um dispositivo de usuário final até uma aplicação de SaaS
Quando os usuários relatam aplicações lentas ou qualidade de chamada degradada, muitas vezes não é possível identificar a origem do problema. A alternância entre ferramentas separadas para correlacionar sinais de dispositivos, rede e aplicações torna a análise da causa raiz lenta e imprecisa. Ao combinar o End User Device Monitoring do Datadog com o Network Path, agora é possível rastrear todo o caminho da rede do dispositivo de um usuário até uma aplicação de SaaS, visualizando a latência e a perda de pacotes por salto em cada camada. Você pode comparar caminhos entre dispositivos e períodos para identificar tendências que podem estar afetando a frota como um todo. Para começar, junte-se à pré-visualização do End User Device Monitoring ou leia o post no blog.
Network Device Monitoring adiciona integrações para Meraki, Fortinet, VeloCloud, Aruba e Juniper Mist
Agora, o Network Device Monitoring do Datadog é compatível com Cisco Meraki, Fortinet FortiManager, VMware VeloCloud SD-WAN, Aruba Central e Juniper Mist, cinco das principais plataformas que operam redes empresariais modernas. Isso permite que você colete dados de qualidade de link, integridade de dispositivos e desagregações de tráfego em redes sem fio gerenciadas na nuvem, SD-WANs e redes orientadas por IA em um só lugar. Os logs de eventos de segurança do Meraki também fluem para o Datadog Cloud SIEM, permitindo que você investigue lado a lado a atividade de ameaças e problemas de desempenho. O resultado é uma visibilidade independente de fornecedores, da borda ao núcleo em frotas de um único fornecedor ou com migração para vários fornecedores planejada para o próximo trimestre. Saiba mais sobre o Network Device Monitoring.
Monitore a infraestrutura sem fio gerenciada na nuvem com as integrações do Aruba Central e do Juniper Mist
As integrações do Aruba Central e do Juniper Mist com o Datadog já estão disponíveis ao público em geral, trazendo a infraestrutura de rede sem e com fio gerenciada na nuvem para o Network Device Monitoring. As equipes podem monitorar a integridade dos dispositivos, a experiência do cliente, as métricas de qualidade do Wi-Fi e o throughput de rede em pontos de acesso, switches e gateways gerenciados pelo Aruba e pelo Mist, tudo por meio de coletas baseadas em API. Como essas integrações alimentam a plataforma mais ampla do Datadog, os engenheiros de rede podem correlacionar a degradação do desempenho sem fio com a latência de aplicações, métricas de infraestrutura e logs para determinar se os problemas de conectividade se originam na camada de rede ou em outro lugar do stack. Saiba mais sobre a integração do Juniper Mist e a integração do Aruba Centralou explore o Network Device Monitoring para começar.
Monitore a infraestrutura de IA e as plataformas modernas de nuvem
Monitore armazéns Databricks SQL com Data Observability
Agora você pode usar o Data Observability do Datadog para obter visibilidade dos armazéns do Databricks SQL. Com o monitoramento de armazéns Databricks SQL pelo Data Observability, disponível em pré-visualização pública, você pode detectar praticamente em tempo real consultas do Databricks que falharam e que estão em execução por muito tempo nos workspaces, reduzindo o tempo para identificar e corrigir cargas de trabalho analíticas com problemas ou capturar consultas que apresentam custo excessivo. Você também pode monitorar o uso e as consultas enfileiradas no armazém SQL para determinar se são necessárias mudanças na configuração do cluster para garantir que consultas essenciais sejam executadas dentro do tempo previsto. Para começar, siga a documentação de configuração do Data Observability para Databricks.
Monitore cargas de trabalho da Nebius AI Cloud com o Datadog
As equipes de ML e de plataforma usam o Nebius AI Cloud para treinar e implantar modelos de IA, com dados de telemetria de computação de GPUs, jobs de treinamento, serviços de inferência e aplicações de LLM espalhados por ferramentas desconectadas. A integração do Datadog com o Nebius AI Cloud incorpora logs de saídas seriais de VMs, Kubernetes gerenciados, MLflow, PostgreSQL e endpoints de IA para o Datadog Log Management, implanta o Datadog Agent na computação da Nebius para métricas de infraestrutura e APM, monitora a utilização e a temperatura de GPUs com o Datadog GPU Monitoring e rastreia workflows do agente e uso de tokens com o Datadog Agent Observability. Um painel pronto para uso e monitores predefinidos cobrem os modos comuns de falha de cargas de trabalho de IA, desde erros de experimento do MLflow até falhas de conexão do PostgreSQL. Leia nossa documentação para começar ou confira nosso post no blog.
Monitore jobs do Google Cloud Run de ponta a ponta com o Datadog Serverless Monitoring
Os jobs do Cloud Run lidam com cargas de trabalho como pipelines de dados em lote, pré-processamento de ML e relatórios noturnos. No entanto, sem uma observabilidade detalhada, quando um job falha ou fica lento, é necessário verificar manualmente o Cloud Logging para entender o que deu errado e onde. O Datadog Serverless Monitoring para jobs do Cloud Run oferece recursos completos de rastreamento de APM, métricas e coleta de logs para execuções de jobs, com suporte para Python, Node.js, Go, Java, .NET, Ruby e PHP. Cada execução de job é rastreada de ponta a ponta e correlacionada com a infraestrutura e os serviços utilizados pelo job para que você possa ver exatamente qual etapa demorou, onde ocorreram erros e como o desempenho se compara entre as várias execuções. No momento, o Serverless Monitoring para jobs do Cloud Run está em pré-visualização e em breve estará disponível para o público em geral. Para começar, solicite acesso ou leia nossa documentação.
Monitore funções do Vercel com o Datadog Serverless Monitoring
As equipes que utilizam o Vercel já podem obter visibilidade completa de suas funções enviando logs e rastreamentos do OpenTelemetry diretamente para o Datadog por meio dos Vercel Drains configurados na integração do Vercel, sem necessidade de pipelines personalizados ou ferramentas adicionais. Uma vez conectado, cada projeto do Vercel recebe uma página dedicada na visualização Serverless organizada por rota, com guias para Visão Geral, Logs, Rastreamentos e RUM, para que os engenheiros possam passar de um pico em erros de função para o rastreamento exato e o log correlacionado em questão de segundos. Um painel pronto para uso revela tráfego, latência, integridade da função serverless, eventos de firewall e taxas de acerto de cache em toda a implantação do Vercel. Leia nossa documentação para começar.
Monitore o Azure AI Foundry com a integração do Datadog
O Azure AI Foundry se tornou rapidamente uma plataforma padrão para equipes empresariais que implantam modelos, fluxos de prompt e cargas de trabalho de agentes no Azure. A nova integração do Datadog traz métricas e logs do Foundry para o Datadog com painéis prontos para uso e monitores recomendados que cobrem desempenho, atividade e custo de modelos. A telemetria do Foundry fica ao lado do restante do seu stack Azure para que a equipe de plataforma a gerencie na mesma visualização que já utiliza para todas as outras atividades. Para começar, habilite o quadro de integração do Azure AI Foundry no Datadog.
Rastreie workflows agênticos do n8n de ponta a ponta com o Datadog
n8n é uma plataforma de automação e orquestração de workflows utilizada pelas equipes para integrar sistemas e automatizar pipelines de dados. A integração do n8n com o Datadog acrescenta visibilidade sobre a integridade dos workflows e o resto da infraestrutura em um só lugar. Com o Datadog, você pode monitorar contagens e status de execução de workflows, percentis de latência, integridade de filas, capacidade de operadores, throughput de webhooks e tempos de execução no nível de etapa. Isso significa que você pode detectar rapidamente quando workflows estão atrasados, qual nó está causando a lentidão e se a causa raiz está no próprio workflow ou na infraestrutura subjacente, tudo isso sem precisar ingerir vários logs de execução individual apenas para reconstruir o que aconteceu. Os painéis e monitores prontos para uso do Datadog permitem que você visualize e receba alertas sobre falhas, investigue lentidões e correlacione o comportamento dos workflows com a integridade dos operadores, a pressão das filas e o contexto do Kubernetes. Leia nossa documentação para saber mais sobre a integração do n8n.
Obtenha visibilidade de ponta a ponta do Nutanix com o Datadog
Nutanix é uma plataforma de infraestrutura hiperconvergente que combina computação, armazenamento e virtualização em um único stack definido por software. A integração do Nutanix com o Datadog oferece às equipes visibilidade sobre clusters, hosts e VMs, além de trazer a atividade operacional do Prism Central, incluindo alertas, eventos, tarefas e auditorias, como eventos para o Datadog. Isso ajuda as equipes a monitorar a infraestrutura do Nutanix ao lado das aplicações que estão sendo executadas nela; determinar rapidamente se os problemas começam na camada de aplicativos ou na plataforma subjacente; e investigar a integridade do cluster, capacidade, desempenho de armazenamento e I/O, pontos críticos de hosts e VMs, e cargas de trabalho ineficientes. Outro recurso incluído é o Nutanix Overview, um painel pronto para uso que oferece uma visualização básica de status de integridade, uso de recursos e insights de capacidade para que os operadores possam passar de sintomas para causas em menos tempo e manter os ambientes livres de imprevistos enquanto acompanham a evolução das cargas de trabalho. Para saber mais, leia nosso post no blog e a documentação.
Obtenha visibilidade de todo o seu ecossistema empresarial
Integre-se às plataformas que executam suas aplicações empresariais
As Integrações novas e aprimoradas com Temporal Cloud, Adyen, ServiceNow, Cloudflare, SAP HANA Cloud, Tableau, Shopify, Intercom e Genesys Cloud levam o Datadog para as plataformas SaaS em que as empresas modernas operam. Agora, a cobertura abrange orquestração de workflows, processamento de pagamentos, ITSM, redes de borda, inteligência de negócios, comércio eletrônico, suporte ao cliente e centrais de atendimento ao cliente, incluindo o primeiro suporte do mercado para a nova API OpenMetrics da Temporal. Você pode rastrear todo o ciclo de vida das transações no Adyen, a execução de workflows no Temporal e a integridade das lojas no Shopify junto com as aplicações e a infraestrutura que você já monitora. A observabilidade segue o stack, e não o contrário. Saiba mais na documentação de integrações do Datadog.
Implante o encaminhamento automático de logs do Azure com o Terraform
O encaminhamento automático de logs do Datadog para o Azure já elimina a necessidade de configurar, ajustar e gerenciar manualmente os serviços e as configurações de diagnóstico necessárias para encaminhar logs. Agora, o encaminhamento automático de logs aceita o Terraform, permitindo que você provisione todo o pipeline em cada assinatura de locatário diretamente da infraestrutura como código. Após adicionar o módulo pela primeira vez, a adição de assinaturas subsequentes se torna uma alteração de configuração de uma linha, em vez de um workflow de portal. A cobertura permanece sincronizada com o restante da infraestrutura do Azure, eliminando os desvios resultantes da configuração manual. Para começar, instale o provedor Terraform do Datadog e adicione o módulo de encaminhamento automático de logs à configuração.
Monitore o Oracle Fusion Cloud Applications com o Datadog
O Oracle Fusion Cloud Applications é a base de workflows essenciais de negócios nas áreas de finanças, RH e cadeia de suprimentos. No entanto, como ele opera em infraestrutura gerenciada pela Oracle, as equipes de engenharia tinham visibilidade limitada sobre o desempenho dele. A nova integração do Datadog com o Oracle Fusion elimina essa lacuna ao coletar métricas e logs de trabalhos de ESS, permitindo que as equipes acompanhem a execução de jobs, detectem tentativas e paradas, e correlacionem lentidões com falhas posteriores no pipeline no Oracle Integration Cloud. Os logs de auditoria fluem diretamente para o Log Explorer e o Cloud SIEM, habilitando alertas em tempo real sobre atividades de alto risco, como alterações de permissões. Combinado com o Synthetic Monitoring, as equipes podem testar os endpoints e workflows da interface do usuário do Oracle Fusion de fora para dentro, capturando regressões antes que sejam relatadas pelos usuários. Para saber mais, leia o post no blog ou consulte a documentação de integração do Oracle Fusion Applications.
Unifique a observabilidade do Alibaba Cloud com o Datadog
Nas equipes que utilizam Alibaba Cloud ao lado de AWS, Google Cloud ou Azure, os sinais do Cloud Monitor, ApsaraDB e Simple Log Service permanecem isolados em seus próprios consoles, dificultando o diagnóstico de incidentes entre provedores. A integração do Datadog com Alibaba Cloud traz 14 serviços do Alibaba Cloud para uma única plataforma. Extraia métricas de infraestrutura do Cloud Monitor e envie logs do Simple Log Service para o Datadog Log Management, incluindo eventos de auditoria do ActionTrail, logs do Kubernetes do ACK, logs de acesso do OSS e logs de fluxo do VPC. Instale o Datadog Agent em instâncias do ECS e clusters do ACK para adicionar rastreamentos distribuídos e métricas de contêiner. Os painéis prontos para uso para ECS, CDN, Server Load Balancer e bancos de dados ApsaraDB são carregados automaticamente após a configuração. Para equipes com requisitos de residência de dados na APAC, BYOC Logs mantém o processamento de logs dentro da sua própria conta Alibaba Cloud. Leia nosso post no blog ou a documentação para começar.
Monitore a infraestrutura do OVHcloud com o Datadog
Equipes de finanças, saúde e administração pública com requisitos de residência de dados na UE utilizam o OVHcloud junto com AWS, Google Cloud ou Azure, onde os dados de telemetria residem em ferramentas separadas e as investigações entre nuvens perdem contexto. A integração do Datadog com OVHcloud traz logs da OVHcloud Logs Data Platform para o Datadog Log Management, incluindo logs de auditoria de contas, resultados de verificação de políticas de IAM, logs de auditoria do Kubernetes, logs de bancos de dados gerenciados e logs de acesso de balanceadores de carga. Instale o Datadog Agent em instâncias do OVHcloud para adicionar métricas de host, rastreamentos de APM e dados de telemetria de contêiner. Um painel pronto para uso e três modelos de monitoramento predefinidos, acionados por picos na taxa de erros HTTP, contagens elevadas de logs de erro e um alto número de logs de gravidade crítica, oferecem cobertura sem a necessidade de definir cada condição do zero. Leia nossa documentação para começar ou confira nosso post no blog.
Monitore logs e infraestrutura do Scaleway com o Datadog
Equipes em setores regulamentados utilizam o Scaleway junto com AWS, Google Cloud ou Azure para finalidades de residência de dados na UE e conformidade com o GDPR, mas não conseguem correlacionar os dados de telemetria do Scaleway com o restante do stack sem alternar ferramentas. A integração do Datadog com Scaleway encaminha logs do Scaleway Cockpit e Audit Trail para o Datadog Log Management, implanta o Datadog Agent em instâncias de computação do Scaleway para obtenção de métricas de host e rastreamentos de APM, e correlaciona rastreamentos de APM com métricas no nível de pod de clusters Kubernetes de Scaleway Kapsule e Kosmos. Um painel de visão geral pronto para uso e dois modelos de monitor predefinidos, um para picos em logs de erro de serviços e outro para eventos críticos em ambientes Scaleway, oferecem aos engenheiros de plantão um ponto de partida antes do estabelecimento das linhas de base das cargas de trabalho. Para saber mais, leia nossa documentação ou confira nosso post no blog.
Rastreie o desempenho e a utilização de recursos do Power BI Embedded
O Power BI Embedded permite que desenvolvedores integrem análises do Power BI em suas próprias aplicações, mas a operação da capacidade subjacente em produção exige visibilidade sobre o desempenho de atualizações, a latência de consultas e a utilização de capacidade, algo que o portal Azure, por si só, não fornece. A nova integração do Datadog para Power BI Embedded revela métricas essenciais de desempenho e utilização diretamente no Datadog. Como a integridade do Power BI Embedded reside na mesma plataforma de observabilidade que o restante das aplicações, os administradores de capacidade a gerenciam com os workflows de alertas e painéis já utilizados pela equipe. Para obter mais informações, leia nossa documentação.
