Datadog ($DDOG) – 产品发布 – 2024年6月29日
Datadog 在上周的用户大会上首次发布了一系列新产品。 在此，我们将介绍其中的亮点。 首先，Datadog 为 OpenTelemetry 推出了全新的代理体验。 OpenTelemetrary (OTEL) 允许公司跨各种云应用程序和数据库使用数据，以提高产品的互操作性。 现在，客户将能够在 OTEL 框架内使用 Datadog 的产品套件和工具，以支持更广泛的可观察性。 OTEL 是一种开放的手段，开发人员可以通过这种手段获取和收集有关应用程序和产品性能的信息。
接下来，Datadog 推出了 “Live Debugger”。 这样，开发人员就可以轻松筛选并发现已经部署到运行时的代码。 这可以在应用程序不停机 的情况下完成，从而将轻松编辑和优质客户服务结合起来。 而其他替代方案仅为了调试一个简单的编码错误，就需要中断大量运行。 这意味着使用 Datadog 消除了开发人员和用户之间的重大摩擦。 这也意味着更快的修复时间。 Live Debugger可隔离和提取配置错误的代码，并与开发人员环境直接集成，从而以较低的压力进行错误修复。 该产品中注入了 GenAI 工具，可自动测试错误和修复。
第三，Datadog 增加了新的安全工具，以增强其可观察性平台的可靠性。 其中包括对云环境进行无代理扫描，以发现任何错误配置或不良网络安全状况。 这里发布的产品还包括专门针对亚马逊客户的新数据和代码安全产品。 代码安全工具对上述实时调试器工具也有帮助。重要的是，这些数据和代码安全工具还包括一个新的大型语言模型（LLM）可观察性工具 ，用于监控和保护这些宝贵的资产。 这种 LLM 可观测性工具可为 LLM 提供 “开箱即用的评估和敏感数据扫描”。 它可以对模型推理的质量和响应准确率进行排名，还有助于优化大多数主要 LLM 提供商的成本。
Kubernetes 集群是帮助运行应用程序的成批计算能力。 这有助于确定应用程序的运行时间，并根据动态需求灵活扩展计算能力。 Datadog 推出 Kubernetes Autoscaling，帮助客户优化 Kubernetes 性能需求的成本。 它强调了需要解决的多余、滥用和不必要的工作量。 接下来，Datadog 推出了 “Datadog On-call”。 这将 Datadog 的可观察性与事件响应管理相结合，对漏洞进行排名，并通过更直接的上下文帮助加快修复。 最后，公司宣布推出 Log Workspaces，以提高公司内部的互操作性。 这样，各团队就能在发现问题和创建跨部门补救工作流程方面更紧密地合作。
在企业级软件的世界里，只有你的最新、最伟大的创新，你的总体平台的综合效用，以及你的市场推广，才是你的优势所在。 这表明Datadog对保持前两项领先地位的执着。
