利用指标、可视化、提醒和 AI 功能,确保工程团队能够通过 Datadog 维护和优化多云环境和混合环境。
优势
整合来自您的 Google Cloud 服务、容器、数据库和应用的遥测数据,实现跨平台监测,并在前端、后端和基础设施层之间一键建立关联。
利用应用级 AI/机器学习功能,立即查明问题的根本原因并检测潜在的应用性能问题,从而缩短平均解决时间 (MTTR)。
通过开箱即用的检测规则,将可观测性与全面的安全性数据分析相结合,促进对整个堆栈中的恶意模式的全面安全分析。
主要特性
采用一体化整体可观测性和安全方法,使工程、安全和业务团队能够快速有效地解决问题。
Datadog 支持完整的 DevSecOps 周期,并在单个统一平台中提供一整套连续、实时的可观测性和安全工具。这使得团队能够将开发工作的方方面面整合在一起,从编写代码和测试,到监控和用户分析(基础设施监控、APM、RUM、NPM、日志、云和应用安全性、Cloud SIEM 等)。
通过集成 Cloud Run、Cloud Functions 和 Anthos,Datadog 可让您了解 GKE Standard 和 Autopilot,以及无服务器容器。从整个集群中收集指标和其他性能数据(例如 CPU 和内存使用情况、容器和 Pod 事件、网络吞吐量以及单个请求跟踪记录),以便随时解决可能遇到的任何问题。
将机器学习技术嵌入到整个平台中(无需设置),Datadog 的监控定时器可自动检测隐藏的离群值和异常值并发出提醒,以及根据季节性变化提供预测。系统可以直接将提醒分类给某些团队,以确保立即解决问题。
工程负责人负责寻找独特的方法来优化其云投资。借助 Datadog 的数百个开箱即用的信息中心,这些开箱即用的信息中心能够自上而下地观察基础设施,业务和工程主管可以直观呈现费用数据以及系统的其他指标、跟踪记录、日志和其他遥测数据,从而协同优化,解决成本低效问题。
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