Skip to content
Stork.AIstork.ai
Herramienta de IA

Revisión de Datadog

Datadog es una plataforma integral de monitoreo y análisis que proporciona información sobre infraestructura, aplicaciones y registros.

shipped 27 may 2026analyzefreemium
analyzeplatform
Datadog - AI tool

Por qué importa

1Datadog unifica métricas, registros y trazas de más de 1,000 integraciones en una única plataforma de observabilidad.
2En mayo de 2026, Datadog obtuvo la certificación FedRAMP® High Certification para sus servicios gubernamentales.
3La compañía reportó ingresos de US$1,006.43 millones en el Q1 2026, elevando su perspectiva de ingresos para todo el año 2026 a US$4.30–4.34 mil millones.
4Datadog introdujo Bits AI en 2026, incluyendo un SRE Agent y Security Analyst, para automatizar la respuesta e investigación de incidentes.

Stork’s verdict on Datadog

Datadog unifica la observabilidad full-stack con agentes de IA avanzados, pero sus amplias funciones son excesivas para necesidades de monitoreo más simples.

Datadog reviewed by Stork AI · stork.ai/es/datadog

Especificaciones

Documentación API

Ver documentación →

API disponible

Sí, API pública

overview

¿Qué es Datadog?

Datadog es una herramienta de observabilidad desarrollada por Datadog que permite a los DevOps engineers, Site Reliability Engineers (SREs) y Security analysts monitorear infraestructura, aplicaciones y seguridad a escala de nube. Unifica métricas, registros y trazas en una plataforma de análisis de datos basada en SaaS para obtener información holística. Datadog proporciona visibilidad en tiempo real de aplicaciones e infraestructura modernas, ayudando a las organizaciones a detectar, diagnosticar y resolver problemas de manera eficiente. Su plataforma integra datos de diversas fuentes, incluyendo AWS, GCP y Azure, apoyando la planificación proactiva de capacidad, la optimización del rendimiento de las aplicaciones y la detección de amenazas. Los desarrollos recientes incluyen el lanzamiento de GPU Monitoring en abril de 2026 para la optimización de proyectos de AI y la introducción de Bits AI Security Analyst en marzo de 2026, diseñado para reducir el tiempo de investigación de amenazas hasta en un 98%.

features

Características Clave de Datadog

Datadog ofrece un conjunto completo de características diseñadas para proporcionar observabilidad y seguridad unificadas en diversos entornos de TI. La plataforma centraliza datos de varias fuentes, permitiendo monitoreo, análisis y alertas en tiempo real. Sus capacidades se extienden desde la infraestructura central y el rendimiento de las aplicaciones hasta el análisis de seguridad avanzado y la información impulsada por AI.

  • Infrastructure Monitoring: Rastrea métricas de rendimiento para servidores, máquinas virtuales, contenedores y plataformas en la nube.
  • Application Performance Monitoring (APM): Analiza el rendimiento de las aplicaciones con trazado distribuido e identifica cuellos de botella.
  • Log Management: Centraliza, analiza y correlaciona datos de registro de múltiples fuentes para la resolución de problemas.
  • Cloud Security Posture Management (CSPM): Identifica vulnerabilidades, detecta amenazas y garantiza el cumplimiento.
  • Real User Monitoring (RUM): Proporciona información sobre las interacciones y la experiencia del usuario con las aplicaciones.
  • CI Visibility: Monitorea pipelines de CI/CD y rastrea el rendimiento de las implementaciones.
  • Incident Response: Utiliza alertas en tiempo real y visualización de dependencias para una resolución de problemas más rápida.
  • LLM Observability: Monitorea Agentic AI, acelera el desarrollo y mejora el rendimiento del modelo para modelos de lenguaje grandes.
  • Bits AI: Un conjunto de agentes autónomos para investigación en lenguaje natural, SRE y análisis de seguridad.
  • Synthetic Monitoring: Simula interacciones de usuario y llamadas a la API para probar proactivamente la disponibilidad y el rendimiento de las aplicaciones.

use cases

¿Quién Debería Usar Datadog?

Datadog es utilizado principalmente por profesionales técnicos y roles de liderazgo dentro de organizaciones que operan infraestructura y aplicaciones a escala de nube. Su plataforma unificada aborda las necesidades de monitoreo integral, seguridad y eficiencia operativa en varios dominios.

  • DevOps Engineers y Site Reliability Engineers (SREs): Para monitorear pipelines de CI/CD, la salud de la infraestructura, el rendimiento de las aplicaciones y asegurar la fiabilidad del sistema.
  • Security Analysts: Para identificar vulnerabilidades, detectar amenazas, garantizar el cumplimiento e investigar incidentes de seguridad en entornos de nube.
  • CTOs y Platform Engineers: Para obtener información holística sobre la salud del sistema, optimizar los costos de la nube, tomar decisiones tecnológicas estratégicas y supervisar iniciativas de observabilidad.
  • Developers: Para depurar aplicaciones, optimizar el rendimiento del código y comprender el impacto de los cambios de código en entornos de producción.

pricing

Precios y Planes de Datadog

Datadog opera con un modelo freemium con planes de suscripción escalonados que varían según el uso y las características incluidas. El precio es modular, lo que permite a las organizaciones seleccionar productos de monitoreo específicos (por ejemplo, Infrastructure, APM, Logs) y escalarlos de forma independiente. Se aplican límites de tasa de la API que varían según el endpoint y el plan organizacional, con detalles disponibles en los encabezados de respuesta (X-RateLimit-Limit, X-RateLimit-Remaining, X-RateLimit-Reset). Por ejemplo, la recuperación de métricas está limitada a 100 solicitudes por hora por organización, y el envío de eventos a 250,000 eventos por minuto por organización. La Log Configuration API tiene un límite de 6,000 solicitudes por minuto por organización, y la Graph a Snapshot API está limitada a 60 solicitudes por hora por organización.

  • Freemium: Acceso gratuito con características limitadas y retención de datos, adecuado para monitoreo a pequeña escala.
  • Starter: El precio varía según el uso, ofreciendo un límite de tasa general de la API de 50 solicitudes por minuto por organización.
  • Professional: El precio varía según el uso, proporcionando un límite de tasa general de la API de 100 solicitudes por minuto por organización.
  • Enterprise: El precio varía según el uso, ofreciendo un límite de tasa general de la API de 200 solicitudes por minuto por organización, junto con características avanzadas y soporte.

Herramientas similares

Datadog vs Competidores

Datadog opera dentro de un panorama competitivo de plataformas de observabilidad y monitoreo, cada una con fortalezas y enfoques arquitectónicos distintos. Los competidores clave incluyen New Relic, Dynatrace, Splunk y Elastic (ELK Stack).

1
New RelicOn StorkCompare

New Relic offers an all-in-one consumption-based pricing model and an application-centric approach, making it simpler to start with.

Compared to Datadog's complex SKU-based pricing, New Relic's pricing is based on users and data ingest, with all platform features included once data is ingested. While Datadog excels in granular controls, security features, and deep infrastructure monitoring, New Relic is often preferred for quick implementation and an application-centric focus.

2
DynatraceOn StorkCompare

Dynatrace provides an AI-powered observability platform with a strong emphasis on full automation, deep application performance insights, and causal AI for root-cause analysis.

Dynatrace offers more advanced and better-integrated AI-powered features, focusing on APM and automated problem resolution, whereas Datadog provides powerful tools for manual investigation and comprehensive security monitoring. Dynatrace's pricing can be more complex, often based on features and usage levels, including full-stack monitoring per host, while Datadog has a decentralized pricing model per product.

3
SplunkOn StorkCompare

Splunk is renowned for its powerful log management and machine data analytics capabilities, excelling in searching, indexing, and visualizing large volumes of log data, particularly for security and compliance.

While Datadog offers a comprehensive observability solution with real-time monitoring across metrics, logs, and traces, Splunk's primary strength lies in enterprise-level log management and Security Information and Event Management (SIEM). Splunk's pricing is typically based on data ingestion, which can become very expensive for large data volumes, whereas Datadog's pricing is often host-based for infrastructure and APM, and data-volume based for logs.

4
Elastic Stack (Elasticsearch, Kibana, Beats, Logstash)On StorkCompare

The Elastic Stack is an open-source suite of tools (Elasticsearch, Kibana, Logstash, Beats) that provides flexibility and control for ingesting, storing, searching, and visualizing data at scale, with a strong foundation in search and log analytics.

Datadog is a SaaS-first, opinionated platform offering fast time-to-value with a polished UI and extensive integrations, while Elastic Stack provides building blocks for observability, allowing greater customization and control over data. Elastic Stack is generally considered more cost-effective at scale, especially with its open-source components, but requires more operational overhead compared to Datadog's fully managed service.

Visitar Datadog↗

AI Reputation Report

Is Datadog yours?

ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude & Grok answer buyer questions about Datadog every day. See whether they name Datadog — or send buyers to a rival.

See what AI saysfree preview