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AIツール

Datadog レビュー

Datadogは、クラウドスケール環境のインフラストラクチャ、アプリケーション、ログに対するリアルタイムの洞察を提供する包括的な監視および分析プラットフォームです。

shipped 2026年5月27日analyzefreemium
analyzeplatform
Datadog - AI tool

注目ポイント

1Datadogは、2024会計年度に26.8億ドルの収益を報告し、前年比26%増となりました。
22024会計年度時点で、Datadogは年間経常収益(ARR)が100万ドル以上の顧客を462社に提供しました。
3生成AIアプリケーションに深い可視性を提供するLLM Observabilityは、2024年6月に一般提供が開始されました。
4自律的なインシデント調査のためのDatadogのAIアシスタント、Bits AI SREは、2025年12月に一般提供が開始されます。

Stork’s verdict on Datadog

Datadogは高度なAIエージェントによるフルスタックの可観測性を統合しますが、その豊富な機能はよりシンプルな監視ニーズには過剰です。

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

仕様

APIドキュメント

API提供状況

はい、公開API

overview

Datadogとは?

Datadogは、DevOpsエンジニア、Site Reliability Engineers (SREs)、セキュリティアナリストがITインフラストラクチャ、アプリケーション、ログ全体にわたるリアルタイムの可視性を得ることを可能にする、Datadogによって開発されたオブザーバビリティプラットフォームツールです。これは、メトリクス、トレース、ログを単一のSaaSベースのデータ分析プラットフォームに統合し、最新のクラウドネイティブおよびハイブリッド環境に対応します。このプラットフォームは、さまざまなソースからのデータを統合ダッシュボードに集約することで、組織が問題を迅速に検出し、診断し、解決するのに役立ちます。Datadogの機能は、Security Monitoring、Digital Experience Monitoring、Bits AIのような機能によるAI駆動のインシデント調査にまで及びます。

features

Datadogの主な機能

Datadogは、クラウドスケールインフラストラクチャ、アプリケーション、セキュリティ全体にわたる統合されたオブザーバビリティのために設計された包括的な機能スイートを提供します。これらの機能は、さまざまなテレメトリデータタイプを統合し、高度な分析とAI駆動の洞察を提供するSaaSベースのプラットフォームを通じて提供されます。

  • 多様なソースからのメトリクス収集、集約、分析。
  • トラブルシューティングとフォレンジック調査のための集中型ログ管理と分析。
  • マイクロサービスアーキテクチャにおけるApplication Performance Monitoring (APM)のための分散トレーシング。
  • リアルタイムデータ可視化とアラートのためのカスタマイズ可能なダッシュボードとモニター。
  • 脅威検出、脆弱性特定、コンプライアンスのためのSecurity Monitoring。
  • 自然言語調査のためのBits AI。これには、自律的なインシデント修復のためのBits AI SRE(2025年12月)と、SIEMアラートトリアージのためのBits AI Security Analystが含まれます。
  • 生成AIアプリケーションの監視、LLMチェーンのトレース、プロンプトインジェクションの軽減のためのLLM Observability(2024年6月一般提供開始)。
  • Real User Monitoring (RUM)とSynthetic Monitoringを組み合わせたDigital Experience Monitoring (DEM)。
  • 脆弱性検出のためのCloud Security Management向けAgentless Scanning(2024年6月一般提供開始)。
  • Embedded OTel Collectorを搭載したDatadog Agentを介したOpenTelemetryのネイティブサポート(2024年6月)。

use cases

Datadogは誰が使うべきか?

Datadogは、主に最新のクラウドネイティブおよびハイブリッドIT環境を運用する組織内の技術職向けに設計されています。その統合プラットフォームは、システム信頼性、アプリケーションパフォーマンス、セキュリティ、および全体的な運用効率を担当するチームのニーズに対応します。

  • DevOpsエンジニア: CI/CDパイプラインの監視、デプロイメントパフォーマンスの追跡、コード変更とシステム動作の相関付けにより、スムーズな運用を確保するため。
  • Site Reliability Engineers (SREs): 包括的なApplication Performance Monitoring (APM)、Infrastructure Monitoring、およびリアルタイムアラートと可視化による迅速なインシデント対応のため。
  • セキュリティアナリスト: ユーザーアクティビティと異常を監視することで、クラウド環境全体でのSecurity Monitoring、脅威検出、脆弱性特定、コンプライアンス確保のため。
  • CTOおよびプラットフォームエンジニア: 複雑なクラウドネイティブおよびハイブリッドインフラストラクチャ全体で統合されたオブザーバビリティを獲得し、リソース利用を最適化し、クラウドコストを効果的に管理するため。
  • 開発者: アプリケーションパフォーマンスのデバッグと最適化のため、分散トレーシングを利用してマイクロサービス内のボトルネックと遅いクエリを特定するため。

pricing

Datadogの価格とプラン

Datadogは、さまざまな有料サブスクリプションティアを持つフリーミアムモデルで運営されており、価格は通常、使用量、ホスト数、および有効になっている特定の機能に基づいて異なります。このプラットフォームは、基本的な監視のための無料ティアに加え、機能とサポートが段階的に向上するStarter、Professional、Enterpriseプランを提供しています。APIレート制限は適用され、プランとエンドポイントによって異なります。例えば、メトリクス取得は組織あたり1時間あたり100リクエストに制限されていますが、イベント送信は組織あたり1分あたり最大250,000イベントを許可します。一般的なAPIレート制限は、Starterプランで1分あたり50リクエスト、Professionalプランで100リクエスト、Enterpriseプランで200リクエストです。

  • フリーミアム: 基本的な監視のための機能が制限された無料ティア。
  • Starter: 使用量に基づいて価格が異なり、APIレート制限は1分あたり50リクエストです。
  • Professional: 使用量に基づいて価格が異なり、より多くの機能と1分あたり100リクエストのAPIレート制限を提供します。
  • Enterprise: 使用量に基づいて価格が異なり、最も包括的な機能と1分あたり200リクエストのAPIレート制限を提供します。

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Datadogと競合他社

Datadogは競争の激しいオブザーバビリティ市場で事業を展開しており、監視と分析に対して異なるアプローチを提供する確立されたプレイヤーと競合しています。Datadogがクラウドスケール環境向けの統合SaaSプラットフォームを強調する一方で、競合他社はAI駆動の自動化、特定の価格モデル、またはエンタープライズセキュリティとログ分析のための専門機能を通じて差別化を図ることがよくあります。

1

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

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

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

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.

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