Datadogは2010年にOlivier PomelとAlexis Lê-Quôcが米国ニューヨークで創業したクラウド時代のObservabilityプラットフォームで、当初はインフラ監視から始まり現在はAPM、ログ、セキュリティ、合成監視、ユーザ体験計測まで20以上のプロダクトを束ねる。2019年9月にNASDAQに上場し時価総額は数百億ドル規模となった。本稿ではDatadogの主要機能、創業からの歩み、現場の典型利用、競合との位置関係をまとめる。
この記事の目次
- 統合型プラットフォームの中身
- 2010年創業からIPOへ
- Datadogが選ばれる典型場面
- New RelicやGrafana Cloudとの比較
- まとめ
統合型プラットフォームの中身
Datadogの構造はAgent収集型で、各サーバ・コンテナ・関数にDatadog Agentを配置すると、CPUやメモリといった基本メトリクス、Kubernetesイベント、コンテナログ、トレース、プロセス情報を統一フォーマットで集める。クラウド側はAWS、Azure、GCPなど主要プロバイダのAPIをIntegrationで叩き、ELBやRDS、Cloud Functionsなど数百サービスのメトリクスをコード変更なしに取り込める。
APMはOpenTelemetryやddtraceの計装ライブラリを通じて分散トレースを集め、レイテンシの内訳を「サービスマップ」上で可視化する。Logsはサーバから流れ込んだログを「Pipelines」で構造化し、Trace IDで紐づけて分析できる。さらにDatabase Monitoring、Network Performance Monitoring、Real User Monitoring、Synthetics、CloudSIEM、CSPMが同じ画面に統合され、観測領域を横断する分析が可能となる点が大きな価値だ。
2010年創業からIPOへ
Olivier Pomelはフランス出身のエンジニアでWiretap・WireImage、共同創業者のAlexis Lê-Quôcと共にIBMやWireless Generationでの運用経験を踏まえ、サーバ管理者と開発者が「同じ画面を見て協力できる」プラットフォームを構想した。2010年に創業、ニューヨークと長く決別しないままシリーズBの段階で年商を伸ばす。
2015年にAPM、2018年にLogs Managementと領域を順次拡張し、2019年9月にNASDAQへ上場（ティッカーDDOG）。コロナ禍の2020年〜2021年にかけてDevSecOpsの隆盛とともに業績を急伸させ、2024年時点で売上は年20億USDを超え、Fortune 500の8割が利用すると公表されている。共同創業者の二人は今もCEO・CTOとして第一線に立ち、製品ラインナップを毎年DASH（自社カンファレンス）で大幅に更新するのが恒例となっている。
Datadogが選ばれる典型場面
DatadogがフィットするのはマルチクラウドかつコンテナとサーバレスとVMが混在する環境で、AWS、ECS/Fargate、EKS、Lambda、RDSが入り乱れる現場のメトリクスを単一画面に統合できる。マイクロサービスのレイテンシ分析もAPMで詳細に追え、Service MapやContinuous Profilerでホットスポットを特定する運用が定着している。
RUM（Real User Monitoring）とSyntheticsで「ユーザ側から見た体験」も計測対象に含められ、合成監視と実利用を同じ画面で比較できる。CloudSIEMやCSPMで監査ログを処理し、不審なIAMアクション検知や設定逸脱通知も同じプラットフォーム内で完結する。Watchdog AIは異常な急減や急増を自動で検知し、運用者の調査の入口を提示してくれる。事例にはAirbnb、Samsung、Comcast、Citrix、21st Century Foxなどがある。
New RelicやGrafana Cloudとの比較
New Relicは2008年創業の老舗で、2020年に課金体系をデータ取り込み量＋ユーザ数のシンプルな二軸に変更し、Datadogより読みやすくなった点が評価される。Grafana CloudはGrafana Labsが提供するObservability SaaSで、Loki（ログ）、Tempo（トレース）、Mimir（メトリクス）のOSSをマネージドで使え、OpenTelemetry標準を強く打ち出す。
Datadogの優位は製品ラインの広さとUIの完成度で、初日からダッシュボードがそれなりに整う即効性がある。一方、コスト構造は複雑で、ホスト数・Custom Metric・APMホスト・ログGBなど多軸の課金が積み上がりやすい。事業フェーズや規模、運用チームのObservability成熟度に応じてDatadog、New Relic、Grafana Cloudを選び分けるのが現実的だ。
まとめ
Datadogは商用Observabilityの代表格として、収集・可視化・アラート・セキュリティを束ねた巨大な統合体験を提供する。製品の広さは魅力だがコスト管理は怠れない。OpenTelemetry標準を活用しつつ、適切なバックエンドとしてDatadog、New Relic、Grafanaなどを選定することが、長期に持続する観測戦略の鍵となるだろう。
※本記事はIT用語辞典の手書きドラフトです。公開前に最新情報・出典を確認のうえ加筆修正してください。
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