Lors de sa première conférence utilisateurs et partenaires, Dash, qui s’est tenue à New-York les 11 et 12 juillet dernier, Datadog a annoncé plusieurs nouveautés dont Watchdog, un nouvel outil de monitoring s’appuyant sur une approche issue du machine learning.
Habituellement les ingénieurs système prédéfinissent le comportement escompté de leur application, et établissent des tableaux de bord et alertes pour surveiller les écarts par rapport à ce comportement. Cependant, en fonction de l’échelle, de l’élasticité et de la complexité des applications cloud modernes, des problèmes se produisent souvent à des endroits inattendus que les ingénieurs n’ont pas explicitement pensé à contrôler.
Watchdog, le nouvel outil de Datadog, propose une approche différente consistant à apporter une visibilité complète sur toutes les données de performance des applications et remonte les comportements anormaux même ceux qui auraient été exclus ou ignorés a priori par les ingénieurs. Le produit s’appuie sur plusieurs années de recherche et développement et d’amélioration de l’algorithme entraîné sur les données clients de Datadog. Watchdog identifie et oriente les utilisateurs vers les causes profondes qui obèrent les performances applicatives. La solution est disponible pour les clients de la solution Datadog Enterprise APM.
Un écran de Watchdog indiquant un problème de latence sur une application.
Les autres annonces
Lors de la conférence, l’éditeur a également annoncé deux autres produits : Logging without limits et Trace search. Le premier propose d’ingérer et d’archiver l’ensemble des logs puis de déterminer ensuite ceux qui sont nécessaires pour le monitoring. Cela permet aux entreprises d’envoyer tous leurs logs vers une solution de gestion, et de n’être facturées que pour les logs spécifiques qui sont jugés à valeur ajoutée, même lorsque cela est déterminé bien plus tard après la génération des logs.
Le second logiciel permet aux utilisateurs de rapidement trouver les traces précises de clients spécifiques en filtrant les principaux attributs métier et applicatifs, tels que les noms d’utilisateur, clients, serveurs hôte, valeurs en dollars, etc. Le logiciel offre une expérience similaire à celle d’un moteur de recherche où les résultats sont mis à jour en temps réel en suivant les critères de recherche saisis par l’utilisateur.
Cette fonction ne nécessite aucune utilisation de langage de requête spécifique, ce qui permet à n’importe quel utilisateur d’explorer immédiatement les données de traces à la volée. De plus, les résultats de recherche peuvent également être quantifiés, représentés sous forme de graphes et comparés en utilisant les mêmes attributs. La solution est en production chez Zendesk. Les deux solutions sont facturées à 1,27 $/mois pour un million de logs et 7 jours de rétention ou 1 million de traces.