Datadog Kommentarer: 4.3/5 — Bra val

Det var den enda lösningen för oss att ha ett övervakningsverktyg och en centraliserad loggningslösning.

De initiala kostnaderna var för höga. Senare, efter optimeringen, minskade kostnaderna.

Målet var att ha ett centraliserat övervakningsverktyg. Vi har många AWS-konton där loggnings- och övervakningslösningen måste implementeras. Datadog var ett av de verktygsval vi hade och efter vår första testperiod kunde Datadog tillgodose alla våra behov.

Den har ett antal integrationer som gör den enkel att arbeta med. Dess verktyg är kraftfulla för marknadsövervakning. Konstant övervakning ger oss kontroll över alla våra tjänster. Deras kundservice är mycket professionell när det krävs.

En mycket professionell servicekvalitet har upprätthållits där jag inte har haft några problem som inte lösts snabbt och i tid.

Övervakning från molnet möjliggör perfekt övervakning av att allt går bra och att allt arbete sker korrekt från datadog-anläggningen.

Enklare att navigera i användargränssnittet. Visar det mesta av informationen och olika anpassningsbara instrumentpaneler.

Ta en brant inlärningskurva för att förstå hur man anpassar.

Metric Monitor-instrumentpanelen är superhjälpsam för att generera triggers och rapporter om eventuella driftstopp, överdriven CPU-användningsage och så vidare

De har det bästa användargränssnittet för att bygga dashboards och jämföra datamått med varandra.

De är inte på topp när det gäller integrationer med tredje part.

De löser alla problem kring övervakning av vår molnmiljö och hjälper oss att fatta samtidiga beslut snabbare.

Jag är ett stort fan av tidsfiltrets användargränssnitt; det är otroligt enkelt och tydligt. Att skapa dashboards är väldigt enkelt och intuitivt. Som backend-utvecklare kan jag inte tänka mig ett mer användbart verktyg.

Det enda jag ogillar med datadog är att det är väldigt lätt att ha dubbla bildskärmar eller dashboards som i slutändan dubbelbelastar företaget.

Datadog gör incidenter och avvikelser synliga och uppenbara. Innan Datadog var det enda sättet att veta att det fanns ett avbrott via kundrapporter.

Under våra automatiska skript (från maskininlärningstjänster) skickar vi olika meddelandensages till loggning, som sedan skickas till datadog. Detta är både för att dokumentera olika steg i datahanteringen, men också för att visa krascher när de inträffar. Sedan kan vi från DataDog-gränssnittet söka efter produktions-/stagingtjänster, vi kan söka efter datum, vi kan söka efter nyckelord.

Vi har bara loggarna från de senaste två veckorna, så vi kan inte hitta tidigare fel. Men i allmänhet upptäcker vi felen inom två veckor, så det här är inte en så stor begränsning trots allt.

Registrera olika steg i vår ML-process (så att vi kan kontrollera datakvaliteten), men också identifiera om det inträffade en krasch för att veta i vilket steg den befann sig. Bygg sedan dashboards som mäter SLO för våra tjänster (som hur många procent av förfrågningar som uppfylldes, vilka datorresurser som användes).

Liveloggar, övergripande täckning av app-upplösningar, spår, CI, APM, övervakningar.

Dess prenumeration kostade för mycket, med det lägsta att hålla data i säkerhetskopia i 3 månader till en hög prenumerationskostnad.

Mer noggrannhet i felspårning. Mer noggrannhet i loggövervakning. Effektivitet i loggtäckning. Mer databaslagring med lägre kostnader.

Vi har använt Datadog ett tag och är generellt sett nöjda med produkten. Vi tycker dock att supporten skulle kunna förbättras eftersom den kan vara långsam att svara på frågor och betalningsprocesserna inte alltid är tydliga.

Supporten är dålig, ofta långsam. Hjälpen är inte tillräcklig. Dessutom är priserna många gånger otydliga och man kan få överraskningar på sin faktura.

DataDog är en kraftfull och omfattande övervakningstjänst som hjälper startups och företag av alla storlekar att hålla koll på sin IT-infrastruktur och sina applikationer. Med DataDog kan du enkelt övervaka hela din datastack, från servrar till applikationer och databaser, för att få en detaljerad bild av prestanda, användning och andra mätvärden.

När jag har problem har vi bra tekniker som kan åtgärda dem. Den har fantastiska funktioner. Enkelhet. Lättförståeligt användargränssnitt. Enkel installation. Användbara mätvärden.

Prismodellen borde vara mer flexibel, det är allt.

Dataintegrationskvalitet

Enkel installation för att övervaka kluster i Databricks som kör Apache Spark. Förkonfigurerade dashboards hjälper till att snabbt få insikter på infrastrukturnivå utan behov av DevOps.

Prissättningen på Datadogs webbplats skulle kunna vara mer exakt, till exempel genom att tillåta användning av en kalkylator för prisuppskattningar.

Övervakning av molninfrastruktur hos större molnleverantörer