Cualquier stack o aplicación a cualquier escala y en cualquier lugar. Datadog proporciona métricas, trazas y logs en una única plataforma con múltiples aplicaciones en distintas tecnologías como visualización, troubleshooting, machine learning, alerting, big data, entre otras, ofreciendo una visión transversal de la infraestructura IT de una empresa como servidores, cloud, contenedores, aplicaciones y Big Data.
El acuerdo firmado con Datadog nos reconoce como Managed Services Provider para poder implementar la plataforma y administrarla directamente en los entornos de nuestros clientes así como para la venta de licencias, siendo Datadog el complemento perfecto para nuestra solución de monitorización en los desarrollos e implantaciones Big Data Fullstack de PUE para la transformación y modernización de los negocios.
Monitorización extrema fullstack para plataformas Big Data
El máximo control, un alto nivel de rendimiento y la anticipación a posibles incidencias es lo que ha llevado a PUE a querer integrar en sus desarrollos e implantaciones Big Data una monitorización extrema fullstack de aplicaciones, sistemas y servicios buscando no solo la eficiencia en el día a día sino también la prevención, diagnóstico y resolución de problemas.
A diferencia de los sistemas de monitorización aislados – monitorización de la red, de la seguridad, de las aplicaciones, la infraestructura…- Datadog unifica todos esos componentes para ver el stack completo una de una plataforma tecnológica sea posible. Y muy importante, permite establecer una correlación entre los distintos eventos de toda la infraestructura TI de una empresa lo que se traduce en un diagnóstico eficiente, y en muy poco tiempo, de cualquier error y simplificando las tareas de troubleshooting.
Estas características y, en consecuencia, la posibilidad de monitorizar diferentes clústeres de Big Data y sus eventos, hacen de Datadog el complemento perfecto para el correcto funcionamiento y rendimiento de las plataformas Big Data. Además, no solo es una solución de monitorización muy eficaz en entornos de Big Data, sino que puede utilizarse de nexo con diferentes sistemas como por ejemplo bases de datos, aplicaciones y Microservicios del ecosistema tecnológico, incrementando su alcance y retorno de inversión.
La adopción de Datadog amplía así el servicio de PUE en la Administración y Soporte de plataformas, disminuyendo sustancialmente los tiempos de diagnóstico y troubleshooting.
Datadog cubre proveedores de servicios como Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform, Red Hat Openshift y OpenStack.
Datadog fue fundada en 2010 por lo ingenieros franceses Olivier Pomel y Alexis LêQuôc con el objetivo de acercar a desarrolladores y administradores para facilitar su labor diaria. Surgió como un servicio de monitorización de infraestructura en la nube hasta llegar a cubrir, hoy, proveedores de servicios como Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform, Red Hat Openshift y OpenStack.
La plataforma incluye cuadros de mando interactivos en tiempo real que pueden personalizarse para las necesidades específicas de cada equipo y proyecto; capacidades de búsqueda de texto completo para métricas y eventos; herramientas de intercambio y discusión para que los equipos puedan colaborar utilizando los conocimientos que surjan, alertas específicas para problemas críticos y acceso a la interfaz de programación de aplicaciones (API) para acomodar infraestructuras únicas.
Además, Datadog es altamente versátil a la hora de integrarse en infraestructuras que ya estén rodando.
Entre sus principales características:
- Métricas y eventos en toda la pila DevOps, sistemas, aplicaciones y servicios.
- Optimización del rendimiento de las aplicaciones por medio de una visibilidad completa: generación de gráficos y alertas sobre tasas de error o percentiles de latencia.
- Análisis de datos de registro en contexto para la resolución de problemas y la exploración de datos.
- Monitorización proactiva de la experiencia de usuario con pruebas de auto mantenimiento y alertas sobre problemas de rendimiento.
- Visualización del flujo de tráfico en entornos nativos de la nube.
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