观察平台公司Groundcover推出了一款全自动迁移工具，帮助组织将观察堆栈从其他供应商（如Datadog）迁移到其平台。该工具无需停机或顾问，声称传统迁移需六个月，而新工具可在几天内完成，显著降低成本，并支持自动映射指标和重建仪表板，确保迁移后仪表板与原版一致。

Datadog的工程团队开发了Monocle，一个高效的时间序列存储引擎，通过分离数据与元数据、使用Kafka进行数据分发，实现了快速响应和高并发处理，显著提升了系统性能。

Datadog推出了Monocle，这是一款用Rust编写的实时时间序列存储引擎，统一了指标存储基础设施，提升了数据摄取速度和查询效率，简化了操作，同时解决了存储架构的并发和扩展性问题，提供了更高的性能和成本效益。

Datadog在DASH大会上推出的内部开发者门户(IDP)旨在简化DevOps和可观察性，支持开发者与非技术用户。IDP整合多种工具，减少重叠，提升安全性与效率。借助AI，平台工程师可专注于基础设施的设计与管理，促进团队协作与数据驱动决策。

Datadog与Mux Data的新集成使视频性能与基础设施数据并行显示，帮助快速识别视频性能与事件的关联，从而提高响应效率，减少工程师在排查问题时的生产力损失。

Datadog是一个全栈可观察性平台，支持开发和运维团队监控和优化应用及基础设施。它提供应用性能监控、日志管理、实时指标监控和分布式追踪等功能，帮助识别性能瓶颈、集中日志、监控系统健康和调试微服务，从而提升效率。

Datadog结合事件管理应用的结构化元数据与Slack消息，利用LLM辅助工程师撰写事件后期报告。团队花费100小时优化LLM结构，探索不同模型（如GPT-3.5和GPT-4），以平衡成本、速度和准确性。通过并行处理，报告生成时间从12分钟缩短至1分钟。为保护隐私，敏感信息被替换为占位符。尽管LLM提高了效率，团队认为仍无法完全替代人类。

OpenTelemetry在Go语言中面临配置挑战。阿里巴巴和Datadog提出捐赠方案，推动无代码编译时仪器化，促进行业标准化。新成立的Go编译时仪器化SIG将整合最佳方案，开发自动注入仪器化代码的插件，以确保与现有项目兼容。

在编写无服务器应用时，使用可观察性代码追踪Lambda函数非常重要。本文探讨如何通过OpenTelemetry将Rust Lambda函数与Datadog连接，以可视化多个函数之间的关系。通过API请求触发多个Lambda函数，确保它们的执行上下文相连，避免信息碎片化。文章提供Rust代码示例，强调观察性的重要性。

如果Datadog Agent正常运行但主机未在UI中显示，请检查Agent状态、日志、API密钥和网络连接，确保API密钥正确、主机名匹配，并手动发送测试指标以验证数据发送。

Datadog和New Relic是两种主要的监控解决方案。Datadog专注于基础设施监控，适合复杂的云环境；而New Relic则侧重于应用性能监控，适合快速部署。选择应根据具体需求。

Datadog是一个实时监控和分析平台，支持600多种集成，帮助团队快速排查问题和优化性能。其主要功能包括基础设施监控、应用性能监控、日志管理和真实用户监控，适用于各行业，确保系统健康和用户体验。

本文对三个可观察性提供商的服务水平进行了独立评估，发现Grafana的实现最完整。Elastic的SLO功能只在高级价格层级中可用，Datadog的价格也是一个痛点。Grafana的用户体验最好，提供了完整的选项和集成的警报设置。作者偏爱Grafana的SLO实现。