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DASH 2025のキーノートで発表された機能をさらってみた✍

タダです.

Datadog の年次カンファレンスが6/10,11で開催されました.そのキーノートで発表された機能が以下のブログで発表されたのですが,気になるアップデートがたくさんあったので整理のためにまとめてみます.

www.datadoghq.com

発表された機能の概観

キーノートで発表された機能を概観できるページがあるので,まずは左記ページを見てもらうのが良いです.以下では項目ごとに概要の整理と関連記事をまとめます.

AIワークロードの監視と保護

  • Datadog LLM Observability の新しい実行フローチャートの可視化
    • 利用状況: プレビュー
    • 概要: AIエージェントの実行フローと意思決定パスを視覚化し,エージェント間の使用されたツールおよび取得ステップを表示します.OpenAI Agent SDK/LangGraph/CrewAI/Bedrock Agent SDK などのフレームワークで構築された AI エージェントの操作を自動的に追跡します/

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  • LLM Experiments
    • 利用状況: プレビュー
    • 概要: LLMアプリケーションおよびエージェント構築のライフサイクル全体をサポートします.データセットの作成とバージョン管理/実験の実行/強力な可視化を用いた結果の記録と比較,アーキテクチャの変更がパフォーマンスにどう影響するかを理解するのに役立ちます.Prompt Playground も含まれており,プロンプトのテストと調整が可能です.

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  • AI Agents Console
    • 利用状況: プレビュー
    • 概要: AIエージェント(OpenAI の Operator/Cursor/Github Copilot/Agentforce など)の動作と相互作用を監視し,エージェントのアクション,セキュリティとパフォーマンスに関する洞察,ユーザーエンゲージメント分析,ビジネス価値を一元的に可視化します.

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  • GPU Monitoring
    • 利用状況: プレビュー
    • 概要: クラウド/オンプレミス/Coreweave や Lambda Labs などの GPU-as-a-Service プラットフォーム全体でGPUフリートの健全性を監視します.

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  • Datadog Data Observability
    • 利用状況: プレビュー
    • 概要: 取り込みから変換,下流での使用までデータライフサイクル全体の信頼性を確保します.品質チェック(ボリューム/行変更/鮮度など),カスタム SQL ベースのモニター,異常検知,SnowflakeやTableauを横断するカラムレベルのリネージ,パイプライン可視化,データ問題発生時のターゲットアラートを提供します.

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ログの効率的な保存とクエリ

  • Flex Frozen
    • 利用状況: プレビュー
    • 概要: すべてのログを1つのプラットフォームにコスト効率よく一元化し,外部ストレージソリューションの管理オーバーヘッドやコンテキスト切り替えの必要性を排除します.ログを最大7年間,リハイドレートなしで検索可能な状態で保持し,監査や長期分析に役立てることができます.

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  • Archive Search
    • 利用状況: プレビュー
    • 概要: アーカイブされたログをクラウドストレージ(Amazon S3など)または Flex Frozen Tier から直接データをリハイドレートすることなくクエリできるようにします.
      • 個人的なアツいアップデートの1つです.アーカイブしたログデータをリハイドレートなしで検索することができるのは大きいです.

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  • Bits AI Data Analyst
    • 利用状況: プレビュー
    • 概要: Datadog Notebooks 内で自然言語とAI駆動のガイダンスを使用し,データを探索し,問題を調査し,レポートを会話形式で生成できるようにします.

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複雑なデータセットの分析

  • Datadog Sheets
    • 利用状況: プレビュー
    • 概要: ログ,RUM,クラウドコストデータ,インフラストラクチャメトリクスなどテレメトリデータを分析するためのスプレッドシートスタイルのインターフェースを提供します.ルックアップ,ピボットテーブル,計算列の作成を馴染みのあるスプレッドシート機能で行うことができ,コードを書かずにデータセットを結合し結果を集計し,トレンドを探索できます。

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  • Analysis Features in Notebooks
    • 利用状況: プレビュー
    • 概要: Datadog Notebooks内で直接複数ステップのクエリ,変換の適用,結果の連結を柔軟な視覚的インターフェースで実行できる高度な分析機能をサポートします.

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ソフトウェアデリバリーとインシデント対応の加速

  • Datadog Internal Developer Portal(IDP)
    • 利用状況: プレビュー
    • 概要: 開発者が共有されたエンジニアリング知識を迅速に追跡し,一般的な本番タスクをセルフサービスで実行し新しいサービスコードの本番準備状況を評価するのに役立ちます.Backstage のようなポータルが Datadog 内で提供されるようです.

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  • インシデントレスポンスの新機能
    • 利用状況: プレビュー
    • 概要: Datadog On-Callおよび Incident Responseの新しい機能は,AI音声エージェントによる迅速な問題把握と電話からの直接アクション,関連するコンテキストに直接ジャンプし,他の対応者と素早くコミュニケーションを取ることができます.また,対応の進捗状況を自動的にユーザーに更新するステータスページによってインシデント管理をシームレスにします.
      • ステータスページを Datadog だけでホスティングできるのは嬉しいですし,カスタマイズ性や使用できる言語は気になるので使ってみたいです.

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  • APM Latency Investigator
    • 利用状況: プレビュー
    • 概要: 分散システムにおける応答時間の増加の起源を自動的に調査します.トレースを比較し,変更追跡,DBM、プロファイリングシグナルを相関させることで手動でデータを結合することなく根本原因を迅速に特定し,影響範囲を理解するのに役立ちます.

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  • Proactive App Recommendations
    • 利用状況: プレビュー
    • 概要: APM,RUM,Continuous Profiler,Database Monitoring からのテレメトリを分析し問題を自動的に検出し,実行可能な修正を提案します.

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適用されたAIによるワークフローの簡素化

  • Bits AI で自然言語を使って Datadog アプリを高速構築
    • 利用状況: プレビュー
    • 概要: 自然言語リクエストを Bits AI に送信することで Datadog アプリを構築できるようにします.「GitLabでデプロイメントを元に戻すアプリを構築して」のようにニーズを記述するとBits AIがUIコンポーネント,アクション,ロジックを自動生成し既存のデータと権限にマッピングします.

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  • Bits AI SRE
    • 利用状況: プレビュー
    • 概要: アラートを自律的に調査し,インシデント対応を調整するように構築された AI オンコールチームメイトです.インシデントの一次対応調査に役立ちそうです.

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  • Bits AI Dev Agent
    • 利用状況: プレビュー
    • 概要: テレメトリデータを自律的に監視し主要な問題を特定し,本番環境に対応したプルリクエストを生成することで開発者の生産性を回復させるAI搭載のコーディングアシスタントです.リアルタイムのログ,メトリクス,セキュリティシグナル,ランタイムコンテキストを使用してチーム標準に合わせたターゲット化されたテスト済みの修正を提供します.

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  • Bits AI Security Analyst
    • 利用状況: プレビュー
    • 概要: Datadog Cloud SIEMシグナルを自律的にトリアージすることで.セキュリティチームが調査を処理する方法を変革します.潜在的な脅威の詳細な調査を実施し,明確で実用的な推奨事項を提供します.

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  • Action Interface
    • 利用状況: プレビュー
    • 概要: ワークフローやアプリを必要とせずに Bits AI を使用してチャットからインフラストラクチャに対して安全で監査されたアクションをトリガーできるようにします.サーバーを再起動したり,キャッシュをフラッシュしたり,ユーザーアカウントを隔離したりするなどの操作を数秒で安全かつ制御された方法で実行できます.加えて操作は Datadog Audit Trail に記録されます.

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  • Datadog Cursor Extension
    • 利用状況: プレビュー
    • 概要: Datadog リモート MCP サーバーを使用し,開発者が Cursor IDE 内から直接 Datadog ツールとオブザーバビリティデータにアクセスできるようにします.

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  • Datadog remote MCP Server
    • 利用状況: プレビュー
    • 概要: AIエージェント(Cursor、Claude、Codexなど)がDatadogからテレメトリにアクセスできるようにします.自然言語プロンプトの意図を抽出し,クエリの意図に対処するために対応する Datadog エンドポイントに呼び出しを行います.
      • デモ動画で見たのは Terraform のコードをメトリクス推移から修正するものでしたが,ローカルで Playwright MCP とも組み合わせてデバッグする未来がありそうだと思い公式の MCP リリースがついに来たかという発表でした.

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まとめ

DASH 2025のキーノートで発表された機能が数が多いためさらってみました.Bits AI 関連の機能が多く発表されていたり,ログマネジメントやインシデントレスポンスの追加機能がでてきてワクワクする発表が多かったです.