Datadog (DDOG) — 雲端監控平台(MaaS,Monitoring as a Service)

閱讀時間約 6 分鐘
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當前大多數的雲端軟體均建立在複雜的Tech stack之上,因此在解決問題前常常需要花費大量的時間找到原因,相信許多業內的工程師或者是IT人員都曾經歷過花費數小時找到原因卻只花短短的時間解決問題的窘境。舉例來說在大公司內部可能你的Application是部署在private cloud之上,然後log卻又是輸出在內部的另一套系統,因此你必須開啟許多的視窗來做cross reference的動作。這種繁複的過程對公司IT造成了困擾,也降低開發人員在維護以及除錯的的效率。Datadog(DDOG)於是開發了一套整合型的監控工具且採用Pay as you go近年熱門的訂閱制,在平台上的Dashboard App/Infrastructure Overview主要分成了三個部分(Metrics,Trace and Log)。
Metric:指的是Infrastructure Metrics,例如:CPU/Memory使用率,Active Users,Database connection,System Load,Visualized Server Nodes。
Trace:指的是Application的追蹤紀錄。例如:Request Error rate,Request Latency,Total Requests。
Log:顧名思義就是所有Infrastructure以及Application的Log,尤其對個別Request的統計資料,例如Internal Server Error(500)發生了幾次,Error log的Stack Trace。
Datadog是第一間將這些資訊整合到同一個平台的公司,達到減少Cross Reference需要的時間,更迅速且清楚地即時監控Infrastructure/Application運作的情形,以及提供市場部門參考的數據(例如:最多人使用的功能)。
Datadog Product Release Timeline
Infrastructure Monitoring
Infrastructure Monitoring:這是Datadog最早對外公佈的功能,能即時對Infrastructure(CPU,Memory,Container,Database等等)實施監控確保系統的Availability,經由視覺化(visualization)以及建立與log或者歷史數據之間的聯繫,提供了整體系統的宏觀。
Service Map
APM(Application Performance Monitoring):追蹤且分析Application的使用情形,例如哪些api被呼叫以及被誰呼叫,錯誤碼,延遲等等的訊息。透過客製化的Filter可以找出例如某個使用者的歷史紀錄,以及特定某行的source code,類似於browser的dev tool。除此之外,提供了許多的分析工具(例如:latency最高的前十個使用者) ,自動地將data flow轉成了service map減少開發人員找到root cause的時間,也建立了與Infrastructure以及log之間的關聯。
Log Management:Datadog目前提供超過350種以上可整合的Tools,基本上已經涵蓋絕大部分公司以及個人的需求。除了將Log整合到單一介面外,還提供可以Graph以及Alert(透過不同的channel,例如:Mail, Slack)的功能,甚至還有討論區的功能讓使用者可以在發生問題的地方直接留下自己的意見。基本的Search,Filter,Analyze和Export的功能當然是不可或缺的,開發人員可以透過Datadog的Restful API直接將這些功能整合至自己的產品打造客製化的Dashboard。
User Experience/Network Monitoring:這兩個是今年才公佈的新功能,User Experience基於數據分析模擬使用者行為且可用來比較真實User的使用情形。此外也能在不影響效能的情況下監控Network Traffic且也能圖形化。
最後對Datalog的業務提供點個人看法,大家可能覺得Datalog Platform的功能沒有新意,就是將所有Infrastructure以及Application的使用情形以及Log整合到了單一的平台,雖然在個別的Tool內肯定已經有內建專門的monitoring service,但開發者更需要能快速地理解不同Service之間的關聯,然後Datalog就是抓住這個痛點提供了相當完整的Monitoring Service,至於產品為什麼能成功,主要來自於現在Hybrid的開發環境已不像以前單純。不論是大型或者中小型公司,許多產品都整合了相當多thirdparty的功能,除非像Google,Microsoft這種員工數極高的公司,不然很少公司內部會有足夠的人力資源開發類似的工具,即使如此也不一定整合競爭對象的產品。我個人覺得只要能搶下足夠的客戶(公司規模:employee < 10000),都會是穩定中短期的收入來源,因其客戶的黏著度肯定不低。然而隱憂的就是即使整合了大部分市面常見的Tool,假使有競爭者加入這個市場且只對主流Tool進行整合,最後又提供價格破壞性的策略,那長期而言Market Share可能會不這麼穩定,畢竟就算市面上有1000+的Tool,但可能60%公司在使用的就是那固定的2–30個,因此Customer Retention Rate以及New customer growth絕對是需要長期注意的部分。
Datadog於今年九月IPO,而11/12也就是明天將在after market會公布IPO後的第一次財報,就目前IPO的S-1文件可以歸類一些大家比較看重的數據。
S-1 https://reurl.cc/lLz8YE

Financial Report
  • DBER (Dollar-based Retention Rate):2018年約為151%,而2019前半年為146%,相當驚豔的成長數據。
  • Customer Count:目前客戶數為8846,季成長約為7%。
  • Revenue:2019前半年為153.3M,YOY 79%,推估2019 Q2為82%,前整年Revenue約為332.9M。上半年有60%的營收成長來自於既有客戶,由此可知客戶滿意度極高。有些公司替超過一半的員工都註冊了Datadog,甚至超越了Engineer Team的總人數。
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