Datadog bündelt Infrastruktur-, Anwendungs- und Log-Monitoring in einer Cloud-Plattform und ergänzt Bits-AI-Agenten, die Alerts untersuchen, sowie Agent Observability zum Tracen und Bewerten von LLM-Anwendungen.
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Datadog ist eine Cloud-Monitoring-Plattform, die Metriken, Traces und Logs von Servern, Containern und Anwendungen sammelt und an einem Ort für Dashboards, Alerting und Fehlersuche zusammenführt. Das Unternehmen positioniert sie als „die integrierte Plattform für Monitoring und Sicherheit“, und das Produktmenü reicht von Observability über Sicherheit, Digital Experience und Software Delivery bis zum Service-Management.
Für Leser eines KI-Tool-Verzeichnisses ist Datadog aus zwei Gründen relevant. Erstens liefert es inzwischen eine eigene KI-Schicht: die Bits-AI-Agentenfamilie, die über Telemetrie chattet, Alerts untersucht, Code-Fixes vorschlägt und Sicherheitssignale triagiert. Zweitens verkauft es Werkzeuge für Teams, die KI-Produkte bauen, vor allem Agent Observability (früher LLM Observability), das LLM-Aufrufe und Agenten-Workflows tracet und bewertet. Beides läuft auf derselben Datenplattform wie die Monitoring-Produkte von Datadog.
Datadog beschreibt seine Zielgruppe als „Entwickler, IT-Operations-Teams und Business-Anwender im Cloud-Zeitalter“. Laut Unternehmen vertrauen über 33.000 Organisationen darauf, dass es ihre Infrastruktur am Laufen hält. Außerdem wirbt es damit, zum sechsten Mal als Leader im Gartner Magic Quadrant 2026 für Observability-Plattformen genannt worden zu sein. Es ist keine App mit Einheitspreis: Jede Produktlinie wird nach eigener Einheit abgerechnet (Hosts, Gigabytes, Sessions, LLM-Spans oder KI-Credits), die Kosten hängen also davon ab, welche Bausteine Sie aktivieren.
Der Katalog von Datadog umfasst Dutzende Produkte. Die folgenden entscheiden am stärksten darüber, ob es zu einem KI-lastigen Team passt; der Rest (Netzwerk-Monitoring, RUM, CI Visibility, Cloud Security usw.) folgt demselben Muster der Abrechnung pro Produkt auf einer gemeinsamen Plattform.
Diese drei liefern die Metriken, Logs und Traces, mit denen Bits Chat und Bits Investigation arbeiten.
Bits AI wird als Satz von Agenten statt als einzelner Chatbot verkauft. Die Produktseite nennt fünf:
Bits Investigation übergibt außerdem an die Tools, die On-Call-Teams bereits nutzen: Datadog nennt KI-generierte Zusammenfassungen, Postmortems und Integrationen mit Slack, MS Teams, Jira, ServiceNow, GitHub und weiteren. Unabhängige Berichte zur DASH-Konferenz im Juni 2026 meldeten, dass Bits AI in Tools läuft, die Teams bereits nutzen, darunter Slack und Claude von Anthropic. Bits Chat, Bits Investigation, Bits Code und Bits Agent Builder werden über KI-Credits abgerechnet, siehe Preise.
Agent Observability ist das LLM-Observability-Produkt von Datadog für Teams, die eigene KI-Funktionen ausliefern. Erklärtes Ziel ist, Ihre KI-Agenten mit Offline-Experimenten und Produktions-Observability auf einer Plattform zu bewerten, zu verbessern und zu tracen.
Datadog nennt Watchdog eine integrierte Intelligenzschicht, die kontinuierlich Milliarden Datenpunkte aus Infrastruktur und Anwendungen analysiert, damit Sie Probleme schnell lösen. Die automatisierte Ursachenanalyse wird als Weg beworben, die Ursache kritischer Ausfälle ohne manuelle Untersuchung zu finden.
Für Entwickler, die ihre eigenen KI-Tools bevorzugen, stellen der Datadog MCP Server und die Pup CLI Live-Telemetrie für externe Agenten bereit. Laut Datadog können Sie bei der Untersuchung von Produktionsproblemen Live-Logs, Metriken und Traces direkt in KI-Coding-Agenten wie Claude Code, Cursor und Codex einspeisen. Agenten authentifizieren sich über benutzerbasierten Zugriff, der Ihre bestehenden RBAC-Kontrollen automatisch berücksichtigt.
Eine typische Ersteinrichtung folgt dem Weg über Testphase und Agent:
Agent Observability lässt sich auch ohne Konto ausprobieren: Datadog bietet eine Möglichkeit, Ihre KI-Apps und Coding-Agenten auf Ihrem Rechner zu tracen, kostenlos und ohne Registrierung.
Datadog passt am besten, wo Telemetrie bereits umfangreich und über viele Services verteilt ist:
Weniger passend ist es für Solo-Entwickler mit einer kleinen App. Die kostenlose Infrastrukturstufe deckt nur bis zu 5 Hosts mit 1 Tag Metrik-Aufbewahrung ab, und APM, Log-Indexierung und KI-Credits haben laut Preisliste keine kostenlose Stufe. Auf einer Bewertungsplattform für Unternehmenssoftware hält Datadog 4,3 von 5 bei 211 Bewertungen, 97 % würden es empfehlen, Stand der Erfassung 27. September 2026.
Datadog bietet weltweit verschiedene Sites an. Jede Site ist vollständig unabhängig, und Daten können nicht zwischen Sites geteilt werden. Neben drei US-Sites liegt die Site EU1 in Deutschland, AP1 in Japan, AP2 in Australien und UK1 im Vereinigten Königreich. Die Site US1-FED wird als die nach FedRAMP High zertifizierte Site von Datadog für US-Behörden und deren Partner beschrieben.
Die Datadog-Preise gelten pro Produkt und Abrechnungseinheit, und die öffentliche Preisliste zeigt drei Spalten: jährliche Abrechnung, monatliche Abrechnung und On-Demand-Abrechnung. Die Werte unten sind Listenpreise; bei Produkten mit inkludierten Kontingenten sollen Bestandskunden ihre aktuelle Abrechnungsvereinbarung heranziehen.
| Produkt | Abrechnungseinheit | Jährlich | Monatlich | On-Demand |
|---|---|---|---|---|
| Infrastructure Pro | Pro Infra-Host, pro Monat | $15 | $18 | $18 |
| Infrastructure Enterprise | Pro Infra-Host, pro Monat | $23 | $27 | $27 |
| APM | Pro APM-Host, pro Monat | $31 | $36 | $36 |
| Log-Indexierung (15 Tage Aufbewahrung) | Pro 1 Mio. indexierte Logs, pro Monat | $1.70 | $2.04 | $2.55 |
| AI Credits | Pro 500-Credit-Paket, pro Monat | $500 | $600 | $650 |
| Agent Observability | Erste 100K LLM-Spans, pro Monat | $160 | $200 | $240 |
Einige Regeln stehen außerhalb der Tabelle:
Auch die Aufbewahrung hängt bei Agent Observability von der Bindung ab. On-Demand-Pläne Free und Pro bewahren Trace-, Span- und Experimentdaten 15 Tage auf, während Jahres- oder Monatsverträge Experimentergebnisse 90 Tage behalten; Datasets haben eine separate Aufbewahrung von 3 Jahren.
In einem Entwicklerforum-Thread von 2026 über ein günstigeres Datadog wies eine Antwort darauf hin, dass man Grafana nutzen kann, das APM, Logs, Metriken und Alerting enthält und eine kostenlose Stufe für sehr kleine Projekte bietet. Andere Antworten nannten New Relic, Sentry, Scout APM und SigNoz.
Auf Datadog-Seite sind die nächstgelegenen kostenlosen Einstiegspunkte die 5-Host-Infrastrukturstufe und die Agent-Observability-Stufe mit 40K Spans, während Bits AI über KI-Credits abgerechnet wird.
Datadog beansprucht kein Eigentum an den Ausgaben der Generative AI Services, behält sich aber das Recht vor, diese Ausgaben für Qualitätskontrolle und Serviceverbesserungen zu nutzen. Ob Kundentelemetrie zum Trainieren von Modellen verwendet wird, ist in den geprüften Bedingungen, der Datenschutzerklärung und den Produktseiten nicht angegeben. Für Drittanbieter-Modelle wird Bits Investigation mit Zero Data Retention bei Drittanbietern von KI-Diensten beworben. Die Subprozessorenliste von Datadog nennt Anthropic, PBC als Anbieter von KI-Diensten mit Sitz in den USA. OpenAI, LLC steht auf derselben Liste für KI-Dienste, ebenfalls in den USA.
Teilweise. Infrastructure Monitoring hat eine kostenlose Stufe für bis zu 5 Hosts mit 1 Tag Aufbewahrung, Agent Observability enthält 40K kostenlose LLM-Spans, und die gesamte Plattform lässt sich 14 Tage ohne Kreditkarte testen.
Bits AI läuft über KI-Credits: $500 pro 500-Credit-Paket pro Monat im Jahresplan oder $1.30 pro Credit On-Demand. Eine Chat-Nachricht verbraucht etwa einen halben Credit, eine autonome Untersuchung rund 6,5.
Ja. Die HIPAA-eligible-Seite von Datadog führt „Agent Observability (früher LLM Observability)“, und die Preise basieren auf LLM-Spans.
Ja, indem Sie die Site EU1 wählen, die in Deutschland liegt. Sites sind vollständig unabhängig, Daten wandern also nicht zwischen ihnen.
