Datadog reúne la monitorización de infraestructura, aplicaciones y logs en una plataforma en la nube y añade agentes Bits AI que investigan alertas y Agent Observability para trazar y evaluar aplicaciones LLM.
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Datadog es una plataforma de monitorización en la nube que recopila métricas, trazas y logs de servidores, contenedores y aplicaciones y los reúne en un solo lugar para dashboards, alertas y resolución de problemas. La empresa la presenta como «la plataforma integrada de monitorización y seguridad», y su menú de productos abarca observabilidad, seguridad, experiencia digital, entrega de software y gestión de servicios.
Para los lectores de un directorio de herramientas de IA, Datadog importa por dos motivos. Primero, ya ofrece su propia capa de IA: la familia de agentes Bits AI, que conversan sobre la telemetría, investigan alertas, proponen correcciones de código y clasifican señales de seguridad. Segundo, vende herramientas para equipos que crean productos de IA, sobre todo Agent Observability (antes LLM Observability), que traza y evalúa llamadas a LLM y flujos de trabajo de agentes. Ambos funcionan sobre la misma plataforma de datos que los productos de monitorización de Datadog.
Datadog describe a su público como «desarrolladores, equipos de operaciones de TI y usuarios de negocio en la era de la nube». La empresa afirma que más de 33.000 organizaciones confían en ella para mantener su infraestructura en marcha. También destaca haber sido nombrada Líder en el Gartner Magic Quadrant 2026 de plataformas de observabilidad por sexta vez. No es una aplicación de precio único: cada línea de producto se factura con su propia unidad (hosts, gigabytes, sesiones, spans de LLM o créditos de IA), así que lo que pagas depende de las piezas que actives.
El catálogo de Datadog incluye decenas de productos. Los siguientes son los que más influyen en si encaja con un equipo muy centrado en IA; el resto (monitorización de red, RUM, CI Visibility, seguridad en la nube, etc.) sigue el mismo patrón de facturación por producto sobre una plataforma compartida.
Estos tres aportan las métricas, logs y trazas con los que trabajan Bits Chat y Bits Investigation.
Bits AI se vende como un conjunto de agentes y no como un único chatbot. La página del producto enumera cinco:
Bits Investigation también traspasa el trabajo a las herramientas que ya usan los equipos de guardia: Datadog menciona resúmenes generados por IA, postmortems e integraciones con Slack, MS Teams, Jira, ServiceNow, GitHub y más. La cobertura independiente de la conferencia DASH de junio de 2026 informó de que Bits AI funciona dentro de herramientas que los equipos ya usan, incluidos Slack y Claude de Anthropic. Bits Chat, Bits Investigation, Bits Code y Bits Agent Builder se facturan con créditos de IA, tratados en Precios.
Agent Observability es el producto de observabilidad de LLM de Datadog para equipos que lanzan sus propias funciones de IA. Su objetivo declarado es evaluar, mejorar y trazar tus agentes de IA con experimentación offline y observabilidad en producción en una sola plataforma.
Datadog llama a Watchdog una capa de inteligencia integrada que analiza de forma continua miles de millones de puntos de datos de tu infraestructura y aplicaciones para ayudarte a resolver problemas rápido. Su análisis automatizado de causa raíz se promociona como una forma de descubrir la causa raíz de fallos críticos sin investigación manual.
Para los desarrolladores que prefieren sus propias herramientas de IA, el Datadog MCP Server y la Pup CLI exponen la telemetría en vivo a agentes externos. Datadog dice que puedes pasar logs, métricas y trazas en vivo directamente a agentes de programación con IA como Claude Code, Cursor y Codex al investigar problemas de producción. Los agentes se autentican con acceso basado en usuario que respeta automáticamente tus controles RBAC existentes.
Una primera configuración típica sigue la ruta de la prueba y el Agent:
Agent Observability también se puede probar sin cuenta: Datadog ofrece una forma de trazar tus apps de IA y agentes de programación en tu máquina, gratis y sin registro.
Datadog encaja mejor donde la telemetría ya es grande y está repartida entre muchos servicios:
Encaja peor para un desarrollador individual con una app pequeña. El nivel gratuito de infraestructura cubre solo hasta 5 hosts con 1 día de retención de métricas, y APM, indexación de logs y créditos de IA no tienen nivel gratuito en la lista de precios. En una plataforma de reseñas de software empresarial, Datadog tiene 4,3 de 5 con 211 reseñas y un 97 % dispuesto a recomendarlo, según datos recogidos el 27 de septiembre de 2026.
Datadog ofrece distintos sitios en todo el mundo. Cada sitio es totalmente independiente y no se pueden compartir datos entre sitios. Además de tres sitios en EE. UU., el sitio EU1 está en Alemania, AP1 en Japón, AP2 en Australia y UK1 en Reino Unido. El sitio US1-FED se describe como el sitio de Datadog con certificación FedRAMP High para agencias gubernamentales de EE. UU. y sus socios.
Los precios de Datadog se fijan por producto y por unidad de facturación, y la lista de precios pública muestra tres columnas: facturación anual, facturación mes a mes y facturación bajo demanda. Las cifras siguientes son precios de lista; para productos con cuotas incluidas, se indica a los clientes actuales que consulten su acuerdo de facturación más reciente.
| Producto | Unidad de facturación | Anual | Mes a mes | Bajo demanda |
|---|---|---|---|---|
| Infrastructure Pro | Por host de infraestructura, al mes | $15 | $18 | $18 |
| Infrastructure Enterprise | Por host de infraestructura, al mes | $23 | $27 | $27 |
| APM | Por host de APM, al mes | $31 | $36 | $36 |
| Indexación de logs (retención de 15 días) | Por millón de logs indexados, al mes | $1.70 | $2.04 | $2.55 |
| AI Credits | Por paquete de 500 créditos, al mes | $500 | $600 | $650 |
| Agent Observability | Primeros 100K spans de LLM, al mes | $160 | $200 | $240 |
Varias reglas quedan fuera de la tabla:
La retención de Agent Observability también varía según el compromiso. Los planes Free y Pro bajo demanda conservan trazas, spans y datos de experimentos 15 días, mientras que los contratos anuales o mes a mes conservan los resultados de experimentos 90 días; los datasets tienen una retención aparte de 3 años.
En un hilo de un foro de desarrolladores de 2026 sobre un Datadog más barato, una respuesta señalaba que se puede usar Grafana, que incluye APM, logs, métricas y alertas con un nivel gratuito para proyectos muy pequeños. Otras respuestas mencionaron New Relic, Sentry, Scout APM y SigNoz.
Del lado de Datadog, los puntos de entrada gratuitos más cercanos son el nivel de infraestructura de 5 hosts y el nivel de Agent Observability de 40K spans, mientras que Bits AI se factura con créditos de IA.
Datadog no reclama la propiedad de los resultados de los Generative AI Services, pero se reserva el derecho de usarlos para control de calidad y mejoras del servicio. Los términos, la política de privacidad y las páginas de producto consultadas no indican si la telemetría de los clientes se usa para entrenar modelos. Para modelos de terceros, Bits Investigation se promociona con retención cero de datos en los proveedores de servicios de IA de terceros. La lista de subencargados de Datadog nombra a Anthropic, PBC como proveedor de servicios de IA ubicado en Estados Unidos. OpenAI, LLC aparece en la misma lista para servicios de IA, también en Estados Unidos.
En parte. Infrastructure Monitoring tiene un nivel gratuito de hasta 5 hosts con 1 día de retención, Agent Observability incluye 40K spans de LLM gratis y la plataforma completa se puede probar 14 días sin tarjeta de crédito.
Bits AI funciona con créditos de IA: $500 por paquete de 500 créditos al mes en un plan anual, o $1.30 por crédito bajo demanda. Un mensaje de chat usa aproximadamente medio crédito y una investigación autónoma unos 6,5.
Sí. La página HIPAA-eligible de Datadog lista «Agent Observability (antes LLM Observability)», y el precio se basa en spans de LLM.
Sí, eligiendo el sitio EU1, ubicado en Alemania. Los sitios son totalmente independientes, así que los datos no se mueven entre ellos.
