Datadog

Datadog 是什么？

Datadog 是一个云监控平台，从服务器、容器和应用收集指标、追踪和日志，集中用于仪表板、告警和故障排查。公司将其定位为“监控与安全一体化平台”，产品菜单涵盖可观测性、安全、数字体验、软件交付和服务管理。

对 AI 工具目录的读者，Datadog 的意义有两点。其一，它已推出自己的 AI 层：Bits AI 系列代理，可就遥测数据对话、调查告警、提出代码修复并分诊安全信号。其二，它为构建 AI 产品的团队提供工具，最主要的是 Agent Observability（原名 LLM Observability），用于追踪和评估 LLM 调用与代理工作流。两者都建立在与 Datadog 监控产品相同的数据平台上。

Datadog 将受众描述为“云时代的开发者、IT 运维团队和业务用户”。公司称有 33,000+ 家组织信赖它保障基础设施运行。它还宣传自己第六次被评为 2026 年 Gartner 可观测性平台魔力象限领导者。它不是单一定价的应用：每条产品线按各自单位计费（主机、GB、会话、LLM span 或 AI 积分），费用取决于你启用了哪些部分。

核心功能

Datadog 的产品目录有数十款产品。下面几项最影响它是否适合重度使用 AI 的团队；其余产品（网络监控、RUM、CI 可见性、云安全等）同样在一个共享平台上按产品分别计费。

基础设施、APM 与日志

• Infrastructure Monitoring：Pro 档的卖点是“集中监控系统、服务和无服务器函数”，宣传 1,000+ 集成和 15 个月指标保留。Enterprise 档增加基于机器学习的告警、Live Processes 和 Governance Console。
• APM：应用性能监控按 APM 主机计费，已摄取 span 和已索引 span 另行收费。
• Log Management：日志分两段计费，摄取按 GB、索引按百万事件，索引价格随保留期（3、7、15 或 30 天）上升。

这三者提供 Bits Chat 和 Bits Investigation 所依据的指标、日志和追踪。

Bits AI 代理

Bits AI 以一组代理而非单个聊天机器人的形式销售。产品页列出五个：

• Bits Chat：询问系统相关问题，即时检索相关指标、日志、追踪、监控器和文档。
• Bits Investigation：被描述为一名 AI SRE，可自主调查告警、找出根因并建议修复步骤。
• Bits Code：基于你的可观测性数据，生成 AI 编写、可用于生产的代码修复和单元测试。
• Bits Security Analyst：旨在通过自主分诊 Datadog Cloud SIEM 信号减轻告警疲劳。
• Bits Agent Builder：让团队无需自定义代码即可构建自定义代理，连接云、安全、CI/CD 和协作工具中的 2,000+ 预置操作。

Bits Investigation 还会衔接值班团队已在用的工具：Datadog 列出 AI 生成的摘要、事后复盘，以及与 Slack、MS Teams 和 Jira 的集成，还有与 ServiceNow、GitHub 等的集成。对 2026 年 6 月 DASH 大会的独立报道称，Bits AI 可在团队已在用的工具中运行，包括 Slack 和 Anthropic 的 Claude。Bits Chat 与 Bits Investigation，以及 Bits Code 和 Bits Agent Builder，都通过 AI 积分计费，详见价格部分。

面向 LLM 应用的 Agent Observability

Agent Observability 是 Datadog 为发布自有 AI 功能的团队提供的 LLM 可观测性产品。其宣称目标是在一个平台上结合离线实验与生产可观测性，评估、改进和追踪你的 AI 代理。

• 追踪：跟踪每个请求经过的提示词、检索步骤、工具调用和代理决策，并记录每一步的延迟、token 用量、重试和错误。
• 评估：数据集、实验、测试 playground、离线与在线评估、提示词工作流，以及人工审核与标注，都包含在每个套餐中，不按方案设限。
• 安全检查：页面称它能在发生时捕捉幻觉、提示词注入尝试和 PII 暴露。
• 全栈上下文：将 LLM span 与 APM 服务、基础设施信号和 RUM 会话关联，这是它与纯 LLM 追踪工具的实际区别。

Watchdog 与 AI 接入

Datadog 称 Watchdog 为内置智能层，持续分析来自基础设施和应用的数十亿个数据点，帮助快速解决问题。其自动根因分析被宣传为无需人工调查即可发现严重故障根因的方式。

对偏好自带 AI 工具的开发者，Datadog MCP Server 和 Pup CLI 把实时遥测数据开放给外部代理。Datadog 称排查生产问题时，可将实时日志、指标和追踪直接输入 Claude Code、Cursor、Codex 等 AI 编程代理。代理通过基于用户的访问方式认证，自动遵循你现有的 RBAC 控制。

使用指南

典型的首次设置沿试用加 Agent 的路线进行：

1. 开始免费试用。试用页写着“试用 Datadog 14 天”，并注明注册时无需信用卡。
2. 为账户选择 Datadog 站点（区域），因为之后数据无法跨站点共享（见支持平台）。
3. 在每台主机上安装 Datadog Agent。它是运行在主机上的软件，收集事件和指标并发送给 Datadog 分析。
4. 为你运行的云服务、数据库和框架启用集成，再在其上构建仪表板和监控器。
5. 对于 AI 应用，可借助 Claude Code 或 Cursor 等 AI 助手用一条提示词完成应用埋点，或直接使用 SDK。

Agent Observability 也可不开账户试用：Datadog 提供在本机追踪 AI 应用和编程代理的方式，免费且无需注册。

Datadog 使用场景与示例

• 值班事件响应：Bits Investigation 被描述为始终在线的 SRE 代理，专为复杂排障和深夜告警打造。
• 修复生产错误：Bits Code 可按计划运行，也可从 Error Tracking 或 Test Optimization 触发，还可从 APM Recommendations 和 Bits Investigation 触发，提出代码修复。
• 发布 LLM 功能：团队在上线前用真实生产数据测试提示词、模型和工具变更，再用 Agent Observability 追踪生产中的每个代理步骤。
• 安全分诊：Bits Security Analyst 聚焦 Cloud SIEM 中与关键资产和高风险用户相关的可疑信号。
• 受监管工作负载：医疗及类似团队可将 AI 功能保持在已签署的协议范围内，因为多个 Bits 代理在 Datadog 的 HIPAA 适用清单上（见注意事项）。

适用人群

Datadog 最适合遥测数据量大、分散在众多服务中的场景：

• SRE 与平台团队：希望在同一份数据上完成告警调查、仪表板和事件工作流。
• AI 工程团队：需要与后端和用户会话关联的 LLM 追踪，而不只是提示词日志。
• 已在用 Cloud SIEM 的安全团队：希望实现自动分诊。
• 有数据存放地规定的企业：账户可放在美国、欧盟、日本、澳大利亚或英国站点，另有面向 FedRAMP 的政府站点。

对只有一个小应用的独立开发者，它不太合适。免费基础设施档仅覆盖最多 5 台主机、1 天指标保留，价格表上 APM、日志索引和 AI 积分都没有免费档。在一个企业软件评测平台上，Datadog 获 4.3 分（满分 5 分，211 条评测），97% 愿意推荐，数据采集于 2026 年 9 月 27 日。

支持平台

• Web 应用：主界面在浏览器中运行，位于账户所属的 Datadog 站点。
• Datadog Agent：Agent 开源，源代码在 GitHub 上。Datadog 提供 Kubernetes、Amazon ECS 和 AWS Fargate 的 Agent 部署文档，另有面向嵌入式设备的 IoT Agent。
• 移动端：Datadog Mobile 应用可从 Apple App Store（iOS）和 Google Play 商店（Android）获取，主要用于随时随地查看告警、监控器和仪表板。
• AI SDK：Agent Observability 支持 OpenAI、Anthropic 和 Gemini。它也支持 Vertex AI、LangChain 与 CrewAI，并支持 Pydantic、Bedrock、LiteLLM 和 Strands Agents。SDK 有 Python、Node.js 和 Java 版本，其他环境可通过 OpenTelemetry 或 HTTP API 接入。

Datadog 站点与数据存放地

Datadog 在全球提供不同站点。每个站点完全独立，数据不能跨站点共享。除三个美国站点外，EU1 站点位于德国，AP1 在日本，AP2 在澳大利亚，UK1 在英国。US1-FED 站点被描述为 Datadog 面向美国政府机构及合作伙伴的 FedRAMP High 认证站点。

价格套餐

Datadog 价格按产品和计费单位分别设定，公开价格表分三栏：按年计费、按月计费和按需计费。下列为标价；对于含内置额度的产品，现有客户被告知以其最新计费协议为准。

表格之外还有几条规则：

• 免费档：Infrastructure Monitoring 有 $0 档，最多 5 台主机，1 天指标保留。
• 日志摄取：任何计费方式下，日志摄取均为每 GB $0.10，不含任何索引费用。
• AI 积分：按需单价为每积分 $1.30。Datadog 的参考估算约为每条 Bits Chat 消息 0.5 积分、每次 Agent Builder 运行 3 积分、每次 Bits Code 修复 5 积分、每次自主调查 6.5 积分。
• LLM span：Free 档每月含最多 40K 个 LLM span，保留 15 天。只有对 LLM 提供商的调用计费；工具、工作流、代理、嵌入和检索 span 免费。
• 额外 LLM span：超出前 100K 后，按 15 天保留计，每 10K 个 LLM span 年付 $3.50、按月 $4.20、按需 $5。
• 评估：离线或在线评估没有单独的产品费用；评估运行期间的 LLM 调用计为 LLM span。
• 积分超额：用量超出所购月度积分包时，额外积分自动以按需价格计费，无需手动充值。

Agent Observability 的保留期也因承诺方式而异。按需的 Free 和 Pro 方案对追踪、span 和实验数据保留 15 天，而年付或按月合同的实验结果保留 90 天；数据集另有 3 年保留期。

Datadog 替代方案

在 2026 年一个讨论更便宜 Datadog 的开发者论坛帖子里，一条回复指出可以用 Grafana，它包含 APM、日志、指标和告警，并为小项目提供免费档。其他回复提到 New Relic 和 Sentry，也提到 Scout APM 与 SigNoz。

• New Relic：其价格页列出每月 100 GB 免费数据摄取，超出部分每 GB $0.40。
• Grafana Cloud：其永久免费方案包含所有 Grafana Cloud 服务，但用量有限，指标、日志、追踪、性能剖析和 k6 性能测试保留 14 天。

在 Datadog 这边，最接近的免费入口是 5 台主机的基础设施档和 40K span 的 Agent Observability 档，而 Bits AI 通过 AI 积分计费。

注意事项

• AI 输出准确性：Datadog 服务条款称，生成式 AI 服务的输出所用技术可能产生不正确或不准确的输出，代码和测试在使用前应经过审查。
• 积分用量不固定：各功能的积分数字是平均值；单次请求的实际消耗可能随任务复杂度和模型处理的上下文量而变化。
• 不结转：AI 积分在每个日历月的第一天重置。未用完的积分不会结转到下个月。
• 政府站点：价格页标注 AI 积分和 Agent Observability 目前在 US-FED 站点不可用。
• HIPAA 范围：HIPAA 适用页列出的 Datadog 服务仅可在签订业务伙伴协议的前提下用于处理 PHI。该清单包括 Bits Agent Builder 与 Bits Investigation，也包括 Bits Chat 和 Bits Security Analyst；在所核对的版本中，Bits Code 未被列入。
• 成本控制：某评测平台对 Datadog 评测的汇总称，改进诉求集中在告警、成本可见性和用户体验，且准确跟踪和预测成本有难度。
• RUM 合规：对于 Real User Monitoring 和 Session Replay，Datadog 不就客户的使用是否为适用法律所允许作任何陈述或保证。

隐私与 AI 数据使用

Datadog 不主张对生成式 AI 服务输出的所有权，但保留将该输出用于质量控制和服务改进的权利。所核对的条款、隐私政策和产品页均未说明客户遥测数据是否用于训练模型。对于第三方模型，Bits Investigation 宣传对第三方 AI 服务提供商零数据保留。Datadog 的子处理方清单列出 Anthropic, PBC 为位于美国的 AI 服务提供商。OpenAI, LLC 也以 AI 服务名义出现在同一清单上，同样位于美国。

FAQ

Q1. Datadog 免费吗？

部分免费。Infrastructure Monitoring 有最多 5 台主机、1 天保留的免费档，Agent Observability 含 40K 个免费 LLM span，整个平台还可免信用卡试用 14 天。

Q2. Bits AI 如何定价？

Bits AI 使用 AI 积分：年付方案为每月每个 500 积分包 $500，按需为每积分 $1.30。一条聊天消息约用半个积分，一次自主调查约 6.5 个。

Q3. Agent Observability 和 LLM Observability 是同一个产品吗？

是。Datadog 的 HIPAA 适用页列有“Agent Observability（原名 LLM Observability）”，定价基于 LLM span。

Q4. 能把数据留在欧盟吗？

可以，选择位于德国的 EU1 站点即可。各站点完全独立，数据不会在站点之间流动。