Datadog® es también el nombre de la empresa que lo produce, y acá lo traemos como alternativa a Pandora FMS. Para ser justos, de entrada os decimos que Datadog en realidad es un Software como Servicio (SaaS, en idioma inglés) mientras que Pandora FMS es tanto un programa autónomo o puede funcionar como servicio ¿cómo podemos afirmar esto? ¡Venid y leed a continuación!
Alternativa Datadog ®
En el presente tenemos la alternativa Datadog ®, ahora. Datadog® es una empresa fundada recién en 2010 por dos ingenieros franceses recién graduados que vinieron a América (os escribimos estas líneas desde este lado del charco). Ellos pensaban -y piensan- que el mercado de la Unión Europea es muy complicado, muchos países, muchas culturas, muchas formas diferentes de hacer las cosas. Lo único que le damos la razón es la diversidad de idiomas, de resto precisamente para eso fue hecha la Unión Europea. Vamos a justificarlos con aquello de que «nadie es profeta en su tierra», aunque Francia ya nos ha dado otro software que analizamos en otra oportunidad, Centreon. Lo aquí expresado no es, ni pretende ser el sentir y parecer del equipo de Pandora FMS, os mostraremos una comparativa desde una manera neutral, resaltando lo bueno y lo malo de ambas suites.
Historia de Datadog
Que ya os hemos adelantado algo y os dispusimos en Wikipedia el resto del tema. De manera resumida, para el año 2015 la PC Magazine® (de la cual somos lectores desde la década de 1990, aun las atesoramos en papel) analizó dicho software y la mera instalación de los Agentes Software fue demasiado engorroso. Les pareció demasiado problemático la instalación por medio de la línea de comandos y no le otorgaron mayor relevancia. En el ínterin Datadog como empresa logra capitalizar más de 500 MM€ y logra contratar a más de 500 empleados, podrán imaginar el tamaño del impulso que tales recursos lograron en tan solo tres años.
Comparativa
En 2018 tenemos a la alternativa Datadog como seria, un tren que viene con mucho impulso. Pandora FMS viene acumulando experiencia desde 2004 (aunque se gesta desde muchos antes pero no desde la época de Ada Lovelace😉). Ambos software combinan tanto soluciones libres como privativas pero Datadog® se decidió a radicarse solamente en la nube para centralizar sus operaciones y adaptarse a la manera de trabajar de los Estados Unidos, donde todo viene listo para usar y por dicha rapidez desembolsan muy buen dinero. Por ello colocan como secundario o segundo plano el soporte, de hecho tanto confían en la calidad de su producto que afirman que no necesitaremos de ayuda alguna (auguran una curva de aprendizaje de entre una a dos semanas).
Como cada software de monitorización llama de manera diferente a sus componentes, utilizaremos el glosario de Pandora FMS que es más extenso debido al mayor tiempo de presencia en el mercado; el glosario -solo en idioma inglés- de Datadog está en este enlace.
Software libre y software privativo
Mientras que Pandora FMS es de código abierto y es necesario como base para la versión Enterprise, Datadog® es privativo en su núcleo el cual se ejecuta en servidores de Amazon Web Services® (AWS). Pandora FMS está en AWS desde marzo de 2016 con una Imágen de Máquina Amazon (AMI) así que podremos instalar nuestro servidor en la nube sin ningún problema, así que los consideramos equiparados en este aspecto. Ambos desarrollan para GNU/Linux, Windows® (Datadog® para Windows 7® en adelante) y Mac OS X®. Datadog® se basa en el desarrollo agile o sistema ágil y Pandora FMS en la Integración continua de software y la Liberación Continua de Software desde la versión 7.0 NG.
Pandora FMS ofrece un esquema de alta disponibilidad; en la siguiente gráfica, a grandes rasgos, os dibujamos la arquitectura de alta disponibilidad de la alternativa Datadog ®:
Los enlaces que os iremos colocando a lo largo del artículo amplían la información de cada sección, os invitamos a visitarlos luego de haber leído todo esta comparativa, ¡vayamos ahora componente por componente!
Agente Software (A.S.)
Tema delicado para Datadog®: de tener un A.S. v5 de código abierto basado solo en lenguaje Python pasaron a v6, también en código abierto, basado en lenguaje Go y algo de Python. Curiosamente tienen incrustado un servidor web que solo acepta conexiones locales en el puerto 5001 (en Windows® de 32 bits esta característica no está incluida) y observamos tutoriales para revertir o pasar de v6 a v5.
Pandora FMS propone Ansible y Puppet para la instalación de A.S. y comprendemos que signifique algo de trabajo adicional pero tened en cuenta que os servirá para desplegar muchas otras aplicaciones, así «matamos ene pájaros de un solo tiro». Datadog® está pensado para ir de computadora o dispositivo, de uno en uno (cada agente software con su consola web) aunque en el caso de Docker (desde 2015) el panorama es otro muy automatizado. Recién el 18 de octubre de 2018 presentaron el Datadog® Cluster Agent que permite a partir de 20 mil capullos o «pods» una disminución en la carga de trabajo de los servidores API (mirad siguiente sección); todo esto comparado con Pandora FMS cae en la sección de monitorización distribuida con varios servidores (en este enlace también presentamos todas las distintas combinaciones posibles).
Servidores API
Ambas aplicaciones pueden conectar sus A.S. por medio de API pero los A.S. de Pandora FMS también puede conectarse en forma directa y con su propio protocolo. Datadog® autoriza con lenguaje Python, Ruby o simple cURL al enviar la APIkey que identifica cada dispositivo, Pandora FMS además agrega contraseña y filtrado de direcciones IP en el servidor principal. Como todo SaaS, Datadog® tiene sus límites máximos en número de conexiones API y cobros adicionales en determinadas cantidades.
Destaca Datadog® su apoyo a terceros, y es capaz de recibir datos directos desde un agente statsd que envía por UDP (obvio, sin cifrado de datos) sin representar mayor carga al dispositivo monitorizado. Sin embargo Datadog® lo incorpora -esto es lo bueno del software libre- a sus propios A.S. -los llama DogStatsD– para permitir el etiquetado.
Etiquetado
Un punto crítico en Datadog® y que consideramos que es una prueba superada en Pandora FMS desde la creación del Recon Server en 2011 y ahora incluso soporta macros en el etiquetado por lineas de comandos.
Datadog® emplea cuatro etiqueta reservadas (etiquetas de sistema) llamadas host, device, service y source. Además podremos definir nuestras propias etiquetas bajo una serie de reglas de nombrado, hasta un máximo de 100 por dispositivo y al excedernos ocasionará pagos adicionales. El esquema es un poco complejo y tienen un artículo dedicado exclusivamente para ello. Pensamos que Datadog® parte de un escenario normalizado o standard (en dos pantallas tipos de gráficas llamadas TimeBoards y ScreenBoards y que se pueden compartir por URL públicos y en formato JSON) y que a partir de allí cada usuario comience sus personalizaciones hasta el límite especificado.
Existe una versión gratuita hasta cinco dispositivos y registro de datos con un máximo de 24 horas sin alerta alguna; Pandora FMS en su versión comunitaria es completamente libre, sin límite alguno en cantidad de dispositivos y sin ataduras (excepto si nos alojamos en AWS, como explicamos previamente)
Complementos (plugins) de la Alternativa Datadog ®
Contamos 260 (Datadog® las llama Integraciones), tanto internas como externas. Podemos mencionar SNMP (interno) que permite crear nuestros propios MIB con ayuda de Python (pysnmp) y para controlar nuestro código fuente almacenado en GitHub con un gancho web(en el mismo estilo de Jenkins). Pandora FMS, obvio que con mayor tiempo en el mercado, cuenta con 530 plugins que son totalmente libres y 158 en la versión Enterprise para un total de 688 al finalizar noviembre de 2018.
Usuarios
Ambas plataformas permiten la autenticación con SAML pero Datadog® recomienda utilizar la norma abierta «OpenID Connect» en Google (hay opción de unirse a grupos por invitación) mientras que Pandora FMS cuenta con Active Directory y LDAP. El enfoque de Datadog® es captar tantos clientes como sea posible, Pandora FMS tiene más una visión corporativa que permite una ACL masiva, clara y eficiente de administrar.
Perro guardián
Watchdog observa patrones y tendencias en las métricas de la aplicación, como tasa de solicitud, tasa de error y latencia, y comportamiento inesperado. Watchdog evalúa todos los servicios y recursos sin necesidad de configurar un monitor para cada servicio. Por supuesto necesita de cierta cantidad de tiempo para recabar información, es el equivalente al Prediction Server en Pandora FMS disponible desde 2008.
Alertas
Tanto en Pandora FMS como en Datadog® las podemos definir vía consola pero en Datadog® hay soluciones de terceros tales como Barkdog(Ruby Gem), Dogpush (YAML) o datadog_monitor.
¿Quieres conocer mejor qué es lo que Pandora FMS puede ofrecerte? Entra aquí: https://pandorafms.com/es
O también puedes enviar cualquier duda que tengas acerca de Pandora FMS. Puedes hacerlo de una forma muy sencilla, gracias al formulario de contacto que se encuentra en la siguiente dirección: https://pandorafms.com/es/empresa/contacto/
| Título | URL | Wayback Machine |
|---|---|---|
| Datadog documents | https://docs.datadoghq.com/ | |
| Datadog analized by PCMag | https://web.archive.org/web/20150901045352/https://www.pcmag.com/article2/0,2817,2488060,00.asp | |
| Puppet Datadog en GitHub | https://github.com/DataDog/puppet-datadog-agent | |
| Datadog on serverless (AWS y Azure) | https://github.com/DataDog/datadog-serverless-functions | |
| Agente Software versión 6 (Go y Python) | https://github.com/DataDog/datadog-agent | |
| Agente software 5 | https://github.com/DataDog/dd-agent | |
| Guía para desarrollador de agentes Software | https://github.com/DataDog/datadog-agent/blob/master/docs/dev/README.md | |
| {{Ficha de organización |nombre = Datadog |nombre_oficial = |logo = |tamaño_logo = |pie_logo = |imagen = |tamaño_imagen = |pie_imagen = |acrónimo = |tipo = Privado |fundación = 2010 ([[Nueva York]]) |fundador = Olivier Pomel y Alexis Lê-Quôc |sede_central = [[Nueva York]] |área_de_influencia = Mundial |título_líder1 = [[Director ejecutivo]] |nombre_líder1 = Olivier Pomel |título_líder2 = [[Director de tecnología]] |nombre_líder2 = Alexis Lê-Quôc |productos = Datadog |empleados = +500 {{ Cita web | url = http://www.businessinsider.com/51-enterprise-startups-to-bet-your-career-on-in-2017-2016-11/#skymind-silicon-valleys-bet-on-artificial-intelligence-1 | título = 51 enterprise startups to bet your career on in 2017 | fechaacceso = 15 de noviembre de 2018 | autores = Matt Weinberger, Julie Bort y Eugene Kim | fecha = 6 de diciembre de 2016 | sitioweb = [[Business Insider]] | idioma = en | formato = html | urlarchivo = https://web.archive.org/web/20161206172612/http://www.businessinsider.com/51-enterprise-startups-to-bet-your-career-on-in-2017-2016-11/ | fechaarchivo = 6 de diciembre de 2016 }} |sitio_web = {{URL|http://www.datadoghq.com/|datadoghq.com}} }} [[Archivo:DatadogGoogleCloudSummit.jpg|thumb|Datadog en la ''Google Cloud Summit'']] '''Datadog''' is a monitoring service for cloud-scale applications, providing monitoring of servers, databases, tools, and services, through a [[Software as a service|SaaS]]-based data analytics platform. == Technology == Datadog uses a [[Go (programming language)|Go]] based agent, rewritten from scratch since its major version 6.0.0 released on February 28, 2018GitHub, [https://github.com/DataDog/datadog-agent "Datadog / datadog-agent."] Retrieved June 6, 2018.. It was formerly [[Python (programming language)|Python]] based GitHub, [https://github.com/DataDog/dd-agent "Datadog / dd-agent."] Retrieved February 20, 2015., forked from the original created in 2009 by David Mytton{{cite web|url=https://github.com/DataDog/dd-agent/commit/9311d425aec52cf165a3476d54fd2d6caeddee56|title=First commit · DataDog/dd-agent@9311d42|website=GitHub|access-date=2016-07-03}} for [[Server Density]] (previously called Boxed Ice). Its backend is built using a number of [[Open source|open]] and [[closed source]] technologies including [[D3.js|D3]], [[Apache Cassandra]], [[Apache Kafka|Kafka]], [[PostgreSQL]], etc.Hakka Labs, Alexis Lê-Quôc, [https://www.hakkalabs.co/articles/realtime-data-analytics-at-datadog "Realtime Data Analytics at Datadog."] January 9, 2014. Retrieved February 20, 2015. In 2014, Datadog support was broadened to multiple cloud service providers including [[Amazon Web Services]] (AWS), [[Microsoft Azure]], [[Google Cloud Platform]] and [[Red Hat]] [[OpenShift]]. Today, the company supports over 150 integrations out-of-the-box. == History == Datadog was founded in 2010[http://www.stephpalmeri.com/post/867616712/quick-note-on-seedstart-demo-day ]{{dead link|date=March 2018}} by Olivier Pomel and Alexis Lê-Quôc, who met while working at Wireless Generation. After Wireless Generation was acquired by NewsCorp, the two set out to create a product that could reduce the friction they experienced between developer and system-admin teams, who were often working at cross-purposes. They built Datadog to be a cloud infrastructure monitoring service, with a dashboard, alerting, and visualizations of metrics. As cloud adoption increased, Datadog grew rapidly and expanded its product offering to cover service providers including Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform, Red Hat OpenShift, and OpenStack.{{cite web|author=January 29, 201510:53 am PT |url=https://www.sdxcentral.com/articles/news/monitoring-service-datadog-gets-31m-funding/2015/01/ |title=Monitoring Service Datadog Gets $31M in Funding |publisher=Sdxcentral.com |date=2015-01-29 |accessdate=2018-03-29}} In 2015 Datadog announced the acquisition of Mortar Data,{{cite web|author=Ben Kepes |url=https://www.forbes.com/sites/benkepes/2015/02/11/datadog-acquires-mortar-data-to-tie-analytics-to-monitoring/#4575e46a476a |title=DataDog Acquires Mortar Data To Tie Analytics To Monitoring |publisher=Forbes.com |date= |accessdate=2018-03-29}} bringing on its team and adding its data and analytics capabilities to Datadog’s platform. That year Datadog also opened a research and development office in Paris,{{cite web|author=Chris O'Brien@obrien October 7, 2015 12:00 AM |url=https://venturebeat.com/2015/10/07/datadogs-french-founders-announce-their-ny-based-company-will-open-paris-rd-office/ |title=Datadog's French founders announce their NY-based company will open Paris R&D office |publisher=VentureBeat |date=2015-10-07 |accessdate=2018-03-29}} putting its resources towards developing new technologies and services for its customers. In 2016 Datadog moved its New York City headquarters to a full floor of the New York Times Building to support its growing team,{{cite web|url=http://www.businesswire.com/news/home/20161103005060/en/Datadog-Moves-York-Times-Building-Listed-Forbes%E2%80%99 |title=Datadog Moves Into The New York Times Building, Listed In Forbes’ Cloud 100 and Other Awards |publisher=Business Wire |date=2016-11-03 |accessdate=2018-03-29}} which doubled over the course of the year. Datadog announced the beta-release of Application Performance Monitoring in 2016,{{cite web|author=Alex Konrad |url=https://www.forbes.com/sites/alexkonrad/2016/09/22/new-york-cloud-startup-datadogs-new-product-puts-it-on-a-collision-course-with-new-relic/#51777b9c3814 |title=Cloud Startup Datadog's New App Monitoring Product Puts It On A Collision Course With New Relic |publisher=Forbes.com |date= |accessdate=2018-03-29}} offering for the first time a full-stack monitoring solution. As of 2017, the company has close to 300 employees, the vast majority of which are located in the US (with offices in Manhattan, Boston, and Baltimore) and a new R&D facility in Paris.{{cite web|url=https://hostadvice.com/blog/datadog-cloud-infrastructure-application-data-single-place/|title=Datadog – All of Your Cloud Infrastructure and Application Data in a Single Place {{!}} HostAdvice|website=HostAdvice|language=en-US|access-date=2017-08-15}} In 2017 Datadog acquired the Paris-based Logmatic.io, a platform-agnostic service for querying and visualizing logs to monitor and troubleshoot online services.{{cite web|url=https://techcrunch.com/2017/09/07/datadog-acquires-logmatic-io-to-add-log-management-to-its-cloud-monitoring-platform/|title=Datadog acquires Logmatic.io to add log management to its cloud monitoring platform {{!}} TechCrunch|last=Lardinois|first=Frederic|access-date=2017-09-07}} == Funding == As of 2017, Datadog has raised five rounds of funding, totalling $147.9M.https://www.crunchbase.com/organization/datadog#/entity In 2010 Datadog launched with a seed round, with participation by NYC Seed, Contour Venture Partners, IA Ventures, Jerry Neumann and Alex Payne, among others. In 2012 it raised a $6.2M Series A round co-led by Index Ventures and RTP Ventures.{{cite web|author=Andrii Degeler |url=https://thenextweb.com/insider/2012/11/20/datadog-secures-62m-in-funding-from-index-ventures-and-rtp-ventures/ |title=Datadog secures $6.2m in funding from Index Ventures and RTP Ventures |publisher=Thenextweb.com |date=2012-11-20 |accessdate=2018-03-29}} In 2014 Datadog raised a $15M Series B round led by OpenView Venture Partners,{{cite web|last=Darrow |first=Barb |url=https://gigaom.com/2014/02/04/datadog-snags-15m-to-monitor-and-manage-your-clouds/ |title=Datadog snags $15M to monitor and manage your cloud(s) |publisher=Gigaom |date=2014-02-04 |accessdate=2018-03-29}} followed by a $31M Series C round led by Index Ventures in 2015.{{cite web|last=Darrow |first=Barb |url=https://gigaom.com/2015/01/28/datadog-fetches-31m-to-beef-up-sales-and-engineering/ |title=Datadog fetches $31M to beef up sales and engineering |publisher=Gigaom |date=2015-01-28 |accessdate=2018-03-29}} Datadog opened 2016 with a $94.5M Series D round led by ICONIQ Capital,{{cite web|url=https://techcrunch.com/2016/01/12/investors-feed-datadog-a-hefty-94-5-million-round/ |title=Investors Feed Datadog A Hefty $94.5 Million Round – TechCrunch |publisher=Techcrunch.com |date=2015-01-28 |accessdate=2018-03-29}} one of the largest funding rounds for a New York City company during that year.{{cite web|last=Sodd |first=Anthony |url=http://www.builtinnyc.com/2016/12/24/nycs-largest-funding-rounds-2016 |title=NYC's 10 largest funding rounds of 2016 |publisher=Built In NYC |date=2017-01-03 |accessdate=2018-03-29}} == Product == Datadog helps developers and operations teams see their full infrastructure – cloud, servers, apps, services, metrics, and more – all in one place. This includes real-time interactive dashboards that can be customized to a team’s specific needs, full-text search capabilities for metrics and events, sharing and discussion tools so teams can collaborate using the insights they surface, targeted alerts for critical issues, and API access to accommodate unique infrastructures. Datadog also integrates with various cloud, enterprise, and developer software tools out of the box, so established team workflows will be unchanged and uninterrupted when adopting Datadog’s service. == Reception == Datadog was listed in Forbes’ Cloud 100{{cite web|author=Alex Konrad |url=https://www.forbes.com/sites/alexkonrad/2016/09/07/the-cloud-100-the-next-leaders-in-cloud-computing/#6666d5b56669 |title=Forbes Cloud 100: Meet The Private Companies Leading Cloud Computing In 2016 |publisher=Forbes.com |date= |accessdate=2018-03-29}} and was ranked in the top ten fastest growing companies in North America in Deloitte’s 2016 Fast 500 List.https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/us/Documents/technology-media-telecommunications/us-tmt-2016-fast-500-winners-by-rank.pdf In both 2015{{cite web|author=By CrainsNewYork.com |url=http://www.crainsnewyork.com/article/20150918/PROFESSIONAL_SERVICES/309189999/crains-names-2015-best-places-to-work |title=Crain's names 2015 Best Places to Work | Crain's New York Business |publisher=Crainsnewyork.com |date=2015-09-18 |accessdate=2018-03-29}} and 2016,{{cite web|author=September 28, 2016 9:00 a.m. |url=http://www.crainsnewyork.com/article/20160928/SMALLBIZ/160929892/crains-unveils-the-100-best-places-to-work-in-new-york-city-in-2016 |title=Crain's unveils the 100 Best Places to Work in New York City in 2016 | Crain's New York Business |publisher=Crainsnewyork.com |date=2016-09-28 |accessdate=2018-03-29}} Crain’s named Datadog to its list of the 100 Best Places to Work in New York City. Datadog was also listed on Wealthfront’s 2017 Career-Launching Companies Listhttps://info.wealthfront.com/rs/781-RJU-318/images/WF-2017-CareerGuide.pdf and Business Insider’s 51 enterprise startups to bet your career on in 2017. ==References== {{Reflist}} == External links == {{Commonscat}} * {{Official|https://www.datadoghq.com/}} * [http://www.crunchbase.com/company/datadog Datadog on Crunchbase] * [https://451research.com/report-short?entityId=84188 451 Research: Datadog raises $31m C round to fund next wave of growth] * [https://451research.com/report-short?entityId=84321 451 Research: Datadog expands its analytics capabilities with the acquisition of Mortar Data] * [https://docs.google.com/presentation/d/1yxcg4DdC-Uss1zh_lhtSWXICn7g-5udJN0XaV2oRaj4/pub?start=false&loop=false&delayms=3000 Real-time Data Analytics: Lessons Learned at Datadog] [[Category:2010 establishments in the United States]] [[Category:2010 establishments in New York (state)]] [[Category:Software companies based in New York (state)]] [[Category:Internet properties established in 2010]] [[Category:Online companies]] [[Category:System monitors]] [[Category:Management systems]] [[Category:Systems management]] | ||
| Lessons learned at Datadog (by Alex Le-Quoc) diapositives | https://docs.google.com/presentation/d/1yxcg4DdC-Uss1zh_lhtSWXICn7g-5udJN0XaV2oRaj4/pub?start=false&loop=false&delayms=3000&slide=id.g1248e0a51_056 | |
| datadog 0.24.0 pip install datadog | https://pypi.org/project/datadog/ | |
| Datadog plugin allow Caddy HTTP/2 web server to send some metrics to Datadog. | https://caddyserver.com/docs/http.datadog | |