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Qu’est-ce que Datadog ?
Datadog est une plateforme de surveillance des systèmes informatiques. Elle permet de suivre la performance des serveurs, applications, services cloud et bases de données.
L’outil centralise les données techniques sur une interface unique. Il aide les équipes à détecter des problèmes, comprendre les causes, et anticiper des incidents.
Datadog est utilisé par les équipes DevOps, SRE (Site Reliability Engineering), et IT pour gérer la santé des systèmes complexes.
À quoi sert Datadog ?
Datadog aide à surveiller l’état des infrastructures techniques. Il collecte des indicateurs (CPU, mémoire, trafic réseau, erreurs d’application) en temps réel.
Les entreprises l'utilisent pour :
- Surveiller les performances des applications hébergées sur le cloud ou sur site
- Recevoir des alertes automatiques en cas de défaillance
- Analyser les causes d’un ralentissement ou d’une panne
- Visualiser les données sur des tableaux de bord
- Collaborer entre équipes techniques lors d’incidents
C’est un outil essentiel dans les environnements où les services informatiques doivent rester disponibles à tout moment.
Comment fonctionne Datadog ?
Datadog fonctionne grâce à des « agents » installés sur les serveurs à surveiller. Ces petits programmes collectent les données système et les transmettent à la plateforme Datadog.
L’outil s'intègre à plus de 500 services tiers, comme AWS, Azure, Google Cloud, Docker, Kubernetes ou PostgreSQL. Ces intégrations facilitent la collecte de données sans configuration complexe.
Les données sont ensuite affichées sur des graphiques, cartes et tableaux de bord. L’utilisateur peut définir ses propres seuils d’alerte et recevoir une notification (email, Slack, SMS) en cas de problème.
Datadog peut aussi rejouer des scénarios utilisateurs pour tester le bon fonctionnement d’une application, ce qu’on appelle le monitoring synthétique.
Différences avec des notions proches
Datadog est souvent comparé à des outils comme New Relic, Prometheus ou Grafana. Voici les principales différences :
- New Relic : plus centré sur les performances des applications (APM), moins orienté infrastructure
- Prometheus : solution open-source, plus technique, nécessite une configuration manuelle
- Grafana : outil de visualisation, mais ne collecte pas de métriques par lui-même
Datadog se distingue par son approche tout-en-un, combinant données serveurs, logs, traces et expérience utilisateur.
Exemples ou cas d’usage concrets
Une entreprise de e-commerce utilise Datadog pour surveiller le temps de réponse de sa boutique en ligne. En cas de pic d’activité, le service reçoit une alerte si les serveurs ralentissent.
Une start-up hébergeant ses services sur AWS configure Datadog pour suivre l’usage de ses instances EC2. Elle ajuste automatiquement ses ressources en fonction des données d’utilisation.
Un service IT suit les erreurs des applications internes avec Datadog. Lorsqu’un bug survient, il identifie en quelques minutes le service, la machine et le moment précis où l’erreur est apparue.
Un recruteur technique peut identifier une expérience avec Datadog comme un signe de compétence en observabilité, cloud, ou gestion d’incidents.