Datadog, Inc. heeft twee nieuwe mogelijkheden aangekondigd voor Watchdog, zijn AI-engine: Log Anomaly Detection en Root Cause Analysis. In de zeer dynamische toepassingsomgevingen van vandaag is het voor ingenieurs onmogelijk om te anticiperen en regels te ontwikkelen om alle mogelijke afwijkende toepassingsgedragingen te detecteren die de prestaties en beschikbaarheid kunnen beïnvloeden. Ingebed in het observabiliteitsplatform van Datadog, analyseert Watchdog miljarden gebeurtenissen en leert hoe "normaal" gedrag eruitziet, om gebruikers proactief inzicht te geven in anomalieën die zij niet hadden voorzien.

De twee nieuwe mogelijkheden van Watchdog gaan nog een stap verder. Log Anomaly Detection begrijpt en baseline automatisch normale patronen in logs, en ontdekt proactief abnormaliteiten zoals nieuwe tekstpatronen, betekenisvolle veranderingen in gegevensvolumes van bestaande patronen en foutuitschieters. Met deze nieuwe mogelijkheid zijn Datadog Log Management gebruikers in staat om verborgen problemen snel te zien en aan te pakken voordat ze in kritieke incidenten veranderen.

Root Cause Analysis werkt met Datadog's APM producten om automatisch oorzakelijke verbanden te identificeren tussen symptomen van een probleem in alle diensten van een organisatie. Op die manier wordt de precieze dienst aangewezen waar een probleem is ontstaan. Bovendien identificeert deze mogelijkheid de zakelijke impact van een probleem wanneer Datadog's Real Using Monitoring (RUM) in de omgeving wordt ingezet.

Deze unieke nieuwe mogelijkheid lost vaak in enkele minuten de problemen op van causaliteit en reële gebruikersimpact, die elk vaak uren of dagen vergen om op te lossen met handmatige troubleshooting. Zowel Root Cause Analysis als Log Anomaly Detection vereisen geen extra configuratie en zijn voor gebruikers van Datadog APM en Log Management out of the box beschikbaar.