MtoM Mag - Le journal de l'MtoM.
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Datadog, Inc. (NASDAQ : DDOG), fournisseur de la plateforme de monitoring et de sécurité des applications cloud, annonce un nouvel accord de collaboration stratégique (SCA) avec Amazon Web Services (AWS) et présente à plusieurs produits dans les domaines de l’IA, de l’observabilité et de la sécurité afin d’aider les entreprises utilisant AWS à monitorer, optimiser et sécuriser leurs environnements cloud.
« Ces lancements renforcent encore davantage la capacité de Datadog à fournir à grande échelle une observabilité et une sécurité basées sur l’IA. Ces capacités couvrent tous les aspects de la pile technologique des clients, y compris les applications LLM et agentiques, le stockage objet dans le cloud et les infrastructures conteneurisées et serverless. Les clients communs peuvent ainsi migrer vers leurs environnements AWS, hybrides et multi cloud et les gérer en toute confiance », déclare Yanbing Li, Chief Product Officer chez Datadog.
Lorsque des problèmes surviennent, la véritable valeur ne réside pas seulement dans l’identification de ce qui ne fonctionne pas, mais dans la compréhension de l’ensemble de la pile. Sinon, on risque de perdre de vue l’essentiel dans la cascade d’événements déclenchés par un seul problème », explique Sean Fernandez, CIO chez ROLLER. « Datadog nous offre une vue unifiée de notre environnement AWS à partir d’un seul et même écran, en corrélant tous les éléments en quelques secondes, alors qu’auparavant, nous passions des heures à passer au crible plusieurs systèmes. Cela nous a permis de réduire les risques liés à notre transformation cloud en nous offrant l’observabilité nécessaire pour moderniser en toute confiance et réduire les coûts, tout en continuant à nous concentrer sur la création de valeur pour nos clients sous la forme de services technologiques fiables, sécurisés et conformes. »
LLM Observability : Monitor, operate and debug agent workflows for both Bedrock Agents and AWS Strands Agent Framework.
LLM Observability : monitorer, exploiter et déboguer les workflows d’agent pour Bedrock Agents et AWS Strands Agent Framework.
Storage Management : Get granular visibility into Amazon S3 buckets and prefixes, enabling teams to eliminate waste and prevent unexpected cloud object storage spend.
Storage Management : bénéficier d’une visibilité détaillée sur les buckets et préfixes Amazon S3, ce qui permet aux équipes d’éliminer le gaspillage et d’éviter les dépenses imprévues liées au stockage objet dans le cloud.
Datadog MCP Server Integration with AWS DevOps Agent (in Preview) : Automate incident resolution by enabling AWS DevOps Agent to query Datadog logs, metrics, and traces during investigations.
Datadog MCP Server Integration with AWS DevOps Agent (en Preview) : Automatiser la résolution des incidents en permettant à AWS DevOps Agent d’interroger les logs, les métriques et les traces Datadog pendant les investigations.
Support de Datadog MCP Server in Kiro (en Preview) : résoudre des bugs plus efficacement avec votre IDE en donnant à Kiro un contexte Datadog complet incluant erreurs, déploiement récents, tickets associés, et plus encore
Nouveau Kiro Power de Datadog (en Preview) : spécialiser ses agents Kiro pour les cas d’usage d’observabilité en téléchargeant en un clic le serveur MCP et les fichiers de pilotage à utiliser dans Kiro afin de permettre le débogage des problèmes de production et de développer un meilleur code.
Support d’Amazon Elastic Container Service (ECS) Managed Instances (en Preview) : monitorer et résoudre les problèmes des charges de travail tournant sur les instances managées EC2
Support d’Amazon ECS Express Mode : bénéficier d’une visibilité au sein des conteneurs tournant sur ECS Express Mode.
Bits AI Serverless Remediation (en Preview) : résoudre les problèmes AWS Serverless grâce à une remédiation augmentée par l’IA
Bits AI Kubernetes Active Remediation : accélérer la résolution de problèmes des charges de travail EKS grâce à des recommandations orientées par l’IA sur la base de preuves.
AWS Lambda Cost Recommendations : identifier automatiquement des optimisations de Lambda, telles que l’optimisation de concurrence provisionnée et l’effacement de logs Lambda Cloudwatch redondants
Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) Instance Recommendations) : obtenir automatiquement les optimisations des instances Amazon RDS, telles que lorsqu’une instance dispose d’un espace disque insuffisant, d’une profondeur de file d’attente disque élevée ou d’un trafic en lecture seule.
Observability Pipelines Packs for AWS (in Preview) : accélérer le traitement des données avec des à des packs prédéfinis prêts-à-l’emploi pour Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC, AWS CloudTrail and Amazon CloudFront.
Observability Pipelines S3 Log Rehydration (in Preview) : accéder rapidement et réanalyser l’historique des logs à partir d’Amazon S3 vers n’importe quelle destination.
AI Security for AWS Resources : détecter les erreurs de configurations pour renforcer la sécurité d’Amazon Bedrock
Cloud SIEM Risk Insights : identifier les risques et les erreurs de configurations liés à ’IA dans les environnements multi-cloud afin de prioriser les investigations.
Dans le cadre de son engagement continu à offrir de la valeur ajoutée à ses clients communs, Datadog a également signé un nouvel accord de collaboration stratégique (SCA) avec AWS. Grâce à une collaboration plus étroite avec AWS en matière de développement de solutions, de disponibilité sur le marché et de programmes de commercialisation, Datadog aide ses clients à réduire les risques liés à la migration vers le cloud, à accélérer la modernisation, à sécuriser les environnements AWS et multi cloud, et à déployer en toute confiance les capacités de GenAI sur AWS. Les collaborations de Datadog couvrent toutes les régions et tous les secteurs, y compris le secteur public, les entreprises et les éditeurs de logiciels indépendants, et renforcent la position de Datadog en tant que partenaire stratégique d’AWS.
