Datadog-Konferenz: Grenzenlose Spurensuche

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Das auf Application Performance Management (APM) spezialisierte Start-up Datadog entwickelt sich mehr und mehr zu einem wichtigen Partner für komplexe Cloud-Strukturen, bei denen die Überwachung von schnellen und fehlerfreien Webseiten eine große Rolle spielt – also vor allem bei den E-Commerce-Anbietern und den entsprechenden Infrastrukturanbietern, wie AWs und Google Cloud. Beide waren folgerichtig auch die Hauptsponsoren auf Datadogs jüngster User- und Developer-Konferenz "Dash" in New York.

Breites Produktportfolio

Die vielen Neuankündigungen lassen sich in zwei Bereiche aufteilen: Applikations-Management und Logfile-Auswertungen. Letzteres ist ein Bereich, in dem sich neben Datadog noch rund zwei Dutzend Konkurrenten tummeln, beispielsweise der Logfile-Pionier Splunk. Datadog will sich vor allem mit einer besseren Preis-Performance positionieren. "Wir haben eine Reihe neuer Tools vorgestellt, mit denen sich das zu speichernde Logdatenvolumen auf intelligente Weise reduzieren lässt, ohne dass wichtige Informationen verloren gehen", sagte deren Chief Product Officer, Amit Agarwal in seiner Keynote.

Für das Überwachen von Cloud-Umgebungen hat Datadog jetzt "Tracing without Limits" angekündigt. Hierbei lassen sich Probleme bei der User-Experience exakt zurückverfolgen, egal, welche Infra- und Deployment-Struktur dem zugrunde liegt. Das heißt, es können Multicloud-Umgebungen oder Micro-Services, Container oder serverlose Funktionen sein – alle werden gleichermaßen mit einbezogen.

Völlig neu ist der Einstieg ins Network-Performance-Monitoring. Wobei dieser von Datadog gewählte Begriff etwas irreführend ist, denn es handelt sich dabei nicht um das übliche Monitoring des Daten-Traffics zwischen den einzelnen Netzwerk-Komponenten, sondern zwischen Applikations-Komponenten, also Containern, APIs und anderen Services. Erfasst und ausgegeben werden dazu die Performance-Abweichungen gegenüber voreingestellten Sollwerten. Aufgrund der darunter befindlichen Komplexität dieser Kommunikation kann Datadog aber keine Ursachen für auftretende Probleme ausmachen. Trotzdem hilft es sehr, wenn man bei einer Performance-Analyse weiß, bei welchen Aufrufen die Verzögerungen ihren Ursprung haben.

Google: 6600 Container pro Sekunde

Was die Anwender-Präsentationen auf der Dash anging, so galt das besondere Interesse dem Beitrag von Aparna Sinha. Sie ist Director of Product Management bei Google Cloud. In ihrem Vortrag berichtete sie über das Skalierungs-Problem im sehr großen Stil. So betreibt Google acht Produkte, die täglich von mehr als einer Milliarde aktiven Usern aufgerufen werden: Search, Android, Maps, GMail, YouTube, Chrome, Drive und Google Play. In diesem Zusammenhang startet man wöchentlich über vier Milliarden Container, das entspricht 6600 pro Sekunde.

Gemanagt wird das alles natürlich mit der Google Kubernetes Engine GKE. Laut Sinha lassen sich damit Cluster in weniger als fünf Minuten anlegen und die gesamte Skalierung verläuft nahezu komplett automatisch. Datadog wird von Google hauptsächlich zur Beobachtung der gesamten Infrastruktur eingesetzt, "Observability ist der Schlüssel zu jeder automatischen Steuerung", so Sinha weiter. Ansonsten war ihr Rat an die rund 1500 anwesenden Entwickler: "Ausfall ist der Normalfall, reduziert die organisatorischen Silos und führt Veränderungen immer nur sehr graduell ein."

Ein breites Konkurrenzfeld

Datadogs Hauptkonkurrenten sind vielfältiger Art. Beim Netzwerk-Monitoring und der Logfile-Auswertung sind es vor allem Cisco und Splunk sowie inzwischen auch HPE mit InfoSight. Bei APM konkurriert Datadog vor allem mit Dynatrace, AppDynamics und New Relic. Das in New York ansässige Unternehmen wird von verschiedenen Venture-Kapitalgesellschaften finanziert, wobei die letzte Runde schon eine Weile her ist. Im Januar 2016 erhielt Datadog unter der Führung von Iconiq eine Finanzspritze von 94,5 Millionen Dollar. (ur)