Datadog、BigQuery MonitoringによってGoogle Cloudの可観測性を強化

　米Datadogは、「Datadog拡張BigQuery Monitoring」（プレビュー版）によってBigQueryの使用状況を把握して、もっともコストがかかっているユーザーやプロジェクトを特定するとともに、各セグメントで長時間実行されているクエリの特定と最適化、データ品質の問題検知などを可能にする、BigQueryのモニタリング強化をはじめとする新製品群を、4月9日〜11日に米ラスベガスで開催されている「Google Cloud Next」にて、4月10日に披露した。

　Datadogの拡張BigQuery Monitoringは、提供済みのGoogle Cloud向け機能を前提にしており、Google Cloudに関連するDatadogの最新製品とインテグレーションは以下の通りとなっている。

• LLM Observability：Datadog LLMオブザーバビリティを利用することで、ユーザーはGeminiおよびVertex AIにおけるLLMアプリケーションのモニタリング、トラブルシューティング、改善、セキュリティ保護ができ、自動インスツルメンテーションによって迅速に使用を始められる
• Cloud TPUの統合：Datadogの新しいクラウドTPU統合によって、ユーザーやGKEクラスタ全体におけるTPUインフラストラクチャのリソースボトルネックや、未使用状況が検出可能になる
• プライベートサービスコネクト：Datadogのユーザーは、GoogleのPrivate Service Connectを利用して、Google Cloud上に構築されたDatadogのサイトに、テレメトリを送信できるようになり、データのセキュリティが向上し、データ転送コストが削減される
• GKEオートスケーリング（プレビュー版）：Datadog Kubernetes Autoscalingは、GKE環境における多次元のワークロードスケーリングに関する推奨事項をユーザーに提供し、Datadogプラットフォーム内では自動化機能を提供することで、パフォーマンスと安定性を維持しつつコスト削減を実現する
• ストレージモニタリング（プレビュー版）：Google Cloud Storage向けのストレージモニタリングによって、オブジェクトおよびプレフィックスレベルでストレージの状況を可視化し、ボトルネックの特定、パフォーマンスの追跡、ストレージ使用量の予想外の増加を迅速に検出が可能になる
• Google Cloud コスト・レコメンデーション（プレビュー版）：Datadog Cloud Cost Managementは、Google Cloud環境における不要なコストを自動的に特定して、Cloud RunやCloud SQLといったGoogle Cloudサービスを最適化するための、推奨事項を提供する

　Datadogは、顧客の大規模なグローバルシステム全体にわたるオブザーバビリティとセキュリティを実現すべく、Google Cloudを幅広くサポートして複雑な環境から送り込まれるすべてのデータを収集・統合している。このような、イノベーションへの取り組みと共同顧客へのサービス提供によって、同社は今回のカンファレンスにおいて、Technology – Global、Technology – Application Development – CloudOps、Infrastructure Modernization – Marketplaceの３部門でGoogle Cloud Partner of the Yearとして表彰された。