Datadog відмовляється від SaaS-моделі: BYOC та федеративні логи

Datadog понад десятиліття визначав observability як виключно SaaS-категорію. Цього тижня на DASH ця позиція змінилася. Вендор почав підтримувати аналіз метрик, логів і трейсів, що зберігаються в хмарній інфраструктурі під контролем клієнта, запустив федеративний пошук логів у зовнішніх сховищах та додав новий AI Agent Console для відстеження витрат токенів у власному Bits AI і сторонніх агентах від Anthropic та OpenAI.

Що сталося

Головна цифра тут — не грошова, а категоріальна: від нуля до трьох. Datadog перейшов від нуля варіантів зберігання під контролем клієнта до трьох окремих (BYOC, федеративні логи та хостований MCP-сервер, що дозволяє зовнішнім агентам запитувати його детекції) за один цикл keynote. Як повідомляє TechTarget, раніше Datadog був суворо SaaS-орієнтованим: уся телеметрія потрапляла до його хмари. Зара Боддула, продакт-менеджер Datadog, пояснила зміну петабайтними обсягами телеметрії, що генерують AI-навантаження, та тиском крос-географічної відповідності.

Федеративний пошук логів розширює Log Explorer для запитів до Databricks, ClickHouse і Snowflake без попереднього завантаження даних у Datadog. Карлос Казанова з Forrester зазначив, що Cisco/Splunk рухається тим самим федеративним шляхом і що правильно реалізований цей підхід знижує витрати на інgest, зберігання та обчислення без втрати якості. Саме в цьому і полягає пропозиція.

На боці AI Datadog представив Agent Console, який відстежує використання та витрати агентів Bits AI, а також сторонніх агентів від Anthropic і OpenAI. AI Guard — інструмент безпеки для агентів — вийшов у обмеженому попередньому перегляді. Новий хостований MCP-сервер охоплює як observability, так і безпеку. Datadog також анонсував Runtime Prioritization Engine, що автоматично визначає «найцінніші» системи з телеметрії, а не з тегів користувача, та відокремив Bits Security Analyst від власного SIEM, щоб той тепер працював зі Splunk і Microsoft Sentinel. Джерело не розкриває ціноутворення для BYOC або федеративних логів, а це важливо, адже весь бізнес-кейс для переходу із SaaS-зберігання базується на вартості.

Технічна анатомія

BYOC і федеративний пошук — це дві різні архітектури, що подаються як одне оголошення, і інженерним командам слід розглядати їх окремо.

BYOC залишає площину даних у хмарному акаунті клієнта. Площина керування (запити, дашборди, алертинг) залишається в SaaS Datadog. Це стандартний підхід, який Snowflake-native і ClickHouse-native стартапи у сфері observability реалізують вже два роки. Компроміс добре відомий: ви платите своєму гіперскейлеру за зберігання та обчислення при утриманні телеметрії замість оплати per-GB-ставки Datadog за ingest, і натомість приймаєте затримку запитів, що залежить від вашого власного об'єктного сховища та виділених ресурсів. Джерело не уточнює, які хмари підтримуються при GA, і чи охоплює BYOC усі три типи телеметрії (метрики, логи, трейси) на рівних умовах. Реалістична оцінка: якщо BYOC виходить спочатку на AWS з лише логами, це захисний продукт. Якщо він виходить одразу з метриками та трейсами на AWS, GCP і Azure — це справжній архітектурний поворот.

Федеративні логи — це інша річ. Замість переміщення даних Log Explorer надсилає запити до Databricks, ClickHouse і Snowflake безпосередньо на місці. Саме цей підхід Карлос Казанова назвав тим самим, який застосовує Cisco/Splunk. Інженерне питання — query pushdown: яка частина фільтрації, агрегації та джойнів виконується на зовнішньому сховищі, а яка переноситься до шару запитів Datadog. Якщо pushdown поверхневий, «федеративний» стає ввічливим словом для «ми витягуємо дані з вашого сховища та двічі стягуємо плату за трафік».

Є ще питання залишкового lock-in. Торстен Фолк з Omdia висловився прямо: Datadog досі вимагає власного агента (або власного дистрибутива OpenTelemetry) для моніторингу баз даних, data observability та моніторингу хмарних мереж. Upstream-колектор OpenTelemetry дає лише базову функціональність. Фолк порівняв це з Elastic, який підтримує звичайні OTel-колектори в усіх своїх сервісах observability. Тож BYOC зсуває межу зберігання, але не межу збору даних. Невідомо, але перевірно: який відсоток обсягу телеметрії типового клієнта Datadog вимагає пропрієтарного агента? Якщо відповідь — понад 50 відсотків, BYOC є косметичним заходом.

Хто постраждає

Перша група під ударом — стартапи з BYOC-позиціонуванням. Вендори, що будували весь свій pitch навколо «ваші дані, ваша хмара» проти SaaS lock-in Datadog, щойно втратили свій найсильніший диференціатор. Аргументи в них ще є (відсутність пропрієтарного агента, справжній OTel-native ingest, простіше ціноутворення), але маркетинговий слайд із текстом «на відміну від Datadog, ваші дані ніколи не покидають ваш акаунт» більше не працює.

Друга група — корпоративні платформні команди, що вже підписали багаторічні контракти з Datadog на SaaS-only-умовах. Тепер їм доведеться вирішити, чи варто переглядати угоди. Якщо BYOC-ціноутворення суттєво дешевше за SaaS-ingest, фінансовий відділ запитає чому. Якщо ні — оголошення є театром. Ерік Свонсон, старший SRE у денверській MagicSchool AI, виразив скептицизм під час keynote: він збився з рахунку оголошень «пишаємося представити», зазначивши, що багато з них базуються на AI з per-use-витратами токенів, — і це ще до наявної складності APM, логів, трейсів, RUM і профілів, що виставляються окремо та залежать від навантаження.

Третя група — incumbent'и у сфері SIEM. Відокремлення Bits Security Analyst від власного SIEM Datadog та його спрямування на Splunk і Microsoft Sentinel — це прямий удар по акаунтах, де Datadog має observability, але програв у боротьбі за security data lake. Очікуйте, що протягом 90 днів команди Splunk і Sentinel почнуть чути на зустрічах з продовлення контрактів: «ми просто використаємо аналітик Datadog поверх вас».

Відкрите питання для всіх трьох груп: чи масштабується ціноутворення Datadog на AI-функції лінійно зі споживанням токенів, чи існують пакетні рівні? Джерело підтверджує, що Agent Console звітує про витрати, але не розкриває модель білінгу. Поки це не з'ясується, впровадження AI-функцій у чутливих до витрат інженерних організаціях буде обережним.

Покроковий план для інженерних команд

Якщо ви використовуєте Datadog у великому масштабі, цього кварталу варто зробити три конкретні кроки.

По-перше, проаудитуйте відбиток агентів. Інвентаризуйте, які функції в поточному контракті вимагають пропрієтарного агента Datadog, а які працюють на upstream-колекторі OpenTelemetry. Це співвідношення і є вашим реальним коефіцієнтом lock-in. Формулювання Фолка про «ступені lock-in» — правильна ментальна модель: BYOC зменшує lock-in зберігання, але не стосується lock-in збору даних. Якщо моніторинг баз даних і моніторинг хмарних мереж є ключовими у вашому стеку, ви все ще міцно всередині «огородженого саду».

По-друге, змоделюйте федеративні логи відносно поточного рахунку за ingest перед міграцією. Виберіть одне джерело логів із великим обсягом (логи застосунків зазвичай найдешевший варіант для тесту), направте їх до Snowflake або ClickHouse та порівняйте затримку запитів із Log Explorer відносно наявного SaaS-baseline. Тут варто запозичити підхід Янбін Лі — спочатку мала модель, потім frontier-LLM для AI Guard: направте дешеві, великооб'ємні запити до федеративного сховища, а чутливі до затримок шляхи реагування на інциденти залишайте на гарячому SaaS-зберіганні. Архітектурні рекомендації Google Cloud щодо багаторівневого зберігання даних добре застосовуються до цього поділу.

По-третє, встановіть жорсткий бюджет на витрати AI-агентів перед тим, як щось вмикати. Agent Console дає видимість, але не контроль. Визначте бюджети токенів для кожної команди, прив'яжіть їх до звітності консолі та розглядайте перевищення як paging-події. Кеті Нортон з IDC мала рацію, що Runtime Prioritization Engine є найважливішим оновленням безпеки застосунків тут, адже теги застарівають і відповідальні зникають. Та сама логіка стосується управління витратами на AI. Без призначеного відповідального на кожного агента Agent Console перетворюється на звіт, який ніхто не читає.

Ключові висновки

• Datadog відмовився від суворої SaaS-позиції, запровадивши BYOC та федеративний пошук логів у Databricks, ClickHouse і Snowflake — у відповідність із напрямком федерації Cisco/Splunk.
• Вимога пропрієтарного агента для моніторингу баз даних, data observability та моніторингу хмарних мереж зберігає суттєву поверхню lock-in. Elastic залишається чистішою OTel-native альтернативою.
• Agent Console звітує про витрати AI для агентів Bits AI, Anthropic і OpenAI, однак джерело не розкриває власну модель білінгу Datadog для AI-функцій — а саме це й визначає реальне впровадження.
• Bits Security Analyst тепер працює окремо зі Splunk і Microsoft Sentinel — це прямий конкурентний хід проти incumbent'ів у сфері SIEM. Очікуйте тиску при поновленні контрактів протягом 90 днів.
• Перевірювана прогноз: якщо ціноутворення BYOC при GA виявиться більш ніж на 30 відсотків нижчим за еквівалентний SaaS-ingest, очікуйте щонайменше однієї публічно оголошеної корпоративної міграції з чистого SaaS Datadog до Q4 2026. Якщо розрив менший — впровадження BYOC залишиться одиничним і оголошення було захисним.