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Datadog、Kubernetes Autoscalingを発表 チームがリソースとクラウドコストをインテリジェントに最適化できるよう支援
[24/06/27]
提供元：PRTIMES
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新機能により、Kubernetes環境の制御と自動化が向上
[画像: https://prtimes.jp/i/77474/65/resize/d77474-65-514e2e872bd5098b69b7-0.jpg ]
ニューヨーク -- オブザーバビリティとセキュリティの統合プラットフォームを提供するDatadog( https://www.datadoghq.com/ja/ ), Inc. (NASDAQ: DDOG)は本日、リソースの最適化をインテリジェントに自動化し、リアルタイムおよび過去の利用メトリクスに基づいてお客様のKubernetes環境を自動的に拡張できる一連の機能であるDatadog Kubernetes Autoscalingを発表しました。本発表により、Datadogは、お客様がプラットフォームから直接Kubernetes環境に変更を加えることを可能にする、初のオブザーバビリティベンダーとなります。
Kubernetes上でアプリケーションをデプロイする際、チームはインフラのキャパシティ問題がエンドユーザーに影響を与えないようにする方法として、リソースを過剰にプロビジョニングすることを選択することがあります。これは、コンピュートの浪費とクラウドコストの増加につながる可能性があります。実際、Datadogの最新レポート「State of Cloud Costs 2024 ( https://www.datadoghq.com/state-of-cloud-costs/ ) 」によると、コンテナコストの83%はアイドル状態のリソースに関連しています。このため、リソースの使用状況を監視し、インフラストラクチャーのパフォーマンスとコンピューティングコストを最適化しながら、アプリケーションのパフォーマンスを維持し、スケーリングに十分なリソースを確保できるソリューションを導入することが重要です。
Datadog Kubernetes Autoscalingは、Kubernetesリソースを継続的に監視し、自動的に適正化します。これにより、組織のクラウドインフラの大幅なコスト削減につながり、ワークロードの最適なアプリケーションパフォーマンス、ユーザーエクスペリエンスの向上、コンテナ資産のROI向上を実現します。お客様は、アイドル状態のリソースが多いワークロードやクラスタを特定し、インテリジェントな自動化による1度限りの修正を実施したり、Datadogによる継続的なワークロードの自動スケーリングを有効にしたりすることが可能になります。これらの新機能により、運用者はリスクプロファイルに基づいてコストとユーザーエクスペリエンスの適切なバランスを決定できるようになります。
Datadogの製品担当バイスプレジデントであるYrieix Garnierは次のように述べています。「コンテナは、多くのコストがアイドル状態のリソースに関連するため、無駄なコストの代表的な分野ですが、組織はパフォーマンスを低下させたり、スケーリングに十分なリソースを確保できなかったりする危険を冒すこともできません。企業にとって重要なのは、準備ができたときにアクションを自動化できるような制御と自動化のバランスを見つけることです。Datadog Kubernetes Autoscalingは、このバランスを提供します。Datadogは、自動化されたKubernetesの適正化とリアルタイムのコストパフォーマンスデータを結びつけることで、Kubernetesを活用するあらゆる組織に対して、エンドツーエンドのオブザーバビリティ、セキュリティ、リソース管理を提供する唯一のエンタープライズグレードの統合プラットフォームです。」
Datadog Kubernetes Autoscalingは、以下の機能により組織が柔軟性、制御、自動化のバランスを取れるように支援します。
クラウドコストのコントロール： Datadogプラットフォーム内のKubernetesワークロードの自動リソーススケーリングにより、クラウドコストを最適化し、アプリケーションパフォーマンスを向上させます。
リソース最適化の簡素化、民主化、自動化： チームは、Kubernetesリソースの利用率とコストメトリクスを表示する統一されたダッシュボードと直感的なUIを活用することで、どのチームメンバーでもリソースの把握と拡張を簡単に行うことができます。
モニタリングとリソース管理の統合： Datadogの統合されたエンタープライズグレードのプラットフォームは、高解像度のコンテナ後続メトリクスに裏打ちされた、権利化がワークロードとクラスタのパフォーマンスにどのような影響を与えるかを完全に可視化するため、チームはこの豊富なコンテキストに基づいて対策を講じることができます。
Datadog Kubernetes Autoscalingは現在ベータ版です。詳細はこちらをご覧ください:
https://www.datadoghq.com/blog/datadog-kubernetes-autoscaling
Datadogについて
Datadogは、クラウドアプリケーション向けのオブザーバビリティおよびセキュリティの統合プラットフォームを提供しています。Datadogの SaaSプラットフォームは、インフラストラクチャーのモニタリング、アプリケーションパフォーマンスモニタリング、ログ管理、リアルユーザーモニタリング、その他多くの機能を統合および自動化し、お客様のテクノロジースタック全体に統合されたリアルタイムのオブザーバビリティとセキュリティを提供します。Datadogは、あらゆる規模の企業、幅広い業界で使用され、デジタルトランスフォーメーションとクラウド移行を可能にし、開発、運用、セキュリティ、ビジネスチーム間のコラボレーションを促進し、アプリケーションの市場投入までの時間と問題解決までの時間を短縮し、ユーザーの行動を理解し、主要なビジネス指標をトラッキングします。
将来の見通しに関する記述
本プレスリリースには、新製品および新機能の利点に関する記述を含め、米国1933年証券法（Securities Act of 1933）第27A条および米国1934年証券取引所法（Securities Exchange Act of 1934）第21E条に規定される「将来予想に関する記述」が含まれています。これらの将来予想に関する記述は、当社の製品および機能の強化、またそれらによってもたらされる利益に関する記述が含まれますが、これらに限定するものではありません。実際の結果は、将来見通しに関する記述とは大きく異なる可能性があり、「リスクファクター」の見出しの下に詳述されているリスクをはじめ、2024年3月31日に米国証券取引委員会に提出したForm 10-Qの四半期報告書を含む米国証券取引委員会への提出書類および報告書、ならびに当社による今後の提出書類および報告書に記載されている、当社が制御できない様々な仮定、不確実性、リスクおよび要因の影響を受けます。法律で義務付けられている場合を除き、当社は、新しい情報、将来の事象、期待の変化などに応じて、本リリースに含まれる将来の見通しに関する記述を更新する義務または責務を負いません。
[画像: https://prtimes.jp/i/77474/65/resize/d77474-65-514e2e872bd5098b69b7-0.jpg ]
ニューヨーク -- オブザーバビリティとセキュリティの統合プラットフォームを提供するDatadog( https://www.datadoghq.com/ja/ ), Inc. (NASDAQ: DDOG)は本日、リソースの最適化をインテリジェントに自動化し、リアルタイムおよび過去の利用メトリクスに基づいてお客様のKubernetes環境を自動的に拡張できる一連の機能であるDatadog Kubernetes Autoscalingを発表しました。本発表により、Datadogは、お客様がプラットフォームから直接Kubernetes環境に変更を加えることを可能にする、初のオブザーバビリティベンダーとなります。
Kubernetes上でアプリケーションをデプロイする際、チームはインフラのキャパシティ問題がエンドユーザーに影響を与えないようにする方法として、リソースを過剰にプロビジョニングすることを選択することがあります。これは、コンピュートの浪費とクラウドコストの増加につながる可能性があります。実際、Datadogの最新レポート「State of Cloud Costs 2024 ( https://www.datadoghq.com/state-of-cloud-costs/ ) 」によると、コンテナコストの83%はアイドル状態のリソースに関連しています。このため、リソースの使用状況を監視し、インフラストラクチャーのパフォーマンスとコンピューティングコストを最適化しながら、アプリケーションのパフォーマンスを維持し、スケーリングに十分なリソースを確保できるソリューションを導入することが重要です。
Datadog Kubernetes Autoscalingは、Kubernetesリソースを継続的に監視し、自動的に適正化します。これにより、組織のクラウドインフラの大幅なコスト削減につながり、ワークロードの最適なアプリケーションパフォーマンス、ユーザーエクスペリエンスの向上、コンテナ資産のROI向上を実現します。お客様は、アイドル状態のリソースが多いワークロードやクラスタを特定し、インテリジェントな自動化による1度限りの修正を実施したり、Datadogによる継続的なワークロードの自動スケーリングを有効にしたりすることが可能になります。これらの新機能により、運用者はリスクプロファイルに基づいてコストとユーザーエクスペリエンスの適切なバランスを決定できるようになります。
Datadogの製品担当バイスプレジデントであるYrieix Garnierは次のように述べています。「コンテナは、多くのコストがアイドル状態のリソースに関連するため、無駄なコストの代表的な分野ですが、組織はパフォーマンスを低下させたり、スケーリングに十分なリソースを確保できなかったりする危険を冒すこともできません。企業にとって重要なのは、準備ができたときにアクションを自動化できるような制御と自動化のバランスを見つけることです。Datadog Kubernetes Autoscalingは、このバランスを提供します。Datadogは、自動化されたKubernetesの適正化とリアルタイムのコストパフォーマンスデータを結びつけることで、Kubernetesを活用するあらゆる組織に対して、エンドツーエンドのオブザーバビリティ、セキュリティ、リソース管理を提供する唯一のエンタープライズグレードの統合プラットフォームです。」
Datadog Kubernetes Autoscalingは、以下の機能により組織が柔軟性、制御、自動化のバランスを取れるように支援します。
クラウドコストのコントロール： Datadogプラットフォーム内のKubernetesワークロードの自動リソーススケーリングにより、クラウドコストを最適化し、アプリケーションパフォーマンスを向上させます。
リソース最適化の簡素化、民主化、自動化： チームは、Kubernetesリソースの利用率とコストメトリクスを表示する統一されたダッシュボードと直感的なUIを活用することで、どのチームメンバーでもリソースの把握と拡張を簡単に行うことができます。
モニタリングとリソース管理の統合： Datadogの統合されたエンタープライズグレードのプラットフォームは、高解像度のコンテナ後続メトリクスに裏打ちされた、権利化がワークロードとクラスタのパフォーマンスにどのような影響を与えるかを完全に可視化するため、チームはこの豊富なコンテキストに基づいて対策を講じることができます。
Datadog Kubernetes Autoscalingは現在ベータ版です。詳細はこちらをご覧ください:
https://www.datadoghq.com/blog/datadog-kubernetes-autoscaling
Datadogについて
Datadogは、クラウドアプリケーション向けのオブザーバビリティおよびセキュリティの統合プラットフォームを提供しています。Datadogの SaaSプラットフォームは、インフラストラクチャーのモニタリング、アプリケーションパフォーマンスモニタリング、ログ管理、リアルユーザーモニタリング、その他多くの機能を統合および自動化し、お客様のテクノロジースタック全体に統合されたリアルタイムのオブザーバビリティとセキュリティを提供します。Datadogは、あらゆる規模の企業、幅広い業界で使用され、デジタルトランスフォーメーションとクラウド移行を可能にし、開発、運用、セキュリティ、ビジネスチーム間のコラボレーションを促進し、アプリケーションの市場投入までの時間と問題解決までの時間を短縮し、ユーザーの行動を理解し、主要なビジネス指標をトラッキングします。
将来の見通しに関する記述
本プレスリリースには、新製品および新機能の利点に関する記述を含め、米国1933年証券法（Securities Act of 1933）第27A条および米国1934年証券取引所法（Securities Exchange Act of 1934）第21E条に規定される「将来予想に関する記述」が含まれています。これらの将来予想に関する記述は、当社の製品および機能の強化、またそれらによってもたらされる利益に関する記述が含まれますが、これらに限定するものではありません。実際の結果は、将来見通しに関する記述とは大きく異なる可能性があり、「リスクファクター」の見出しの下に詳述されているリスクをはじめ、2024年3月31日に米国証券取引委員会に提出したForm 10-Qの四半期報告書を含む米国証券取引委員会への提出書類および報告書、ならびに当社による今後の提出書類および報告書に記載されている、当社が制御できない様々な仮定、不確実性、リスクおよび要因の影響を受けます。法律で義務付けられている場合を除き、当社は、新しい情報、将来の事象、期待の変化などに応じて、本リリースに含まれる将来の見通しに関する記述を更新する義務または責務を負いません。
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