Datadog、AIで予兆監視を強化

クラウド監視プラットフォーム大手のDatadog（DDOG）は、人工知能（AI）技術の活用を強化し、監視業務の予測精度向上を目指しています。同社は、自社開発モデル、オープンソースモデル、基盤モデル、そして買収したAdaptive ML（AI技術企業）の知見を組み合わせ、オブザーバビリティ（可観測性）プラットフォームの進化を図っています。将来的には、問題の自動修復まで視野に入れているとのことです。

AIの普及は、新たな監視需要を生み出しています。顧客が外部モデルやオープンソースシステム、推論インフラ（AIモデルの実行基盤）を利用してアプリケーションを構築するにつれて、監視対象となるシステムやアクティビティが増加するためです。Datadogの最高財務責任者（CFO）であるデイビッド・オブストラー氏は、AIによる監視需要の増加は同社にとって大きな機会であると述べています。

同社は既に「Agent Observability」製品を通じて、AI関連の監視需要を取り込み始めており、数千社の顧客が利用し、収益源となりつつあることを明らかにしました。オブストラー氏は、AIネイティブ企業はレガシーインフラを持たず、最新アプリケーションに投資しているクラウドネイティブ企業であり、Datadogの顧客の中でも特にワークロードの成長が顕著で、製品採用も広がっていると指摘しています。

Datadogは、AI技術への投資を積極的に行っています。オブストラー氏によると、同社は研究開発費として売上高の約30％、10億ドル以上を継続的に投じています。これは、自社開発モデルの強化、オープンソースモデルや基盤モデルの活用、そしてIT管理とオブザーバビリティに特化した強化学習技術を持つAdaptive MLの買収などを通じて、より予測的な監視能力を開発するためです。

同社は「Toto」というモデルも既に発表しており、長期的には、リアルタイムでより正確なシグナルを生成し、アプリケーションの機能を改善し、最終的には問題の自動修復をサポートすることを目指しています。現時点ではその段階には至っていませんが、同社の「Bits」製品ラインは、モデルとデータを利用して予測精度を高めることを意図しています。

オブストラー氏は、将来的にはプラットフォームにどの程度の権限を与えるかを顧客が決定できるようになると説明しています。例えば、一部の問題に対してはプラットフォームが自動で修復を行い、別の問題に対しては人間の承認を必要とする推奨事項を提供する、といった形です。これは、「スピードと人的資本の両面で計り知れない影響をもたらす」とオブストラー氏は語りました。

また、企業によるクラウドへの移行は、AI時代における主要な成長機会であり続けています。多くの企業がAI活用のためにレガシーインフラの近代化を進めており、Datadogはエンタープライズ（大企業）向けの営業体制やチャネルパートナー、データセンターへの投資を強化しています。