Datadogで働いてると今まで働いてた会社と違うなぁ、すごいなぁと思う事がたまにあります。
今回はQiitaのアドベントカレンダーなのでリクルーティングPR記事になりすぎない程度に（僕はただのサポートエンジニアです）製品の部分にフォーカスした面白い所をピックアップしました。
DDSketch
Datadogのトレースメトリクス、つまりウェブリクエストなどの遅延のクォンタイル値はDatadog独自の方法で行っており、
それについては論文を発表してて、Datadog内のData Scientistたちが作った物を使ってます。
https://www.vldb.org/pvldb/vol12/p2195-masson.pdf
https://docs.datadoghq.com/ja/tracing/guide/ddsketch_trace_metrics/
ウェブリクエスト遅延のデータ処理はDatadog特有の課題なのかもしれませんが、こういう風に新しい物を考えて、論文で発表してる会社って中々ないなぁと思いました。
お客様環境にいれるものはなるべくオープンソース
顧客環境に配置する物はなるべくオープンソースなのもすごい面白いなと思ってます。またオープンソースだからこそ開発チーム以外（たとえば営業や経理でもお客様でも）でもソースコードを見てプルリクを出す事ができるのって不思議だなって思ってます。ちなみにマージされるにはもちろんレビューが発生します。
具体例
Datadog Agent
https://github.com/DataDog/datadog-agent
APMトレーサー
https://github.com/DataDog/dd-trace-java
https://github.com/DataDog/dd-trace-dotnet
最新の監視テクノロジー
LLMアプリケーションの監視のテクノロジーをもうすでに提供してるのってスピードが早すぎやしないですか。
https://docs.datadoghq.com/ja/llm_observability/
新しい監視すべき対象が現れたすぐ監視できるのがDatadogのすごい所だと思います。Kubernetesはもちろんの事サーバーレスやマイクロサービスアーキテクチャ全体（APMを通じて）に当たり前に監視手段を提供しているのもすごいなーと思います。
最後に
消費者としては中々関心が向かない監視ですが、エンジニアとしてシステムのパフォーマンスを向上をさせたくなったら計測する必要があらわれ、そのタイミングで需要が発生するDatadogの提供するツールたち。開発の一歩目ではない領域でのスタートアップなので（今や全世界5000人以上の大企業ですが）、集まってくるエンジニアのレベルも高く、テクノロジーのレベルが半端ないなと思いますね。
僕らは随時仲間を募集しているので気が向いたら応募してみて下さいー。
https://careers.datadoghq.com/all-jobs/?region_APAC%5B0%5D=APAC&location_APAC%5B0%5D=Tokyo&location_APAC%5B1%5D=Osaka