飲食物スポンサーとして、私の所属する株式会社ヌーラボにご提供いただきました。ありがとうございました！

飲食物はTABARUMESHI様で、見ても食べても幸せになるご馳走でした。

会場にはDatadogの方々も多くお越しいただき、参加者と活発に交流して頂きました。 また、登壇者やハンズオンコンテンツの得点上位者向けに素敵な景品もご提供頂きました。

発表/LT

今回の発表/LTは計6本です。

• スポンサーセッション. Road to NEXT CRE 〜SRE活動を通して見つけた、次世代CRE組織の在り方SP〜（手島 尚人）
• みんなでわいわいDatadogハンズオン (二橋 宣友 / 逆井 啓佑)
• LT1. 最初にやるべき契約内容を可視化するダッシュボードの作成（丸山 海理）
• LT2. Datadogのログコスト最適化（森原 大地）
• スポンサーLT. 5分で学ぶ！ Datadog の RBAC のすべて（吉岩 祐貴）
• スポンサー登壇. ツールを超えた「共通言語」へ。開発とSREがDatadogを囲んで信頼を育てる、継続的かつ地道な実践（山下 雅人）

ハンズオンコンテンツ

前半はDatadog未経験者から熟練者までみんなで楽しめるハンズオンを実施しました。 実際にDatadogを触りながら学べる形式だったこともあり、参加者同士の会話も盛り上がっていました。

LT1. 最初にやるべき契約内容を可視化するダッシュボードの作成

株式会社サンエー / 丸山 海理

Datadogを使い始めた段階で、まずコストに関するメトリクスを可視化しておくことの重要性を共有いただきました。 最初の一歩であとから効いてくる指標を押さえておくことで運用の安心感につながるという話は、会場でもうなずく参加者が多く見られました。 これからDatadog活用を広げていくチームにとってとても参考になる内容でした。

LT2. Datadogのログコスト最適化

株式会社ニーリー / 森原 大地

ログのインデックス対象と保持期間の見直しにより、ログコストを大幅に削減した実例を紹介いただきました。 ログはDatadogの利用料金の中で支配的になりがちで、多くのユーザーにとって参考になる内容でした。 ただ削るのではなく、必要な可観測性を守りながらコストと向き合う設計思想が実践的です。 数字で成果を示しつつ、その裏側にある運用の積み重ねが伝わる発表で、会場は盛り上がっていました。

スポンサーLT. 5分で学ぶ！ Datadog の RBAC のすべて

株式会社ヌーラボ / 吉岩 祐貴

Datadog の RBAC を構成する Roles / Logs Restriction Queries / Data Access Control について、実運用ベースで使い分けるポイントを共有して頂きました。 権限設計を後回しにせず、チーム運用とセットで考える重要性が伝わるLTです。 5分という短い時間で複雑な内容を実践に結びつける整理しており、印象的でした。

スポンサーセッション. Road to NEXT CRE 〜SRE活動を通して見つけた、次世代CRE組織の在り方SP〜

株式会社マネーフォワード / 手島 尚人

SRE活動の実践を土台に、次世代のCRE組織をどう設計・育成していくかが共有されました。 監視運用の改善にとどまらず、組織とプロダクトを横断して価値を届けるための考え方が整理されたセッションです。 CREを問い合わせ対応の延長ではなく、信頼性を起点に事業価値へつなぐ役割として再定義する視点が印象的でした。

スポンサー登壇. ツールを超えた「共通言語」へ。開発とSREがDatadogを囲んで信頼を育てる、継続的かつ地道な実践

株式会社マネーフォワード / 山下 雅人

Datadogを単なる監視ツールとしてではなく、開発とSREが会話するための共通言語として育てていく実践が共有されました。ダッシュボードを完璧に整える前に、現状のメトリクスを材料にチームで対話を回すという現場視点の学びが多いセッションです。 ツールを会話のきっかけにし、組織で少しずつ共通認識を育てる活動こそが信頼性を高めると感じました。

終わりに

JDDUG #16@福岡は、実践的なハンズオンと発表を通じて、初心者から熟練者まで学びを持ち帰れる会になりました。 それぞれの発表に共通していたのは、Datadogを見るための道具ではなく、チームでより良い会話と判断をするための基盤にしていく姿勢です。 技術の話でありながら、人とチームの話に着地するあたたかみのある時間を過ごせました。 ご参加いただいたみなさま、登壇者のみなさま、そして会場・飲食物スポンサーのみなさま、Datadogのみなさま、改めてありがとうございました！ 次回もどうぞよろしくお願いします。

connpass 募集案内 JDDUG #16

今回はバレンタインデー企画としてJDDUGのチロルチョコを参加者全員にプレゼント💛(Special Thanks! kano!!)

また懇親会ではDatadog様からピザの差し入れを頂きました。(Special Thanks! taiji!!)

いつもいつも有難う御座います<(_ _)>

発表/LT

今回の発表/LTは計7本です

• 発表1.DataDogで行うバッチ監視改善　〜意図しないコスト増の落とし穴も添えて〜（@2357gi）
• 発表2.障害対応Bot「Sherlock」のご紹介（@tatsuo4848）
• 発表3.「なぜ」を残し、SLOを育てる IaCによるSLI/SLO運用の実践（@nogtk）
• LT1.限定公開！Bits AI と Datadog MCP の最新情報 N選 (@AoToLog_)
• LT2.Amazon Bedrock のコスト内訳を気合でトラッキングする (@fohte)
• LT3.Datadog RUMを導入するまで（@kkato25）
• LT4.LangfuseからDDに移行した話（@921kiyo_jp）

発表1.DataDogで行うバッチ監視改善　〜意図しないコスト増の落とし穴も添えて〜

発表2.障害対応Bot「Sherlock」のご紹介

発表3.「なぜ」を残し、SLOを育てる IaCによるSLI/SLO運用の実践

LT1. 限定公開！Bits AI と Datadog MCP の最新情報 N選

LT2. Amazon Bedrock のコスト内訳を気合でトラッキングする

LT3.Datadog RUMを導入するまで

LT4.LangfuseからDDに移行した話

終わりに

今回はグラレコで発表を解説してみました。Datadogをディープに使い込んでいる方々の発表が多かった印象です。 またAIの利活用がDatadogでも始まっていますね。とても興味深いです。

発表動画はYouTubeで視聴可能なので興味がある方は視聴をお願いします！

最後は恒例の参加して頂いた皆様との集合写真になります。 次回の東京開催は5月頃を予定していますので皆さま是非現地参加をお待ちしております～

・Tokyoの「T」のTポーズ

・Datadogの「D」ポーズ

発表/LT

今回の発表/LTは計6本です。

• 発表1. リクエストとDBのパフォーマンスをDatadogで監視する（市川 裕也）
• 発表2. 私の相棒Bits AI SRE Agentの紹介と彼との思ひ出（二橋 宣友）
• 発表3. Datadogで取得したプロファイル情報とLLM連携を行う（清家 史郎）
• LT1. UXリプレイスした結果どうなったかをRUMでみる（佐古 健太郎）
• LT2. Datadog APMで犯人を特定した実例（櫻場 稔夫）
• LT3. Datadog Complianceによる脆弱性の可視化（チョ・ミンソン）

発表1. リクエストとDBのパフォーマンスを Datadog で監視する

フューチャー株式会社 / 市川 裕也

発表1

ユーザー増やDB拡大に伴う遅延に対し、リクエストレイテンシとDBスロークエリを監視対象に選定しました。みんなでリアルタイムに本当の問題を共通認識することができ、アラート疲れから解消される取り組みで大変参考になりました。

発表2. 私の相棒Bits AI SRE Agentの紹介と彼との思ひ出

株式会社ヌーラボ / 二橋 宣友

Bits AI SREの機能概要の紹介とトライアルで得た知見について共有しました。Bits AI SREは単なる問題調査機能ではなく、チームメンバーの一員として人と関わりながら信頼性向上のサイクルを実現するパートナーであることを強調しました。トライアルが終了して相棒(Bits AI SRE)との別れが来たため号泣しておりますが、現在はGAされ共に働いているのでご安心ください。

発表3. Datadogで取得したプロファイル情報とLLM連携を行う

株式会社Fusic / 清家 史郎

Datadogを活用してプロファイルの効果的な分析を実施した経験とLLM連携についてご紹介頂きました。(諸事情で登壇資料のデータが消えたとのことで、掲載は無しです。)

LT1. UXリプレイスした結果どうなったかをRUMでみる

株式会社DentaLight / 佐古 健太郎

歯科製品でのRUMの活用事例についてご紹介頂きました。CSと共にRUMを眺めることでユーザー行動やCSの声がデータを持って理解できるようになり、組織としての良い製品づくりに繋がることが伝わりました。

LT2. Datadog APMで犯人を特定した実例

株式会社DentaLight / 櫻場 稔夫

Datadog APMで犯人を特定した実例についてご紹介頂きました。メトリクスだけでは理解できない問題に対して、APMを活用してエンドポイントレベルで深く掘り下げて問題を特定する実例を共有頂きました。

LT3. Datadog Complianceによる脆弱性の可視化

株式会社AhnLab CloudMate / チョ・ミンソン (a.k.a. Steven)

Datadog Complianceを活用してコンプライアンスと脆弱性に関する可視化の取り組みをご紹介頂きました。専用のDashboardを作成して、必要な情報を必要な粒度で観測する取り組みも参考になりました。韓国からの来日しての参加で、国境を越えて楽しい交流をすることができました。

終わりに

今回ははじめての参加の方や遠方からの参加者も多い中、和気あいあいとした雰囲気で交流をすることができました。 参加者のみなさまのDatadogへの情熱や、興味関心の高さの高ぶりを肌で感じた会となりました。 次回は初心者から楽しめるハンズオンコンテンツや参加者同士の交流の場を考えております。是非お越しください。 改めまして関係者のみなさまありがとうございました！

connpass 募集案内 JDDUG #14

発表/LT

今回の発表/LTは計7本です

• 発表1. 脅威モデリングからの​セキュリティ強化：Datadogで​実現する​Active Defense（倉橋 和幹）
• 発表2. Datadog ではじめるインシデント対応（@_tetsuya28）
• 発表3. Datadog CI Visibilityを用いて、GitHub ActionsのFlaky Testを監視してみた（@imamura_ko_0314）
• LT1. Data Access Control で実現する、より細かい権限制御 (@fohte)
• LT2. Datadog「の」料金を監視してみた (@Haktak1192)
• LT3. Bits AI に入門してみた（Kaoru Oda）
• LT4. ローカルLLMアプリ開発環境のモニタリング（@1_Kano2）

発表1. 脅威モデリングからの​セキュリティ強化：Datadogで​実現する​Active Defense

ビズリーチでは、クラウド利用拡大に伴うセキュリティリスクの複雑化に対応するため、まず脅威モデリングを実施し優先度を明確化しました。その上でセキュリティモデルを指針に、Datadogの各サービスを戦略的に組み合わせてセキュリティ強化を推進しています。具体的には、Datadogの脅威検知をトリガーにWorkflow AutomationでSlack通知やGitHub Issue起票を自動化する仕組みを導入し、従来見えていなかった脅威を迅速に検知できる体制を構築しました。これにより、さらなるActive Defense強化の基盤を整えています。

本発表では「セキュリティ戦略をどう実務に落とし込むか」という観点で非常に参考になる内容でした。特に、脅威モデリングから自動化までの流れを一気通貫で示している点が、他のセッションにはない強みですね。

発表の面白い点

• DREAD手法で脅威評価（損害度・再現性・影響度など）
• 成熟度を段階整理（Architecture→Passive→Active→Intelligence→Offense）
• Datadog機能を具体的にマッピング（SIEM, CSM, GuardDog等）
• 実運用例は通知の自動化で効率化

聞くことをお勧めする人

• クラウド環境のセキュリティ強化を検討する人
• Datadog利用中でセキュリティ機能を活用しきれていないチーム
• セキュリティの運用自動化・効率化に関心ある人

株式会社ビズリーチ / 倉橋 和幹

発表2. Datadog ではじめるインシデント対応

Datadogでは、サービス運用に不可欠な障害対応をIncident Management機能を中心に、Monitor・On-Call・Case・Notebookなどを連携させて一連のフローとして完結できます。インシデント起票から対応、外部ツール連携、分析までをDatadog内で統合的に実現し、効率的なインシデント対応を可能にしています。

本発表では「Datadogを使えば障害対応をワンストップで回せる」という実践的なデモが中心で、運用現場に直結する内容でした。

発表の面白い点

• モニタリング画面から直接インシデント起票できるシームレスな操作性のTipsを多数語られました。
• Test incident機能で本番を汚さず訓練可能
• Incident Analyticsで対応履歴を統計的に振り返り、改善に活用
• iPhoneアプリのWidget表示でモバイルからも即座に状況把握

聞くことをお勧めする人

• インシデント対応を効率化したい運用チーム
• 障害対応訓練を安全に実施したい組織
• インシデントデータを分析し改善につなげたいSRE/DevOps担当者

株式会社AbemaTV - SRE / tetsuya28 @_tetsuya28

発表3. Datadog CI Visibilityを用いて、GitHub ActionsのFlaky Testを監視してみた

株式会社Goalsでは、GitHub Actions上で発生するFlaky Test（不安定なテスト）への対応を目的に、Datadog CI Visibilityを導入しました。セットアップは想定より簡単で、リポジトリ単位でスモールスタートが可能。現在はCI VisibilityとLog Explorerを組み合わせてクエリを作成し、定期的にテスト結果を確認しています。今後はTest OptimizationやDevinとの連携による自動修正にも取り組む予定です。

発表の面白い点

• Flaky Test問題をDatadogで可視化し、CIの品質向上に直結
• 導入ハードルが低い：リポジトリ単位で限定的に開始できる
• 検出自動化は未対応だが、Log Explorerで柔軟にクエリを作成可能

聞くことをお勧めする人

• CI/CD環境でFlaky Testに悩む開発チーム
• GitHub Actionsを利用しているエンジニア
• テスト効率化や自動化に関心のあるQA/SRE担当者

株式会社Goals / 今村 光希 @imamura_ko_0314

LT1. Data Access Control で実現する、より細かい権限制御

Datadogの従来の認可は機能単位（APMのRead/Writeなど）での制御に限られていましたが、特定プロダクトの情報を特定チームだけに閲覧させたいという要件には対応できませんでした。そこで登場したのが現在PreviewのData Access Control機能です。本LTでは、この機能を実際に利用し、チームごとの権限制御を実現できた事例が紹介されました。

本LTは「Datadogの認可管理をより柔軟にしたい人」に直球で刺さる内容でした。

面白い点

• ユーザー単位の細かな権限制御が可能になり、従来のロールベース制御の限界を突破
• 実際の利用事例として、プロダクトチーム専用の閲覧権限を設定できたことが確認済み

読むことをお勧めする人

• チームごとにアクセス範囲を分けたい組織（特に複数プロダクトを扱う企業）
• Datadogの認可管理に課題を感じているセキュリティ・インフラ担当者

ウォンテッドリー株式会社 / 川井 颯人 Fohte（ふぉーて） @fohte

LT2. Datadog「の」料金を監視してみた

Datadogの料金はPlan & Usageで確認できますがリアルタイムではなく、急激なコスト増に気づけない課題がありました。そこで推定使用量メトリクス（datadog.estimated_usage）を用いてグラフ化・監視し、急上昇時にはアラート通知する仕組みを導入。結果、課金増加要因を即座に把握できるようになりました。

このLTは「監視対象はシステムだけでなくコストも」という新しい視点を提示していました。

面白い点

• いつもより30%以上の課金増加が発生。リアルタイム監視でコスト急増を即検知する対策
• 閾値設定やアノマリー検知を活用し、料金監視を通常のモニタリングと同じ感覚で運用可能

読むことをお勧めする人

• Datadog利用コストの急増に悩むチーム
• 運用監視と同じ仕組みで料金も管理したいSRE/FinOps担当者

CTCシステムマネジメント株式会社 / 目 広威（さっか ひろい）Haktak @Haktak1192

LT3. Bits AI に入門してみた

Bits AIが利用可能になり、30日間の試用を通じて生成AIベースのインシデント管理・トラブルシューティング支援を体験。モニタリングから初期調査、仮説立案、調査結果レポートまでを自動化的にサポートする様子が紹介されました。

このLTは「AIがSRE業務をどう変えるか」を体感できる入門編でした。

面白い点

• 生成AIを活用したインシデント対応：調査や仮説立案をAIが補助
• レポート生成まで一連の流れを支援し、SRE業務の効率化に直結

読むことをお勧めする人

• インシデント対応の効率化を模索するSRE/運用チーム
• 生成AIの実務活用に関心があるエンジニア

Voicy / Kaoru Oda

LT4. ローカルLLMアプリ開発環境のモニタリング

ローカルLLM環境を使った生成AIアプリ開発をLangFlowやLangChainで試み、クラウド課金なし・データ秘匿性確保を実現。ただしCPU4vCPU/メモリ4GBの制約がボトルネックとなり、応答性能や安定性を把握するためのモニタリングが必須であることが強調されました。

このLTは「ローカルLLMを動かすなら、まずモニタリングから」という実践的な教訓が得られる内容でした。

面白い点

• ローカルLLM＋ラズパイ環境で生成AIを無料・安全に試せる実践的アプローチ
• モニタリング対象の具体化（リクエスト数、応答時間、エラー数、トレース）＋Tips（CPUコア別使用率、プロンプト秘匿化）

読むことをお勧めする人

• クラウド課金を避けつつ生成AIを試したい開発者
• LLM環境の性能ボトルネックを把握・改善したいエンジニア/SRE

FunnyGeek / 鹿野 市郎 @1_Kano2

終わりに

今回の発表は、実践的な知見と新しい挑戦が次々に共有される活気ある雰囲気に包まれていました。参加いただいた聴講者の皆さまと運営の皆さまによる素晴らしいイベントとして成功できたこと感謝いたします。

申込数：　会場 29名 オンライン 51名 / 申込総数 80名

懇親会では 株式会社ビズリーチ 様に軽食をご提供いただきました。ありがとうございました！

connpass 募集案内 JDDUG #13

ありがとう： Fohte, Imamura Kohki, Hasunuma, Kaga, Mekka, Futahashi, Takakura, Sakasai, Sakka, Sincerely Kano

今回はウォンテッドリー株式会社 様に会場と軽食をご提供いただきました。ありがとうございます！

connpass 募集案内 JDDUG #12

発表/LT

今回の発表/LTは計8本です。

• 発表1. ウォンテッドリーのアラート設計と Datadog 移行での知見 (@Kazuki Obata)
• 発表2. LLM productを安定運用するためのobservability (@Hiroyuki Moriya)
• 発表3. モノレポにおけるエラー管理 ~Runbook自動生成とチームメンションの最適化(@Iwamin)
• LT1. アノマリーの季節性調整でアラートノイズが80%減った (@yyoosshh)
• LT2. AI OCR API on LambdaをDatadogで可視化してみた (@Keisuke Miyaushiro)
• LT3. Datadog アンバサダーってなあに？ (@iret_hasunuma)
• LT4. Excel職人からの脱却：Datadog Sheetsを活用したデータ分析 (@Masaki Takeya)
• LT5. Datadog Distribution of OpenTelemetry Collector ( DDOT ) と戯れてみた (@tetsuya28)

JDDUGシール作りました

ユーザー会として制作しました。スポンサー確定したら量産してイベントで配布します。

発表1. ウォンテッドリーのアラート設計と Datadog 移行での知見

Wantedly では、他のツールからDatadogへ移行した際のアラート運用において通知が多過ぎて、重要なアラートが見逃されるといった課題に直面していました。本発表では、そうした”アラート疲れ”をどう乗り越え、チームにとって「快適なモニター設計」を実現したかを具体的な工夫とプロセス改善が語られました。

発表の面白い点

• 実際に経験した“アラート地獄”のエピソードは臨場感があり、多くのエンジニアが共感できる内容
• Datadog のタグや条件設定を活用した、ノイズ除去のテクニックが実践的
• 「快適さ」という抽象的なテーマを、技術的にどう設計するかという視点が新鮮

聞くことをお勧めする人

• Datadog を導入しているが、アラートの質に悩んでいるエンジニア
• アラート設計に人間中心の視点を取り入れたいテックリード

ウォンテッドリー株式会社 / 巨畠 和樹 @Kazuki Obata

発表2. LLM productを安定運用するためのobservability

LLMを活用したプロダクトは、従来のシステムとは異なる”予測不能な挙動”や”非決定的なレスポンス”を持つため、運用面での課題が多く存在します。本発表では、Datadog を単なる機能の話にとどまらず、開発・ステージング・本番という各環境に応じたモニタリング設計をどう構築したか、そしてAIを現実のプロダクトに活用しているという先駆的な取り組みが語られました。

発表の面白い点

• なぜ環境ごとのモニタリング設定が異なるのか理由がわかる
• LLM特有の課題への対応：レスポンスのばらつきやハルシネーションをどう運用につなげたかが具体的に語られる
• 実際にLLMを組み込んだプロダクトを運用している事例として、技術的にもビジネス的にも先進的

聞くことをお勧めする人

• LLMをプロダクトに組み込もうとしている開発者やPdM
• 商用環境でのLLM運用に興味がある技術者・研究者

株式会社IVRy（アイブリー） / Hiroyuki Moriya @Hiroyuki Moriya

発表3. モノレポにおけるエラー管理 ~Runbook自動生成とチームメンションの最適化

大規模なモノレポ環境では、エラー発生時に「誰が対応すべきか分からない」「Runbookが整備されていない」といった課題が頻発します。本発表では、エラー検知から対応までの流れを自動化し、Runbook の自動生成とチームメンションの最適化によって、対応の属人性を排除した事例が紹介されました。

発表の面白い点

• Datadog のモニターとタグ機能を活用し、エラーに紐づく Runbook を自動で提示する意思決定を支援する仕組みが実践的
• チーム構成や責任範囲に応じて、最適なメンション先を自動で選定する工夫がユニーク
• モノレポ特有の「誰がどのコードに責任を持つか分かりづらい」という課題に対し、Datadog を使った明快な解決策が提示される

聞くことをお勧めする人

• モノレポ環境でのエラー対応に課題を感じている開発チーム
• Datadog を使って Runbook や対応フローを自動化したい SRE
• 障害対応の属人性を減らし、チーム全体の運用効率を高めたいテックリードやマネージャー

newmo株式会社（ニューモ） / 岩見 彰太 @B_Sardine

LT1. アノマリー活用における調整の事例

Datadogのアノマリー検出機能を導入した際に直面した課題と、それを乗り越えるための季節性チューニングによる改善事例を紹介。

背景

ログ量が急増し、監視コストが360%も増加。アノマリー検出を導入したものの、アラートが多すぎて本質的な異常を見逃す事態に。季節性を考慮した調整により、アラート頻発が80%以上減少し、運用負荷が大幅に軽減された。

聞くことをお勧めする人

アラートのノイズに悩んでいる人、Datadogのアノマリー検出を活用したい人におすすめ。

株式会社カンリー / 吉村 智矢 @yyoosshh

LT2. AI OCR API on LambdaをDatadogで可視化してみた

書類処理業務で活用されるAI OCR APIを対象に、Datadog Lambda ExtensionとLLM Observabilityを使って、Lambda環境とLLMの挙動を可視化した事例を紹介。

背景

Lambdaでは少ない労力で自動的にメトリクス収集が可能に。LLM側では、障害発生時の調査に役立つ可視化ができるようになり、運用の信頼性向上につながった。

聞くことをお勧めする人

LambdaやAPIの可視化に課題がある人、Datadogの新機能を試してみたい人におすすめ。

株式会社ニーリー / 宮後 啓介 @Keisuke Miyaushiro

LT3. Datadog アンバサダーってなあに？

Datadogアンバサダーの活動内容や、ユーザーコミュニティとの関わり方を紹介。実際のイベント参加や情報発信の様子を通じて、アンバサダー制度の魅力を伝える。

背景

Datadogのユーザーコミュニティをもっと知ってもらい、参加のきっかけを作りたいという思いから。技術だけでなく、人とのつながりも価値になることを伝えたい。

聞くことをお勧めする人

Datadogのコミュニティに興味がある人、アンバサダー制度に関心がある人におすすめ。

アイレット株式会社 / 蓮沼 翔悟

LT4. Datadog SheetsでSLA報告を効率化してみた

6月に発表された新機能「Datadog Sheets」を使って、従来のExcelによる手作業分析から脱却し、効率的なSLA報告を実現した事例を紹介。

背景

外部ツールとしてExcelを使わず、Datadog内で完結する表計算機能を活用することで、分析作業の手間を削減。日々の業務におけるデータ活用の幅が広がった。

聞くことをお勧めする人

日々のデータ分析に時間がかかっている人、Excel運用に限界を感じている人におすすめ。

キンドリルジャパン株式会社 / 竹屋 正樹 masaki-takeya

LT5. Datadog Distribution of OpenTelemetry Collector (DDOT) と戯れてみた

DDOTを実際に触ってみた中で得られた知見や、OpenTelemetryとの連携の面白さを紹介。Datadogとの統合によるObservabilityの可能性を探る。

背景

DatadogとOpenTelemetryの連携に興味があり、実際に試してみた結果を共有したかったため。導入時の工夫やハマりどころも含めてリアルな体験を語る。

聞くことをお勧めする人

Observabilityに興味がある人、DDOTやOpenTelemetryを試してみたい人におすすめ。

株式会社AbemaTV / tetuya28 @tetsuya28

終わりに

登壇者・視聴者・運営の皆さま、本イベントにご参加いただき、誠にありがとうございました。イベント全体が温かく活気に満ちた雰囲気に包まれ、印象深い時間となりました。準備段階から当日の運営、そして後日のプレゼン投稿に至るまで、多大なるご協力を賜り、心より感謝申し上げます。

Datadogユーザー会の東京開催は、今後2〜3ヶ月に一度のペースで継続していく予定です。次回もぜひご参加いただけますと幸いです。

会場 38名 オンライン 44名 / 申込総数 102名(会場48 + オンライン54)

今回は株式会社Fusic様に会場と軽食をご提供いただきました。ありがとうございます！

connpass

発表/LT

今回の発表/LTは計6本です。

• 発表1. Datadog の AI オブザーバビリティに迫る / 逆井（さかさい）@k6s4i53rx
• 発表2. 発表2. AIハッカソンで組織の行動規範の浸透を観測した話 / 株式会社ヌーラボ 二橋 @futahashi
• 発表3. 発表3. AWS Well-Architectedから考えるオブザーバビリティの勘所 / 株式会社エス・エム・エス 加我 @TAKA_0411
• LT1. DatadogのArchived LogsをSnowflakeで高速に検索する方法（Archive Searchでオワコンにならないことを祈って） / 株式会社LayerX Civitaspo @civitaspo
• LT2. Datadog導入を検討し始めた話 / 株式会社botto 宮田 大輔
• LT3. RUMで可視化するユーザ操作 / 株式会社DentaLight エンジニア　佐古健太郎

発表1. Datadog の AI オブザーバビリティに迫る

LLM を組み込んだアプリケーションにおけるオブザーバビリティみなさんどうしてますか？ 入力が多種多様であり、回答が非決定的な LLM アプリケーションの既存とは異なるオブザーバビリティ観点を整理しながら、それらのための Datadog の「LLM Observabiity」という機能について迫っていきます。

さかさい @k6s4i53rx ひとこと：ラーソーメンしか勝たん

運営コメント

本セッションでは、LLMアプリケーションが持つ特有の課題と、それに対応するための新しいオブザーバビリティの考え方について解説されました。 LLMアプリの運用では、システムの動作状況を監視するだけでなく、その出力の品質をいかに観測し評価するかが重要になるという、次世代のオブザーバビリティの要点が明確に示されました。DatadogがAPMとは別に専用のUI/機能としてLLM Observabilityを提供し、AI処理の粒度でトレースや評価を行えるようにしている点は、この新しい課題領域への深い理解を反映しています。AIを本番運用する上で避けては通れない品質管理というテーマに対し、具体的なソリューションが示された有益なセッションでした。

発表2. AIハッカソンで組織の行動規範の浸透を観測した話

文化。それは触れられぬもの。文化。それは心で感じられるもの。言うならば文化とは、愛なのかもしれない。

ヌーラボでAIハッカソンを実施した際に、組織の行動規範の浸透をDatadogで観測することに挑戦してみました。

株式会社ヌーラボ 二橋 宣友 (@futahashi) ひとこと：ラーメン、ソーメン、ラーソーメン！

運営コメント

DatadogとAIを活用して、目に見えにくい「組織文化」の浸透度を可視化するという、極めて先進的な取り組みが紹介されました。

オブザーバビリティの概念をシステムやアプリケーションから組織そのものへと拡張した、非常に示唆に富むセッションでした。「文化は仕組みで浸透させる」という考えのもと、その仕組みをテクノロジーで実現する試みは圧巻です。Datadog Dashboardのあらゆるデータを統合して直感的に可視化できるという強みが最大限に活かされており、ツールの新たな可能性を感じさせました。

発表3. AWS Well-Architectedから考えるオブザーバビリティの勘所

みなさんAWSのWell-Architectedはご存知ですか？

AWS Well-Architectedはクラウド上でワークロードを設計および実行するための主要な概念、設計原則、アーキテクチャのベストプラクティスです。AWSでシステムを運用・構築する際にどういった点に気をつけるとよいのか整理されています。

その中のオブザーバビリティに関するプラクティスに着目し、Datadogをどのように活用すると良いのかを探っていきます。

株式会社エス・エム・エス 加我 @TAKA_0411 ひとこと : 福岡最高です

運営コメント

本セッションでは、AWS Well-Architected Frameworkを羅針盤として、体系的かつビジネスに貢献するオブザーバビリティをいかに実装・活用すべきかが解説されました。 技術的な観点だけでなく、なぜモニタリングを行うのかという目的に立ち返り、ビジネス価値から逆算してオブザーバビリティを設計するトップダウンのアプローチが非常に参考になるセッションでした。これからオブザーバビリティを導入する組織や既に活用している組織にとっても、自社の取り組みがビジネス成果と連携できているかを見直す良いきっかけとなる発表でした。

LT1. DatadogのArchived LogsをSnowflakeで高速に検索する方法（Archive Searchでオワコンにならないことを祈って）

LayerXではDatadogのArchive LogsをS3に保管したあと、Snowflakeへ連携し、開発者は古いログの検索をSnowflake上で行っています。このLTでは、Archive LogsをSnowflake上で検索するために、どのようなチューニングを行い、高速化・省リソース化を行ったか話そうと思います。

株式会社LayerX Civitaspo @civitaspo

株式会社LayerX DataOps Tech Lead 兼 SRE。2013年にHadoopエンジニアとしてキャリアをスタート。その後MLOps、SRE、DevOps、セキュリティ領域等のキャリアを経て、2022年から株式会社LayerXにてDataOps / SRE領域のエンジニアとして、データ基盤を含めたプラットフォーム全体の設計・実装を行っています。

運営コメント

ログのアーカイブは多くの企業が取り組むコスト削減策ですが、運用性とのトレードオフが課題になるケースがよくあると思います。本セッションは、その課題に対する強力な解決策を提示しています。特にSnowflakeの機能を活用し、コストを抑えつつも運用性を確保した事例は、同様の課題を抱える多くの組織にとって、非常に価値のある知見だと思います。

LT2. Datadog導入を検討し始めた話

自社SaaSの運用が拡大する中で、障害発生時の原因特定に時間がかかることがあります。“なんとなく動いてる”から、”ちゃんと見える”に変えていきたいと思い、Datadogの導入を検討しています。今回は導入前の立場から、課題と期待を共有します。

株式会社botto 宮田 大輔

運営コメント

Datadogの導入をまさに検討している段階の、リアルな課題感と期待が語られました。 サービスが成長する過程で誰もが直面するであろうペインが的確に言語化されており、多くの参加者が共感したと思います。オブザーバビリティの価値をエンジニアリング領域に限定せず、ビジネス全体に広げようとする視野の広さも印象的でした。

LT3. RUMで可視化するユーザ操作

歯科医院向けシステムがどのように歯科医療従事者に使われているのかを例に、RUMのHeatmapを使ったユーザ操作の可視化事例を紹介します。

株式会社DentaLight エンジニア　佐古健太郎

運営コメント

Datadog RUMを単なるパフォーマンス監視ツールとしてではなく、ユーザーの行動を可視化しUI/UX改善に繋げるための強力な武器として活用している事例が紹介されました。 RUMの価値を再認識させられるセッションでした。バックエンドのAPIメトリクスだけでは決して分からない「ユーザーの実際の挙動」をデータとして捉えることで、プロダクト開発における仮説検証の精度を格段に向上させることができます。エンジニア、デザイナー、プロダクトマネージャー間の共通言語としてRUMのデータを活用するスタイルは、すべてのSaaS開発組織にとっての理想形の一つだと感じました。

終わりに

今回お集まりいただいた参加者、発表者の皆様、Datadog の皆様、そして遠方から参加＆登壇していただいた皆さま、ありがとうございます！

JDDUG#11@福岡は、オブザーバビリティの基本原則から、AIのオブザーバビリティ、コスト最適化、UX改善、さらには組織文化の醸成まで、Datadogがいかに多様な課題解決に貢献できるかを示す素晴らしいイベントとなりました。特に、複数のセッションで「オブザーバビリティの価値をエンジニアリングの外へ広げる」という共通のテーマが見られた点は、今後のトレンドを示唆しているように感じられます。初学者から熟練者まで、すべての参加者が新たな学びと刺激を得られるイベントとなりました。

今後も福岡での開催を計画しています。皆さまのご参加をお待ちしております！

展示するDatadogデモは、普段から本当に使っているサーバーやアプリの監視・モニタリング。アイキャッチは@moppさんのアドバイス通り見たくなる楽しい派手なダッシュボード。インフラ, APM, RUM, DBM, LLM Observability とほぼ全ての機能をデモできる状態で挑みました。

ところでこのユーザー会出張は+4人のボランタリーがないとやばかった。

体験パーク会場

この体験パークは最先端のモニタリングツール NewRelic, Datadog, Splunk, Mackerel, Zabbix, Grafana が集結するする注目企画。6つのユーザー会は、イベント参加者が自由に触れるツール実機を紹介してSREイベントを盛り上げました！　👉 SRE NEXT 2025

セッションとスポンサー会場

JDDUGブースは運営メンバーが交代で担当しながら、セッションやスポンサー会場も巡りました。今村さんがシフト表を作ってくれたおかげで、みんなが自発的に自由に時間を調整してDatadogブースを担当。慣れたメンバーばかりで、自然な分担が印象的でした。

Day1 メンバー

初日は @Fohte, 見形(@mekka), 今村 光希, 蓮沼(@hasunumairet), 逆井(@k6s4i53rx), 鹿野(@1kano) の6人。

立ち止まる見学者に「触っていいですよー」と声がけしつつ、メトリックスやトレース分析の手法、最新のLLMオブザーバビリティ、Bits AI SRE エージェントのプレビューまですごく丁寧に説明してくださいました。きっと事前にデモ環境を調べてくれていたのでは…と感じるレベルの案内力でした。

見学者がいない時は、他のユーザー会とオブザーバビリティについて語り合う時間もつくれて、異なるツールであっても同じ領域の技術的な交流も充実しました。

Day2 メンバー

2日目は 大間さんも合流。2日間を通して常時2-3人がブースを担当し、交代でセッション参加やスポンサーブース巡りを楽しむスタイルでした。7人集まってくれてよかったぁ

体験パーク来場者の傾向としてDatadogユーザーが多かった印象です。「Datadogは使っているけど、一部だけでなので、本当はもっとたくさんの機能を使った方がいいんじゃないか」という声が多く、機能面の拡がりを伝える良い機会になりました。

振り返りと気づき

JDDUG運営メンバーや来場者との会話を通じて見えてきたのは、「Datadogは使っているけれど、もっと使いこなしたい」「仕事で、もっと使ってもらえるようにしたい」という共通の思い。会社でのツール活用には、機能だけでなくオブザーバビリティに注目し、活用を推進する仲間づくりが大切なのかもしれません。

よかったこと

• JDDUGメンバーの皆さんとなら、他のイベントへの出張出展も実現できるとわかった
• Datadogを使っている人から「もっと他の機能も使えるようになりたい」という声を多く聞けた

失敗したこと

• 開催ぎりぎりの1週間前まで運営3人だけだった😓ちょっと楽観的すぎた…

次にやりたいこと

• Datadogモブプロ形式での初級勉強会をやってみたい

楽しかった。

今回はフリー株式会社様が会場提供して下さいました。 とても綺麗な会場で、発表するスペースもお洒落な感じでした。

フリー株式会社様、有難う御座いました <(_ _)>

connpass

今回の発表は計７本です。Youtubeもあるので是非見て頂けると嬉しいです。

発表 1 Datadog On-Callを本番導入した話

栗山(@sheepland) / 株式会社Hacobu

発表の概要

• Datadogオンコールの本番導入事例を紹介
• オンコール選択理由（必要機能の充実、コストパフォーマンス、ツール統一）
• 機能紹介（通知設定、スケジュール、エスカレーションポリシー等）
• 導入時のポイント（予行練習、ドキュメント整備）
• 運用のコツ（モバイルアプリ設定等）

発表の面白い点

• PagerDutyと比較したコスト優位性（25ドル/ユーザーで半額以下）
• 全エンジニアに対する予行練習の実施
• Datadogからの電話なのか分からない問題とその解決策

聞くことをお勧めする人

• オンコールシステム導入を検討している組織
• 既存のオンコールツールからの切り替えを考えている人
• コスト効率の良い監視体制を構築したい人

発表 2 プラットフォームとしての Datadog（@AoTo）

木村健人(@AoToLog_) / Datadog Japan 合同会社

発表の概要

• プラットフォームエンジニアリングの基本概念
• 開発者向けDatadog機能（動的インストルメンテーション、ライブデバッガー等）
• プラットフォームエンジニア向け機能（ワークフロー、ノートブック、ソフトウェアカタログ等）
• IDPとしてのDatadog活用方法

発表の面白い点

• ラーニングパスバッジを全て取得した実体験
• 事前計装なしでのリアルタイムログ設定機能
• ソフトウェアカタログによる統合プラットフォーム化

聞くことをお勧めする人

• プラットフォームエンジニアリングに興味がある人
• 開発者体験向上を目指す組織
• Datadogの活用範囲を広げたい人

発表 3 無い機能なら作ってしまえ、カスタムメトリック

鹿野市郎（@1_kano2） / ファニーギーク

発表の概要

• TCPポート別接続数監視の実現方法
• ボランティア活動でのカスタムメトリクス活用事例
• オンライン会議やMinecraftサーバーの監視
• 独自要件に対するカスタムメトリクスでの解決

発表の面白い点

• 小学生向けプログラミング教室での活用
• Jitsi MeetやMinecraftの参加者数監視
• Datadogにない機能をカスタムメトリクスで実現

聞くことをお勧めする人

• 標準メトリクス以外の監視が必要な人
• 教育現場でのIT活用に興味がある人
• カスタムメトリクスの実用例を知りたい人

発表 4 (会場スポンサーセッション) DatadogRUM 本番導入までの道（@shinter___）

※資料は近日公開予定

発表の概要

• Datadog RUM（Real User Monitoring）の導入経験
• フロントエンド可観測性の課題と解決
• 導入時の課題（セキュリティ、サンプリングレート、謎エラー対応）
• APMとの連携による一気通貫監視の実現

発表の面白い点

• フロントエンド謎エラーの影響調査をRUMで実施
• ビフォーセンドコールバックによるデータマスキング対応
• エラー発生時と正常時のレンダリング速度比較分析

聞くことをお勧めする人

• フロントエンド監視の導入を検討している人
• RUM導入時のセキュリティ課題を知りたい人
• UX指標の監視に興味がある開発チーム

LT1 On-Call 運用Tips（@yuta_for）

森祐太朗@y0u281 / ウェルスナビ株式会社

発表の概要

• Datadogオンコールの料金体系（シート課金）の詳細
• Slack連携の改善点とメリット
• エスカレーションの柔軟な設定方法
• 運用面での実践的なアドバイス

発表の面白い点

• シート課金対象者の判定基準の明確化
• Slackから直接アックノレッジ可能になった改善
• 条件分岐によるエスカレーション先の振り分け

聞くことをお勧めする人

• オンコール運用のコスト管理をしたい人
• Slack連携を活用したい組織
• エスカレーション設計で悩んでいる人

LT2 Auth0ログをEventBridgeでDatadogで活用する

山下賢治 (@yamakenji24) / 株式会社kubell

※資料は近日公開予定

発表の概要

• Auth0ログの長期保存課題の解決
• EventBridgeとKinesis Data Firehoseを活用したアーキテクチャ
• CloudWatchメトリクスとしてのカスタムメトリクス作成
• 認証系ログの包括的な監視体制構築

発表の面白い点

• Auth0の制約（30日保存）をDatadogで解決
• ログストリーム直接送信ではなくメトリクス化による コスト効率化
• 他のアプリケーションログとの相関分析活用

聞くことをお勧めする人

• Auth0を利用している組織
• 認証ログの長期保存が必要な人
• AWSサービスとDatadogの連携を学びたい人

LT3 Datadog Network Monitoring を活用して NAT Gateway 課金を 80％削減した話

Fohte / ウォンテッドリー株式会社 (@fohte)

発表の概要

• NAT Gateway課金が予想の3倍になった課題
• Datadogネットワークモニタリングによる原因分析
• 通信先別のボトルネック特定（GCS送信40%、BigQuery20%等）
• VPCフローログでは困難な分析をDatadogで実現

発表の面白い点

• 予算オーバーを具体的に解決した実例
• ネットワークモニタリングの実践的活用方法
• 80%ものコスト削減を実現した成果
• VPCフローログの限界とDatadogの優位性を明確に比較

聞くことをお勧めする人

• AWSのネットワーク費用に悩んでいる人
• ネットワークモニタリング機能の活用を検討している人
• コスト最適化の実践例を学びたい人

終わりに

今回お集まりいただいた参加者、発表者の皆様、会場をご提供してくださったフリー株式会社様（kamenekoさん）ありがとうございました！

次回は8月20日開催予定です。またまた違う場所の予定です！ 貴方のお越しをお待ちしております！

集合写真

今回は株式会社ヌーラボ様に会場と軽食をご提供いただきました。ありがとうございます！

connpass

発表/LT

今回の発表/LTは計6本です。

• 発表1. Datadogのトライアルを成功に導く技術 / 株式会社ヌーラボ 吉岩 祐貴
• 発表2. 一旦導入を諦めたDatadogに再挑戦したこと。(お客様は我々の想定通り使ってくれない) / 株式会社DentaLight 井上、櫻場
• 発表3. DynamicなInstrumentation / Datadog Japan 合同会社 木原 優太
• 発表4. 10年もののアプリケーションを運用・開発するアプリケーションエンジニアのDatadog活用術 / 株式会社マネーフォワード miyamu
• LT1. 5分で Mastering Datadog Orchestrion とその周辺 🐶 / 逆井（さかさい）@k6s4i53rx
• LT2. Datadog CCM活用によるFinOpsのはじめの一歩 / 二橋 宣友 @futahashi

発表1. Datadogのトライアルを成功に導く技術

株式会社ヌーラボでは、監視ツール乱立に伴う運用・認知負荷増大の課題解決に向け、Datadog を導入しました。本セッションでは、客観的な評価に基づくツール選定プロセスや、トライアルを成功に導いた主要な準備事項について、具体的な取り組みや得られた知見を解説します。Datadog 導入を検討されている企業、およびトライアル中の技術者の皆様にとって、有益な知見を共有できれば幸いです。

株式会社ヌーラボ 吉岩 祐貴 (@mananyuki)

発表2. 一旦導入を諦めたDatadogに再挑戦したこと。(お客様は我々の想定通り使ってくれない)

弊社では一度Datadogの導入を断念しました。その後、Datadog自体の進化により比較的簡単に導入できそうな目処が立ったため、再度導入を試みましたが・・・。Azureでの導入で苦労などをお話しします。 また、後半では実際に現在どのような利用をしているかなどお話しさせていただきます。

株式会社DentaLight 井上、櫻場

発表3. DynamicなInstrumentation

開発エンジニアの開発生産性の向上に寄与することができる少しニッチなDatadogのAPM機能で活用できる『Dynamic Instrumentation』について、ユースケースと合わせてご紹介させていただきます。

Datadog Japan 合同会社 木原 優太

発表4. 10年もののアプリケーションを運用・開発するアプリケーションエンジニアのDatadog活用術

私はクラウド経費・債務支払の運用・開発を行っており、クラウド経費のテクニカルリードをしています。 これらのシステムは10年ほど運用され、ユーザー数も多く、様々な運用・開発上の課題があります。 これらの課題に対して、 Datadog を実際にどのように活用しているかを、アプリケーションエンジニアの目線でご紹介します。

株式会社マネーフォワード miyamu

LT1. 5分で Mastering Datadog Orchestrion とその周辺 🐶

Datadog が提供している Orchestrion という Go の自動計装ツールについて、コンパイルタイム計装といった仕組みや、別の仕組みである OpenTelemetry の eBPF を使った計装について紹介することを目的に、技術的な比較を交えながら 5 分で解説をします。

さかさい @k6s4i53rx

LT2. Datadog CCM活用によるFinOpsのはじめの一歩

近年FinOpsの重要性が国内外で高まっています。その一方で、導入の壁にぶつかる声も多く耳にします。Datadog Cloud Cost Management (CCM) はそんな人類を救済する機能だと感じたので、機能や事例の紹介をさせて頂きます。

株式会社ヌーラボ 二橋 宣友 @futahashi

終わりに

今回お集まりいただいた参加者、発表者の皆様、Datadog の皆様、そして遠方から参加＆登壇していただいた皆さま、ありがとうございます！

今後も福岡での開催を計画しています。遠方とはなりますが、皆さまのご参加をお待ちしております！