日本で Datadog を利用しているユーザコミュニティのイベントです。
今回の会場は Datadog 東京オフィス です。

誰でも参加可能なコミュニティ Slack Workspace も是非。

オンライン併設します

今回も運営メンバーによるセルフ配信を行います。
画面共有に手間取ったり、Zoom参加者の映像/音声の不具合サポートができなかったりするかもしれません。
参加者によるボランタリーも期待します。
サービスレベルはベストエフォートです！

LT 募集

Datadog に関することならなんでも ok！
LT枠を選んで参加ください。1人5分です。
こちら(WIP)からフォーム投稿もお願いします。

Timetable

運営に協力してくれるひとも募集です。楽しくやりましょう！

Sessions

内容が決まり次第、順次公開します。お楽しみに！

発表1. 定型作業における Datadog プラットフォーム機能の活用

概要

Datadog Workflow Automation を活用して、AWS 環境内の定型作業を効率化するお話！

発表者

笹崎 日登 / アイレット株式会社

ひとこと: 最近ダイエットを始めました

発表2. APIカタログを駆使したモニター改善

概要

Datadog APIカタログを使いながらモニターの設定を整理しているので、その過程と現状をお話します。

発表者

青木 翔平 / 東京ガス株式会社

ひとこと: 懇親会で話しかけてもらえると喜びます。

発表3. Trace Metrics と Istio Metrics を駆使してエラーレートやレイテンシーを監視する（Fohte）

概要

エラーレート監視やレイテンシー監視はどのように行えばよいでしょうか? さまざまな手法がありますが、今回は Datadog APM を利用していれば生成される Trace Metrics と、Istio で利用できる Metrics を活用した監視を実装してみました。ここで得られた両者の違いやハマりどころ、どのように実装したかの How の部分を紹介します。

発表者

Fohte (川井 颯人) / ウォンテッドリー株式会社 (GitHub: @fohte)

ひとこと: Datadog ハックが趣味です

発表4. datadog-pgoを使用してCPUパフォーマンスを最大化する（moko-pi）

概要

datadog-pgoを活用し、Go アプリケーションのパフォーマンスを最適化する方法について紹介します。 本番環境の CPU プロファイルを自動取得・適用することで、最大 14% の CPU 削減を実現する仕組みや導入手順について解説します。

発表者

moko-poi ひとこと: 最近フットサルの他にサッカーもはじめました:サッカー:

LT1. On-Callが卍解されたので使ってみた

概要

Datadog On-Callが利用可能となったので実際の運用を想定して 設定してみた事をお話ししようかと思います。

発表者

目 広威(さっか ひろい）/CTCSシステムマネジメント株式 ひとこと: 今年もDatadogとAWSを中心に愛を叫びます

LT2. DBMを導入してみた話

概要

最近、Database Monitoringを導入してみたので、導入の方法からどんなことが確認できるのかを紹介します

発表者

宮後 啓介（@miya10kei）/ 株式会社ニーリー

ひとこと：キーボード集めにハマっています

LT3. Datadog APM の導入によりレイテンシを劇的に改善した話（ぐらめる）

概要

Datadog APM を導入することで API レイテンシの可視化とボトルネックの特定が可能になり、大幅な改善を実現しました。本発表では、導入のハードル、初期の課題、どのように改善したのか、さらに継続的な改善活動と今後の展望について共有します。 　

発表者

ぐらめる／株式会社スタイルポート（X: @gla_mel）

ひとこと: 最近の趣味はコスト分析と API レイテンシ分析です。

LT4. ErrorTrackingとOrchestrion

概要

GoアプリケーションにおけるAPMを活用したErrorTrackingの紹介をします。 計装にはOrchestrionを利用しコンパイル時計装ならではのハマりポイントなどを共有します。 　

発表者

sugar-cat X: @sugar235711

ひとこと: 最近コスト圧縮にハマり始めました。

JDDUG