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title: "Datadogとは？何ができるか・仕組み・料金とCloudWatch/Zabbixとの違い"
url: "https://www.issoh.co.jp/tech/details/6476/"
published: 2025-04-30
updated: 2026-10-27
categories: ["監視・オブザーバビリティ"]
publisher: "株式会社一創"
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# Datadogとは？何ができるか・仕組み・料金とCloudWatch/Zabbixとの違い

Datadog（データドッグ）は、サーバー、クラウド、アプリケーション、ログ、セキュリティの監視データを1つの画面に集めるSaaSです。提供元は米ニューヨークに本社を置くDatadog, Inc.で、NASDAQにティッカー「DDOG」で上場しています。この記事では、Datadogで何ができるのか、何がすごいと言われるのか、データがどこへどう送られるのか、料金がどの単位でかかるのか、CloudWatchやZabbixと何が違うのかを、2026年10月27日時点の公式ドキュメント・料金ページ・米SEC提出書類をもとに整理します。画面操作の手順は[Datadogの使い方｜アカウント作成からAgent導入と最初の監視までの手順](/tech/details/16590/)で扱っています。

## まとめ：Datadogの正体と導入判断の要点

- **正体**：監視・オブザーバビリティのSaaS。インフラ監視、APM、ログ管理、RUM、外形監視、セキュリティなどの製品を、同じ画面と同じタグで横断して見られる
- **強み**：`env`・`service`・`version` のタグを揃えておくと、メトリクスの異常からその時刻のトレースとログへ画面を移るだけで原因に近づける
- **仕組み**：ホストに入れるDatadog Agent（2026年10月24日公開の7.84.6が最新）と、クラウドのAPIから取り込むAgentレスのインテグレーションが主な経路
- **日本のデータ保管**：日本のサイトAP1を選べる。Agentの送信先の既定は米国のUS1なので、AP1で契約したらAgent側にもサイトを指定する
- **料金**：無料プランは最大5ホスト・メトリクス保持1日。有料はインフラ監視Proが1ホスト月15ドル（年契約）からで、APM・ログ・RUMは製品ごとの課金が上に乗る
- **向かない条件**：監視データを社外へ送れない環境、AWSだけで完結し標準メトリクスで足りる構成、大量のログを標準インデックスで長期保持し、費用が予算を超える構成

## Datadogで何ができるか：製品群と最初に使う範囲

Datadogは単一の監視ツールではなく、監視対象ごとに分かれた製品の集まりです。2026年8月の[投資家向け説明資料](https://investors.datadoghq.com/static-files/986ca4cd-9507-4c9d-b56f-4bae59d3dd47)は、プラットフォーム上の製品数を26としています。どの製品のデータもタグ（`env:prod` や `service:checkout` など）で横串に絞り込めます。主な製品と、集めるデータは次のとおりです。

| 領域     | 製品                        | 見られるもの                |
| ------ | ------------------------- | --------------------- |
| インフラ   | Infrastructure Monitoring | CPU・メモリ・ディスク・コンテナ     |
| アプリ    | APM                       | リクエストの処理時間・エラー・分散トレース |
| ログ     | Log Management            | アプリ・OS・クラウドサービスのログ    |
| ユーザー体験 | RUM                       | ブラウザやモバイルでの表示速度・操作    |
| 外形監視   | Synthetic Monitoring      | APIや画面操作の定期テスト        |
| データベース | Database Monitoring       | クエリ単位の負荷・実行計画         |
| セキュリティ | Cloud SIEM・Code Security  | 脅威検知・コードと依存ライブラリの脆弱性  |
| 運用     | Monitors・On-Call・Bits AI  | アラート・当番表・調査の自動化       |

全部を一度に入れる必要はありません。最初はInfrastructure Monitoringとログで障害の検知と切り分けができる状態を作り、レスポンス劣化の原因がアプリ側にあると分かった段階で[APM](/tech/details/16578/)を足す順序が、費用と設定の手間の両面で無理がありません。ログの集め方は[Datadogログ収集の3経路とパイプライン設計](/tech/details/16595/)、利用者側の体感速度は[Datadog RUM](/tech/details/16576/)、外形監視は[Datadog Synthetics](/tech/details/16592/)、DBは[Database Monitoring](/tech/details/16605/)の記事で個別に扱っています。セキュリティ側は[Cloud SIEM](/tech/details/16600/)と[Code Security](/tech/details/8043/)、AIによる障害調査は[Bits AI SRE](/tech/details/12110/)が入口です。

## Datadogの何がすごいか：共通タグによるメトリクス・トレース・ログの相関

「何がすごいのか」「メリットは何か」への答えは、共通タグでメトリクス・トレース・ログを絞り込み、関連するデータへ移動できることです。ダッシュボードでCPUの跳ね上がりを見つけたら、同じ時刻・同じタグで絞り込んだトレースとログへそのまま画面を移れます。別々の監視ツールを使っていると、ここで時刻を手で突き合わせる作業が発生します。

この相関を成り立たせるのが、公式ドキュメントが「Unified service tagging」と呼ぶ予約タグ `env`・`service`・`version` の統一です。[Unified service taggingのドキュメント](https://docs.datadoghq.com/getting%5Fstarted/tagging/unified%5Fservice%5Ftagging/)は、Dockerでは環境変数とコンテナのラベルに同じ値を入れる設定例を示しています。次の例の `my-app:1.4.2` は自社のイメージ名に置き換えます。このコマンドはタグを付けるだけで、データの収集にはAgent（コンテナを自動検出するAutodiscovery）が、APMには言語ごとのトレーサーの設定が別途必要です。

```
docker run -e DD_ENV="prod" \
           -e DD_SERVICE="checkout" \
           -e DD_VERSION="1.4.2" \
           -l com.datadoghq.tags.env="prod" \
           -l com.datadoghq.tags.service="checkout" \
           -l com.datadoghq.tags.version="1.4.2" \
           my-app:1.4.2
```

`version` を毎回のデプロイで更新しておくと、「1.4.2を出してからエラー率が上がった」という比較がAPMの画面上でできます。逆に、このタグを後から揃えようとすると、過去のデータには付かないため比較の起点が導入日からずれます。導入初日にタグの命名規則を決めることが、Datadogの強みを引き出すかどうかの分かれ目です。ダッシュボードでの使い方は[Datadogダッシュボードの作り方](/tech/details/16594/)で扱っています。

## Datadogの仕組み：Agent・インテグレーション・サイト

### ホストに入れるDatadog Agent（最新7.84.6）

Datadog Agentは、監視対象のサーバーやコンテナに常駐してメトリクス・ログ・トレースを集め、Datadogへ送るソフトウェアです。[DataDog/datadog-agentのリリース一覧](https://github.com/DataDog/datadog-agent/releases)では、2026年10月24日に7.84.6が公開されています（7系は修正版の公開が数日おきに続くため、導入時は最新を確認してください）。Linuxへの直接導入、Dockerコンテナ、KubernetesのDaemonSetのいずれでも動き、方式ごとの設定は[Datadog Agent導入の実装手順](/tech/details/16580/)にまとめています。プロセス単位のCPUやディスクI/Oのように、クラウドのAPIからは取れないOS内部の値が必要ならAgentが要ります。

### 1,000以上のインテグレーションと収集方式の違い

もう1つの経路がインテグレーションです。料金ページは「1,000+ integrations」と掲げていますが、この数にはAgentを使う連携も含まれます。AWS・Azure・Google Cloudのようなクラウドは、Agentを入れずにクラウド側のAPIからメトリクスやイベントを取り込みます。MySQLやNginxのようなミドルウェアは、Agentに組み込まれたチェックを有効にして取得するものが中心です。RDSのようにOSへ手を入れられないマネージドサービスは、インテグレーションが主な経路になります。Lambdaには、関数と同じ実行環境で動く軽量版AgentのDatadog Lambda Extensionを追加する方式もあり、カスタムメトリクスやトレースを送るならこちらを併用します。

### データの保存先を決めるサイト（日本はAP1）

Datadogは世界に複数の「サイト」を持ち、契約した組織のデータはそのサイトに保存されます。[サイトの一覧](https://docs.datadoghq.com/getting%5Fstarted/site/)では、日本にあるのはAP1（`ap1.datadoghq.com`）で、ほかに米国のUS1・US3・US5、ドイツのEU1、オーストラリアのAP2、英国のUK1、米政府向けのUS1-FED・US2-FEDがあります。同じページに、各サイトは完全に独立しておりサイト間でデータを共有できないと明記されています。社内規程で監視データの国内保管が求められるなら、アカウント作成時にAP1を選ぶ必要があります。

### AP1契約時のAgent送信先の指定

見落としやすいのが、Agentの送信先の既定値です。Agent 7.84.6に同梱される設定ファイルの見本（`datadog-agent_linux.yaml.example`）には、`site` の既定が `"datadoghq.com"`、つまり米国のUS1だと書かれています。AP1で作った組織のAPIキーを使っていても、サイトを指定しなければAgentはUS1へ送信し、データはAP1の画面に届きません。Linuxの導入スクリプト `install_script_agent7.sh` は、環境変数 `DD_SITE` を渡したときだけ `datadog.yaml` の `# site:` の行を書き換える作りです。

```
DD_API_KEY="<AP1で発行したAPIキー>" DD_SITE="ap1.datadoghq.com" \
  bash -c "$(curl -L https://install.datadoghq.com/scripts/install_script_agent7.sh)"

# 導入後の確認（site: ap1.datadoghq.com になっていればよい）
grep '^site:' /etc/datadog-agent/datadog.yaml
```

アプリ画面のFleet Automationが生成するインストールコマンドには契約中のサイトが入りますが、Ansible・Terraform・コンテナのマニフェストへ書き写すときに `DD_SITE` が抜けやすくなります。コンテナでは環境変数 `DD_SITE`、ホストでは `datadog.yaml` の `site` を、構成管理のテンプレートに最初から入れておくのが確実です。

## Datadogの料金：無料枠とホスト単価・データ量課金

料金はホスト台数にかかる部分と、ログ件数やセッション数にかかる従量部分の二層です。米国サイトの[公式料金一覧](https://www.datadoghq.com/pricing/list/)（2026年10月27日確認）の主な単価は次のとおりです。

| 製品                        | 課金単位（月額）        | 年契約    | オンデマンド |
| ------------------------- | --------------- | ------ | ------ |
| Infrastructure Free       | 最大5ホスト          | 0ドル    | 0ドル    |
| Infrastructure Pro        | 1ホスト            | 15ドル   | 18ドル   |
| Infrastructure Enterprise | 1ホスト            | 23ドル   | 27ドル   |
| APM（インフラ監視と併用）            | 1 APMホスト        | 31ドル   | 36ドル   |
| ログ取り込み                    | 1GB             | 0.10ドル | 0.10ドル |
| ログのインデックス（15日保持）          | 100万件           | 1.70ドル | 2.55ドル |
| RUM Measure               | 1,000セッション      | 0.15ドル | 0.22ドル |
| RUM Investigate           | 絞り込んだ1,000セッション | 3ドル    | 4.50ドル |

APMの31ドルは、インフラ監視の料金モデルで買う場合の価格です。[APMの料金ページ](https://www.datadoghq.com/pricing/?product=apm--continuous-profiler)のFAQは、この買い方ではAPMホスト全台にProかEnterpriseのインフラ監視が必要だとしています。一方でAPMはインフラ監視なしでも単体で買え、その場合は1ホスト月36ドル（年契約）です。アプリのトレースだけが欲しいなら、インフラ監視Pro 15ドルとAPM 31ドルを足した46ドルより、単体の36ドルのほうが安く済みます。トレースを送っていないDBやキャッシュのホストはAPMホストに数えない、という定義も同じFAQにあります。

無料プランはメトリクスの保持が1日しかなく、Pro以上の15か月とは用途が違います。障害の傾向を週単位・月単位で振り返る運用には使えないので、無料プランは「Agentの動作確認と画面の把握」用と割り切るのが現実的です。ログは取り込みが1GB単位で安くても、検索できる状態にする「インデックス」が件数課金で、保持期間を3日から30日に延ばすと年契約でも100万件あたり1.06ドルから2.50ドルまで上がります。見積もりがずれる箇所と抑制策は[Datadogの料金体系と費用が膨らむ課金単位](/tech/details/16574/)で試算しています。

## AWS・Azure・PagerDutyとの連携方式

### AWS連携：CloudFormationによるIAMロール作成

AWSインテグレーションは、CloudWatchのメトリクス・ログ・イベントを90を超えるAWSサービスから取り込みます。設定はCloudFormationで連携用のIAMロールを作る方式が最短で、ほかにTerraform、Control Tower、AWS Organizationsでの複数アカウント一括設定が用意されています。手動ではロール委任が基本で、アクセスキー方式が必要になるのはAWS中国リージョンのアカウントなどです。スタック操作は[AWS CloudFormationとは](/tech/details/2927/)、Terraformで書く場合は[TerraformでDatadogを管理する方法](/tech/details/10105/)が参考になります。

取り込みの遅延にも注意が要ります。既定のAPIポーリングによる収集間隔は通常10分、RDSメトリクスは3分で、CloudWatch Metric StreamsとAmazon Data Firehoseを組み合わせると遅延は2〜3分まで縮みます（別途の設定が必要）。数分単位でアラートを出したいサービスがあるなら、Metric Streamsを最初から構成に入れておくべきです。連携を有効にする前のメトリクスはさかのぼって取り込まれません。

### Azure連携：App RegistrationとEvent Hub

Azureでは、監視したいサブスクリプションへのアクセス権を持たせたApp Registration（アプリ登録）を作り、その資格情報をDatadogに登録してメトリクスを取得します。ログは経路が別で、ARMテンプレートによる自動転送設定か、Azure Event Hubを手動で構成して送ります。Azure純正の監視サービスとの役割分担は[Azure Monitorとは？監視の仕組み・Log AnalyticsとApplication Insightsの関係](/tech/details/15645/)で比較しています。

### PagerDuty連携：サービス別の通知振り分け

PagerDutyと連携すると、Datadogのモニターが閾値を超えたときにPagerDuty側の当番者へ電話やSMSで呼び出しをかけられます。PagerDutyでサービスを作って発行されたインテグレーションキーをDatadogに登録すると、モニターの通知欄に `@pagerduty-[serviceName]` の形式でハンドルを書けます。公式ドキュメントは、サービス名を省いた `@pagerduty` だけの指定では最初に設定されたサービスへ通知が飛ぶおそれがあると注意しています。通知本文は1024文字で切られるので、長い調査手順はRunbookへのリンクにとどめます。重大度はモニターの状態がALERTとNODATAならPagerDuty側で `error`、WARNINGなら `warning` に対応付けられます。

閾値の設計は[Datadogモニターのタイプ選定と閾値設計](/tech/details/16596/)、PagerDuty自体の費用は[PagerDuty料金の実額と落とし穴](/tech/details/17340/)にまとめています。少人数のチームなら、PagerDutyを足さずにDatadog純正の[Datadog On-Call](/tech/details/16598/)で当番表とエスカレーションを組む選択肢もあります。

## CloudWatch・Zabbix・New Relicとの違い

比較で最初に見るべきは機能の多さではなく、誰が監視基盤を運用し、何に対してお金を払うかです。

| ツール               | 提供形態       | 主な課金軸               | 得意な範囲         |
| ----------------- | ---------- | ------------------- | ------------- |
| Datadog           | SaaS       | ホスト数＋製品ごとの従量        | マルチクラウド横断     |
| Amazon CloudWatch | AWSのマネージド  | メトリクス数・ログ量など        | AWS内で完結する構成   |
| Zabbix            | OSS（自前で構築） | ソフトは無料・サーバー費用       | オンプレ・ネットワーク機器 |
| New Relic         | SaaS       | データ量＋ユーザーまたはCompute | APM中心の可観測性    |

CloudWatchとの違いは、Datadogの側にCloudWatchのデータを取り込める点に表れています。AWSだけで完結し、必要なのが標準メトリクスのアラームとダッシュボードまでなら、CloudWatchで足ります。AWSとオンプレミス、あるいは複数クラウドを同じ画面で追う必要が出た時点がDatadogを検討する境目です。

Zabbixは本体が無料のOSSで、自前で運用する場合は監視サーバーとデータベースの構築・バージョンアップを自分たちで担います（基盤の保守を提供元に任せる従量課金のZabbix Cloudもあります）。監視データを社外に出せない閉域環境や、監視ホスト数で費用を増やしたくない大規模なオンプレミス環境では、今もZabbixが有利です。詳しくは[Zabbixとは？仕組み・監視できること・他ツールとの違い](/tech/details/3294/)を参照してください。コンテナ環境のOSSならPrometheusが候補になり、構築手順は[Prometheusで監視を構築する手順](/tech/details/17516/)にあります。

New RelicはDatadogと同じSaaS型ですが、ホスト数ではなく、データの取り込み量に加えて、ユーザー数（ユーザー種別）かCompute（処理量）のどちらかで料金が決まります。課金の軸が違うため、同じ構成でもどちらが安いかは逆転し得ます。ホスト台数・ログ量・画面を見る人数の3つを両社の料金表に当てはめて比べるのが確実です。詳細は[New Relicとは｜APM・インフラ監視の構成とデータ量課金の設計](/tech/details/17247/)、同じ統合型SaaSのDynatraceとの選び分けは[Dynatraceとは？OneAgentとAI根本原因分析の仕組み・導入手順・料金とDatadogとの選び分け](/tech/details/18310/)で扱っています。計装をOpenTelemetryで書いておけば将来の乗り換えが楽になり、Datadogでの受け方は[Datadog OpenTelemetry連携の4方式](/tech/details/16564/)にまとめています。

## Datadogを提供する会社：本社・上場・日本法人

### Datadog, Inc.の規模と決算

Datadog, Inc.は米国ニューヨークに本社を置く企業で、共同創業者のOlivier Pomel氏がCEOを務めています。2010年6月に米デラウェア州で設立され、2012年に最初の製品であるInfrastructure Monitoringの提供を始め、2019年9月にNASDAQへ上場しました（ティッカーはDDOG）。2025年通期の売上高は34.3億ドル（前年比28%増）で、2025年12月31日時点の顧客数は160か国超の約32,700社です。2026年10月27日時点で最新の四半期決算は、2026年8月6日に公表した[2026年第2四半期決算](https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/0001561550/000162828026053829/ex-991x20260630x8k.htm)で、売上高は前年同期比36%増の11.2億ドル、2026年6月末の顧客数は約33,400社、年間経常収益（ARR）10万ドル以上の顧客は約4,720社でした。

### 日本法人と東京のデータセンター

日本では2018年5月30日に日本オフィスの開設を発表し、2019年11月12日に日本法人Datadog Japan合同会社の設立を発表しました。2018年の発表には、導入企業としてサイバーエージェント、メルカリ、ニコン、楽天、ソニーなどの名前が挙がっています（2018年時点の記載）。2023年4月19日には東京にデータセンターを開設し、これが日本のサイトAP1です。同社の発表は、データを日本国内で保存・処理できるとしています。

### 日本の代理店・販売パートナー

Datadogは日本法人による直販のほか、パートナー経由でも購入できます。2020年1月に日本で始めたパートナープログラム「Datadog Partner Network」は、マネージドサービスプロバイダー、システムインテグレーター、リセラー、紹介パートナー、テクノロジーパートナーを対象にしています。Datadog Japanが2026年5月14日に発表した[Datadog Japan Partner Award 2026](https://www.datadoghq.com/ja/about/latest-news/press-releases/datadog-japan-partner-awards-2026/)の受賞企業は、NTTデータ、キンドリルジャパン、エーピーコミュニケーションズ、クラスメソッド、アマゾン ウェブ サービス ジャパンの5社です。個別の販売代理店契約の例では、東京エレクトロン デバイスが2025年3月24日から[Datadogの販売を始めると発表](https://www.datadoghq.com/ja/about/latest-news/press-releases/datadog-tokyo-electron-device-2025-03/)しています。Partner Awardの発表では、クラスメソッドとAWSジャパンの受賞理由にAWS Marketplace経由の販売が挙げられており、AWSの請求にまとめて払う買い方もあります。代理店を選ぶときは、価格よりも、導入後のアラート設計や24時間の一次対応まで引き受けるのかを比べるべきです。

## Datadogが向かないケースと導入前に測る数値

次の条件に当てはまるなら、Datadogは採用しないか、範囲を絞って入れるべきです。

- **監視データを社外のSaaSへ送れない**：Agentが集めたデータはDatadogのサイトへ送信される前提です。閉域網で外部送信が禁止されているなら、ZabbixやPrometheusを自前で運用するほうが要件に合います
- **AWSだけで完結し、標準メトリクスの監視で足りる**：Proでも1ホスト月15ドルかかり、CloudWatchで取れるメトリクスを二重に持つことになります
- **大量のログを標準インデックスで長く残したい**：すべてを標準インデックスに入れて30日保持すると、100万件あたり月2.50ドル（年契約）の件数課金がホスト料金を上回りやすくなります。全件を長期保持する場合は、保存と検索処理の費用を分けるFlex Logsと、ログだけ別の基盤に残す構成を比較してください。Flex Logsは検索できますが、モニターには使用できません

導入を決める前に、14日間の無料トライアル中に「1日あたりのログの取り込み量（GB）と件数」「組織全体の時間ごとのカスタムメトリクス数とその平均」「APMを入れるホスト台数」を実測してください。請求は1時間ごとの件数を月内で平均した値に基づくため、トライアル中の1時間あたりの平均値が月間の請求量の目安になります。枠はProで1ホストあたり100個、Enterpriseで200個で、アカウント全体で合算され、超えた分は100個単位で課金されます（米国の公開価格では100個あたり月5ドル）。この3項目に加え、インフラ監視の対象ホスト台数、ログのインデックス対象件数と保持期間、利用する製品と契約条件を揃えて、料金表から見積もります。導入後のタグ設計やアラートの絞り込みは[Datadog運用のベストプラクティス](/tech/details/16515/)が続きの内容で、監視の設計から運用の内製化までを外部に相談するなら[一創の保守運用・内製化支援](/service/system/maintenance/)も対応しています。

## よくある質問

### Datadogの読み方は？「データドック」とどちらが正しいですか？

「データドッグ」と読みます。英語の「Data」と「Dog（犬）」をつなげた名前で、ロゴも犬です。「データドック」は聞き取りや変換の揺れで生まれた表記で、指している製品は同じです。公式サイトや日本語ドキュメントは英字の「Datadog」で表記しているため、英字で検索したほうが公式の情報に早く当たります。

### Datadogはどこの国の会社ですか？

米国の会社です。本社はニューヨークにあり、NASDAQにDDOGのティッカーで上場しています。日本では2019年11月に日本法人Datadog Japan合同会社の設立が発表され、データの保管先として東京のサイトAP1を選べます。

### Datadogは無料で使えますか？

使えます。無料プランは最大5ホストまで監視でき、メトリクスの保持期間は1日です。週単位・月単位の傾向分析が必要な本番運用には向きません。有料プランの機能は14日間の無料トライアルで試せるので、本番導入を検討するならその間にログ量やカスタムメトリクス数を測っておくと見積もりが正確になります。

### DatadogとCloudWatchは併用できますか？

併用できます。DatadogのAWSインテグレーションはCloudWatchのメトリクスを取り込む仕組みなので、CloudWatch側のアラームやダッシュボードはそのまま残ります。注意点はAWS側の費用です。公式ドキュメントは、リソース収集を有効にするとCloudWatchのコストに影響しうるとして、不要ならMetric Collectionタブで `AWS/Usage` メトリクスを無効にするよう案内しています。CloudTrailやGuardDutyを使っている場合も、DatadogからのAPI呼び出しでログ量や分析量が増えることがあります。

### Datadogの使い方は何から始めればよいですか？

アカウント作成時にサイト（日本ならAP1）を選び、1台のホストにAgentを入れてインフラのメトリクスが届くことを確認するところから始めます。続いてAWSなどのクラウド連携を有効にし、モニター（アラート）を1本作れば最低限の監視が回ります。具体的な画面操作とコマンドは[Datadogの使い方｜アカウント作成からAgent導入と最初の監視までの手順](/tech/details/16590/)で順に解説しています。

## 関連記事

- [Datadogの使い方｜アカウント作成からAgent導入と最初の監視までの手順](/tech/details/16590/)
- [Datadogの料金体系と費用が膨らむ課金単位｜抑制策を実装目線で整理](/tech/details/16574/)
- [Datadog Agent導入の実装手順｜ホスト・Docker・DaemonSetの3方式とdatadog.yaml設定](/tech/details/16580/)
- [Datadog運用のベストプラクティス：タグ設計・監視対象の絞り込み・アラート・コスト抑制](/tech/details/16515/)
- [Dynatraceとは？OneAgentとAI根本原因分析の仕組み・導入手順・料金とDatadogとの選び分け【2026年10月】](/tech/details/18310/)

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出典: [Datadogとは？何ができるか・仕組み・料金とCloudWatch/Zabbixとの違い](<https://www.issoh.co.jp/tech/details/6476/>)（株式会社一創）
