A Datadog felhőbe exportálhatóvá teszi a RUM- és Product Analytics-adatokat
A Datadog új Export Pipelines funkciója folyamatosan továbbítja a Real User Monitoring és Product Analytics eseményeit a felhasználók saját felhős tárhelyére. Az adatok így adattárházakba, gépi tanulási folyamatokba és hosszú távú megőrzési rendszerekbe is beköthetők.
- Az Export Pipelines folyamatosan továbbítja a RUM- és Product Analytics-eseményeket.
- Célként Amazon S3, Azure Blob Storage és Google Cloud Storage választható.
- A támogatott formátumok a Parquet és a JSON.
- Az adatok adattárházakban, gépi tanulási folyamatokban és hosszú távú megőrzésben használhatók.
- A Datadog a RUM-hoz 30 napos alapértelmezett megőrzést, a Product Analyticshez 15 hónapot közöl.
Közvetlen export saját felhős infrastruktúrába
A Datadog 2026. november 2-i bejelentése szerint az Export Pipelines natív módot kínál a RUM és Product Analytics adatainak folyamatos továbbítására. A Real User Monitoring az alkalmazások elérhetőségének és teljesítményének vizsgálatát támogatja, a Product Analytics pedig a felhasználói viselkedés elemzéséhez szolgáltat adatokat.
A csapatok a Datadog felületén állíthatják be az exportálási folyamatot. Kiválaszthatják, hogy milyen teljesítmény- vagy viselkedési adatokat szeretnének továbbítani, majd célként Amazon S3, Azure Blob Storage vagy Google Cloud Storage tárhelyet adhatnak meg.
A beállítás után a Datadog folyamatosan küldi a feltételeknek megfelelő eseményeket a kiválasztott célhelyre. Ehhez nincs szükség egyedi exportáló szkriptek vagy ütemezett feladatok karbantartására. A folyamat engedélyezhető, letiltható és frissíthető, az állapotot pedig a felhasználók az Export Pipelines oldalon követhetik. A pipeline-ok állapota lehet Active, Error, Pending vagy Paused.
Parquet vagy JSON formátum
Az Export Pipelines Parquet és JSON fájlformátumot támogat. A Parquet közvetlenül betölthető olyan adattárházakba, mint a Snowflake, a BigQuery és a Databricks, előfeldolgozás nélkül. A JSON azoknak a csapatoknak lehet megfelelő, amelyek saját feldolgozási folyamatokat használnak, vagy rugalmasabb eseményábrázolásra van szükségük.
A Datadog a fájlokat dátum és óra szerint rendezi a megadott tárhelyen. Így a későbbi feldolgozási folyamatok a releváns időszak fájljait célozhatják meg, anélkül hogy az összes exportált fájlt át kellene vizsgálni.
Elemzéshez és gépi tanuláshoz is használható
Az exportált adatok a Datadogon kívüli munkafolyamatokban is elérhetők maradnak. Az elemzőcsapatok adattárházba tölthetik őket, ahol az alkalmazás használatára és a felhasználói viselkedésre vonatkozó információkat más üzleti adatokkal kapcsolhatják össze.
A Datadog példaként említi, hogy a Product Analytics eseményei Google Cloud Storage tárhelyre, onnan pedig Parquet formátumban BigQuery-be tölthetők. Az elemzők ezeket az adatokat olyan adatkészletekkel kapcsolhatják össze, mint az előfizetések, a fiókattribútumok vagy a pénzügyi adatok. Ehhez nincs szükség egy második alkalmazásmérési rendszer bevezetésére.
Az adattudományi csapatok saját átalakítási és modellezési folyamataikba is beköthetik az eseményeket. A forrás szerint az adatok felhasználhatók személyre szabási, lemorzsolódás-előrejelzési, ajánlási és rendellenesség-felderítési modellek betanításához.
Hosszabb távú adatmegőrzés
Az Export Pipelines a megfelelési követelmények teljesítését is segítheti azoknál a szervezeteknél, amelyeknek hosszú távon hozzá kell férniük az eseményadatokhoz a saját infrastruktúrájukban. A Datadog szerint a RUM alapértelmezett megőrzési ideje 30 nap, a RUM Managed Archive pedig 6 hónapos tárolást kínál. A Product Analytics esetében a megőrzési idő 15 hónap.
Azok a szervezetek, amelyek ezeken az időszakokon túl is hozzáférést szeretnének biztosítani az adatokhoz, a releváns eseményeket saját felhős tárhelyükre exportálhatják. Ott saját tárolási, hozzáférési és életciklus-szabályokat alkalmazhatnak. A Datadog dokumentációt kínál a funkció használatához, az új ügyfelek pedig 14 napos ingyenes próbaidőszakban kezdhetik meg a RUM- és Product Analytics-adatok exportját.
Datadog: Export RUM and Product Analytics data with Export Pipelines
