Archynt vs Datadog

Datadog traite la télémétrie à une échelle dont nous sommes loin et que nous n'avons pas l'intention d'atteindre. Si ce dont vous avez besoin, c'est un endroit pour stocker des téraoctets de logs, alerter sur la latence p99 sur un millier d'hôtes, et réveiller quelqu'un à 3h du matin, Datadog fait déjà cela mieux qu'une page de comparaison ne pourrait le contester. Nous le disons d'emblée parce que la plupart des pages "X vs Y" prétendent être neutres puis passent six paragraphes à dénigrer le concurrent. Nous préférons vous dire où nous différons réellement et vous laisser décider si cela compte pour vous.

Ce que Datadog ne fait pas

Le Software Catalog de Datadog peut relier un service à son dépôt, et Universal Service Monitoring cartographie les dépendances via eBPF sans toucher au code applicatif — deux véritables réussites d'ingénierie. Ce qu'il ne fait pas, c'est analyser le code source lui-même : il sait qu'un service a un dépôt, pas ce dont le code à l'intérieur de ce dépôt dépend réellement, importe, ou appelle. Il voit le réseau, pas le code qui a produit le trafic qui y circule.

Cet écart est la raison même de l'existence d'Archynt. Nous analysons le dépôt — Java/Spring, Node, Python, Go — pour construire un graphe structurel de services, endpoints, data stores et leurs relations, puis nous le corrélons avec ce que l'agent de runtime observe réellement. Chaque arête de dépendance est marquée static, runtime, ou both, et les écarts entre ces deux vues sont exactement là où résident la dérive architecturale et le risque caché. C'est une question fondamentalement différente de "quel est mon taux d'erreur en ce moment", et ce n'est pas une question à laquelle le produit de Datadog est conçu pour répondre, parce qu'il n'essaie pas.

Là où nous vous orienterions plutôt vers Datadog

Si votre vrai problème ce trimestre est la réponse aux incidents, la fatigue des alertes, ou si vous avez besoin d'un seul tableau de bord pour les métriques d'infrastructure de centaines de services — c'est le cœur de métier de Datadog, et nous vous dirions de l'utiliser. Archynt peut ingérer des métriques d'un setup Prometheus que vous avez déjà et les intégrer dans le graphe d'architecture, mais nous n'avons aucun intérêt à devenir un deuxième endroit où stocker votre télémétrie. C'est une commodité, coûteuse à bien faire à grande échelle, et Datadog a déjà gagné ce combat.

Là où nous vous orienterions plutôt vers Archynt

Si la question qui vous empêche de dormir est "quelqu'un sait-il encore vraiment ce qui dépend de quoi dans ce système", ou "cette PR générée par IA vient-elle d'introduire une dépendance circulaire que personne n'a remarquée en review" — c'est notre domaine. Le check de PR et le serveur MCP existent tous deux parce que cette question doit trouver réponse avant un merge, pas après un incident.