Archynt vs Datadog

Datadogは、私たちが到達する予定も見込みもない規模でテレメトリーを処理しています。数テラバイトのログを保管する場所が必要で、数千台のホストにわたるp99レイテンシーにアラートを設定し、深夜3時に誰かをポケベルで呼び出す必要があるなら、Datadogはすでにそれを、比較ページでどう反論しようとも覆せないレベルでこなしています。私たちがこれを先に述べるのは、多くの「XとYの比較」ページが中立を装いながら、その実、6段落かけて競合をこき下ろしているからです。私たちはむしろ、実際にどこが違うのかを伝え、それがあなたにとって重要かどうかはあなた自身に判断してもらいたいと考えています。

Datadogがしないこと

DatadogのSoftware Catalogはサービスをそのリポジトリに紐づけることができ、Universal Service Monitoringはアプリケーションコードに触れることなくeBPFから依存関係をマッピングします — どちらも本当に優れたエンジニアリングです。しかし、それがしないのはソース自体を解析することです。あるサービスがリポジトリを「持っている」ことは分かっても、そのリポジトリ内のコードが実際に何に依存し、何をインポートし、何を呼び出しているかは分かりません。ワイヤーは見えても、そのトラフィックを生み出したコードは見えないのです。

そのギャップこそが、Archyntが存在する理由そのものです。私たちはリポジトリ — Java/Spring、Node、Python、Go — を解析し、サービス、エンドポイント、データストア、およびそれらの関係からなる構造的なグラフを構築した上で、それをランタイムエージェントが実際に観測した内容と照合します。すべての依存関係のエッジには static、runtime、both のいずれかがタグ付けされ、その2つの見方の間の不一致こそが、アーキテクチャドリフトと隠れたリスクが存在する場所です。これは「今のエラー率はどれくらいか」とは根本的に異なる問いであり、Datadogの製品が答えるために作られたものではありません。そもそもそれを目指していないのです。

むしろDatadogを勧める場合

今四半期の実際の課題がインシデント対応、アラート疲れ、あるいは数百のサービスにわたるインフラストラクチャメトリクスを1つの画面で見渡したいというものであれば — それはDatadogの中核事業であり、私たちはそちらを使うようお勧めします。Archyntは既に構築済みのPrometheus環境からメトリクスを取り込み、それをアーキテクチャグラフに組み込むことはできますが、テレメトリーを保管するもう1つの場所になろうという意図はありません。それはコモディティであり、大規模にうまくやるにはコストがかかり、そしてDatadogはすでにその戦いに勝っています。

むしろArchyntを勧める場合

「このシステムにおいて何が何に依存しているか、もはや誰も正確に把握できていないのではないか」、あるいは「そのAI生成のPRが、レビューで誰も気づかなかった循環依存を持ち込んだのではないか」という問いに悩まされているなら — それは私たちの領域です。PRチェックとMCPサーバーは、どちらもその問いにインシデントの後ではなく、マージの前に答える必要があるからこそ存在しています。