<p>每位成长型投资者都应该考虑的云计算 ETF</p>
<p>Datadog（纳斯达克代码：DDOG）利用其 2026 投资者日概述了一项长期战略，围绕首席执行官兼联合创始人 Olivier Pomel 所描述的 “与复杂性赛跑” 的扩展，这一过程受到持续的云迁移和人工智能快速采用的推动。公司领导们认为，人工智能将加快软件变更的速度，并提高操作风险，因为代理会采取行动，这需要在开发和生产环境中实现更多的可观察性、安全性和自动化。</p>
<h2>云和人工智能作为长期助力</h2>
<p>Pomel 引用了 Gartner 的数据，显示持续的云迁移，并表示 Gartner 预计到 2027 年公共云支出将超过 1 万亿美元，他指出这仍然只占全球技术支出的 16%。他将人工智能描述为一个 “庞大、快速增长” 的新支出领域，增加了复杂性，包括模型的激增和基于 GPU 的计算集群的增长。</p>
<ul>
<li>华尔街在 2026 年之前重新定价的 5 只股票</li>
</ul>
<p>Pomel 表示，Datadog 的应对措施是持续投资于创新，指出公司历史上在研发方面投资了约 30% 的收入。他表示，Datadog 在 2025 年在研发方面投资超过 10 亿美元，并以约 4000 名工程师结束了这一年。他还强调了 Datadog 在可观察性支柱上的规模，提到基础设施监控的年度经常性收入（ARR）为 16 亿美元，而日志管理和其端到端的 APM 和 DEM 套件各自的 ARR 均超过 10 亿美元。</p>
<h2>平台扩展：数据、安全、开发者工作流和服务管理</h2>
<p>Pomel 和产品领导者描述了 Datadog 的平台涵盖了从编写代码到商业成果的工作流连续体。除了将可观察性扩展到人工智能堆栈监控等领域外，Pomel 表示 Datadog 在数据层增加了数据可观察性，并在数字体验监控方面扩展到用户和产品分析。在 “开发者方面”，他指出了功能标志、Datadog MCP 服务器和 Bits AI 开发代理作为软件交付中的一些举措示例。</p>
<ul>
<li>人工智能交易结束了吗？Datadog 的结果显示其正在获得动力</li>
</ul>
<p>首席技术官兼联合创始人 Alexis Lê-Quôc 强调，Datadog 的数据量和多样性支撑了其人工智能战略。他描述了摄取 “万亿数据点、数十亿追踪和数十亿日志”，以及额外的上下文信息，如用户会话、数据血缘和 LLM 及代理追踪。他讨论了 Datadog 的时间序列模型 “Toto”，他说该模型是在一个比他提到的最大公共时间序列数据集大三倍的数据集上训练的，并作为开放权重模型在 Hugging Face 上发布，他表示该模型已达到约 900 万次下载。Lê-Quôc 还表示，Toto 在 2025 年的训练成本约为 37.5 万美元，而与训练前沿模型相关的成本则显著更高。</p>
<h2>“Datadog 的人工智能” 和 “人工智能的 Datadog”</h2>
<p>领导层将人工智能框架分为两个部分：在 Datadog 的产品和运营中嵌入人工智能（“Datadog 的人工智能”）和为客户的人工智能应用和代理提供可观察性及相关能力（“人工智能的 Datadog”）。首席产品官李艳冰强调了公司的 “Bits AI” 代理套件，包括：</p>
<ul>
<li><strong>Bits AI SRE 代理</strong>，旨在调查警报、并行形成和测试假设、识别根本原因，并根据运行手册提出下一步行动。</li>
<li><strong>Bits AI 安全分析师</strong>（预览版），旨在调查云 SIEM 信号并支持 Datadog 内部的修复工作流。</li>
<li><strong>Bits AI 开发代理</strong>，被定位为能够生成上下文感知修复、在沙箱中测试并生成拉取请求的遥测和代码感知修复。</li>
</ul>
<p>李艳冰表示，自 Bits AI SRE 推出以来，客户进行了 “超过 10 万次调查”，并且在 1 月份有超过 2000 名客户进行了调查。她还表示，客户报告称，在去年 10 月的一次重大 AWS 故障期间，Bits AI SRE 能够在 AWS 通知之前识别出故障是根本原因。李补充说，Datadog MCP 服务器使客户和第三方代理能够从现有工作流中访问 Datadog 上下文，并表示自推出以来采用率迅速增长。</p>
<h2>安全、BYOC 和市场投资</h2>
<p>安全产品负责人 Tim Knudsen 表示，客户通常面临 “孤岛税”，即威胁检测、应用遥测、姿态数据和所有权上下文分散在不同工具中。他表示，Datadog 的做法是统一安全性和可观察性，跨越一个平台，涵盖云 SIEM、姿态扫描、运行时漏洞检测、人工智能和数据安全保护以及代码安全。Knudsen 表示，Datadog 有超过 8500 名客户使用安全产品，包括 “四分之一” 的财富 500 强公司，并且安全的年度经常性收入（ARR）已超过 1 亿美元。他还指出，虽然 70% 的 Datadog 百万美元客户使用至少一种安全产品，但安全仅占他们 Datadog 支出的 2%，这表明还有额外的市场份额机会。</p>
<p>平台负责人 Yrieix Garnier 讨论了日志的扩展计划，描述 “无限制的日志记录” 作为将日志管理扩展到 10 亿美元 ARR 的基础，并指出 Flex Logs、Frozen 和 Archive Search 等新功能。他表示，Flex Logs 接近 1 亿美元的 ARR，并且 “增长非常迅速”，并将云 SIEM 描述为一个自然扩展，受益于长期日志保留。Garnier 还强调了 “自带云”（BYOC）作为满足客户居住、合规或非常高流量限制的选项，表示 Datadog 正在与非常大的公司预览 BYOC，并预计这将解锁更多机会；在问答环节中，他表示日志的 BYOC 已普遍可用，公司正在将 BYOC 扩展到其他遥测类型。</p>
<p>在下半场，首席营收官 Sean Walters 描述了 Datadog 的市场推广策略为三个部分，涵盖自助服务、商业和企业。他表示，Datadog 前 25 名客户中有 24% 来源于商业，并且 100 万美元以上客户的 50% 和 10 万美元以上客户的 72% 也来自商业。Walters 还描述了新的 “关键客户” 团队，针对更长周期的自上而下的合作，并表示该团队在 2025 年取得了 “显著进展”，包括一些已经在扩展的胜利。他还概述了在渠道和联盟方面的不断投资，包括超大规模云服务商、区域合作伙伴和系统集成商，并表示 Datadog 正在地理上扩展，提供更多本地覆盖和合作关系。</p>
<p>首席财务官 David Obstler 重申了公司的 “获取与扩展” 模式，表示大约四分之一的年度经常性收入增长来自新客户，其余来自扩展。他表示，Datadog 精心挑选了全球近 50 万个目标客户，并将公司的标志渗透率框定为约 7%，拥有超过 32,000 个客户。Obstler 还介绍了一个新指标：年支出超过 1000 万美元的客户，他表示这类客户增长超过 60%，达到了 34 个。关于盈利能力，他表示 Datadog 计划保持约 ±80% 的毛利率，并具备投资的灵活性，并重申了长期目标为 25% 以上的非公认会计原则运营利润率，指出最近的非公认会计原则现金流利润率为 27%，非公认会计原则运营利润率为 22%。</p>
<h2>关于 Datadog NASDAQ: DDOG</h2>
<p>Datadog NASDAQ: DDOG 是一个基于云的监控和可观察性平台，帮助组织在大规模下监控、排除故障和保护其应用程序和基础设施。其软件即服务产品收集和分析来自服务器、容器、云服务和应用程序的指标、跟踪和日志，以提供系统性能和健康的实时可见性。Datadog 的平台被工程、运营和安全团队广泛使用，以减少停机时间，加快事件响应并提高应用程序的可靠性。</p>
<p>公司的产品套件包括基础设施监控、应用性能监控（APM）、日志管理、真实用户监控（RUM）、合成监控和网络性能监控，以及以安全为重点的产品，如安全监控和云安全信息与事件管理（SIEM）。</p>
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<ul>
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</ul>
<p><em>此即时新闻提醒由叙述科学技术和 MarketBeat 的金融数据生成，以便为读者提供最快的报道和公正的覆盖。请将任何问题或评论发送至 contact@marketbeat.com。</em></p>
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<p>MarketBeat 每天跟踪华尔街顶级评级和表现最佳的研究分析师及其推荐给客户的股票。MarketBeat 已识别出五只顶级分析师正在悄悄向客户推荐的股票，建议在更广泛的市场注意到之前购买……而 Datadog 并不在名单上。</p>
<p>虽然 Datadog 目前在分析师中获得了中等买入评级，但顶级分析师认为这五只股票更值得购买。</p>
<p>查看这五只股票</p>

DOGD

XDAT

DDOG

北美科技软件股指数 ETF - iShares

IDGT

DTCR

云计算 ETF - GlobalX

标普软件与服务 ETF - SPDR

<p>Datadog 2026 投资者日强调了一项长期战略，专注于通过云迁移和人工智能采用来应对复杂性。首席执行官 Olivier Pomel 强调，随着人工智能加速软件变更，增强可观察性和安全性变得尤为重要。Datadog 计划将 30% 的收入投入研发，预计在 2025 年支出超过 10 亿美元。平台扩展包括数据可观察性和人工智能监控的新功能。Bits AI 代理套件旨在简化操作，并报告了显著的客户参与度。Datadog 的安全产品获得了良好的市场反响，客户超过 8,500 家，其中包括许多财富 500 强公司</p>

<ul>
<li>The Cloud Computing ETF Every Growth Investor Should Consider</li>
</ul>
<div class="lb-trans"><p>每位成长型投资者都应该考虑的云计算 ETF</p>
</div><p>Datadog NASDAQ: DDOG used its 2026 Investor Day to outline a long-term strategy centered on what CEO and co-founder Olivier Pomel described as an expanding “race against complexity,” driven by continued cloud migration and the rapid adoption of AI. Company leaders argued that AI will both increase the pace of software change and raise the operational stakes as agents take action, requiring more observability, security, and automation across development and production environments.</p>
<div class="lb-trans"><p>Datadog（纳斯达克代码：DDOG）利用其 2026 投资者日概述了一项长期战略，围绕首席执行官兼联合创始人 Olivier Pomel 所描述的 “与复杂性赛跑” 的扩展，这一过程受到持续的云迁移和人工智能快速采用的推动。公司领导们认为，人工智能将加快软件变更的速度，并提高操作风险，因为代理会采取行动，这需要在开发和生产环境中实现更多的可观察性、安全性和自动化。</p>
</div><h2>Cloud and AI as long-duration tailwinds</h2>
<div class="lb-trans"><h2>云和人工智能作为长期助力</h2>
</div><p>Pomel cited Gartner data showing sustained cloud migration and said Gartner expects public cloud spend to exceed $1 trillion by 2027, which he noted would still represent only 16% of global tech spend. He described AI as a “large, rapidly growing” new spending area that compounds complexity, including the proliferation of models and the growth of GPU-based compute fleets.</p>
<div class="lb-trans"><p>Pomel 引用了 Gartner 的数据，显示持续的云迁移，并表示 Gartner 预计到 2027 年公共云支出将超过 1 万亿美元，他指出这仍然只占全球技术支出的 16%。他将人工智能描述为一个 “庞大、快速增长” 的新支出领域，增加了复杂性，包括模型的激增和基于 GPU 的计算集群的增长。</p>
</div><ul>
<li>5 Stocks Wall Street Repriced Higher Heading Into 2026</li>
</ul>
<div class="lb-trans"><ul>
<li>华尔街在 2026 年之前重新定价的 5 只股票</li>
</ul>
</div><p>Pomel said Datadog’s response is continued investment in innovation, noting the company has historically invested around 30% of revenue in R&amp;D. He said Datadog invested more than $1 billion in R&amp;D in 2025 and ended the year with about 4,000 engineers. He also highlighted Datadog’s scale across observability pillars, citing $1.6 billion of ARR in infrastructure monitoring and more than $1 billion of ARR each in log management and its end-to-end APM and DEM suite.</p>
<div class="lb-trans"><p>Pomel 表示，Datadog 的应对措施是持续投资于创新，指出公司历史上在研发方面投资了约 30% 的收入。他表示，Datadog 在 2025 年在研发方面投资超过 10 亿美元，并以约 4000 名工程师结束了这一年。他还强调了 Datadog 在可观察性支柱上的规模，提到基础设施监控的年度经常性收入（ARR）为 16 亿美元，而日志管理和其端到端的 APM 和 DEM 套件各自的 ARR 均超过 10 亿美元。</p>
</div><h2>Platform expansion: data, security, developer workflows, and service management</h2>
<div class="lb-trans"><h2>平台扩展：数据、安全、开发者工作流和服务管理</h2>
</div><p>Pomel and product leaders described Datadog’s platform as spanning a workflow continuum from writing code to business outcomes. In addition to expanding observability into areas such as AI stack monitoring, Pomel said Datadog has added capabilities across the data layer, including data observability, and has expanded in digital experience monitoring into user and product analytics. On the “developer side,” he pointed to Feature Flags, the Datadog MCP Server, and the Bits AI Dev Agent as examples of initiatives in software delivery.</p>
<div class="lb-trans"><p>Pomel 和产品领导者描述了 Datadog 的平台涵盖了从编写代码到商业成果的工作流连续体。除了将可观察性扩展到人工智能堆栈监控等领域外，Pomel 表示 Datadog 在数据层增加了数据可观察性，并在数字体验监控方面扩展到用户和产品分析。在 “开发者方面”，他指出了功能标志、Datadog MCP 服务器和 Bits AI 开发代理作为软件交付中的一些举措示例。</p>
</div><ul>
<li>AI Trade Over? Datadog Results Say It's Gaining Momentum</li>
</ul>
<div class="lb-trans"><ul>
<li>人工智能交易结束了吗？Datadog 的结果显示其正在获得动力</li>
</ul>
</div><p>CTO and co-founder Alexis Lê-Quôc emphasized that Datadog’s data volume and diversity underpin its AI strategy. He described ingesting “trillions of data points, billions of traces, [and] exabytes of logs,” plus additional context such as user sessions, data lineage, and LLM and agent traces. He discussed Datadog’s time-series model “Toto,” which he said was trained on a dataset three times larger than the largest public time-series dataset he referenced and was released as an open-weights model on Hugging Face, where he said it has reached about 9 million downloads. Lê-Quôc also said Toto cost roughly $375,000 to train in 2025, contrasting it with the significantly higher cost he associated with training frontier models.</p>
<div class="lb-trans"><p>首席技术官兼联合创始人 Alexis Lê-Quôc 强调，Datadog 的数据量和多样性支撑了其人工智能战略。他描述了摄取 “万亿数据点、数十亿追踪和数十亿日志”，以及额外的上下文信息，如用户会话、数据血缘和 LLM 及代理追踪。他讨论了 Datadog 的时间序列模型 “Toto”，他说该模型是在一个比他提到的最大公共时间序列数据集大三倍的数据集上训练的，并作为开放权重模型在 Hugging Face 上发布，他表示该模型已达到约 900 万次下载。Lê-Quôc 还表示，Toto 在 2025 年的训练成本约为 37.5 万美元，而与训练前沿模型相关的成本则显著更高。</p>
</div><h2>“AI for Datadog” and “Datadog for AI”</h2>
<div class="lb-trans"><h2>“Datadog 的人工智能” 和 “人工智能的 Datadog”</h2>
</div><p>Leadership framed AI in two buckets: embedding AI across Datadog’s products and operations (“AI for Datadog”) and providing observability and related capabilities for customers’ AI applications and agents (“Datadog for AI”). Chief Product Officer Yanbing Li highlighted the company’s “Bits AI” agent suite, including:</p>
<div class="lb-trans"><p>领导层将人工智能框架分为两个部分：在 Datadog 的产品和运营中嵌入人工智能（“Datadog 的人工智能”）和为客户的人工智能应用和代理提供可观察性及相关能力（“人工智能的 Datadog”）。首席产品官李艳冰强调了公司的 “Bits AI” 代理套件，包括：</p>
</div><ul>
<li><strong>Bits AI SRE Agent</strong>, designed to investigate alerts, form and test hypotheses in parallel, identify root cause, and propose next actions based on runbooks.</li>
<li><strong>Bits AI Security Analyst</strong> (in preview), intended to investigate Cloud SIEM signals and support remediation workflows inside Datadog.</li>
<li><strong>Bits AI Dev Agent</strong>, positioned as telemetry- and code-aware remediation that can generate a context-aware fix, test it in a sandbox, and produce a pull request.</li>
</ul>
<div class="lb-trans"><ul>
<li><strong>Bits AI SRE 代理</strong>，旨在调查警报、并行形成和测试假设、识别根本原因，并根据运行手册提出下一步行动。</li>
<li><strong>Bits AI 安全分析师</strong>（预览版），旨在调查云 SIEM 信号并支持 Datadog 内部的修复工作流。</li>
<li><strong>Bits AI 开发代理</strong>，被定位为能够生成上下文感知修复、在沙箱中测试并生成拉取请求的遥测和代码感知修复。</li>
</ul>
</div><p>Li said customers have run “well over 100,000 investigations” since Bits AI SRE launched, and that in January more than 2,000 customers ran investigations. She also said customers reported that during a major AWS outage last October, Bits AI SRE was able to identify the outage as the root cause before AWS notifications. Li added that the Datadog MCP Server is enabling customers and third-party agents to access Datadog context from existing workflows, and she said adoption has been growing rapidly since launch.</p>
<div class="lb-trans"><p>李艳冰表示，自 Bits AI SRE 推出以来，客户进行了 “超过 10 万次调查”，并且在 1 月份有超过 2000 名客户进行了调查。她还表示，客户报告称，在去年 10 月的一次重大 AWS 故障期间，Bits AI SRE 能够在 AWS 通知之前识别出故障是根本原因。李补充说，Datadog MCP 服务器使客户和第三方代理能够从现有工作流中访问 Datadog 上下文，并表示自推出以来采用率迅速增长。</p>
</div><h2>Security, BYOC, and go-to-market investments</h2>
<div class="lb-trans"><h2>安全、BYOC 和市场投资</h2>
</div><p>Security products leader Tim Knudsen said customers commonly face a “silo tax,” where threat detection, application telemetry, posture data, and ownership context sit in separate tools. He said Datadog’s approach is to unify security and observability across a single platform, spanning Cloud SIEM, posture scanning, runtime vulnerability detection, AI and data security protections, and Code Security. Knudsen said Datadog has more than 8,500 customers using security products, including “one in four” Fortune 500 companies, and has surpassed $100 million in security ARR. He also noted that while 70% of Datadog’s million-dollar customers use at least one security product, security represents only 2% of their Datadog spend, which he said suggests additional wallet-share opportunity.</p>
<div class="lb-trans"><p>安全产品负责人 Tim Knudsen 表示，客户通常面临 “孤岛税”，即威胁检测、应用遥测、姿态数据和所有权上下文分散在不同工具中。他表示，Datadog 的做法是统一安全性和可观察性，跨越一个平台，涵盖云 SIEM、姿态扫描、运行时漏洞检测、人工智能和数据安全保护以及代码安全。Knudsen 表示，Datadog 有超过 8500 名客户使用安全产品，包括 “四分之一” 的财富 500 强公司，并且安全的年度经常性收入（ARR）已超过 1 亿美元。他还指出，虽然 70% 的 Datadog 百万美元客户使用至少一种安全产品，但安全仅占他们 Datadog 支出的 2%，这表明还有额外的市场份额机会。</p>
</div><p>Platform leader Yrieix Garnier discussed scaling initiatives in logs, describing “logging without limits” as a foundation for growing log management to $1 billion ARR, and pointing to newer capabilities such as Flex Logs, Frozen, and Archive Search. He said Flex Logs is approaching $100 million ARR and “growing very rapidly,” and described Cloud SIEM as a natural extension that benefits from long-term log retention. Garnier also highlighted Bring Your Own Cloud (BYOC) as an option for customers with residency, compliance, or very high-volume constraints, saying Datadog is previewing BYOC with very large companies and expects it to unlock more opportunities; in Q&amp;A, he said BYOC for logs is generally available and that the company is expanding BYOC to additional telemetry types.</p>
<div class="lb-trans"><p>平台负责人 Yrieix Garnier 讨论了日志的扩展计划，描述 “无限制的日志记录” 作为将日志管理扩展到 10 亿美元 ARR 的基础，并指出 Flex Logs、Frozen 和 Archive Search 等新功能。他表示，Flex Logs 接近 1 亿美元的 ARR，并且 “增长非常迅速”，并将云 SIEM 描述为一个自然扩展，受益于长期日志保留。Garnier 还强调了 “自带云”（BYOC）作为满足客户居住、合规或非常高流量限制的选项，表示 Datadog 正在与非常大的公司预览 BYOC，并预计这将解锁更多机会；在问答环节中，他表示日志的 BYOC 已普遍可用，公司正在将 BYOC 扩展到其他遥测类型。</p>
</div><p>In the second half, CRO Sean Walters described Datadog’s go-to-market as a three-part motion spanning self-serve, commercial, and enterprise. He said 24% of Datadog’s top 25 customers originated in commercial, and that 50% of $1 million-plus customers and 72% of $100,000-plus customers came from commercial. Walters also described newer “key accounts” teams targeting longer-cycle, top-down engagements, and said the group made “significant strides” in 2025, including wins that are already expanding. He also outlined growing investments in channel and alliances, including hyperscalers, regional partners, and system integrators, and said Datadog is expanding geographically with more local coverage and partnerships.</p>
<div class="lb-trans"><p>在下半场，首席营收官 Sean Walters 描述了 Datadog 的市场推广策略为三个部分，涵盖自助服务、商业和企业。他表示，Datadog 前 25 名客户中有 24% 来源于商业，并且 100 万美元以上客户的 50% 和 10 万美元以上客户的 72% 也来自商业。Walters 还描述了新的 “关键客户” 团队，针对更长周期的自上而下的合作，并表示该团队在 2025 年取得了 “显著进展”，包括一些已经在扩展的胜利。他还概述了在渠道和联盟方面的不断投资，包括超大规模云服务商、区域合作伙伴和系统集成商，并表示 Datadog 正在地理上扩展，提供更多本地覆盖和合作关系。</p>
</div><p>CFO David Obstler reiterated the company’s land-and-expand model, saying roughly a quarter of annual ARR growth comes from new customers, with the remainder from expansion. He said Datadog curates a target market of just under 500,000 global customers and framed the company’s logo penetration as about 7% with more than 32,000 customers. Obstler also introduced a new metric: customers spending more than $10 million annually, which he said have grown more than 60% to 34. On profitability, he said Datadog plans around ±80% gross margins with flexibility to invest, and reaffirmed a long-term target of 25%+ non-GAAP operating margin, noting recent non-GAAP cash flow margin of 27% and non-GAAP operating margin of 22%.</p>
<div class="lb-trans"><p>首席财务官 David Obstler 重申了公司的 “获取与扩展” 模式，表示大约四分之一的年度经常性收入增长来自新客户，其余来自扩展。他表示，Datadog 精心挑选了全球近 50 万个目标客户，并将公司的标志渗透率框定为约 7%，拥有超过 32,000 个客户。Obstler 还介绍了一个新指标：年支出超过 1000 万美元的客户，他表示这类客户增长超过 60%，达到了 34 个。关于盈利能力，他表示 Datadog 计划保持约 ±80% 的毛利率，并具备投资的灵活性，并重申了长期目标为 25% 以上的非公认会计原则运营利润率，指出最近的非公认会计原则现金流利润率为 27%，非公认会计原则运营利润率为 22%。</p>
</div><h2>About Datadog NASDAQ: DDOG</h2>
<div class="lb-trans"><h2>关于 Datadog NASDAQ: DDOG</h2>
</div><p>Datadog NASDAQ: DDOG is a cloud-based monitoring and observability platform that helps organizations monitor, troubleshoot and secure their applications and infrastructure at scale. Its software-as-a-service offering collects and analyzes metrics, traces and logs from servers, containers, cloud services and applications to provide real-time visibility into system performance and health. Datadog's platform is widely used by engineering, operations and security teams to reduce downtime, accelerate incident response and improve application reliability.</p>
<div class="lb-trans"><p>Datadog NASDAQ: DDOG 是一个基于云的监控和可观察性平台，帮助组织在大规模下监控、排除故障和保护其应用程序和基础设施。其软件即服务产品收集和分析来自服务器、容器、云服务和应用程序的指标、跟踪和日志，以提供系统性能和健康的实时可见性。Datadog 的平台被工程、运营和安全团队广泛使用，以减少停机时间，加快事件响应并提高应用程序的可靠性。</p>
</div><p>The company's product suite includes infrastructure monitoring, application performance monitoring (APM), log management, real user monitoring (RUM), synthetic monitoring and network performance monitoring, along with security-focused products such as security monitoring and cloud SIEM.</p>
<div class="lb-trans"><p>公司的产品套件包括基础设施监控、应用性能监控（APM）、日志管理、真实用户监控（RUM）、合成监控和网络性能监控，以及以安全为重点的产品，如安全监控和云安全信息与事件管理（SIEM）。</p>
</div><h2>Featured Articles</h2>
<div class="lb-trans"><h2>精选文章</h2>
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<li>What a Former CIA Agent Knows About the Coming Collapse</li>
</ul>
<div class="lb-trans"><ul>
<li>五只我们更看好的股票超过 Datadog</li>
<li>Nvidia CEO 发布大胆的特斯拉预测</li>
<li>你的银行账户不再安全</li>
<li>新法律：国会批准数字美元的设立？</li>
<li>在 2026 年 5 月之前购买这只黄金股票</li>
<li>一位前 CIA 特工对即将到来的崩溃的看法</li>
</ul>
</div><p><em>This instant news alert was generated by narrative science technology and financial data from MarketBeat in order to provide readers with the fastest reporting and unbiased coverage. Please send any questions or comments about this story to contact@marketbeat.com.</em></p>
<div class="lb-trans"><p><em>此即时新闻提醒由叙述科学技术和 MarketBeat 的金融数据生成，以便为读者提供最快的报道和公正的覆盖。请将任何问题或评论发送至 contact@marketbeat.com。</em></p>
</div><h2>Should You Invest $1,000 in Datadog Right Now?</h2>
<div class="lb-trans"><h2>你现在应该投资 1000 美元在 Datadog 吗？</h2>
</div><p>Before you consider Datadog, you'll want to hear this.</p>
<div class="lb-trans"><p>在你考虑 Datadog 之前，你需要听听这个。</p>
</div><p>MarketBeat keeps track of Wall Street's top-rated and best performing research analysts and the stocks they recommend to their clients on a daily basis. MarketBeat has identified the five stocks that top analysts are quietly whispering to their clients to buy now before the broader market catches on... and Datadog wasn't on the list.</p>
<div class="lb-trans"><p>MarketBeat 每天跟踪华尔街顶级评级和表现最佳的研究分析师及其推荐给客户的股票。MarketBeat 已识别出五只顶级分析师正在悄悄向客户推荐的股票，建议在更广泛的市场注意到之前购买……而 Datadog 并不在名单上。</p>
</div><p>While Datadog currently has a Moderate Buy rating among analysts, top-rated analysts believe these five stocks are better buys.</p>
<div class="lb-trans"><p>虽然 Datadog 目前在分析师中获得了中等买入评级，但顶级分析师认为这五只股票更值得购买。</p>
</div><p>View The Five Stocks Here</p>
<div class="lb-trans"><p>查看这五只股票</p>
</div>

Datadog Investor Day 2026: AI Agents Fuel “Race Against Complexity” as Platform Expands

Market Beat

Tradr 2X Long DDOG Daily ETF

Proshares Big Data Refiners ETF

FRNKL EXP DT ETF

Datadog

iShares US Digital Infrastructure and Real Estate ETF

Global X Data Center & Dgtl Infrs ETF

Datadog 2026 投资者日：随着平台的扩展，AI 代理推动 “与复杂性赛跑”