Datadog KI-Mitarbeiter
Ein KI-Mitarbeiter von Superkind, der in Datadog Deployments prüft, Alerts untersucht, Fehlerursachen erklärt und Incidents dokumentiert. Du schreibst ihm in Teams oder Outlook, er arbeitet in Datadog und meldet sich mit dem Ergebnis zurück. Vor sensiblen Aktionen wartet er auf deine Freigabe.
- Hosting in der EU
- AVV nach DSGVO
- Sofort startbereit
- Arbeitet in Teams, Slack und mehr
Was ist ein Datadog-KI-Mitarbeiter?
Ein Datadog-KI-Mitarbeiter ist eine KI, die sich mit eurem Datadog-Konto verbindet und dort Arbeit erledigt. Er beantwortet nicht nur Fragen zu Datadog, er führt die Aktionen aus: Monitors prüfen, Incidents untersuchen, Logs und Traces auswerten, Tickets anlegen. Superkind baut diesen KI-Mitarbeiter mit eurem Firmenwissen und liefert das fertige Ergebnis dorthin, wo euer Team arbeitet.
Anders als bei Workflow-Tools wie Zapier oder Make gibt es nichts zu konfigurieren. Keine Trigger, keine Zaps, keine Pflege. Du beschreibst das Ergebnis in normalem Deutsch, der KI-Mitarbeiter wählt die passenden Datadog-Aktionen, verbindet sie mit euren anderen Systemen und holt sich vor sensiblen Schritten deine Freigabe.
Datadog ist eine Observability-Plattform für Infrastruktur, Anwendungen, Logs, Traces, digitale Erlebnisse und Sicherheit.
Du fragst in Teams
Beschreib in normalem Deutsch, was du brauchst.
Superkind wählt die Aktionen
Sucht aus den Datadog-Aktionen die passenden aus und verkettet sie.
Superkind arbeitet in Datadog
Prüft Monitors, analysiert Logs, dokumentiert Incidents. Eure echten Daten.
Superkind meldet zurück
Liefert das fertige Ergebnis in Teams oder Outlook ab.
Was kannst du Superkind in Datadog bitten?
Nachrichten, die du wirklich schreiben würdest. Eine kopieren, eure Details einsetzen, den Rest macht Superkind.
“Prüfe das letzte Deployment in Datadog und sag mir, welche Monitors danach einen Alert ausgelöst haben.”
du, an @Superkind“Erkläre mir anhand der Datadog Traces und Logs, warum der Checkout seit heute Morgen Fehler wirft.”
du, an @Superkind“Lege zu diesem Datadog Incident ein Jira Ticket mit Ursache, Priorität und Link zum betroffenen Service an.”
du, an @Superkind“Melde dich hier, sobald Datadog einen neuen Incident erkennt, mit betroffenen Services und erster Ursache.”
du, an @SuperkindWie arbeitet Superkind mit Datadog?
- Native Integrationen und Connectoren für über 1.000 Tools
1Systeme verbinden
Datadog wird sicher über API und Application Keys verbunden. Dazu kommen Teams und die Systeme, die euer Team ohnehin nutzt, etwa Outlook, Jira oder Slack. Die Datadog-Rechte werden auf die vereinbarten Aufgaben beschränkt. Superkind übernimmt die Einrichtung und legt los.
@Superkind prüfe bitte in Datadog, warum die Fehlerrate im Checkout nach dem letzten Deployment gestiegen ist, und lege einen Incident an.
Bin dran. Ich prüfe den Checkout in Datadog und lege den Incident an.
2Sag Superkind, was du brauchst
Schreib deinem KI-Mitarbeiter in Teams wie einem Kollegen. Bitte ihn, einen Alert in Datadog zu prüfen oder die Ursache eines Fehlers aus Logs und Traces zu erklären. Normales Deutsch genügt. Superkind wählt die passenden Aktionen selbst.
- Monitor checkout latency ausgelöst
- 5xx Rate seit Deployment erhöht
- Incident INC 184 angelegt
Incident INC 184Wartet auf deine FreigabeCheckout Monitor stummschalten?3Superkind arbeitet, du gibst frei
Superkind öffnet Datadog, erledigt die Arbeit und schreibt das Ergebnis in Teams zurück. Monitors, Logs und Incidents werden dabei im Zusammenhang ausgewertet. Sensible Änderungen in Datadog warten auf deine Freigabe. Jeder Schritt wird protokolliert.
Was kann Superkind in Datadog tun?
Frag in normalem Deutsch aus Teams oder Outlook. Superkind wählt die passenden Datadog-Aktionen, erledigt die Arbeit und meldet zurück. Keine Workflows bauen.
Monitors auflisten
Listet Datadog Monitors mit Status, Typ, Tags und zuletzt ausgelöstem Alert.
Monitor prüfen
Liest Query, Schwellenwerte, Benachrichtigungen und aktuellen Status eines Datadog Monitors.
Monitor anlegen
Erstellt einen Datadog Monitor mit Query, Schwellenwerten, Nachricht und Tags.
Monitor aktualisieren
Ändert Query, Schwellenwerte oder Benachrichtigungen eines bestehenden Datadog Monitors.
Monitor stummschalten
Schaltet einen Datadog Monitor oder einzelne Gruppen für einen Zeitraum stumm.
Monitor löschen
Löscht einen Datadog Monitor dauerhaft aus dem Konto.
Incidents auflisten
Listet Datadog Incidents nach Status, Schweregrad, Service oder Zeitraum.
Incident prüfen
Liest Status, Schweregrad, Timeline, Commander und betroffene Services eines Incidents.
Incident ausrufen
Legt einen Datadog Incident mit Titel, Schweregrad und betroffenen Services an.
Incident zusammenfassen
Fasst Timeline, Signale, Änderungen und offene Aufgaben eines Datadog Incidents zusammen.
Logs durchsuchen
Durchsucht Datadog Logs nach Service, Status, Host, Tag und Zeitraum.
Traces analysieren
Analysiert Datadog Traces nach Service, Ressource, Latenz, Fehler und Abhängigkeit.
Fehlerursache erklären
Verknüpft Logs, Traces, Deployments und Monitor Alerts zu einer wahrscheinlichen Ursache.
Events abrufen
Liest Datadog Events für Deployments, Konfigurationsänderungen und Monitor Zustände.
Services vergleichen
Vergleicht Fehlerrate, Latenz und Durchsatz mehrerer Datadog APM Services.
Dashboards auflisten
Listet Datadog Dashboards mit Titel, Autor, Tags und Änderungsdatum.
Dashboard prüfen
Liest Widgets, Queries, Variablen und Layout eines Datadog Dashboards.
Graph Snapshot erstellen
Erzeugt einen Datadog Snapshot für eine Metrik und einen festgelegten Zeitraum.
Metriken abfragen
Fragt Datadog Metriken mit Aggregation, Tags und Zeitraum ab.
SLOs auflisten
Listet Datadog SLOs mit Ziel, Zeitraum, Status und verbleibendem Error Budget.
SLO Status prüfen
Prüft Zielerreichung, Error Budget und Verlauf eines Datadog SLO.
Synthetic Tests prüfen
Liest Status, Standorte, Assertions und letzte Ergebnisse von Datadog Synthetic Tests.
Fehlgeschlagene Tests erklären
Analysiert fehlgeschlagene Datadog Synthetic Tests anhand von Assertions und Laufdetails.
Hosts auflisten
Listet Datadog Hosts mit Status, Quellen, Tags und zuletzt gemeldeten Daten.
Nutzung prüfen
Liest die Datadog Usage Metering Daten für Hosts, Logs, Metriken und weitere Produkte.
Webhook anlegen
Erstellt eine Datadog Webhook Integration mit URL, Payload und optionalen Headern.
Superkind KI-Mitarbeiter, die mit Datadog arbeiten
Jede Rolle bringt ihr Fachwissen mit und nutzt Datadog als eines ihrer Werkzeuge.
Unternehmen, die mit Superkind arbeiten
Häufig gestellte Fragen
Alles, was du über deinen KI-Mitarbeiter für Datadog wissen musst.
Ja. Datadog ist eine der Integrationen, die Superkind über einen verwalteten Connector anbindet. Nach der Verbindung kann euer Team den KI-Mitarbeiter aus Microsoft Teams oder Outlook heraus in Datadog arbeiten lassen. Er kann Monitors prüfen, Logs und Traces auswerten, Incidents zusammenfassen und Ergebnisse zurückmelden. Dafür braucht ihr weder einen Workflow-Builder noch eigenen Code.
Ein Admin erstellt in Datadog die benötigten API und Application Keys und vergibt nur die vereinbarten Berechtigungen. Superkind bindet die Zugangsdaten sicher an den KI-Mitarbeiter und prüft die Verbindung. Wir richten das gemeinsam mit euch in der Einführung ein. Danach kann euer Team Aufgaben direkt aus Teams oder Outlook anstoßen.
Er kann Monitors und Alerts prüfen, Logs und Traces durchsuchen, Fehlerursachen erklären, Incidents anlegen und zusammenfassen, Dashboards lesen, SLOs und Error Budgets prüfen sowie Synthetic Tests auswerten. Die Liste oben zeigt typische Datadog-Aktionen. Welche davon euer Team tatsächlich nutzt, legen wir gemeinsam für den jeweiligen Use Case fest.
Nein. Bei Zapier oder Make baust du Trigger und Schritte und pflegst sie, wenn sich etwas ändert. Beim KI-Mitarbeiter beschreibst du das gewünschte Ergebnis in normalem Deutsch. Superkind wählt die passenden Datadog-Aktionen selbst, verbindet sie bei Bedarf mit Jira, GitHub oder Slack und fragt nach, wenn Informationen fehlen.
Nur mit deiner Freigabe. Superkind kann Monitors, Alerts, Logs, Traces und SLOs selbstständig lesen und zusammenfassen. Das Löschen, Ändern oder Stummschalten eines Monitors wartet auf ein Ja von einer verantwortlichen Person, direkt in Teams. Euer Team legt fest, welche Datadog-Aktionen sensibel sind und wer sie freigeben darf.
Der KI-Mitarbeiter arbeitet mit minimalen Datadog-Berechtigungen, die auf die vereinbarten Aufgaben begrenzt sind. Superkind wird in der EU gehostet und schließt mit euch einen Auftragsverarbeitungsvertrag nach DSGVO. Eure Daten werden nicht für das Training von Modellen verwendet. Jede Aktion wird protokolliert, damit Zugriffe und Änderungen für euer Team nachvollziehbar bleiben.
Datadog Infrastructure Pro startet öffentlich bei etwa 15 US-Dollar, Enterprise bei etwa 23 US-Dollar pro Host und Monat bei jährlicher Abrechnung. Zapier startet bei etwa 20 Euro, Make bei etwa 10 Euro pro Monat, jeweils plus Einrichtungszeit. Superkind wird pro Use Case bepreist, ein Bruchteil einer Vollzeitstelle. Die Datadog-Lizenz kommt je nach Nutzung hinzu.