Implementación y Configuración End-to-End
Implementación y Configuración End-to-End
Implementar Datadog correctamente desde el inicio marca la diferencia entre una plataforma que genera valor desde el día uno y una herramienta subutilizada que acumula costos sin retorno. En Apiwan configuramos la plataforma de forma integral, cubriendo todos los pilares de la observabilidad moderna con un enfoque metodológico, reproducible y alineado a las buenas prácticas de la industria.
No hacemos instalaciones rápidas: diseñamos arquitecturas de observabilidad que acompañan el crecimiento del negocio.
¿Para quién es este servicio?
Ideal para organizaciones que:
- Están adoptando Datadog por primera vez y quieren hacerlo bien desde el inicio.
- Tienen una implementación parcial y necesitan extenderla a nuevos equipos, servicios o capas tecnológicas.
- Migraron a cloud o Kubernetes y su stack de monitoreo anterior quedó obsoleto.
- Buscan reemplazar herramientas de monitoreo fragmentadas (Zabbix, Nagios, Splunk, New Relic) por una plataforma unificada.
Capacidades que implementamos
Observabilidad de Infraestructura y Aplicaciones
Infrastructure Monitoring Cobertura completa del parque de infraestructura: servidores físicos y virtuales, instancias cloud (AWS, Azure, GCP), contenedores Docker y Kubernetes, funciones serverless y red. Configuración del Datadog Agent con autodiscovery, integración con los principales proveedores cloud y correlación automática entre capas.
APM — Application Performance Monitoring Instrumentación de aplicaciones para visibilidad end-to-end de cada request: trazas distribuidas, mapas de dependencias entre servicios, detección automática de cuellos de botella y correlación con logs e infraestructura. Compatible con los principales lenguajes y frameworks (Java, Python, Node.js, .NET, Go, Ruby y más).
Log Management Diseño del pipeline de logs: ingestión desde múltiples fuentes (agente, Forwarder, Kinesis Firehose, syslog), parsing y enriquecimiento, definición de índices y políticas de retención, configuración de Flex Logs para retención de largo plazo a bajo costo, y alertas sobre patrones en logs.
Database Monitoring (DBM) Visibilidad profunda del comportamiento de bases de datos: queries lentas, planes de ejecución, métricas de conexión, bloqueos y anomalías. Compatible con PostgreSQL, MySQL, SQL Server, Oracle y MongoDB.
Network Monitoring Visibilidad del tráfico entre servicios, hosts y contenedores: Network Performance Monitoring (NPM), DNS Monitoring y Cloud Network Maps para entender las dependencias de red reales en entornos complejos.
Experiencia Digital
Real User Monitoring (RUM) Instrumentación de aplicaciones web y móviles para capturar la experiencia real de cada usuario: tiempos de carga, errores de frontend, Core Web Vitals, y correlación con trazas de backend para diagnóstico end-to-end.
Synthetic Monitoring Pruebas proactivas y automatizadas de los journeys críticos del negocio (login, checkout, APIs) desde múltiples ubicaciones geográficas — incluso antes de que los usuarios reporten problemas. Configuración de Private Locations para monitorear entornos internos o staging.
Session Replay Reproducción de sesiones de usuario para diagnosticar fricciones, errores y comportamientos inesperados en la interfaz. Combinado con RUM, permite correlacionar la experiencia visual con los datos técnicos subyacentes.
Software Delivery & DevOps
CI Visibility — Pipeline & Test Observability Visibilidad completa de los pipelines de integración continua: tiempos de ejecución por stage, tasa de fallos, detección de tests flaky, y métricas de ingeniería (DORA Metrics). Integración con los principales proveedores CI (GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins, CircleCI, Azure Pipelines). Permite a los equipos de ingeniería identificar qué está ralentizando la entrega de software y tomar decisiones basadas en datos.
Test Optimization Análisis y optimización de suites de testing: identificación de tests lentos, redundantes o con falla intermitente (flakiness), y correlación de resultados de tests con deployments y cambios de código.
Inteligencia Artificial & LLMs
LLM Observability Monitoreo y evaluación de aplicaciones y agentes construidos sobre modelos de lenguaje (LLMs). Apiwan implementa LLM Observability para organizaciones que están desarrollando o integrando capacidades de IA generativa en sus productos.
Incluye: trazas de prompts y respuestas, métricas de uso de tokens y latencia por modelo, evaluación de calidad de outputs (detección de alucinaciones, relevancia, coherencia), y detección de riesgos de seguridad como exposición de PII e inyección de prompts.
Compatible con los principales modelos y frameworks: OpenAI, Anthropic, Google Gemini, AWS Bedrock, Azure OpenAI, LangChain, LlamaIndex, CrewAI y más.
Enfoque metodológico
La implementación de Apiwan sigue un proceso estructurado en fases que minimiza el riesgo en producción y garantiza resultados medibles en cada etapa:
| Fase | Actividad | Resultado |
|---|---|---|
| 1. Discovery | Relevamiento de arquitectura y definición de alcance. | Scope acordado y backlog de implementación. |
| 2. Foundations | Agent deployment, integraciones cloud, tags base. | Infraestructura visible en Datadog. |
| 3. Instrumentación | APM, Logs, RUM, DBM, CI según alcance. | Observabilidad full-stack activa. |
| 4. Alerting & Dashboards | Monitores, SLOs y dashboards operativos. | Operaciones con visibilidad y alertas útiles. |
| 5. Handover | Documentación, capacitación y transferencia. | Equipo autónomo para operar la plataforma. |
Resultados esperados
Una plataforma Datadog completamente configurada, instrumentada y operativa — cubriendo infraestructura, aplicaciones, experiencia de usuario, pipelines de entrega y, si aplica, cargas de trabajo de IA. Con dashboards, alertas y estándares listos para escalar a nuevos equipos y servicios.