zenn.dev
3日前
なぜ sessionReplaySampleRate はアプリごとに効かないのか？ Datadog RUM の仕様と解決アプローチ
マイクロフロントエンド構成でDatadog RUMのsessionReplaySampleRateをアプリごとに設定しても、セッション開始時に決まるrum Cookieの仕様により意図通りに機能しない問題を検証。force:trueによる強制録画は永久Retention Filterで全件課金対象になるため使えず、最終的に全アプリでsessionReplaySampleRate:100%＋手動録画開始＋Retention Filterのfirst-match仕様を踏まえた並び替えで、録画対象とコストを両立する設計にたどり着いた記事。
マイクロフロントエンド構成でDatadog RUMのsessionReplaySampleRateをアプリごとに設定しても、セッション開始時に決まるrum Cookieの仕様により意図通りに機能しない問題を検証。force:trueによる強制録画は永久Retention Filterで全件課金対象になるため使えず、最終的に全アプリでsessionReplaySampleRate:100%＋手動録画開始＋Retention Filterのfirst-match仕様を踏まえた並び替えで、録画対象とコストを両立する設計にたどり着いた記事。
www.datadoghq.com
4日前
How Datadog saves over $1 million each month by optimizing AI usage
DatadogがAIコスト管理の実践例を公開。AIコストをベンダー・モデル・チーム単位で可視化するダッシュボードを構築し、Claude CodeのデフォルトモデルをOpusからSonnetへ移行（性能低下8%でコスト36.7%削減、月$687,000節約）、実行effortを高から中へ変更（月$288,000節約）。さらに高額利用者への自動アラート通知（週$150,000節約）と、Headroomによるコンテキスト最適化（トークン使用量を大幅削減しコスト27%減）を組み合わせ、月合計100万ドル超のAI利用コストを削減した。
DatadogがAIコスト管理の実践例を公開。AIコストをベンダー・モデル・チーム単位で可視化するダッシュボードを構築し、Claude CodeのデフォルトモデルをOpusからSonnetへ移行（性能低下8%でコスト36.7%削減、月$687,000節約）、実行effortを高から中へ変更（月$288,000節約）。さらに高額利用者への自動アラート通知（週$150,000節約）と、Headroomによるコンテキスト最適化（トークン使用量を大幅削減しコスト27%減）を組み合わせ、月合計100万ドル超のAI利用コストを削減した。