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Datadog は、Claude Code を活用した「ユニバーサルマシンツール」を開発し、コード生成とデバッグの効率化を実現しました。
研究チームが開発した時系列予測モデル「Toto 2.0」は、データ規模の拡大に伴い精度が向上するスケーリング特性を示し、業界における予測技術の新たな基準を確立しました。
カーネギーメロン大学とDatadog、Amazonの研究者らが、実際の運用インシデントデータを用いた時系列データの質問応答を評価する新ベンチマーク「ARFBench」を発表した。
Fastlyはメトリクス基盤をGKEに移行し、精度を改善した。同社はこの移行により、システムの信頼性と監視能力を向上させた。