เสริมทัพ Bits AI, Log Management และ Security ด้วยขีดความสามารถใหม่ ช่วยให้องค์กรมองเห็นข้อมูลเชิงลึก ตรวจจับ วิเคราะห์ และแก้ไขปัญหาได้อย่างอัตโนมัติ ครอบคลุมทั้ง Development Loop และ Data Lifecycle
Datadog (NASDAQ: DDOG) แพลตฟอร์มชั้นนำด้าน Observability และ Security ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ประกาศเผยโฉมเทคโนโลยีและขีดความสามารถใหม่ล่าสุดภายในงาน DASH งานสัมมนาใหญ่ประจำปีของบริษัท พร้อมเดินหน้าเปิดตัวฟีเจอร์และการผสานการทำงาน ที่สำคัญโดยมุ่งเสริมศักยภาพการดำเนินงานแบบ Autonomous และลดความซับซ้อนของระบบ เพื่อตอบโจทย์อุตสาหกรรมที่กำลังเผชิญกับการเปลี่ยนผ่านอย่างรวดเร็วจากแรงขับเคลื่อนจาก AI
“AI ได้สร้างความท้าทายใหม่ด้านการทำงาน เมื่อความเร็วในการพัฒนาโค้ดรุดหน้าไปไกลเกินสเกลที่มนุษย์จะสามารถบริหารจัดการได้ด้วยวิธีการเดิม ขณะเดียวกัน ผู้ไม่หวังดีก็เริ่มหันมาใช้ AI เพื่อโจมตีระบบสำคัญต่าง ๆ แต่แท้จริงแล้ว AI ไม่ได้สร้างความซับซ้อนเหล่านี้ขึ้นมาใหม่ แต่เป็นเพียงตัวเร่งให้ความซับซ้อนที่มีอยู่เดิมขยายตัวรวดเร็วยิ่งขึ้น” คุณ Olivier Pomel ผู้ร่วมก่อตั้งและประธานเจ้าหน้าที่บริหารของ Datadog กล่าว พร้อมเน้นย้ำว่า “องค์กรที่จะประสบความสำเร็จในยุค AI ไม่ได้วัดกันที่ความสามารถในการสร้างโมเดลเพียงอย่างเดียว แต่ขึ้นอยู่กับความสามารถในการกำกับดูแล ควบคุม และบริหารจัดการการใช้งาน AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ”
“เราเดินหน้าลงทุนราว 30% ของรายได้ในงานวิจัยและพัฒนา (R&D) อย่างต่อเนื่อง ซึ่งเป็นเหตุผลสำคัญที่ทำให้เราเข้าใจปัญหาที่ลูกค้าต้องเผชิญจากความซับซ้อนในการดำเนินงานในทุก ๆ วัน ได้อย่างลึกซึ้ง และสามารถพัฒนาโซลูชันที่ตอบโจทย์ได้อย่างตรงจุด” คุณ Alexis Lê-Quôc ผู้ร่วมก่อตั้งและประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายเทคโนโลยีของ Datadog กล่าว
“ภายในงาน DASH เราได้เปิดตัวขีดความสามารถใหม่กว่า 100 รายการ ที่ขับเคลื่อนภายใต้เป้าหมายหลักที่มีร่วมกัน นั่นคือการมอบ Visibility ที่จำเป็น เพื่อให้ลูกค้าสามารถค้นหาและแก้ไขปัญหาที่สำคัญที่สุดได้อย่างทันท่วงที ในช่วงเวลาที่สำคัญที่สุด”
ไฮไลต์ผลิตภัณฑ์ใหม่ที่น่าจับตาประกอบไปด้วย
Bits AI ก้าวสู่ Autonomous Operations อย่างเต็มรูปแบบ ครอบคลุมทั้งการจัดการเหตุขัดข้องและงานด้านการพัฒนาซอฟต์แวร์
Bits AI คือชุดเครื่องมือเอเจนต์ (Agent Suite) จาก Datadog ที่ออกแบบมาเพื่อเปลี่ยนเวิร์กโฟลว์ด้าน Development, Security และ Operation ให้ทำงานเป็นระบบอัตโนมัติ
“ที่ผ่านมา Bits AI ของ Datadog มุ่งเน้นการวิเคราะห์หาสาเหตุที่แท้จริงของปัญหาเป็นหลัก แต่ในวันนี้ ด้วยความสามารถใหม่อย่าง Bits Detection, Agent Evals, Infrastructure, Code, Release, Data Analysis, Testing และ Chat ทำให้ Bits AI สามารถดำเนินงานแบบ Autonomous ได้อย่างแท้จริง พร้อมก้าวสู่การเป็นผู้ช่วยอัจฉริยะที่องค์กรสามารถไว้วางใจได้ โดยทำงานครอบคลุมทุกขั้นตอนของ Production Lifecycle และ Development Loop” คุณ Lê-Quôc กล่าวเสริม
จากการอัปเดตความสามารถครั้งสำคัญนี้ Bits AI สามารถตรวจจับ วิเคราะห์ และแก้ไขปัญหาได้โดยอัตโนมัติ โดยจะทำการสแกนโครงสร้างพื้นฐานตลอด 24 ชั่วโมงเพื่อค้นหาและระบุความผิดปกติ พร้อมแนะนำแนวทางแก้ไขและดำเนินการแก้ไขได้โดยตรง กระบวนการทั้งหมดสามารถทำงานได้แบบ Autonomous ภายใต้กรอบการกำกับดูแล (Guardrails) ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าอย่างชัดเจน ขีดความสามารถดังกล่าวไม่ได้จำกัดอยู่เพียงระบบและแอปพลิเคชันแบบดั้งเดิมเท่านั้น ด้วยฟีเจอร์ใหม่อย่าง Agent Evals ทำให้ Bits AI สามารถวิเคราะห์ข้อผิดพลาด (Debug) และสร้างแนวทางแก้ไขสำหรับ AI Agent ได้อีกด้วย
นอกจากนี้ Bits AI ยังสามารถปฏิบัติการครอบคลุมตลอดทั้ง Development Loop โดยติดตามทุก Release และ Pull Request ตั้งแต่ขั้นตอนการปรับแก้โค้ด (Code Change) การทดสอบในสภาพแวดล้อม Staging การทยอยเปิดใช้งาน (Rollout) ไปจนถึงการนำระบบขึ้นใช้งานจริงในการ Production พร้อมตรวจสอบในทุกขั้นตอนเพื่อให้มั่นใจว่าระบบทำงานได้ตามที่ออกแบบไว้
เพื่อให้การทำงานเป็นไปอย่างราบรื่น Bits AI ยังพร้อมใช้งานผ่านเครื่องมือที่ทีมงานใช้อยู่เป็นประจำในแต่ละวัน เช่น Slack และ Claude ช่วยให้สามารถทำงานร่วมกับ AI ได้โดยไม่ต้องเปลี่ยนเวิร์กโฟลว์เดิม
ยกระดับการปกป้อง AI Agent ด้วย AI Guard
“ในปัจจุบันที่ AI Agent สามารถทำงานด้วยสิทธิ์การเข้าถึงระบบระดับสูง อีกทั้งยังเข้าถึงข้อมูลสำคัญและสื่อสารกับภายนอกได้
Prompt อันตรายเพียงชุดเดียวที่ซ่อนอยู่ในคำสั่งที่ดูไม่มีพิษภัย อาจเปลี่ยน AI Agent ที่ถูกออกแบบมาเพื่อช่วยงานให้กลายเป็นช่องทางในการรั่วไหลของข้อมูลสำคัญ ซึ่งอาจสร้างความเสียหายด้านชื่อเสียงและการสูญเสียข้อมูลมูลค่ามหาศาล” คุณ Tim Knudsen รองประธานฝ่ายผลิตภัณฑ์ด้านความปลอดภัยของ Datadog กล่าว
“ขณะเดียวกัน ผู้โจมตีได้เรียนรู้การใช้เทคนิค Agent Poisoning ที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น โดยซ่อนคำสั่งอันตรายไว้ในลักษณะที่จะสามารถตรวจจับได้ก็ต่อเมื่อมีความเข้าใจเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมของ AI Agent ตลอดหลายขั้นตอนการทำงาน (Multiple Steps) เท่านั้น ด้วยเหตุนี้ AI Guard โซลูชันใหม่จาก Datadog จึงผสานการติดตามเส้นทางการทำงานของ AI Agent ในเชิงลึก (Deep Agent Telemetry Tracing) เข้ากับการวิเคราะห์ความผิดปกติของพฤติกรรมที่คำนึงถึงบริบทต่อเนื่องโดยเฉพาะสำหรับ AI (AI-native Stateful Behavioral Anomaly Analysis) เพื่อช่วยตรวจจับและสกัดกั้นการโจมตีต่อ AI Agent ที่มักหลุดรอดจากการประเมินแบบดั้งเดิม ซึ่งพิจารณาเพียง Prompt และ Response ในแต่ละรอบแบบแยกส่วน”
Bring Your Own Cloud หนุน Datadog สู่แพลตฟอร์มหนึ่งเดียว ไม่ว่าข้อมูลจะอยู่ที่ใด
เมื่อปริมาณการใช้งาน AI เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง จำนวน Log ที่ระบบสร้างขึ้นก็เติบโตแบบก้าวกระโดด ส่งผลให้หลายองค์กรต้องเผชิญกับการตัดสินใจที่ยากลำบากระหว่างการเก็บข้อมูลทั้งหมดไว้แล้วแบกรับต้นทุนที่เพิ่มขึ้น หรือเลือกที่จะลบข้อมูลทิ้งแต่ต้องเสี่ยงกับการสูญเสีย Visibility ในการติดตามและวิเคราะห์ระบบ
Datadog จึงตอบโจทย์ความท้าทายดังกล่าวด้วย Bring Your Own Cloudโซลูชันที่นำแพลตฟอร์ม Datadog ไปติดตั้งภายในสภาพแวดล้อมคลาวด์ของลูกค้าโดยตรง ช่วยให้ข้อมูลสามารถประมวลผล (Process) และทำดัชนี (Index) ได้ภายใน Cloud Object Storage ขององค์กรเอง
สร้างและติดตาม AI Agent ได้ภายใน Datadog
ด้วย Bits Agent Builder ทีมสามารถสร้าง AI Agent แบบกำหนดเองได้ภายใน Datadog เพื่อทำให้กระบวนการแก้ไขปัญหา (Remediation) และเวิร์กโฟลว์ด้านปฏิบัติการ (Operational Workflows) เป็นระบบอัตโนมัติ ไม่ว่าจะเป็นการจัดการเหตุขัดข้อง การสร้างรายงานเฉพาะตามความต้องการ หรือการบังคับใช้มาตรฐานการทำงานอย่างสอดคล้องกันในทุกสภาพแวดล้อม โดยทั้งหมดอยู่ภายใต้ขอบเขตการควบคุมที่องค์กรกำหนด
นอกจากนี้ Datadog ยังเปิดตัว Agent Console เพื่อช่วยให้องค์กรสามารถมองเห็นและประเมินคุณค่าทางธุรกิจที่ AI Agent สร้างขึ้นได้อย่างชัดเจนยิ่งขึ้น โดย Agent Consoleทำหน้าที่เป็นศูนย์กลางสำหรับติดตามและตรวจสอบการทำงานของ AI Agent รวมถึงเครื่องมือพัฒนาซอฟต์แวร์แบบ Agentic อย่าง Claude Code, Cursor และ GitHub Copilot จากจุดเดียว
“แม้จะปฏิเสธไม่ได้ว่า Coding Agent กำลังช่วยเร่งกระบวนการพัฒนาซอฟต์แวร์ให้รวดเร็วยิ่งขึ้น แต่การขาด Visibility ก็ทำให้องค์กรไม่สามารถประเมินผลกระทบที่แท้จริงของ Agent เหล่านี้ที่มีต่อธุรกิจได้อย่างครบถ้วน Agent Console จึงเข้ามาเติมเต็ม Visibility ที่จำเป็น เพื่อช่วยตอบคำถามสำคัญขององค์กร ไม่ว่าจะคำถามที่ว่าใครคือผู้ใช้งาน Agent มากที่สุด งานประเภทใดที่ Agent สามารถทำได้อย่างมีประสิทธิภาพ และงานประเภทใดที่ยังเป็นข้อจำกัด รวมถึงผลงานที่ Agent สร้างขึ้นมีความสัมพันธ์กับค่าใช้จ่ายที่เกิดขึ้นอย่างไร” คุณ Lê-Quôc กล่าว
สำหรับผู้ที่สนใจเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับความสามารถใหม่ล่าสุดของผลิตภัณฑ์ Datadog รวมถึงแนวทางการนำ AI มาเสริมศักยภาพด้าน Observability และ Security สามารถอ่านสรุปประกาศสำคัญทั้งหมดจากงาน DASH ได้ ที่นี่
