A Datadog apresentou em 2026 uma das maiores expansões de sua plataforma. Durante a conferência DASH 2026, a empresa anunciou mais de 100 novos recursos voltados à observabilidade, inteligência artificial, segurança, experiência digital e gerenciamento de ambientes em grande escala.
Os lançamentos mostram uma mudança importante de direção. A plataforma quer deixar de ser apenas o lugar em que as equipes identificam problemas para se tornar um ambiente capaz de investigar causas, recomendar correções e, dentro de limites definidos pela organização, executar ações automaticamente.
Essa estratégia está concentrada principalmente na evolução do Bits AI, na observabilidade de agentes inteligentes, na adoção mais profunda do OpenTelemetry e em novos recursos para controlar os custos de infraestruturas modernas.
Bits AI ganha agentes mais autônomos
O Bits AI, conjunto de recursos de inteligência artificial da Datadog, foi ampliado para atuar em diferentes etapas do ciclo de desenvolvimento e operação de software.
Até então, a tecnologia era utilizada principalmente para auxiliar investigações e encontrar possíveis causas de incidentes. A nova geração pretende acompanhar o processo completo: detectar anomalias, analisar alterações, validar versões, sugerir correções e realizar ações autorizadas pela equipe.
Entre os agentes apresentados estão:
- Bits Detection: identifica comportamentos inesperados e possíveis problemas operacionais;
- Bits Code: transforma informações encontradas na plataforma em sugestões ou correções de código;
- Bits Release: acompanha uma versão desde o pull request até sua chegada ao ambiente de produção;
- Bits Testing: ajuda a criar e ampliar a cobertura de testes sintéticos;
- Bits Data Analysis: responde perguntas sobre dados técnicos e de negócio utilizando linguagem natural;
- Bits Infrastructure: auxilia na investigação e correção de problemas de infraestrutura;
- Bits Agent Evals: avalia o comportamento e a qualidade de agentes de IA.
A proposta é criar uma espécie de ciclo operacional assistido por IA. Um problema detectado pelo APM, pelo Error Tracking ou pelo monitoramento de banco de dados pode ser analisado pelo agente, convertido em uma correção e acompanhado durante sua publicação.
Essa automação, porém, não elimina a necessidade de governança. As empresas precisam definir quais ações podem ser realizadas automaticamente, quais dependem de aprovação humana e quais ambientes devem permanecer protegidos.
A Datadog também apresentou o Bits Agent Builder, ferramenta para criar agentes personalizados hospedados na própria plataforma. Esses agentes podem analisar telemetria, executar fluxos e tomar decisões seguindo as regras estabelecidas pela organização. Segundo a empresa, o recurso permite construir automações adaptáveis sem programar manualmente todos os caminhos possíveis. Conheça o Bits Agent Builder.
Observabilidade específica para agentes de IA
Aplicações baseadas em agentes introduzem desafios que não são totalmente atendidos pelo monitoramento tradicional. Uma única solicitação pode envolver diferentes modelos, ferramentas, chamadas externas, memórias, decisões intermediárias e várias etapas de raciocínio.
Para atender a esse cenário, a Datadog ampliou sua solução de Agent Observability.
A plataforma passa a ajudar equipes a entender:
- quais ferramentas o agente acionou;
- quanto tempo cada etapa consumiu;
- quais modelos foram utilizados;
- onde ocorreram erros ou desvios;
- quanto cada execução custou;
- quais padrões de comportamento aparecem em produção;
- se o agente realmente concluiu a tarefa esperada.
Um dos recursos anunciados é o Patterns in Agent Observability, criado para agrupar comportamentos semelhantes e revelar tendências que seriam difíceis de encontrar analisando execuções isoladamente.
Já o Agent Console oferece uma visão sobre adoção, uso e desempenho dos agentes implantados pela organização. Isso aproxima a observabilidade técnica das métricas de produto, permitindo analisar não apenas se o agente está funcionando, mas também se está sendo utilizado e entregando valor.
MCP Server conecta agentes à telemetria da Datadog
Outra novidade relevante é a disponibilidade geral do Datadog MCP Server.
O servidor implementa o Model Context Protocol, padrão que permite conectar aplicações e agentes de IA a ferramentas e fontes externas de dados. Com ele, assistentes de programação e ambientes de desenvolvimento podem consultar informações atualizadas da Datadog sem depender da cópia manual de logs, traces ou métricas.
Um desenvolvedor pode, por exemplo, pedir ao agente para investigar o aumento de latência de um serviço. Com as permissões adequadas, o agente consulta a telemetria, relaciona métricas com traces, localiza erros recentes e apresenta uma hipótese diretamente no ambiente de trabalho.
A disponibilidade dos dados continua condicionada aos controles de acesso e às políticas de governança da organização. Isso é particularmente importante quando agentes recebem autorização não apenas para consultar informações, mas também para executar ações. O MCP Server está em disponibilidade geral desde março de 2026. Veja o anúncio oficial.
OpenTelemetry ganha tratamento de primeira classe
A Datadog também aprofundou sua integração com o OpenTelemetry. A plataforma passa a interpretar nativamente convenções semânticas utilizadas em métricas e traces coletados por pipelines independentes do fornecedor.
Na prática, equipes que utilizam coletores e instrumentação open source podem acessar experiências mais completas dentro da plataforma, como:
- lista de hosts;
- Kubernetes Explorer;
- páginas de serviços no APM;
- dashboards;
- monitores;
- correlação entre infraestrutura e aplicações.
Anteriormente, algumas dessas experiências dependiam de instrumentação nativa ou de componentes específicos da Datadog. A mudança reduz o acoplamento e permite que empresas mantenham pipelines de telemetria mais portáveis.
A empresa também anunciou ferramentas para gerenciar configurações do Datadog Distribution of OpenTelemetry Collector, conhecido como DDOT, por meio do Fleet Automation.
Apesar do avanço, parte dessas experiências OpenTelemetry-native foi anunciada em preview. Portanto, disponibilidade, suporte e limitações precisam ser verificados antes da adoção em ambientes críticos. Confira as novidades de observabilidade.
Instrumentação simplificada para Windows, Java e NGINX
Reduzir o esforço necessário para instrumentar aplicações continua sendo uma prioridade.
O APM recebeu uma versão em preview da Single Step Instrumentation para Windows. A funcionalidade permite instrumentar aplicações Java e .NET presentes em um host com um único processo de instalação do Agent.
No caso do .NET, há suporte para aplicações executadas no IIS e possibilidade de criar regras para outros processos. As equipes também podem controlar quais aplicações devem ou não ser instrumentadas.
Outra evolução combina APM e Real User Monitoring em uma única instalação. Para aplicações Java baseadas em servlets e sistemas servidos por NGINX, a Datadog pode habilitar a observabilidade do frontend e do backend sem alterações diretas no código.
A correlação automática entre sessões reais e traces ajuda a responder uma pergunta fundamental: como um problema em determinado serviço afeta a experiência do usuário?
Service Remapping corrige inconsistências sem alterar o código
Ambientes distribuídos frequentemente possuem serviços registrados com nomes diferentes em métricas, logs e traces. Além de duplicar informações no catálogo, essa inconsistência dificulta pesquisas, dashboards e investigações.
O Service Remapping, agora em disponibilidade geral, permite renomear, agrupar ou dividir serviços diretamente na Datadog, sem modificar o código das aplicações.
É possível, por exemplo:
- unir registros duplicados;
- separar uma entrada monolítica utilizando tags;
- criar serviços a partir de informações da infraestrutura;
- padronizar nomes recebidos de diferentes fontes;
- visualizar quais monitores e dashboards serão afetados antes de aplicar uma regra.
O recurso é especialmente útil durante migrações, fusões de ambientes ou iniciativas de padronização da telemetria.
Journey Monitoring unifica a visão das jornadas digitais
Outra novidade é o Journey Monitoring, que reúne informações do Real User Monitoring, Synthetic Monitoring e Product Analytics em uma visão compartilhada das principais jornadas do usuário.
Em vez de analisar separadamente disponibilidade, erros técnicos, tráfego e conversão, as equipes podem acompanhar um fluxo completo, como:
Acesso ao produto → Cadastro → Carrinho → Pagamento → Confirmação
Isso ajuda engenharia, produto e operações a trabalharem sobre o mesmo contexto. Uma queda de conversão pode ser relacionada a um erro de JavaScript, a uma API lenta ou à indisponibilidade de uma integração externa.
O Journey Monitoring permanece em preview e, inicialmente, exige que a organização utilize os três produtos envolvidos. Consulte o resumo da DASH 2026.
GPU Monitoring acompanha desempenho e custo da infraestrutura de IA
O crescimento das cargas de treinamento e inferência elevou as GPUs ao grupo dos recursos mais caros e disputados da infraestrutura.
O Datadog GPU Monitoring, disponibilizado de forma geral em abril de 2026, procura relacionar saúde, utilização, desempenho e custo das GPUs em uma única visão.
A solução ajuda a identificar:
- GPUs ociosas ou subutilizadas;
- gargalos de memória;
- falhas de hardware;
- desequilíbrio entre nós;
- cargas lentas;
- desperdício de capacidade;
- equipes e aplicações responsáveis pelo consumo.
A correlação entre infraestrutura e custo é importante porque uma GPU reservada não necessariamente está produzindo trabalho útil. Sem essa visibilidade, empresas podem aumentar a capacidade quando o problema real está na distribuição das cargas ou na configuração do software. Leia o anúncio do GPU Monitoring.
Cloud Cost Management passa a incluir gastos com IA
O Cloud Cost Management foi ampliado para acompanhar despesas relacionadas à inteligência artificial em diferentes fornecedores.
A ideia é atribuir custos a equipes, serviços, produtos ou ambientes, facilitando perguntas como:
- qual aplicação está consumindo mais tokens;
- qual equipe responde pelo crescimento da fatura;
- quanto custa atender cada cliente ou funcionalidade;
- qual modelo oferece a melhor relação entre qualidade, latência e preço;
- onde existe capacidade de infraestrutura desperdiçada.
A Datadog também apresentou automações de otimização de custos que atuam dentro de limites definidos pelas equipes. Para ambientes Kubernetes com Karpenter, novas recomendações consideram o desempenho observado para sugerir um dimensionamento mais adequado dos nós.
Esse movimento aproxima observabilidade e FinOps. Em arquiteturas modernas, custo deixa de ser apenas um relatório financeiro mensal e passa a ser um sinal operacional que precisa ser acompanhado continuamente.
Disaster Recovery mantém a observabilidade durante falhas
Uma plataforma de monitoramento se torna especialmente necessária durante uma indisponibilidade do provedor de nuvem. Se a própria solução de observabilidade estiver inacessível, a resposta ao incidente fica comprometida.
Para reduzir esse risco, o Datadog Disaster Recovery permite configurar um site secundário e replicar periodicamente mais de 30 tipos de recursos, incluindo dashboards, monitores e usuários.
Quando o ambiente principal é afetado, o failover pode ser acionado por meio do Fleet Automation e da configuração remota dos Agents. Também existe uma opção baseada em endpoint DNS dedicado.
O recurso está em disponibilidade geral e foi desenvolvido para organizações que precisam manter capacidade de investigação mesmo durante falhas de grande escala. Veja as novidades para operação em escala.
Feature Flags conecta lançamentos à observabilidade
O Datadog Feature Flags chegou à disponibilidade geral com integração nativa ao APM e ao RUM.
Com isso, as equipes podem liberar uma funcionalidade gradualmente e acompanhar seus efeitos técnicos e comportamentais na mesma plataforma. Se uma nova versão aumentar erros, latência ou consumo de recursos, o problema pode ser relacionado diretamente ao grupo exposto à flag.
Essa integração oferece suporte a:
- lançamentos graduais;
- segmentação de usuários;
- comparação entre variações;
- acompanhamento de erros e desempenho;
- reversão mais rápida;
- experimentação controlada.
O principal ganho não está apenas no gerenciamento das flags, mas na capacidade de correlacioná-las com dados reais de produção. Conheça o Datadog Feature Flags.
Datadog Experiments aproxima engenharia e produto
A empresa também disponibilizou o Datadog Experiments, produto para criar, executar e analisar testes A/B.
A ferramenta relaciona as variações de um experimento com comportamento do usuário, indicadores de negócio e desempenho da aplicação. Assim, uma mudança pode ser avaliada não somente pelo aumento de conversão, mas também pelo impacto sobre latência, estabilidade e consumo de infraestrutura.
Essa união pode evitar decisões incompletas. Uma variação que melhora uma métrica comercial, por exemplo, talvez aumente erros ou gere um custo operacional incompatível com o benefício observado. Confira o anúncio do Datadog Experiments.
Segurança recebe novas identidades e proteção para agentes
A expansão dos agentes autônomos também aumenta a superfície de ataque. Para enfrentar esse cenário, a Datadog apresentou o AI Guard, desenvolvido para proteger aplicações de IA durante a execução.
A solução procura identificar atividades suspeitas, tentativas de manipulação e uso indevido de ferramentas em tempo real.
A plataforma também introduziu métodos de autenticação mais específicos:
- Personal Access Tokens (PATs);
- Service Account Tokens (SATs);
- Workload Identity Federation para AWS;
- suporte planejado a clientes OAuth.
PATs, SATs e a federação de identidade para workloads AWS foram anunciados em disponibilidade geral. As tradicionais application keys continuarão funcionando depois do terceiro trimestre de 2026, mas passarão a ser consideradas legadas e não receberão novas funcionalidades. Veja as mudanças de segurança e conformidade.
O que muda para desenvolvedores e equipes de plataforma?
O conjunto de novidades mostra três transformações principais.
- A primeira é a passagem da observabilidade reativa para uma operação mais autônoma. A plataforma não quer apenas explicar o incidente depois que ele aconteceu, mas detectar, investigar e colaborar com sua correção.
- A segunda é a união entre engenharia, segurança, produto e custos. Métricas comerciais, flags, experimentos, consumo de IA, vulnerabilidades e telemetria passam a fazer parte do mesmo fluxo de análise.
- A terceira é a consolidação do OpenTelemetry como base importante da estratégia. Ao oferecer experiências nativas para dados coletados por pipelines abertos, a Datadog reconhece a demanda das empresas por portabilidade e menor dependência da instrumentação de um único fornecedor.
Conclusão
As novidades de 2026 posicionam a Datadog como uma plataforma cada vez mais ampla de operação de software, e não somente como uma ferramenta de monitoramento.
Bits AI, Agent Observability, MCP Server e AI Guard indicam que os agentes inteligentes estão se tornando parte permanente do desenvolvimento e da operação. Ao mesmo tempo, OpenTelemetry, Service Remapping, Disaster Recovery e a instrumentação simplificada mostram que os problemas tradicionais de observabilidade continuam recebendo atenção.
A promessa de autonomia é interessante, mas exige maturidade. Permissões, auditoria, limites operacionais, qualidade da telemetria e supervisão humana serão determinantes para que agentes automatizados reduzam o trabalho das equipes sem introduzir novos riscos.
O futuro da observabilidade, ao que tudo indica, não será apenas enxergar o que aconteceu. Será compreender o contexto, decidir o que fazer e executar a resposta com segurança.