Datadog Q3 2021 - Land and Expand (Squared)
2021年11月24日 / poffringa / 0件のコメント
Datadog（DDOG）は11月4日、またしても印象的な業績報告を行った。好調な第2四半期を経て、Datadogは今年を終えても減速する気配がない。第3四半期の業績は、売上高、利益ともに予想を上回り、第2四半期からの収益成長をさらに加速させ、前年同期比75％増という驚異的な数字を達成しました。さらに、第4四半期および通期の業績予想を上方修正し、第3四半期よりも高い収益成長を見込んでいます。株価は決算の翌日に12％上昇し、DDOGの2021年の業績は、2020年末の98ドルから約2倍になった。DDOGは、年初に設定した2021年の目標額150ドルをはるかに超えている。DDOGは現在、私の個人ポートフォリオの中で2番目に大きな配分を占めています。
今回の結果は、Datadogが毎年開催しているユーザーカンファレンス「Dash」の後に発表されたもので、多くの製品が発表されました。売上高の増加と同様に、Datadogの製品開発のペースも加速しており、今年は2020年よりも多くの製品がリリースされています。製品の拡大は、既存カテゴリーの拡張と全く新しい市場への参入の両方に及んでいます。このような製品の拡大は、Datadogにとって大きなチャンスであることを強調しています。Datadogは、典型的なランド＆エクスパンション・モデルを次の段階に進めており、既存の顧客をアップセルし、さらに将来的には顧客が採用できるように新製品の拡張を継続的に提供しています。以前のブログ記事では、アドレス可能な市場が拡大し続けることで、収益成長の耐久性が長くなることを説明しました。Datadogにも同じ議論ができます。
以下に、当四半期で得られた最も重要なポイントを列挙し、詳細は後のセクションで説明します。また、Datadogに関する私の過去の記事をご覧になれば、Datadogの投資テーゼや2021年の出来事の経過についての基礎知識が得られるでしょう。
収益の伸びは引き続き加速しています。これは、今回の決算報告の中で最も重要な結果かもしれません。第2四半期に67%の収益成長を達成した後、第3四半期のDatadogの収益成長は75%にステップアップし、第2四半期の決算で60%の成長を見込んでいた当初の予想を約1500ベーシスポイント上回りました。第4四半期も同様の成長率を達成すれば、第3四半期を上回り、年率80％に近づくことになります。
また、通期の見通しも引き上げられ、約65％の成長となります。2020年第4四半期に発表された当初の予想では、38％の成長が見込まれていたことを覚えておいてください。その時点では、複数のアナリストがDatadogの成長ストーリーは遅れていると結論づけていた。Datadogは現在、その成長率を27％上回る成長率を予測しており、第2四半期に発表された56％の事前予測から、第3四半期の収益で通期の見通しを9％引き上げました。これは、年内の成長率が70％以上になることを意味しています。これは、Datadogが年間売上高10億ドルに近づくにつれ、強い勢いを示しており、2022年にも引き続き高い成長を遂げるための良いお膳立てとなるでしょう。
請求額、RPO総額、現在のRPOの成長率は、売上高よりも高く、今後の売上高の成長をさらに後押ししています。 総RPOは、前四半期の103%から127%という驚異的な伸びを示しましたが、これはDatadogがより多くの複数年契約を締結していることを反映しています。
これは、Datadog がより多くの複数年契約を結ぶことができるようになったことを反映しています。非GAAPベースの営業利益率は、前四半期の13％に対し、16％と再び上昇しました。GAAPベースでも、Datadogの営業利益率はわずか2%で、収益性に近づいています。FCFマージンは21.1%で、FCFは前年同期比で倍増しました。
研究開発費は、前年同期比で83％増加し、現在、売上高の31％を占めています。これは、売上高の24％を占めるS&M部門の支出を上回っています。このような研究開発費とS&M費の変移は、同業他社には見られないものです。Datadogは、収益の成長に影響を与えることなく、研究開発への投資を続けながら、S&Mコストを低く抑えることができます。
34%の顧客総数の増加と130%を超えるDBNRRは、収益成長のもう一つの追い風となっています。Datadogは、ハイペースで新規顧客の追加を続けており、時間をかけて顧客数を増やしている。Q3の前年同期比の収益増加の70%は、顧客支出の拡大によるものである。
大口顧客（ARR10万ドル以上）が総売上高に占める割合は、前四半期の80％から82％に増加した。これらの大口顧客の数は、第3四半期に1,800社となり、前年同期比で66％、前四半期比で11.8％増加した。
年次Dashカンファレンスの一環として、一連の新製品リリースおよび拡張機能を発表。これは、年初に発表されたいくつかの製品に加えて行われたものです。Datadog は、隣接する市場への参入と、既存の市場におけるカバー範囲の拡大を進めています。
製品リリースの速度は加速しています。Dash カンファレンス中に行われた投資家ミーティングの一環として、経営陣は、年々増加している製品発表の数に注目しました。製品数が増えることで、顧客は支出を増やすための新たな手段を得ることができ、高い純増率を維持することができます。
明らかに、Datadogはすべてのシリンダーに火をつけている。彼らは、迅速な製品提供と強力な営業活動の組み合わせを見せている。これにより、Datadogがオブザーバビリティの分野で優位に立ち続け、オブザーバビリティの一般的な概念を、開発者のワークフロー、セキュリティ、ビジネス・インテリジェンスなど、隣接するIT機能にまで拡大できるという確信が得られました。さらに、これらのカテゴリーには既存のプロバイダーや次世代の競合他社が存在しますが、Datadogはすべてのビジネス指標において競合他社を上回っています。
ここでは、数字を見てから、製品の概要について説明します。
財務概要
トップラインの成長
第3四半期の売上高は2億7,050万ドルで、前年同期比74.8％増、前四半期比15.8％増となりました。これは、アナリスト予想の2億4,780万ドル（60.2％増）、および第2四半期の事前予想の2億4,600万ドルから2億4,800万ドルを上回りました。Q3の売上成長率は、Q2の年率66.8％よりも加速しました。Datadogは、第2四半期に2,100万ドル、第3四半期に2,300万ドルの予想を上回り、それぞれ年率約15％の収益成長を達成しました。これにより、投資家は次の四半期の実際の収益をかなり一貫して予測することができます（この場合は第4四半期のガイドに該当します）。
このことを念頭に置いて、第4四半期を展望すると、さらなる加速が期待できます。経営陣の予備的な収益予想は2億9,000万ドルから2億9,200万ドルの範囲で、中間点では年間63.9％、前四半期比7.6％の成長となります。第2四半期と第3四半期の実績と同じパターンを第4四半期の予想に適用すると、Datadogは約2,500万ドルの上乗せをすると想定されます。その結果、第4四半期の売上は3億1,600万ドルとなり、年間成長率は78％、シーケンシャル成長率は16.8％となります。
2022年に向けては、来年初めの第4四半期報告書に記載されるであろう同社の予測がありません。アナリストは現時点で、2022年の売上高を13億9,700万ドルと予想しており、2021年の見通しに比べて40.5%の成長となります。しかし、前四半期比での収益の伸びは、今後の展開を示唆しています。Datadogは、過去2四半期のシーケンシャル成長率が16～17％と、かなり安定した範囲で推移しています。さらに、第4四半期の暗示的なシーケンシャル成長も同じレベルである。2021年第1四半期のシーケンシャル成長率がわずか12%であることを、私の第4四半期の推定値である3億1,600万ドルに適用すると、2022年第1四半期の目標値は3億5,400万ドルとなり、78%の成長率となります。これは、私の第4四半期の予測と直線的になります。
規模が大きくなれば収益の伸びはいずれ鈍化することが予想されますが、Datadogは2022年に向けて大きな勢いがあり、2022年の通期では50～60％の収益成長を実現する可能性があると考えています。私は、Datadogの2021年の収益は10億ドル強で、前年比で約65％の成長になると考えています。2022年については、同レベルの絶対的な顧客数の増加と支出の拡大を維持できれば、さらに50％の成長となる15億ドルを達成できると考えています。
2022年も引き続き高い収益成長が見込まれることは、一貫した収益成長に加えて、その他の販売指標からも明らかです。経営陣は、売上高の成長がビジネストレンドのより良い指標であることを強調していますが、請求額とRPOの成長も将来に向けたシグナルとなります。第3四半期の売上高は、前年同期比98％増の3億900万ドルでした。これに対し、第2四半期の売上高は69％増でした。これは、好調な販売活動、契約期間の延長、および2020年第3四半期までの比較が容易であることが要因です。これに対し、第2四半期のRPO総額は103％増の5億8,300万ドルでした。現在のRPOの成長率は、第2四半期の80％に対し、第3四半期は年間約100％となっています。
データドッグ社の経営陣は、決算説明会において、第3四半期も記録的なARRの増加を達成し、第3四半期のARR総額が10億ドルのマイルストーンを超えたことを発表しました。この成長は、すべての製品ラインで記録的なARRの増加をもたらした。Datadogの最も古い製品であるInfrastructure Monitoringでさえ、ARRの増加を加速させています。
ログ管理とAPMの製品群を合わせたARRは、第3四半期に5億ドルを超え、引き続き高成長を続けています。これは、第2四半期のARRが4億ドルであったのに対し、前四半期比で25％以上の成長となります。このような新製品の成長率は、今後の収益成長の持続性を示唆しています。Datadog が新製品を発表し、隣接する市場に参入し続けることは、これらの追加製品ラインが実際の顧客の需要に基づいており、経営陣が将来の製品収益をどのように促進するかをうまく予測してきた実績があることを確信させる。
収益性
売上高の伸びが加速している一方で、Datadog は引き続き営業レバレッジを高めています。第3四半期の非GAAPベースの売上総利益率は78％で、前年同期の79％からわずかに低下しましたが、第2四半期の76％からは上昇しました。これらはすべて、Datadogが長期的に目標としている粗利益率70％台後半と一致しています。リーダーシップは、第4四半期にはクラウド費用の効率化により、粗利益率がわずかに上昇すると予想しています。
非GAAPベースの営業利益は4,400万ドルで、営業利益率は16.3％でした。前四半期の営業利益3,090万ドル、営業利益率13.2％から上昇しました。2020年第3四半期の営業利益は13.8百万ドル、営業利益率は8.9％でした。興味深いことに、Non-GAAP指標の使用に腹を立てている投資家にとって、DatadogはGAAPベースではほぼ損益分岐点に達しています。GAAPベースの営業損失は490万ドルで、営業利益率は2％でした。第4四半期には、3,800万ドルから4,000万ドルのNon-GAAP営業利益を見込んでいます。これは、第3四半期の当初予想である1,800万ドルから2,000万ドルに比べて倍増します。非GAAPベースのEPSは0.13ドルで、アナリスト予想の0.06ドルの2倍以上となりました。
通期では、Non-GAAPベースの営業利益の目標を1億3,300万ドルから1億3,500万ドルの範囲に引き上げました。これは、第2四半期に発表した8,700万ドル～9,300万ドルの予想を上回り、2020年第4四半期の業績で設定した2021年の当初予想3,500万ドル～4,500万ドルの3倍に相当します。Datadogの長期的な営業利益率の目標は、依然として20～25％です。
第3四半期の営業キャッシュフローは67.4百万ドルで、前年同期の36.3百万ドルから増加しました。フリーキャッシュフローは57.1百万ドルで、FCFマージンは21.1%となった。これは、2020年第3四半期のフリーキャッシュフロー28.6百万ドルから倍増したことになる。Datadogのrule of 40値は現在、91（op margin based）から96（FCF margin based）の範囲にある。これは競合他社を大きく上回っている。
機能別に見ると、Datadogは研究開発への投資を継続しており、S&Mコストのレバレッジを享受しています。第3四半期の非GAAPベースのS&M支出は前年同期比で30％増加し、R&D支出は2020年比で83％増加しました。これは、第2四半期のS&Mが前年同期比33%増、R&Dが同85%増であったことと比較しています。研究開発費は現在、S&Mの支出を30%上回り、8,390万ドル対6,460万ドルとなっています。これは、ほぼ一様に研究開発費よりもS&M費の方が多い同業他社のSaaSでは考えられないことです。
研究開発費 = 31% (2020年第3四半期は30%、第2四半期は30%)
S&M = 24% (対 2020年第3四半期は32%、第2四半期は26%)
G&A = 6% (対2020年第3四半期は8%、第2四半期は7%)
これらの支出傾向は、Datadogの強力な製品開発と市場投入のフライホイールの力を示す重要な洞察を与えてくれる。研究開発への投資を増やすことで、顧客にとって関連性の高い新製品を生み出す。新しいモジュールの採用により、製品の契約数が増加し、顧客一人当たりの支出（NRR）が増加します。この拡大は、営業チームの関与をほとんど必要とせず、営業効率を高めます。多くの場合、お客様はセルフサービスで製品を追加購入することができます。その結果、Datadog は、営業費用の増加を緩やかにし、研究開発費の増加につなげることができます。
同社の10-Qより。
当社のお客様は、当社から最初に購入した製品の使用率を大幅に高め、当社のプラットフォームで提供している他の製品にも使用率を拡大することがよくあります。当社は、お客様がパブリッククラウドやプライベートクラウドでワークロードを拡大するのに合わせて成長しています。
データドッグ、2021年第3四半期、10-q
これは、Datadogにとって既存顧客からの2つの低コストの収益源を強調しています。
既存のお客様からの2つの低コストの収益源を強調しています: 製品モジュールを追加し、スタンドアローンの価格で提供することによる支出の拡大。
単純に顧客の利用率が上がることによる支出の増加。Datadogの顧客の多くは、急速に成長しているデジタルイノベーターであり、彼ら自身も収益の増加を経験しています。これにより、デジタル業務の成長に伴うIT支出の拡大を容易に正当化することができます。
高成長のデジタル・ネイティブの場合、顧客企業の全体的なデジタル収益の増加により、IT予算が拡大します。一般的にIT支出の5～10％を占めるオブザーバビリティーにより、Datadogは、お客様自身のビジネスの成長により、高い純拡張率を達成することができます。
お客様の活動
Datadogは、第2四半期においても、強力な「着地と拡大」の動きを続けている。上記で示唆したように、これは2つの要素で構成されています。まず、Datadogは新規顧客を獲得しなければならない。Datadogは、直接販売、マーケティング活動、カンファレンス、およびトライアル使用の補助を通じてこれを達成する。第二に、既存のお客様は、時間の経過とともに支出を増やしていきますが、通常は1～2の製品から始めて、毎年追加していきます。このような製品モジュールの採用と、デジタルトランスフォーメーションへの継続的な投資による顧客自身の利用率の向上が相まって、各顧客の支出額は毎年増加していきます。Datadogは、第3四半期の10-Qにおいて、売上高増加の約70％が既存顧客の増加によるもので、残りの30％が新規顧客によるものであると発表しました。 これは過去の四半期と同様です。
新規顧客は、今後の拡大運動のベースラインとなる。第3四半期末のDatadogの総顧客数は17,500社を超えた。これは、第2四半期の16,400社、1年前の13,100社から1,100社増加したもので、年率33.4％、前四半期比6.7％の成長となる。第2四半期には過去最高の1,200社、第1四半期には1,000社の新規顧客を獲得しています。第2四半期には1,200社、第1四半期には1,000社の新規顧客を獲得しました。しかし、分母が大きいため、年率成長率はわずかに低下しています。これは、規模が大きくなったことで理解できる部分もあるが、長期的に見ていきたいところだ。Datadogの長期的な成長は、顧客数が毎年25～30％以上を維持することが最適である。Datadogの経営陣は、特に国際市場において、顧客ベースを継続的に成長させる「相当な」機会があると感じている。
2021年第3四半期のDatadogの総顧客数の増加率
Datadogは、ARRが10万ドル以上の「大規模」顧客の数を定期的に報告しています。 これらの顧客は現在、DatadogのARRの82%を占めており、前四半期の80%から増加している。そのため、これらの大口顧客の成長は、全体の収益成長に大きく貢献しています。第3四半期にDatadogが報告したこれらの顧客数は1,800件で、2020年第3四半期の1,082件から66％増加した。第2四半期には1,610社の顧客を報告しており、第3四半期には190社、11.8%の前四半期比増加となった。この数は2年間で2倍以上に増えている。
Datadogの大規模顧客の増加、2021年第3四半期
Datadogは、ドルベースの純保持率を使用して顧客の消費量の増加を測定しています。 IPO以来、実際の値を報告していないが、130%以上であることを開示している。 第3四半期も、DBNRRは130%を超えており、これは過去17四半期に渡って同様である。これは、お客様が平均して毎年30％以上Datadogへの支出を増やしていることを意味します。
Datadogは、お客様が追加製品を簡単にアクティベートできるようになっているため、お客様は、まず2、3個のモジュールから始めて、時間をかけて徐々にモジュールを増やしていくことが多い。Datadogの経営陣は、過去2年間、2つ以上の製品と4つ以上の製品を採用した顧客の割合の値を報告している。
これらの値を検証し、総顧客数に外挿すると、製品のアドオンの高い伸びが明らかになる。複数製品を利用している顧客の割合が増加しているだけでなく、総顧客数も増加しているため、各カテゴリーの顧客の絶対数と毎年の変化率が拡大しています。
Datadog 複数製品の顧客導入メトリクス、2021年第3四半期
例えば、第3四半期では、2つ以上の製品を利用している顧客数は毎年45％増加し、顧客総数は34％増加しています。2つ以上の製品を使用しているお客様の普及率は80％に達していますが、新規のお客様は通常1～2製品からスタートするため、これは天井を意味するかもしれません。4つ以上の製品を使用しているお客様では、お客様の絶対数が前年比で倍増しており、各お客様が採用する製品の数が増えていることから、急速に拡大していることがわかります。Datadogがプラットフォームに製品を追加し続けることで、より多くの製品を採用している顧客をより明確に把握できるようになるだろう。第1四半期において、Datadogは「数百」の顧客が6つ以上の製品を使用していることを明らかにした。
これらの要因が相まって、高い収益成長を実現しています。年率換算した総顧客数の増加率が30％以上、DBNRR（ドルベースのネットリテンションレート）が130％以上を維持していることから、総売上高の増加率は今後も年率50％以上で推移していくと考えられます。概念的には、これは理にかなっています。Datadogは、毎年30％以上の新規顧客を追加し、既存顧客は平均30％以上の支出増加を実現しています。もちろん、これらの成長率は、長期的には数字が非常に大きくなるため、限界に達するはずです。
複数の製品が採用されるようになったのは、Datadogのプラットフォーム戦略と迅速な製品開発体制のおかげです。Datadogは、プラットフォーム・スイートに新製品を追加し続けており、それぞれの製品が独自のユースケースに対応し、徐々に価値を高めています。製品開発のペースは年々加速しており、少なくとも収益に貢献するリリース製品の数で測ると、この数年で加速しています。2017年から2018年にかけては毎年1つの新製品が追加されていましたが、2019年から2020年にかけては年に3～4つの新製品が追加されています。
2021年10月下旬のDashユーザーイベントまでに、Datadogは今年、すでに3つの新製品をGAに、2つの新製品をベータにリリースした。製品がGAにリリースされると、価格設定のページに掲載されます。Datadogは現在、13のトップレベルの製品を価格設定ページに掲載しており、トップレベルの製品の中には、価格設定も含めた複数のアドオンを含むものもあります。この合計製品数は、2020年末の9製品から増加しています。
以下の製品開発のセクションで詳しく説明しますが、ダッシュは多くの新製品をプラットフォームに配信しました。3つの製品が価格設定ページに昇格し、1つはスタンドアローン、2つはトップレベルの製品に折り込まれています。また、4つの新製品がベータ版として公開されました。これらの製品は、2022年前半にGA版がリリースされ、価格が決定される予定です。
これらのDashによるプラットフォームへの追加に加えて、2021年に導入されたものは、製品開発のデリバリーサイクルの継続的な加速を表しています。Datadogは、毎年、より多くの製品をお客様に提供しています。これらは、既存の製品カテゴリーの拡張と、全く新しいカテゴリーへの参入の組み合わせを表しています。これらはいずれも、Datadogが対応可能な市場を拡大するという最終的な効果があります。市場投入の効率化により、Datadogは参入した各市場を徐々に埋めていくことができます。このような動きは、新製品が顧客に採用されることで、旧製品の成長がやがて鈍化することを補い、高いDBNRRを長期にわたって維持することにつながります。
製品開発
Datadogは、3つの次元での拡大を推進することで収益を上げています。これは必ずしもDatadogに限ったことではありませんが、大規模で安定した高成長を実現するために、そのアプローチを洗練させてきました。3つの次元とは、新規顧客の獲得、認識された需要に基づく新製品の構築、既存顧客による新製品サブスクリプションの採用拡大です。ARRの成長は、この3つの組み合わせによってもたらされます。Datadogがこれらの次元に沿って拡大している限り、投資家は高い収益成長率が続くことを期待できます。
Datadog社の収益成長モデル（著者図
典型的なSaaS企業の「ランド＆エクスパンション」モデルでは、顧客の追加と既存顧客の年間支出額の持続的な増加が2つの基本要素となります。Datadogは、この「拡大」にもう1つの側面を加えており、これが彼らをより高いレベルの成長を実現していると考えています。Datadogは、既存の顧客が利用する製品の数を増やすことを奨励しているだけでなく、顧客が検討できるように新しい関連製品を継続的に追加しています。これにより、彼らの成長モデルの「拡大」の要素が大きくなり、「土地と（拡大×拡大）」または「拡大の2乗」のように効果的に考えることができます。Datadogは、既存顧客の支出を毎年30％以上増加させるだけでなく（DBNRRは130％以上）、プラットフォーム上で収益化された製品の数を毎年ほぼ同じ割合で増加させています。
もちろん、製品の追加契約による増分は、正味の拡大率で把握されます。しかし、私がユニークだと思うのは、新製品の提供数が持続的に増加することで、その拡大率がより持続的になることです。多くのSaaS企業では、各セグメントの製品に対する顧客の採用が飽和状態になると、正味の拡張率はいずれ低下します。しかし、既存の顧客が常に新しい関連製品を検討することができれば、顧客はより長い期間にわたって支出を拡大することができます。Datadogが過去4年間、130%以上のDBNRRを維持できているのは、この効果によるものと思われます。
Datadogの製品追加は、ハイリスクで楽観的すぎる賭けをするのではなく、顧客が必要とする実用的な機能を論理的に拡張したものである。これらの製品は、完全なオブザーバビリティ・スイートを完成させるための追加的な製品と、データの収集、処理、可視化におけるコア機能を活用した隣接する市場セグメントへの参入の両方で構成されています。例えば、インフラストラクチャー、APM、ロギング、RUM、データベース・モニタリング、ネットワーク・モニタリングなどは、すべてオブザーバビリティ製品の範疇に入ります。これらの製品は、ソフトウェア・インフラストラクチャーとアプリケーション・モニタリングのための製品です。大規模なデジタルエクスペリエンスを提供する企業がこれらのソリューションを導入していない場合、一般的には導入すべきです。Datadogのリーダーは、多くの新規案件が「グリーンフィールド」であると主張していますが、多くの場合、顧客のリソースを維持する必要のある社内またはオープンソースのソリューションを置き換えています。オブザーバビリティ・スイート全体における顧客の拡大は、正当な支出であり、CTOはすでにクラウド・インフラストラクチャ予算の5～10%をオブザーバビリティに割り当てることを期待しています。
同じ議論がDatadogの新しい製品カテゴリーにも当てはまります。インフラストラクチャとアプリケーションのセキュリティ、開発者のワークフロー、インシデント対応、オペレーショナル・インテリジェンスはすべて、デジタル・オペレーターの同一グループが取り組むべき機能です。観察可能性と同様に、これらの機能はすでに既存の社内ソリューションで実行されているかもしれません。あるいは、その機能のために他のベンダーのポイントソリューションを持っているかもしれません。Datadogのシングルエージェントを使えば、オペレータはDatadogのソリューションをこれらの新しいカテゴリーで有効にすることが非常に簡単にできます。Datadogのデータ収集範囲には、これらの他の製品カテゴリを担当するオペレータに貴重な洞察を提供するために必要な信号の多くが含まれています。
このようなベンダー製品の統合には、いくつかの利点があります。
簡素化。モニタリングソリューションには、それぞれエージェントが必要です。サーバー上で稼働するエージェントの数を減らすことで、パフォーマンスが向上し、構成管理のオーバーヘッドを削減できます。
共有ビュー。アプリケーションとインフラストラクチャのアクティビティから得られるインサイトは、すべてのチームで自動的に共有されます。DevOps、SecurityOps、プロダクトマネージャー、ビジネスアナリスト、開発者のすべてが同じデータを見て、1つのインターフェイスでアラートに対応します。これは、ツール間の切り替えによる一般的な非効率性や、どのアラートシステムを信頼すべきかを推測する問題（「私の監視システムでは問題が表示されない」）を回避できるため、評価する上で本当に重要です。
コスト。Datadog は、各製品に対して個別に料金を設定していますが、お客様が全体の支出を拡大すると、ボリュームディスカウントを有効にすることができます。お客様は既に他のベンダーに費用を割り当てている可能性が高いため、統合することでコストを下げ、ベンダーの管理を減らすことができます。
共通プラットフォームのこうした利点を活かし、収益の成長を維持するためには、拡大の原動力となる製品をハイペースで生み出していく必要があります。多くのSaaS企業やDatadogの一部の同業他社は、予測可能な年間ペースで新製品を追加していきますが、Datadogの新製品導入のペースは加速しています。私たち投資家が、年商の成長率が四半期ごとに加速している企業に目を奪われるのと同じように、製品開発のスピードが加速していることに興奮を覚えます。会社の評価には、それに見合った効果があると思います。より詳しい背景については、興味のある読者は、TAMの拡大の力についての私の以前のブログ記事を参照してください。
Datadogはこの傾向を示しています。最初の5年間はInfrastructureという1つの製品だけで過ごしてきたが、2017年以降は毎年製品数を増やしている。このペースは、10月下旬に行われたDatadogのInvestor Meetingでのスライドで強調されていました。このグラフのデザインが、売上高の伸びや顧客数の増加が上や右に移動するなど、財務指標で見慣れているものに似ているのが注目すべき点だと思います。これは、リーダーシップが意図的に示したものであり、企業の成長軌道におけるこの3つ目の次元に対するコミットメントを強調していると私は考えています。
2021年10月の投資家説明会でのDatadog製品のリリース履歴
このグラフには、研究開発への支出増加の恩恵も反映されています。Datadogは過去1年間、急速にエンジニアを採用している。10-Qによると、GAAPベースで、第3四半期の研究開発費は前年同期比で100％増加している。その増額分の大部分は人員に充てられています。これは、新製品の発売を継続するための燃料となります。これらの製品は、多くの場合、まず既存顧客向けのプライベートベータ版として導入され、数ヵ月後にGA版として公開されます。
創業者の経歴から、Datadogは顧客のニーズによくマッチしており、製品と市場の適合性を素早く実現している。新製品は、市場に投入されてからの時間にほぼ比例して、予測通りに採用率が上昇します。インフラストラクチャー、APM、ロギングなどの長い歴史を持つ製品は、現時点でARRの大部分を占めていますが、Synthetics、ネットワークモニタリング、RUM、さらにはセキュリティなどの新しい製品も徐々に顧客を増やし、ARRに貢献しています。新製品は、その小さな基盤から超成長を遂げ、旧製品の成長寄与が徐々に鈍化するのを相殺しています。この動きは、Datadogの高い収益成長を長期的に持続させます。
GAの製品のうち、顧客を獲得して収益化している製品の数を示すビジュアルとして、Datadogの価格設定ページを見ることができます。このページでは、トップレベルの製品を「ハニカム」グリッドで表示しています。各セルをクリックすると、製品と価格レベルの詳細が表示されます。いくつかの製品カテゴリには、独自の増分価格を持つサブ製品があります。例えば、RUMにはコアとなるリアルユーザーモニタリング製品がありますが、最近発売されたSession Replayも同じトップレベルの製品に含まれており、独自の使用量ベースの価格が設定されています。
Datadog製品グラフィック、価格ページ
ハニカムグリッドには、現在13のトップレベル製品があります。これは、2020年末の9件、Dashユーザーカンファレンスの直前の12件から増加しています。これは、2021年に44％の成長を示している。これは業界で認められているKPIではありませんが、投資家にとっては高いDBNRRが持続することを示す強いシグナルになると思います。この13件のリストの中で、トップレベルの製品のいくつかは、複数の購読オプションを提供しており、それぞれが関連するアップセルの機会を表しています。
新しい製品の購読を追加するには、お客様はセルフサービスで行うことができます。お客様は通常、お客様のダッシュボードの管理セクションで新製品モジュールを有効にすることができます。プロビジョニングと請求は自動的に行われます。Datadog の営業担当者は、アップセルに関与する必要はありません。これにより、営業の効率化が図られ、先に述べたS&Mコストの段階的な削減をサポートし、営業リソースを新規顧客の獲得に集中させることができます。
Dashカンファレンス
Datadogは、10月下旬に年次Dashユーザーカンファレンスを開催し、多くの製品を発表しました。いくつかのベータ版製品がGA版に昇格し、いくつかの新製品がベータ版として発表されました。これらの製品は、単に観測性だけでなく、セキュリティや開発者のワークフローなどの新しいカテゴリにDatadogの足場を広げています。さらに、クラウドコストマネジメントという全く新しいカテゴリーを導入しました。これは、クラウドコスト最適化のためのポイントソリューションを提供する多くの独立した企業をサポートしてきた製品セグメントです。Datadogが顧客のすべてのクラウドアプリケーションとインフラストラクチャのアクティビティデータにアクセスできることを考えると、この製品の導入は自然な流れと言えるでしょう。
2021年10月に開催されたDatadogのインベスターミーティング「Dash」での製品発表
上の図は、Dash期間中に開催されたInvestor Meetingで発表されたすべての製品のハイライトです。ご覧のように、たくさんの製品が発表されましたが、これは2021年の初めに行われたいくつかの大きな製品発表の上に行われたものです。ここでは、これらの製品の説明に少し時間をかけてみましょう。それぞれのインパクトについて簡単にまとめ、より深く検討するための関連資料へのリンクを用意します。また、図に示した主要な発表のほかにも、多数の小規模な発表がありました。詳細については、Datadog社のブログ記事をご覧ください。
CI ビジビリティ
7月にDatadogは、開発者のワークフローにオブザーバビリティを適用するための新製品のベータ版リリースを発表しました。彼らの最初のステップはCI Visibilityで、開発組織のCI/CD（継続的インテグレーション/継続的デリバリー）ワークフローを可視化します。Securityの時もそうでしたが、この製品は、開発活動の「左遷」を狙ったいくつかの製品のうちの最初のものであり、より広範なオブザーバビリティのトレンドに組み込まれるものだと思います。将来的には、開発者を対象とした一連の製品が開発されても不思議ではありません。
CI/CDは、ソフトウェアアプリケーションの構築、テスト、デプロイに自動化を加えることで、開発と運用のギャップを埋めるものです。CI/CDが導入される前は、これらのプロセスはビルドエンジニアやリリースエンジニアが手作業で行っていました。時が経つにつれ、エンジニアリングチームは、これらのプロセスの多くがスクリプト化され、反復可能であることに気づきました。これが、ソフトウェアアプリケーションの継続的な開発、テスト、統合、デプロイを行う、現代のDevOpsの基礎となっています。
なぜなら、これらの自動化されたプロセスを拡張し、頻繁にリリースするという最終目標を達成する唯一の方法は、フルスタックのインフラとアプリケーションの監視を行うことだからです。これにより、ソフトウェアのリリースが本番環境の停止を引き起こした場合、監視システムがその原因を特定し、それを前回のソフトウェアリリースに結びつけることができます。CI/CDプラクティスは、開発と運用の間の膜を表すため、現代のDevOpsオペレーションの基礎を形成しています。
DatadogのCI Visibilityは、組織のCIパイプラインのパフォーマンスを深く洞察し、問題を容易に特定することができます。マイクロサービスの台頭とアプリケーション・モノリスの崩壊により、エンジニアリング組織では、多くの異なるコード・プロジェクトがCI/CDプロセスを並行して進行しています。これらのジョブをスムーズに実行し続けることは、大規模なエンジニアリング組織にとって大きな課題となります。CI Visibilityは、このようなビルド、テスト、デプロイのアクティビティを監視し、頻繁に失敗するジョブや機能テストにフラグを立てます。この洞察は、DevOps担当者が成功率を向上させるための調整に役立ちます。例えば、ビルドステップの周辺にエラー対応のコードを追加したり、テストを更新して安定性を向上させたりすることができます。
CI Pipeline Visibility」は、主要なパフォーマンス指標を生成し、どのパイプライン、ビルドステージ、ジョブが最も多く実行されているかを把握するのに役立ちます。また、失敗の頻度や完了するまでの時間も追跡します。Datadogは、これらの情報をカスタマイズ可能なPipelinesダッシュボードで可視化します。これにより、DevOpsチームは、すべてのパイプライン、ビルドステージ、およびジョブのパフォーマンスをハイレベルで把握することができます。チームはこれらの傾向を追跡して、トラブルシューティングに注力すべき場所を特定することができます。
もう1つのコンポーネントである「CI Testing Visibility」では、すべてのビルドのテストを簡単に監視して一般的なエラーを明らかにしたり、テストのパフォーマンスを時系列で可視化してリグレッションを発見したりすることができます。テストの可視性」のページでは、オペレータは各サービスのテスト・スイートを、対応するブランチ、期間、失敗、通過、スキップの数とともに見ることができます。Datadogは、以前はデフォルトブランチで見ることができなかった、同じコミットで合格したテストと失敗したテストの数も追跡します。
Datadog Testing Visibilityは、各テストを自動的に計測するので、オペレータはテストの失敗を再現するために時間を費やすことなく、テストを最後から最後まで追跡することができます。例えば、オペレータはテスト・トレースを掘り下げて詳細情報を得ることで、不具合のあるテストをデバッグすることができます。フレームグラフを使えば、複雑な統合テストでも失敗のポイントを簡単に見つけることができます。エラーが発生したスパンをクリックすると、スタック・トレースと関連するエラーメッセージを調べ、そのインスタンスでテストが失敗した原因を調べることができます。
CI Visibilityは、最近のDatadogの買収によって得られた機能を活用しています。Datadogは、2020年8月にUndefined Labsを買収したことを発表しました。Undefined Labsは、本番環境に移行する前の開発者のワークフローに対して、テストと観察可能な機能を提供しています。Datadogの製品は従来、本番環境に焦点を当てていましたが、この買収により、本番前の開発やテストサイクルへの可視性が拡大しました（左にシフト）。Undefined Labs社のScopeツールは、CircleCIやJenkinsなどのCI/CDプラットフォームに統合され、開発者が既存のワークフローの中でモニタリングやテスト機能を自動的に利用できるようにします。Scopeを使うことで、開発者はユニットテストの実行、パフォーマンスの測定、テストの失敗をソースコードに結びつけることができ、統合されたダッシュボードで結果を要約して見ることができます。
Undefined Labs社のウェブサイトからのスクリーンショット
Undefined Labs社の買収により、Datadogは、リリース後の本番環境の監視だけではなく、ソフトウェア開発の設計やテストの段階で、開発者とより密接な関係を築くことができるようになりました。Datadogは、2020年にUndefined Labs社の製品群を吸収するために、既存の製品をサンセットしてDatadogのプラットフォーム上に再構築し、すぐに完全な統合を実現する計画を立てました。エンジニアリングチームは、昨年からこの作業に積極的に取り組んできました。CI Visibilityのリリースは、Undefined Labsの機能をDatadogプラットフォームに初めて機能的に組み込んだものです。
プリプロダクションとプロダクションを結びつけることは、Datadogのスマートな戦略であり、DevOpsと開発者の活動を結びつけることで、エンジニアリングチームに大きな価値をもたらします。これは、製品の新たな収益源となるだけでなく、コードレベルの洞察を追加することで、より広範なDevSecOpsのユースケースに対応することができ、他のオブザーバビリティやセキュリティベンダーに対する大きな優位性となります。
CI Visibilityは現在、すべてのお客様にGA版を提供しています。これは、価格ページのトップレベルの製品を表しています。価格の詳細を見ると、2つのサブプロダクトで構成されており、それぞれに価格が設定されています。Pipeline Visibility」は、パイプライン、ビルド、ジョブのパフォーマンスを表示します。年間課金の場合、1ユーザーあたり月額20ドルとなります。もう1つのサブプロダクトは「Testing Visibility」で、自動テストのパフォーマンスを詳細に追跡することができます。これも1ユーザーあたり月額20ドルで提供されている。CI/CDプロセスの有効性を監視するために、ほとんどのお客様が両方のサービスに加入することは理にかなっていると思います。
セッションリプレイ
これは、GAに直ちにリリースされた新製品です。この製品は、Real User Monitoringというトップレベルの製品に属しており、ブラウザベースの基本的なユーザーモニタリングを拡張して、ユーザーの行動に関するより深い洞察を製品マネージャに提供します。トップレベルのRUM製品は、企業のウェブおよびモバイルアプリケーションにおけるユーザーのエンドツーエンドのエクスペリエンスを測定し、さまざまなUIコンポーネントのロードタイムやサードパーティのサービスリクエストを記録します。これはユーザーの視点で行われ、多くの場合、ユーザーのブラウザやモバイルデバイスから直接アクティビティを測定します。APMはサーバーサイドで実行されますが、RUMはクライアントサイドからデジタル・エクスペリエンスの有用なビューを提供します。コンテンツ配信、UIレンダリング、サードパーティサービスの問題は、エンドユーザーのデバイス内で顕在化する可能性があります。このような問題は、サーバーサイドでの障害と同じレベルのユーザーのフラストレーションを生み出します。
しかし、ページロード中のすべてのコンポーネントの「ウォーターフォール」ビューでは、ユーザーがページ上で実際に何をしていたのかというコンテキストが欠けていることがよくあります。ウェブページは、Javascriptを使用したリッチなUI要素を使用してますますインタラクティブになってきていますが、エラーが報告されたときにユーザーの実際の行動を再現するのは難しい場合があります。開発者やプロダクトマネージャは、ユーザが行った一連のクリックを再現しようとして多くの時間を浪費してしまいます。
セッションリプレイは、Webページ上でのユーザーの実際の行動をビデオのように再現することで、このような推測作業を排除します。ユーザーのマウスの動き、マウスオーバー、ボタンのクリック、キーボードの入力などが表示されます。百聞は一見にしかず」とはよく言ったものです。このビューは、開発者にとって、基本的なユーザーモニタリングで記録されるエラーを発生させているエッジケースや予期せぬ動作を特定するために非常に重要です。同様に価値があるのは、プロダクトマネージャーが各Webページのユーザビリティをレビューし、UIやワークフローに必要なステップが明確でないポイントを特定するための洞察です。これにより、プロダクトマネージャーは、ユーザーのセッションリプレイをサンプリングすることで、UXを最適化し、望ましいビジネス成果に早く到達することができます。
セッションリプレイは、Real User Monitoringのアドオンとして提供されます。価格は、1,000セッションあたり月額1.80ドルです。これは、基本的なブラウザベースのユーザモニタリングの4倍のコストであり、すべてのインタラクションを再現するためにユーザセッションごとに保存しなければならない増分データの量を考えれば、妥当な価格です。お客様は、サマリーメトリクスのための基本的なユーザーモニタリングと、詳細なトラブルシューティングのためのセッションリプレイの両方に加入することになるでしょう。
ファネル分析
ファネル分析は、Real User Monitoringの新機能です。RUMが取得した詳細なデータを活用して、Webサイトやモバイルアプリにおける主要な顧客のワークフローを再構築する機能を提供します。これらのワークフローは、通常、一連のウェブページで構成される一連のステップを完了することを表しています。このような一連の流れは、アカウント作成、Eコマースでの買い物、チェックアウトなどの実体験を反映しています。
ユーザーがアプリケーションのUIをどのように操作しているかを知ることができるため、プロダクトマネージャーはこの新機能に特に価値を見出すでしょう。この情報は、ユーザーがアプリケーションのUIをどのようにナビゲートしているかを把握することができ、摩擦の原因を特定して調査することができます。セッションリプレイと組み合わせることで、プロダクトマネージャーは、ファネルの各ステップへのユーザーの進行状況をマクロ的にまとめ、リプレイを通じてユーザーの実際のセッションをミクロ的に見ることができます。これにより、プロダクトマネージャーはファネルのコンバージョンを改善するためのUI変更を行うことができます。
Datadog Funnel Analysis, Datadog Blog Post
Funnel Analysisは、独立した有料製品ではないという点で、注目すべき製品追加です。これは、既存のReal User Monitoring製品の「無料」の延長線上にあります。他社製品との競争力を維持するためには、Datadogは各製品のコア機能を拡張し続けなければなりません。
ネットワークデバイス監視
2019年、DatadogはNetwork Performance Monitoringを発表しました。これは、クラウドベースのインフラをお持ちのお客様に、サーバーインスタンスと他のサービスとの間のネットワークトラフィックやボトルネックを表示するものです。この場合、ネットワークデバイス自体はクラウドインフラストラクチャプロバイダによって管理され、Datadogシステムによって直接監視されることはありません。オンプレミスやハイブリッド・インフラストラクチャを維持しているお客様にとっては、所有しているネットワーク・デバイスのパフォーマンスを監視するオプションはありませんでした。
ネットワーク・デバイス・モニタリングは、このギャップを解消します。お客様は、ファイアウォール、ルータ、スイッチなどの所有するネットワーク機器に直接Datadogモニタリングを追加することができます。ユーザーは、デバイスレベルの健全性とパフォーマンスメトリクスを、デバイスの視点からネットワークアクティビティのすべてのレイヤーで見ることができます。これにより、オペレータはネットワーク全体の障害を迅速に切り分け、トラブルシューティングすることができます。例えば、多くのデバイスが突然接続を失った場合、問題が発生している可能性のある上流のスイッチやルーターを容易に追跡することができます。
ネットワーク・デバイス・モニタリングでは、お客様の設置場所にあるすべてのネットワーク・デバイスの詳細なリストを提供します。各デバイスについて、ユーザーはすべてのネットワーク・インターフェースの状態、アップタイム、タグ、メタデータ、およびインバウンド／アウトバウンドのネットワーク・スループットを確認することができます。また、インターフェイス別の帯域利用率を表示することで、経時的な変化を容易に把握することができます。特定のインターフェイスでネットワーク利用率が長期的に増加した場合、ユーザーはその原因を調査し、より多くの帯域を収容するためのネットワーク構成の変更を検討することができます。エラーやパケットドロップの測定値は、問題のあるネットワーク接続を切り分けるのに役立ちます。
また、このデバイス・レベルのデータは、潜在的なセキュリティ問題を把握するのに役立ちます。失敗したネットワークデバイスのログイン、トラフィックの急激な変化、または新しいエラータイプは、悪意のある行動を示すかもしれません。DatadogプラットフォームはDevSecOpsで共有されているため、セキュリティチームはアプリケーションとインフラストラクチャの全活動データにアクセスできます。これにより、シグナルを組み合わせて潜在的な脅威を特定するためのホリスティックなビューが提供されます。セキュリティ担当者は、機械学習を利用して典型的なネットワークの動作をマッピングし、予想されるパターンからの逸脱を警告するアノマリー・モニターを設定することで、悪意のある動作のチェックを自動化することもできます。
ネットワーク・デバイス・モニタリングは、ネットワーク・モニタリングのトップレベル製品の一部として提供されます。これには、既存の「ネットワーク・パフォーマンス・モニタリング」製品が含まれ、1ホストあたり月額5ドルで提供されています。また、「ネットワークデバイス監視」は、1デバイスあたり月額7ドルで提供されます。ネットワーク・デバイス・モニタリングの最も興味深い点は、Datadogが自社のネットワーク機器をプロビジョニングおよび管理しているお客様にソリューションを提供していることです。これらは一般的にオンプレミスやハイブリッドクラウドの構成であり、Datadogはこれまで対応していなかった市場です。
Datadog Apps（データドッグ・アップス
Datadog Appsは、先に発表されたDatadog Marketplaceに、さらなるカスタマイズ性を提供します。Appsでは、開発者は、他の一般的なサードパーティサービスからのデータを利用するUI要素を構築・共有し、その情報をDatadogのユーザーインターフェース内で要約して表示することができます。これは、ユーザーの注意をすべてDatadogのインターフェイス内に留めるというDatadogの意図をサポートし、製品環境を完全に管理するためのツール間の切り替えをある程度減らすことができます。
Datadog Appsの画面例、ブログ記事
Datadog Appsの初期リリースでは、多くの人気サービスのローンチ・パートナーによって作られたウィジェットが含まれていました。いくつかの例を挙げると、Embrace、Fairwinds、Harness、Rookout、Shoreline、LaunchDarkly、PagerDutyです。PagerDutyアプリでは、顧客が監視しているすべてのビジネス・サービスをリストアップするカスタム・ウィジェットを提供しています。また、それらに関連するアクティブなインシデントが深刻度順に表示されます。DevOpsチームが問題に対処して解決する際には、Datadogダッシュボードから直接PagerDutyのステータスを更新することができます。
LaunchDarklyでは、Datadogインターフェースに機能フラグの表示と制御が追加されます。これは特に便利で、オペレーターは機能フラグを有効にして、アプリケーションの影響をすぐに監視することができ、すべてが同じビュー内にあります。例として、新機能がデータベースのパフォーマンスに影響を与える可能性がある場合、オペレータは機能フラグを有効にして、すぐにデータベースのリソース使用率を追跡することができます。問題が発生した場合は、すぐにその機能をオフにして、開発チームと一緒にさらなる調査を行うことができます。
Datadog Appsには、価格モデルはありません。Datadog Appsは、DatadogツールセットをDevSecOps担当者の中心的な場所にすることを目的としており、関連する他のサードパーティサービスのアクティビティを1つの場所で監視および制御できるようにしています。アプリは、既存のDatadogのお客様にご利用いただけます。
オンラインアーカイブ
オンラインアーカイブは、Datadogのログ管理製品セットを補完する新しい機能で、既存のお客様向けに限定的に提供されています。オンライン・アーカイブは、ログ・データをインデックス化するための高いコストをかけずに、クエリに利用できるようにするための別のオプションを提供します。インデックス作成は、パフォーマンス グラフの即時表示やアラートの生成など、リアルタイム クエリをサポートするために必要です。アプリケーションパフォーマンスのトラブルシューティングでは、現在、あるいは少なくとも過去1週間に起こったことに焦点が当てられているため、インデックス化されたデータの価値は時間とともに急速に低下します。
しかし、より長い期間のデータを照会することが有用なユースケースもありますが、通常はアドホックに行われます。これらのクエリは通常、セキュリティインシデントやコンプライアンス監査、過去のサービス停止の調査など、過去の調査に関連しています。このような場合、データは利用可能である必要がありますが、クエリの応答時間は長くても構いません。このようなログデータは、インデックス化されていない状態で保存することができますが、すぐにアクセスすることができます。
オンライン・アーカイブの状態は、この機能を提供します。個々のログストリームは、15ヶ月までの任意の期間のアーカイブを指定することができます。これは、通常、毎年のコンプライアンスレビューやセキュリティ監査に十分な期間です。オペレータは、インデックス化されたログに対する検索を行うのと同じ場所で、このデータに対するクエリを実行できます。DatadogはOnline Archivesの価格を公表していませんが、インデックス付きログデータの1ヶ月分と同程度の価格になるとしています。もしそうであれば、Online Archivesはアップセルになります。
Observability Pipelines
Observability Pipelinesは、既存のお客様にプライベートベータ版を提供しています。これは、サーバーやネットワークのインフラを自社で運用しており、オブザバビリティのためのデータ収集を完全にコントロールしたい企業向けの製品です。この場合、お客様は基本的に、Datadogのデータ収集および処理サービスのコピーをインストールし、自社のハードウェアまたは自社が管理するクラウド・インスタンス上で実行します。この構成は、機密データをお持ちのお客様や、SaaS企業にデータへのアクセスを許可することができないガバナンス要件をお持ちのお客様にお勧めです。
お客様は、自分のシステムにDatadogエージェントをインストールし、収集したデータを組織の内外を問わず、任意のサービスにルーティングすることができます。このデータは、可視化のためにDatadogや他のオブザーバビリティ・プロバイダーにルーティングすることもできます。データを収集した後、ユーザは、フィルタリング、サンプリング、エンリッチメント、さらには暗号化など、どのようなデータ変換が必要かを判断することができます。このデータは、セキュリティ監視ツールにも移植することができます。
Datadogは、本製品の価格をまだ公表していません。ベータ版からGA版に移行した時点で、収益への貢献度が明らかになるだろう。
アプリケーションセキュリティ
アプリケーション・セキュリティは、以前から発表されていましたが、Dashでハイライトされ、現在はプライベート・ベータ版が提供されています。このサービスは、コードレベルの脆弱性を狙った攻撃を識別してブロックすることにより、アプリケーションレベルの脅威に対する防御を提供します。例えば、SQLインジェクションやクロスサイトスクリプティング（XSS）などの攻撃です。これらは一般的に、アプリケーションに関連するユーザーインターフェースやデータ入力に関係しています。ハッカーは、ユーザーの入力処理ルーチンを操作して、他のユーザーのデータにアクセスしようとします。このような行為は、Webアプリケーションやモバイルアプリケーションの入力と出力、およびクライアントとサーバー間のデータ交換を提供する基盤となるAPIを積極的に監視することで防ぐことができます。
この機能は、2月に発表し、4月にクローズしたSqreen社の買収を活用しています。 Sqreen社は、企業がアプリケーションレベルの攻撃を検知、ブロック、対応するためのSaaS型セキュリティプラットフォームです。そのために、ランタイム・アプリケーション・プロテクション（RASP）のソリューションを提供しています。RASPに加えて、Sqreen社のソリューションには、Webアプリケーション・ファイアウォール（WAF）が含まれています。アプリケーション層のセキュリティ問題は、所有者が悪意のある活動をブロックする一方で、正当なトラフィックを許可する必要があるため、管理が困難です。
Datadogのリーダーシップは、買収時にSqreenの技術をDatadogのプラットフォームに組み込むことを示唆していました。今回のApplication Securityのベータ版リリースでは、その統合の成果を得ることができました。買収前、Sqreen社は800社以上の顧客を持っていると主張していた。これらの顧客は、Datadogにクロスセルの機会を提供していると思われる。
Sqreen社のアーキテクチャ、Webサイト
これらの機能は、Datadogをアクティブ・アプリケーション・プロテクションに向けてさらに前進させ、セキュリティ分野に深く浸透させます。Datadogのエージェントを全てのインフラホストに配置し、粒度の高い活動を観察することで、Datadogは顧客に追加の導入を要求することなく、これらの新しいセキュリティ機能を簡単にオンにすることができます。すべてのデバイスにエージェントを配置することで、セキュリティ関連のコンテキストをより積極的に監視することができます。また、悪意のある行動が検出された場合には、被害の拡大を防ぐためのアクションを取ることができます。
ユニバーサルサービスモニタリング
この新しいサービスは、アプリケーションがアクセスするすべてのサービスの基本的なモニタリングを提供し、複雑なソフトウェアのインストールを完全に可視化します。サードパーティサービスやマイクロサービスの普及に伴い、アプリケーションがDatadogのプラットフォームで使用するためにインスツルメンテーションされていないサービスに依存している場合があります。これには、サードパーティによって運営されていることや、Datadogのエージェントと互換性のない言語で書かれていることなど、さまざまな理由があります。いずれにしても、Universal Service Monitoringは、アプリケーションがアクセスするすべてのサービスのパフォーマンスの全体像をDevOps担当者に提供します。
ユニバーサル・サービス・モニタリングを起動すると、カーネル・ネットワーク・スタックにアクセスして、すべてのHTTP（s）リクエストを調査します。ユニバーサルサービスモニタリングは、業界でゴールデンシグナルと呼ばれる基本的なパフォーマンスメトリクスを収集することができます。これらは、リクエスト数、エラーレート、レイテンシーを表します。このデータは、ソフトウェアのインストール全体でアクセスされるすべてのサービスのグローバルなビューを提供する、標準のサービスマップに組み込むことができます。オペレーターはこのデータを使って、アラートの設定、サービスレベル目標の測定、リリースの追跡を行うことができます。これによりオペレーターは、分散トレーシングのようなより詳細なDatadogのサービスを使用するためにインストルメント化される前に、新しいサービスの有効性を先取りして可視化することができます。
Universal Service Monitoringは、プライベートベータ版として導入されます。GA版に移行した後は、インフラ監視やAPMを補完するものとして、段階的な価格設定が可能になります。
クラウドコスト管理
最後になりましたが、Datadogは隣接する市場に向けて新製品を発表しました。これは、クラウドの利用コスト管理です。過去10年間にクラウド・インフラストラクチャが普及するにつれ、企業は増大するコストを管理し、最適化するという課題に直面してきました。しばしば、優れた可視性がなければ、クラウドの展開には多くの無駄な費用が含まれる可能性があります。例えば、コンピューティングリソースが十分に活用されていなかったり、データベースが過剰にプロビジョニングされていたりする場合があります。
ここ数年、この問題に焦点を当てたスタンドアロン企業が数多く登場しています。これらの企業は、企業のクラウドフットプリントを分析し、コスト削減のための提案を行っています。しかし、これらのサービスの多くは、ホストのメタデータ、CPUレート、ストレージ使用率、スループットなど、Datadogがすでに収集しているものと同じ使用率データに依存しています。Datadogがこのようなコスト管理を提供することは、認識されている予算項目にかなり簡単に拡張することを意味します。
Datadogのクラウドコストマネジメントソリューションは、運用データとクラウドサービスのコストを一元的に把握することができます。財務チームは、社内の正しい部署にコストを帰属させるために、このビューにアクセスすることもできます。開発者は、新しいアプリケーションの機能を追加した際のホスティングコストの増分をリアルタイムに把握することができます。さらに、管理者はこのデータを利用して、特定のソフトウェアコンポーネントをリファクタリングしたり、アプリケーションのインフラリソースを適切に調整することで、コスト最適化の機会を見出すことができます。
Cloud Cost Managementは、既存のお客様を対象としたプライベートベータ版として導入されます。これは業界では既に知られたサービスであるため、GA版に移行した際には、新しい製品として価格設定されるものと思われます。
今後の展開
Datadogはプラットフォームを急速に拡大しているため、投資家は次の展開を期待しているかもしれません。研究開発への投資が継続的に増加していることから、Datadogはこのペースを維持すると思われる。研究開発費は、収益を上回るペースで成長しており、前四半期にはGAAPベースで前年同期比100％の成長を達成し、S&M費を50％近く上回っています。リーダーシップは、将来的に拡大する他の分野についても楽観的です。
他の市場機会について推測する場合、2つのテーマを考えることができると思います。1つ目は、オブザーバビリティそのものです。オブザーバビリティの考え方は、インフラやアプリケーションのモニタリングに限ったものではありません。実際、observabilityという言葉の初期の起源は、現代のソフトウェア・アプリケーション・インフラとは全く関係がありませんでした。むしろ、制御理論から派生したもので、システムの内部状態はその出力を測定することで決定できるという考え方を表しています。外部出力を測定することで内部の動作を十分な精度で予測できるように十分な装置を備えていれば、システムを観測可能にすることができます。
この一般的な定義に基づけば、観測性はソフトウェアインフラストラクチャ以外の他の領域にも適用することができます（元々そうでした）。再現性、品質管理、予測可能な結果に依存するあらゆるプロセスが、オブザーバビリティ・ソリューションの候補となり得ます。製造ライン、テレコミュニケーション、ヘルスケア、さらには政治的なキャンペーンにも適用できるかもしれません。ビジネスにおいては、セールスファネル、マーケティングキャンペーン、顧客サービスプログラム、採用活動などが観察可能になります。これらのケースでは、ビジネスプロセスがインプットとアウトプットのシステムを介して実行されています。正しく計測し、適切な信号を測定すれば、その内部状態がより明確になるはずです。さらに重要なことは、期待されるビジネス成果に到達する可能性をより予測可能にすることです。
この言葉は、現代のソフトウェアアプリケーションを動かすソフトウェアインフラとコードにもぴったり当てはまります。DevOpsチームがアプリケーションのパフォーマンスを適切に測定し、計測することができれば、システム（デジタル体験）全体の安定性を確実に予測することができます。この概念は、ソフトウェアインフラストラクチャのモニタリングを説明するために observability（観察可能性）という言葉を生み出しました。そして、この2つの言葉が使い古されているため、ほとんどの業界関係者は、この2つの言葉が表裏一体であると考えています。
少し抽象的ですが、投資家の皆様にはこの違いを理解していただくことが重要です。私がこの点を指摘する理由は2つあります。まず、他のテクノロジープロバイダーがオブザーバビリティの提供を発表したとしても、それは自動的にDatadogや他のインフラ監視ベンダーの中核市場をターゲットにしていることを意味するものではありません。他のシステムをオブザーバブルにすることを意図している可能性もあります。オブザーバビリティという言葉は様々な文脈で使われているので、投資家はこのことを念頭に置いておくと、競合他社の発表に一喜一憂しなくて済みます。
第二に、これと同じように、Datadogは観察可能性の概念を他の文脈に適用することができます。最も分かりやすいのは、デジタルビジネスのオペレーションです。具体的には、ビジネスアナリティクスに移行し、デジタルビジネスが健全なデジタルオペレーションを示すシグナルを特定し、測定することを支援します。これらの測定値をアプリケーションの稼働率や応答性に結びつけるだけでなく、セルスルーレート、マーケティングファネル、顧客満足度など、他の望ましいビジネス成果と関連付けることもできます。これらのタイプのビジネス機能は「観察可能」にすることができ、Datadogはそのための方法論とデータ処理プラットフォームを備えています。
新製品である「ファネル分析」は、この方向への第一歩となるものです。この製品は、主にプロダクトマネージャーが、一連のユーザーステップを通じたデジタルエクスペリエンスの効果を測定するために使用されるでしょう。セッションリプレイは、ここでもいくつかのサポートコンテキストを提供します。Datadogはこれらの機器の大部分をすでに導入しているため、これらの分析を活用して、ビジネス・インテリジェンス・ソリューションや製品分析など、ビジネス・オペレーションの担当者に、より深い洞察を提供することが考えられます。また、データ収集量の増加を最小限に抑えながら、デジタル・オプティマイゼーションのような新しいカテゴリーに進出することも可能である。
Datadogにとって拡大の機会を提供するもう1つのテーマは、DevSecOpsのスーパーセットそのものです。これについては、第1四半期のレビューで深く掘り下げましたが、引き続き再検討する価値があります。Datadogの使命は、開発、セキュリティ、運用の3つの機能の融合を支援することであるが、それはこの3つの領域の交差点に留まる必要があるということではない。その中核から、より広範な各機能のためのツールを提供するように拡張することで、多くの増分製品を提供することができます。彼らの製品は、最新のソフトウェア・アプリケーションを使用してデジタル化されたビジネスを提供することを基本としていますが、これらのビジネスが進化するにつれて、それぞれの異なる機能を実行するためのツールが必要になってくると思います。
観測可能性」は他のビジネス機能にも適用可能であり、DevSecOpsのスーパーセットはビジネスのバックオフィスの多くの部分を網羅していることを考えると、Datadogの製品開発パイプラインは新たな分野を開拓し続けることができます。これらの機能をそれぞれ個別に見ることで、いくつかの指標を推測することができます。
開発。デジタルエクスペリエンスを設計、構築、テスト、リリースするプロセス。
セキュリティ。デジタル・エクスペリエンスを監視し、脅威を軽減し、機密情報へのアクセスを制御するプロセス。
運用。デジタル・エクスペリエンスを運営し、ユーザーの期待に応え、望ましいビジネス成果を達成し、会社のリソースを期待通りに消費していることを確認する。
このようなDevSecOpsにおける各機能の一般的な定義を外挿し、それらを観測可能にする方法を検討すると、Datadogには多くの追加製品の機会があることになります。下の図は、第1四半期のレビューで作成し、第2四半期に更新したものです。Q3では、最近追加された製品やその他の可能な方向性を反映して、再度更新しました。太字の項目は、ほぼ過去12ヶ月以内に参入した新製品のカテゴリーを示している。
筆者の図、Q2版から新たに追加して更新。太字の項目は、過去に発売された製品を表しています。
この演習により、Datadogの成長機会がより明確になりました。これまで投資家は、Datadogをアプリケーションやインフラの監視という枠に入れていたかもしれません。そのため、市場機会は限られていると考えていました。参入企業が増えれば、競合他社はますます小さなシェアを奪い合うことになるでしょう。しかし、Datadogは、従来のアプリケーションとインフラストラクチャの監視以外の分野に継続的に進出しており、彼らの成長の野望を明確にしている。Datadogの強みは、これらの拡張がすべて、すでに収集しているデータを利用して、段階的に行われていることです。
アプリケーションとワークロードのセキュリティを追加することは、明白な拡張でした。Datadogは、インシデント管理で運用のオーケストレーションに踏み込んだ。Datadogのリーダーシップチームは、アナリストとの対話の中で、ビジネスアナリティクスにおける将来の可能性について言及しています。CI VisibilityとUndefined Labsの買収は、開発者のプロセスとツールへの布石となる。クラウドコスト管理は、財務チームをクラウドインフラストラクチャ管理に取り込むための興味深いステップです。これは、Datadogがオブザーバビリティを他のビジネスプロセスに適用しているもう一つの例で、この場合はリソースの最適化とコスト管理です。
競合他社の状況
Datadogの競争力については、過去のブログ記事でかなり広範囲に取り上げてきました。その中には、私が最初に書いたDatadogに関する記事や、その後の四半期ごとの更新記事も含まれています。ご興味のある方は、これらの記事を通じて競合他社の動向を追跡することができます。簡潔にするために、ここでそのすべてを繰り返すことはしません。むしろ、競合他社のポジショニングに関する大まかな見解を述べ、注目すべき活動を紹介します。
高いレベルでは、Datadogの競争力は変わっていません。むしろ、収益成長、営業レバレッジの改善、製品開発の加速において、Datadogと上場している最新の観測機器プロバイダーとの間の距離が縮まっています。同業他社のリストには、Dynatrace、Splunk、New Relic、Elasticが含まれています。いずれの場合も、直近の四半期決算では、私が重要だと考えている経営指標において、Datadogは同業他社の業績を上回っています。スナップショットを以下に示します（支出指標はNon-GAAP）。
会社 売上高成長率 S&M支出 研究開発支出 研究開発増加率
ドッグ 75% 24% 31% 83
dt 34% 33% 14% 33
estc* 50% 39% 24% 22
newr 18% 41% 20% 15
splk* 23% 51% 30% 38
Observability Providersの比較、筆者調べ。*ESTCとSPLKは前四半期を表しています。
前述の通り、Datadogは第3四半期において、前年同期比の収益成長を800ベーシスポイント（前年同期比の8％）加速させました。この前四半期からの加速量は、すべての同業他社を上回っています。さらに、Datadogは研究開発費を最大の割合で増加させた。製品開発速度の比較は主観的なものかもしれませんが、各社が研究開発の成果を最適化していると仮定した場合、Datadogは今後も最も早く製品リーチを拡大していくと思われます。最後に、売上高に占めるS&M費用の割合が最も低いことから、Datadogは最も高い販売効率を達成しています。これは、Datadog の顧客支出の拡大が、わずかな営業努力で収益の大部分を増加させていることを意味します。
Splunkは、11月15日にCEO交代に関するプレスリリースを行い、第3四半期の業績を事前に発表しました。次のレポートでは、前年同期比19％の収益成長を見込んでいますが、これは前四半期よりも減速しています。クラウドARRの成長率は前年同期比75％となり、前四半期を若干上回る見込みです。クラウドの売上高は総売上高の約36％を占めているため、クラウドの売上高が総売上高の大半を占めるようになった後、クラウドの売上高の伸びがどのようになるかを見る必要があります。おそらく、クラウド収益の成長の何パーセントかは、既存のお客様からのものだと思われます。これにより、全体的な収益成長の可能性を正しく把握することができます。
Elastic社は、前四半期の収益成長率を600ベーシスポイント加速させ、第4四半期の44%から直近の四半期では50%となりました。クラウドの収益は前年比89％増で、現在は総収益の32％を占めています。Splunk と同様に、Elastic もクラウドホスティング製品への移行を進めており、その成長率は全体の収益を大きく上回っています。しかし、クラウドの売上高は、第4四半期には前年同期比で77％の伸びを示していましたが、直近の四半期では12％の伸びに加速しています。これは素晴らしい成長であり、Elastic社のプラットフォームの魅力を示しています。全体の収益に占めるクラウドの割合が大きくなるにつれ、私はElastic社の成長に注目しています。私は以前のブログ記事でElasticを取り上げ、そのプラットフォームの幅広さと拡張性を高く評価しています。
現時点では、オブザーバビリティ市場はややコモディティ化していると考えられます。その結果、オブザーバビリティ・ベンダーは、そのプラットフォームの幅広さで評価されるようになっています。ログ分析、APM、ネットワーク・モニタリング、合成技術だけを扱うポイント・ソリューションは、もはや通用しません。最近の企業買収では、買収した企業が2、3のユースケースにしか対応していないケースがありますが、これはそのためです。ほとんどのポイント製品は同じように見えるため、ベンダーはサポートする機能ソリューションの数で判断され、一般的に最も幅広い製品を提供するベンダーが勝利します。この傾向は、研究開発予算やバランスシートに余裕があり、社内での開発や買収によってすべての機能を追加できる大手ベンダーに有利に働いている。
今後もこの傾向は続くと思われます。大手ベンダーは、CTO/CIOが望むオブザーバビリティの項目をより多く満たすために、製品を拡大していくでしょう。ほとんどのオブザーバビリティ・ソリューションには、エージェントのインストール、データ収集、オペレーターのトレーニング、アラートの設定など、何らかのセットアップ・コストがかかることを考えると、機能が類似している場合は、プロバイダーを減らす方が効率的です。また、チェックする監視システムの数が減ることで、問題の調査が簡単になります。複数の監視ツールを切り替えて使用することは、DevSecOps担当者にとって効率的ではありません。このような傾向は、最大手ベンダーの覇権をさらに後押しし、新規参入者にとっては手ごわい参入障壁となっています。いくつかのポイントソリューションだけでは、市場シェアを獲得することは困難です。
Datadog（および競合他社）がこれほど多くの新製品の開発を急いでいるのは、このためです。研究開発への莫大な投資と調整された製品開発プロセスにより、Datadogは有利な立場にあります。現在は主に実行力が問われており、Datadogは優位な立場にあります。Datadogは、主要な競合他社よりも早くプラットフォームを拡張している。また、収益の伸びも速い。そして、各カテゴリーでの競争力を高め続けている。
Datadogは正しい基盤を持っています。創業者は、Datadogを設立する前からDevOpsの問題に取り組んでおり、現在も会社を運営している。彼らは、どの製品が適切なタイミングで顧客の需要を満たすかを直感的に知っている。Datadogはインフラからスタートしたため、顧客のソフトウェアインストールのすべてのコンポーネントにエージェントを配置することができました。また、デジタル・ディスラプターに焦点を当てたことで、急速な拡大のための高成長の顧客基盤を提供しています。
Datadogはこのコアから、製品開発と市場参入のための機能を細かく調整したフライホイールを構築しました。彼らは、ドライバーとウォッチアウトを明確に理解した上で、軍事的な正確さで土地の概念を適用し、拡大しています。また、製品の革新にも力を入れており、増分価値とコストを結びつける価格モデルにより、隣接する市場に簡単に拡張できる製品を提供しています。新製品は、非効率な自社製品に取って代わるものであり、ポイントソリューションに取って代わるものでもあります。
リーダーシップの変化
Datadogの創業者について言えば、Datadogの競合他社のいくつかは、この四半期にリーダーシップの変更を発表しました。どの企業も最終的には創業者やCEOの交代を余儀なくされますが、これらのケースでは、その交代が破壊的であり、実行リスクをもたらしているように思われます。CEOが会社全体のパフォーマンスの期待値を設定すると、少なくとも、組織が再編成される間、勢いが停滞する可能性があります。2020年にFastly社が行ったCEOの交代劇は、現在も続いています。
スプランク
11月15日、Splunkは現CEOのDoug Merrittが会社を去ることを発表しました。Merritt の後任として、取締役会会長の Graham Smith が暫定的な CEO に就任しました。メリットは、"円滑な移行のための助言的役割 "として会社に残ります。
メリットは、過去6年間CEOを務め、その間に経常収益を約10倍に成長させました。取締役会は、数十億ドル規模の企業のオペレーションをスケールアップできる新しいCEOを探しているでしょう。この突然の交代は驚きであり、次の四半期報告書の収益成長がかなり減速していることとも重なりました。市場はこれに反応し、その日のうちに株価を18％下げました。SPLKは現在、年初来22.5%の下落となっています。
Dynatrace
同じく11月15日、Dynatraceは長年のCEOであるJohn Van Siclenが12月に引退する予定であることを発表しました。Dynatrace の取締役会は、現在アカマイのセキュリティ・テクノロジー・グループの社長兼 GM であるリック・マコーネル氏を後任に指名しています。ヴァンシクレンは、CEOへの移行を促進するため、2022年5月31日まで当社のコンサルタントとして残ります。ヴァンシクレンは2008年から Dynatrace を率い、500万ドルのスタートアップから年間経常収益10億ドルに近づくまでに成長させました。彼は2019年の夏にDynatraceを上場させました。
この変更の動機は理解できます。13年後、CEOが引退するのは妥当なことです。また、取締役会はすでに後任を用意していました。しかし、私はその後任者にあまり期待していません。McConnell は、アカマイでの過去 10 年間、さまざまな段階で製品部門、ウェブ部門、セキュリティ部門を統括する社長の役割を担ってきました。しかし、その10年間でアカマイは3.5倍の収益しか上げていません。2011年には、アカマイは CDN、DDOS、およびセキュリティソリューションのトッププロバイダーであったと言えるでしょう。現在では、ほとんど革新的ではない旧式のプロバイダーとみなされています。
Splunk も Dynatrace も、すでに Datadog に負けていました。このような重大なリーダーシップの変化は、チームを結集して「追いつく」ことをより困難にします。私は、これらの交代劇によって、これらの競合他社の製品や市場投入の勢いがさらに鈍ることを予想しています。
CrowdstrikeとHumio
以前のブログ記事で、Crowdstrikeが2021年2月にログ管理ベンダーのHumioを買収したことを紹介しました。Humio社は、高度にスケーラブルなストリーミングログ管理プラットフォームを提供しており、セキュリティモニタリングやオブザーバビリティへの応用が可能です。このプラットフォームは、システムログ、メトリクス、トレースなど、あらゆるタイプのログデータを取り込み、迅速に集約して視覚化することができます。
近い将来、HumioはCrowdstrikeのバックエンドのデータ処理を強化し、同社のセキュリティソリューションの有効性を知らせるためのデータソースを増やします。Humioはログ管理技術をもたらし、Crowdstrikeが多くのソースからログを迅速に取り込み、セキュリティ監視のためのインサイトを表面化することを可能にします。最初に予定されている用途は、Crowdstrike社のEDR製品のパフォーマンスとリーチを強化し、業界で現在「eXtended Detection and Response (XDR)」と呼ばれているものに対応することです。XDRは基本的にEDRと同じ機能をベースにしていますが、顧客のインフラ全体に広くデータを収集することができます。
Crowdstrike社は、Humio社のログ分析・管理機能を、他のユースケースでも利用できるようにしています。これらは従来、システムログやアプリケーションログを中心としたオブザーバビリティの領域に属していました。Crowdstrike社は、Humio社の内部アーキテクチャ（インデックスフリー）により、非常にスケーラブルなデータ取り込みと迅速なクエリ時間を実現していることを強調しています。ユーザーは、構造化、非構造化を問わず、あらゆるタイプのデータを記録することができ、高度な圧縮によりコストを低く抑えることができます。
Humio社の能力は、複数の製品カテゴリーで活用することができます。セキュリティ分野では、Humioは他のSIEMソリューションと競合する可能性があります。また、基本的なエンドユーザー行動分析（EUBA）にも応用されています。10月に開催されたCrowdstrikeの投資家向け製品説明会では、リーダーシップがHumioの販売活動に関するいくつかの最新情報を提供しました。
2021年10月、クラウドストライクの投資家向けブリーフィング
彼らは、Humioの最近の3つの顧客獲得を強調しました。興味深いことに、それらはすべて、オープンソースのElasticsearchパッケージ（ELK）やElastic自体を置き換えたものでした。これは、大規模なログ収集のユースケースにおいて、Elasticsearch がスタンドアロンで最も直接的に比較できる製品群であることから、理解できます。また、Splunk もこのカテゴリーに入り、企業はこの 2 つのベンダーのいずれかを、セキュリティや観測性のユースケースにおけるログ管理と分析のためだけに使用しているかもしれません。これらの顧客獲得において、リーダーシップは、Humioがデータ取り込み容量を大幅に増加させ、クエリ時間を短縮したと主張しています。
Crowdstrike社は、ログ管理ビジネス、特にセキュリティ・モニタリングを行うためにログをインジェストするビジネスを継続的に獲得できると思います。Datadogに関連して言えば、HumioとCrowdstrikeは、全機能を備えたアプリケーション・オブザーバビリティ・プラットフォームを提供するには程遠いと思います。Humioは、現時点では主にログ解析に使用されており、APM、インフラ監視、RUM、Synthetics、データベース、ネットワークなどの深さが足りません。これらは将来的に製品の重点分野になる可能性があります。
今のところ、HumioはCrowdstrikeのプラットフォームに、セキュリティに焦点を当てた重いログ分析のための堅実な追加機能を提供しており、Crowdstrike自身のデータ処理パイプラインを強化するために使用されているようです。新しいログデータソースへのアクセスにより、EDRの提供が強化され、業界で人気を博している新しいXDRラベルへと進化しています。また、Humioは、ログ管理に関するより優れたポイントソリューションを求めるお客様のために、さらなる収益機会を生み出し続けるはずです。
パラダイムシフト
最後に、直接的な競争上の脅威とは別に、企業の市場シェアを奪う可能性のある完全なパラダイムシフトに常に注意を払う必要があります。Datadogに関しては、「メタバース」と「Web3」の動きに注目しています。 これらの潜在的な外因性の脅威については、他のブログ記事や「Colossus Business Breakdowns」のポッドキャストでも紹介しています。この2つの分野は、2021年に入ってからますます勢いを増しているようです。現時点ではDatadogのビジネスに重大なリスクがあるとは考えていませんが、これらはソフトウェアプロバイダーのリーダーシップをゆっくりと（そしてすぐに）侵食するタイプのディスラプションです。
典型的なイノベーターのジレンマでは、業界のリーダーは、現在の安定した顧客と既知の競合他社に集中します。しかし、その背景には、業界が異なるビジネスモデルやエンドユーザーとの関わり方に進化している可能性があります。再建された業界は、レガシーリーダーのサービスに依存しなくなる可能性があり、その結果、リーダーの現在の大口顧客が自分たちのニーズに集中することで、支出が徐々に減少することになります。しかし、いったんリスクが顕在化すると、レガシーリーダーが新しい市場の動きに対応するために迅速にイノベーションを起こすには遅すぎることがあります。
メタバースやWeb3に関連して、これらの経験の中で観察可能性のための「ネイティブ」なソリューションが、Datadogが提供できるよりも関連性の高い機能を提供したり、それらに取り組んでいる開発者と直接関係を築いたりする可能性があります。Datadog（または他のソフトウェア・プロバイダ）がこのような機会を無視すると、将来の重要な市場から締め出されてしまう可能性があります。
メタバースでは、プラットフォーム・プロバイダーが独自の観測性ソリューションを開発するというリスクがあります。メタバースの提供者は、開発者がメタバースのユーザーのために新しい体験やアプリケーションを構築するためのプラットフォームを提供しています。このプラットフォームは、メタバースアプリケーションのオブザーバビリティが、現在のウェブアプリケーションとは異なる方法でモデル化または実現されるように構築されているかもしれません。あるいは、メタバースのプラットフォームを提供する企業が、独自のオブザーバビリティ・ソリューションを販売し、サードパーティを排除することも考えられます。これは、今日のスペシャリストが出現する前に、一般的な開発者向けサービスの独自バージョンを積極的に展開していたハイパースカラーの初期の頃に似ています。
同じように、Web 3.0アプリケーションでは、従来の中央集権的なクラウドインフラのオブザーバビリティプロバイダの存在意義が薄れる可能性があります。アプリケーションのパフォーマンス、エラー監視、セキュリティに対する開発者の期待は、Web2と同様のものになると思われますが、少なくともブロックチェーンとインターフェースする分散型アプリケーションの部分では、基盤となるインフラが変化しています。ブロックチェーンベースのネットワークは本質的に分散型のインフラで動作するため、一貫した方法で計測することが難しくなります。パフォーマンスデータは、リモートサービスコールやAPIを通じて収集することができます。しかし、アプリのホスティングソリューションがモニタリングサービスをプラットフォームにバンドルしている場合や、アプリの開発者が他の方法でオブザーバビリティを実現する場合もあります。
すでに「Web3の○○」と銘打ったスタートアップ企業が登場しています。これは多くの場合、AWSなどのクラウド・インフラ・プロバイダーのことを指しています。同じように、Datadogのドッペルゲンガーが「Web3のDatadog」であることも考えられます。ブロックチェーンのAWS」の例としては、Alchemyがあります。開発者がブロックチェーンネットワークにアクセスするアプリケーションを構築するための有力なプラットフォームを提供している。
2020年8月にローンチした後、Alchemyは急速に顧客数を増やしている。彼らは、取引所やDeFiプロジェクトなど、いくつかのブロックチェーン垂直産業の取引を強力にサポートしています。また、MakersPlace、OpenSea、Nifty Gatewayなど、ほぼすべての主要なNFTプラットフォームの技術提供者となっています。さらに、フォーチュン500社の企業がブロックチェーンベースのサービスを開始する際にも、AdobeやPWCなどの有力企業が同社のサービスを利用しています。Alchemy社は、2億5,000万ドルのシリーズCラウンドの資金を調達し、評価額は35億ドルに達していますが、これには多くのVC企業が参加しています。
Alchemy社のウェブサイト
Alchemyは、ブロックチェーン開発者向けのプラットフォームを提供しています。AWSのように、ブロックチェーンベースのアプリケーションの管理をサポートするために、開発者が消費できるいくつかのサービスが含まれています。主なサービスはSupernodeと呼ばれるもので、ブロックチェーンネットワークノードに必要なほとんどの機能をミラーリングするAPIベースのソフトウェアインフラストラクチャのファサードを提供します。これにより、開発者は独自のノードを実行する必要がなく、Dappの構築に集中することができます。
Alchemy Supernodeのアーキテクチャ、Supernodeのドキュメント
Alchemyは、Supernodeのコア機能に加えて、アプリケーション開発者をサポートするサービスを構築しています。現在、Build、Notify、Monitorの3つのサービスを提供しています。Alchemy Buildは、リクエストフローの可視化、エラーのデバッグ、トランザクション状態の監視、JSON-RPCコールの構成などのツールを提供します。これらはすべて、Web2アプリケーションを構築するための開発者の活動として認識されていますが、Alchemy BuildはWeb3のコンテキストを適用しています。
Alchemy Notifyは、重要なWeb3イベントを捕捉し、アプリケーションユーザに伝達します。通知の例としては、採掘されたトランザクション、ドロップされたトランザクション、ユーザーのアドレスへの転送、ガス価格の閾値監視などがあります。このような情報をブロックチェーンから収集し、適切なユーザーに伝えることは、個々のDAP開発者にとって多くのオーバーヘッドを必要とします。しかし、それは有用なブロックチェーンベースのアプリケーションに必要な重要な機能である可能性があります。
最後に、Alchemy Monitorは、アプリの健全性、パフォーマンス、ユーザーの行動に関するダッシュボードとアラートの包括的なスイートです。これらの機能は、オブザーバビリティツールが提供するものに似ています。アプリケーションの使用メトリクス（APMのようなもの）、ユーザーインサイト（Google Analyticsのようなもの）、エラー監視、使用率のしきい値に関するアラートなどのデータ収集とレポートが含まれます。これらのツールは、Supernodeのインフラにすでに統合されているため、開発者がこれらのツールを使用することで、最小限のオーバーヘッドでユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。
また、観測能力、エンドユーザー行動分析（EUBA）、顧客サービスなど、現在のWeb2のソフトウェアインフラサービスの提供者と重なる部分があります。Alchemy社のこのような開発は、Web3のエコシステムが成長し、インフラストラクチャプロバイダが地位を争う中で、注目に値します。Datadogは、他のWeb2インフラストラクチャプロバイダと同様に、この動きを注意深く監視し、Web3エコシステムにおける開発者のマインドシェアとアプリケーションの成長に合わせて、チャンスを確実に追求する必要があります。Datadogは、現時点ではWeb3を直接ターゲットにした製品を発表していませんが、おそらくそれを意識しているでしょう。また、CloudflareのようなWeb2のインフラを提供している企業は、この分野を評価し、開発者を支援する製品を最初に提供し始めています。
Web2はまだロングテールであり、Datadogは急速に製品の幅を広げているため、Datadogの成長は数年続くと思います。しかし、Web3が普及し、ユースケースが現在のニッチなアプリケーションを超えて拡大していけば、Datadogは戦略を立てる必要が出てくるでしょう。一般的な意味では、オブザーバビリティのソリューションを提供することは、Web3にも通じるはずですが、Web2を飛び越えてきた新しい開発者たちの間で知名度を高めるためには、キャッチアップが必要になるかもしれません。
また、Alchemy社は、自分たちをWeb3に相当するAWSと位置づけ、モニタリング、アラート、ユーザー分析、デバッグツールなどの付加価値サービスを重ねていることも考えられます。これは、AWSの初期の頃に似ています。AWSのコアとなるアドオンサービスの多くは、当初あまり競争することなく成長していきました。監視、通信、セキュリティ、ID、データベース、データウェアハウスなどのサービスを提供していました。その後、Datadog、Twilio、Crowdstrike、Okta、MongoDB、Snowflakeなどが特化してこの支出の多くを引き戻した。Alchemyのようなフル機能のプラットフォームは、多くのカテゴリーに対応しようとすることで、同じように製品の希薄化を招く危険性があります。
また、興味深いことに、AlchemyのSupernodeインフラストラクチャは、米国東地域のAWSにホストされているようです。AWSでホスティングされているのに、どうやって「ブロックチェーンのためのAWS」と位置づけることができるのかよくわかりません。彼らはおそらく、独自のデータセンターやPoPを立ち上げる計画があるのでしょう（すでにそうしているかもしれませんが）。しかし、ストレージとコンピュートのトポロジーが集中していると、（Cloudflareのように）グローバルに分散したコンピュートとストレージを独自にホストしているエッジネットワークプロバイダに優位性を譲ることになるかもしれません。しかし今のところ、AlchemyはWeb3ソフトウェアインフラ分野の開発者にとって有力な選択肢となっているようです。
最終的な感想と投資計画
Datadogは、すべてのシリンダーに火をつけています。Datadogは、収益成長を加速させ、営業レバレッジを改善し続けています。同社は、売上総利益を研究開発投資に振り向け、毎年の製品リリース数を増加させています。関連性の高い製品を提供することで、顧客の拡大が容易になり、既存顧客の営業経費を削減し、新規顧客の獲得に注力することができます。これらの力が相まって、高いレベルでの持続的なARRの成長を支えている。
2021年2月にDatadogが発表した2020年第4四半期の報告書の後、株価は100ドル前後で取引されていた。2021年に向けて好材料が揃っていると判断し、今年末の目標株価を150ドルに設定しました。また、私の個人的なポートフォリオにおいても、DDOGへの配分を大幅に増やしました。春に価格が下落した後、私はDDOGへの投資をさらに増やしました。Datadogは最近、200ドルに近い株価を記録しましたが、高成長株の最近の売りで180ドル付近に落ち着きました。
バリュエーションやセクター全体の調整の可能性に関する市場の懸念はさておき、私はDatadogが2022年に向けて継続的な軌道を描くことに楽観的です。私は、Datadogが高い収益成長を維持できる立場にあると考えています。これは、強力な営業活動、顧客活動の拡大、急速な製品開発によるアドレス可能な市場の拡大というフライホイールに基づいています。同社は、既存の市場セグメントを強化し、新しいカテゴリーに製品を投入することで、有利な競争条件を享受しています。これは、同社の中核的な強みである「大規模で容易な観測性」を活用したものです。
注：この記事は、投資アドバイスを示すものではなく、筆者が自身の投資ポートフォリオを管理する上での意見に過ぎません。読者の皆様におかれましては、投資判断を行う前に、ご自身でデューデリジェンスを行っていただきますようお願いいたします。詳しくは「免責事項」をご覧ください。
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同業他社のアナリストであるMuji氏（Hhhypergrowth）は、Dashの概要や第3四半期の業績報告など、Datadogに関する素晴らしい記事を掲載しています。彼のコンテンツの中には購読料が必要なものもありますが、それだけの価値があります。
Datadog Dash 2021のプレゼンテーションはYouTubeで見ることができます。少なくともキーノートを見ることをお勧めします。
Dash期間中、Datadogのリーダーシップは、Virtual Investor Meetingを開催した。投資家向けにDashの概要と今後の展望を説明しています。
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