Datadog API は、監視 SaaS である Datadog をコードから操作するためのものだ。ダッシュボードやアラートを画面でポチポチ作るのではなく、設定そのものをコード管理（IaC）に乗せたいチームにとって中心的なツールになる。

API で何が変わるか

監視設定を Terraform などで宣言的に管理できると、環境ごとの設定差異がなくなり、レビュー対象としてダッシュボードやモニターを扱える。新しいサービスをデプロイするときに監視も同時に湧いて出る、という運用が組める。これが手動運用との実質的な差だ。

カスタムメトリクスの送信機能を使えば、インフラ指標だけでなく「1 時間あたりの注文数」のようなビジネス KPI を同じ画面に並べられる。障害対応とビジネス影響を 1 つのダッシュボードで見られるのは実務で効く。

カスタムメトリクスのコスト爆発に注意

カスタムメトリクスは、タグの組み合わせ 1 つ 1 つが課金対象（メトリクスのカーディナリティ）になる。ユーザー ID やリクエスト ID のように値の種類が多いタグを安易に付けると、メトリクス数が指数的に膨らみ、請求額が想定の何倍にも跳ねる。タグ設計はコスト設計と直結している、という意識が要る。

料金は構造を理解してから

Datadog の料金は「ホスト数ベースの月額」が基本だが、インフラ監視・APM・ログ管理がそれぞれ別モジュールの個別料金になっている。気づかないうちに複数モジュールが積み上がり、想定より高くつく事例が多い。

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小規模プロジェクトには過剰

無料枠はホスト 5 台・メトリクス保持 1 日と限定的で、本格利用は有料前提。個人や小規模なログ収集が目的なら Grafana Cloud など軽量な選択肢の方がコスト構造が合う。