Conector de origen

Conector de Datadog

Integración de Datadog con bases de datos, warehouses y herramientas de BI

Monitorización de infraestructura, logs y alertas. Datrise captura entidades de Datadog como métricas, monitores, eventos, logs, dashboards e incidentes, y luego entrega modelos normalizados y tipados para reporting en warehouse, atribución y flujos de IA.

La Datadog API v2 se autentica con API key, las cargas incrementales usan time-range query window (`from`/`to` epoch parameters), y el proveedor limita a No single documented default; event submission is capped at 250,000 events/minute per organization, log and metric submission are explicitly not rate-limited, and every other endpoint enforces its own per-endpoint/per-org limit surfaced via `X-RateLimit-*` response headers.

De los 6 objetos, 3 se sincronizan con upsert por clave primaria y 3 como flujos append-only, de modo que cada ejecución incremental solo mueve lo que cambió desde la última marca de agua. Cada objeto llega a su propia tabla (por ejemplo `datadog_metrics`) con el esquema derivado de la API de Datadog, no de un CSV, en cualquiera de los 43 destinos soportados.

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Sincronización incrementalMapeo consciente del esquema43 destinos disponibles

Qué datos de Datadog extrae Datrise

Cada objeto llega a su propia tabla tipada. El modo de sync se deriva del objeto: los objetos de historial se anexan, el resto se actualiza con upsert.

Objeto	Tabla de destino	Modo de sync
metrics	datadog_metrics	Append incremental por marca de tiempo
monitors	datadog_monitors	Upsert por clave primaria, incremental por updated-at
events	datadog_events	Append incremental por marca de tiempo
logs	datadog_logs	Append incremental por marca de tiempo
dashboards	datadog_dashboards	Upsert por clave primaria, incremental por updated-at
incidents	datadog_incidents	Upsert por clave primaria, incremental por updated-at

API de Datadog: datos de configuración del conector

Verificado contra la documentación del proveedor el 2026-09-02. Los valores desconocidos se dejan en blanco, no se inventan.

API	Datadog API v2
Autenticación	API key — Requests authenticate with a `DD-API-KEY` header, and any read/query endpoint additionally requires a second `DD-APPLICATION-KEY` header scoped to a user's permissions.
Paginación	cursor — Most v2 list endpoints (users, logs, etc.) use `page[cursor]`/`page[limit]`, with the Logs Search API defaulting to a `limit` of 50 events per page (max 1,000) and returning a `cursor` value to pass into the next request.
Límite de peticiones	No single documented default; event submission is capped at 250,000 events/minute per organization, log and metric submission are explicitly not rate-limited, and every other endpoint enforces its own per-endpoint/per-org limit surfaced via `X-RateLimit-*` response headers
Cursor incremental	time-range query window (`from`/`to` epoch parameters) — Telemetry endpoints (logs, metrics, events, monitors' state) are pulled by re-querying a moving time window rather than following a single resewable cursor field, since most config resources don't expose a documented `updated_at`.
Webhooks	Sí — Webhooks integration (monitor/alert-triggered HTTP callbacks, not a general data-change webhook)
Exportación masiva	Sí — Log Archives (continuous export of logs to Amazon S3, Google Cloud Storage, or Azure Blob Storage in rehydratable zipped-JSON format)
Detección de borrados	Sí — the Audit Trail API (`/api/v2/audit/events`) records over 100 event types, including resource-deletion events (e.g., monitor/dashboard/pipeline deleted), but only for a 90-day retention window (3/7/15/30/90-day configurable) unless separately archived

Referencia oficial de la API

Compara esto con todas las demás APIs documentadas

Destinos populares para Datadog

Elige un destino abajo para abrir la página de pipeline lista para usar.

A
Airtable
Destino de hoja relacional para equipos de operaciones y go-to-market.
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A
Amazon Athena
SQL serverless sobre tablas del data lake en S3.
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A
Amazon DynamoDB
Base key-value y documental serverless en AWS.
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A
Amazon QuickSight
BI serverless en AWS con SPICE y analítica embebida.
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A
Amazon Redshift
Almacén a escala petabyte en AWS con Spectrum.
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A
Amazon S3 Data Lake
Zona de aterrizaje en object storage para parquet y snapshots.
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A
Apache Superset
BI open source para exploración SQL, gráficos y publicación de dashboards.
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A
Archivos CSV
Destino de archivos planos para exportaciones y compartición ligera.
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A
Azure Data Lake Storage
Almacenamiento ADLS Gen2 para cargas analíticas.
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Preguntas sobre el conector de Datadog

¿Qué datos de Datadog extrae el conector?: 6 objetos: metrics, monitors, events, logs, dashboards y incidents. Cada uno se carga en su propia tabla con tipos preservados; los objetos con historial (3: metrics, events y logs) se cargan como append-only.
¿La integración de Datadog es incremental?: Sí. Tras la carga inicial completa, cada ejecución lee solo los registros cambiados desde la última marca de agua (updated-at o timestamp del evento) y aplica upsert o append según el objeto.
¿A dónde puedo cargar los datos de Datadog?: A 43 destinos: bases de datos relacionales, warehouses, data lakes, hojas de cálculo y herramientas de BI. Cada par Datadog → destino tiene su propia página con el mapeo de objetos a tablas.

Otras fuentes de

Otras fuentes de la misma categoría, cada una con su propia página de conector.

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