Groundcover 使用可观察性迁移工具瞄准 Datadog 用户

可观测性平台公司 Groundcover 推出了一个新的迁移工具，帮助组织将他们的可观测性堆栈从其他供应商（如 Datadog）迁移到自己的平台。该公司声称，组织可以完全自动化地迁移指标、仪表板和监控器，无需任何停机时间，也不需要咨询顾问。

2025 年 11 月 11 日宣布的 Groundcover 工具旨在解决迁移惰性问题，这通常是公司考虑从老式可观测性平台迁移时面临的一个重大障碍。Groundworks 的声明表明，在平台之间迁移时，组织常常受困于保留现有仪表板、警报、仪表板和自定义指标的复杂性。Groundcover 的工具试图通过完全自动化一系列任务（如指标映射、仪表板重建、警报迁移和与 AWS、Google Cloud 和 Azure 等云的集成）来最小化工程开销。

Groundcover 的另一篇博客文章强调了节省成本和降低风险的目标。该公司声称，传统上，迁移可观测性堆栈可能需要六个月的时间，并涉及高达 20 万美元的咨询费，而新工具将这一时间缩短至几天，成本也大大降低。对于每年在可观测性上花费数百万美元的组织，Groundcover 声称现在“有一个真正的选择”来大幅减少这一成本。

这篇博客提供了对该迁移工具背后的工程努力的介绍，特别强调了他们如何从 Datadog 实现无缝迁移。团队收集了 300 多个预定义的指标转换，将 Datadog 的命名约定映射到 Groundcover 使用的 Prometheus 或 OpenTelemetry 格式。例如，Datadog 中的指标如 kubernetes.cpu.usage 会自动映射到 Groundcover 中的 container_cpu_usage_seconds_total。用户可以定义自定义指标或独特的模式规则，之后系统声称会学习并在仪表板和监控器中应用更正。

仪表板重建旨在实现像素级完美，使迁移后的仪表板看起来与 Datadog 中的相同。Groundcover 重新设计了其仪表板渲染引擎，使布局、视觉元素和小部件与原始 Datadog 版本紧密匹配。支持浮动布局、部分和分组可视化，因此具有三列、标题部分和分组可视化的仪表板将在 Groundcover 中完全相同地显示。如果不支持某种小部件类型，迁移后会清楚地标记出来。并排验证使用户能够在切换之前逐个查询、逐个面板地比较原始 Datadog 仪表板与它们的 Groundcover 对应物。

Groundcover 的首席执行官 Shahar Azulay 在一个 LinkedIn帖子中提供了进一步的评论。Azulay 观察到，一个月内，三家传统供应商发布了他们自己的“BYOC”（自带云）产品。他声称，由于数据隐私、成本效率、控制和对 AI 应用的准备，客户现在要求 BYOC。他写道：“传统供应商推出的并不是完整的 BYOC——它是有限、手动、受限的，并且只对他们最大的账户开放。”Azulay 强调，Groundcover 从第一天起就提供了“真正的 BYOC。没有 SaaS 产品。没有半措施。只有 BYOC。”这反映了 Groundcover 的商业模式：客户数据的存储保留在客户自己的环境中，因此公司不依赖于供应商强加的云锁定的利润。Azulay 认为，这颠覆了基于数据量或抽样的传统可观测性定价模型，他认为这种模型延续了锁定。这一点得到了社区反馈的支持，如最近一个名为“可观测性平台定价，为什么供应商不给出直接答案？”的 Reddit帖子。

Groundcover 将该迁移工具定位为摆脱供应商锁定的一种解脱方案；传统平台从高昂的迁移成本中受益，这也是一种护城河。Groundcover 旨在降低这一成本和复杂性，以避免迁移成为一项成本高昂的行动。由于迁移工具最终是一个产品特性而不是咨询项目，它作为 Groundcover 产品的一部分为客户提供，不收取额外费用。

另一个卖点是包容性：迁移工具作为 Groundcover 产品的一部分提供给客户，没有额外成本。它不是一个咨询项目，而是一个产品特性，被声明为完全自动化、自助服务，并且除了用户之外没有工程依赖。

启动迁移后，Groundcover 使用只读 API 密钥连接到 Datadog，以发现仪表板、监控器、集成和自定义指标。然后它自动构建依赖图、映射指标、重建仪表板、标记任何不支持的内容，并提示设置任何需要的集成以保持连续性。

Groundcover 的迁移工具目前处于私有预览阶段。预计在 12 月初的 AWS re:Invent 大会上将提供通用版本。

原文链接：

Groundcover Takes Aim at Datadog with Observability Migration Tool