Datadog AI Research发布新产品 - 公司推出首个开源基础模型Toto和最大公共基准BOOM，专注于云可观测性和安全领域的研究挑战 [1] - Toto是首个专注于可观测性的开源时间序列基础模型(TSFM)，类似于语言领域的LLM，可适应广泛下游任务 [2] - BOOM成为最大的公共可观测性指标基准，包含3.5亿个观测数据和2,807个真实世界多元序列 [4] Toto模型技术特点 - 模型权重开放，训练数据完全来自公司内部遥测指标，性能大幅超越现有TSFM [3] - 零样本预测能力可实现即时异常检测和容量规划，无需逐序列调参，特别适用于监控数十亿短暂时间序列 [3] - 不仅提升可观测性数据处理能力，还广泛改进时间序列预测性能，模型可免费获取 [3] BOOM基准特性 - 专门针对可观测性指标设计，解决生产遥测特有的规模、稀疏性、峰值和冷启动问题 [4] - 提供持续维护的社区资源，帮助研究人员改进预测模型 [4] 公司战略与愿景 - Datadog AI Research将持续发布AI项目，将研究原型转化为解决客户问题的工具 [5] - 研究团队将与产品工程团队合作，将Toto和BOOM等研究成果转化为客户实际收益 [5] - 两项成果均采用宽松许可立即开放下载，邀请研究社区共同推进可观测性预测技术 [6] 公司业务背景 - 作为云应用可观测性和安全平台，SaaS产品整合基础设施监控、应用性能监控、日志管理等多项能力 [7] - 服务覆盖各行业不同规模企业，支持数字化转型、云迁移、跨团队协作等需求 [7]