Datadog创始人：我如何打造市值340亿美元上市公司的

原标题：Datadog创始人：我如何打造市值340亿美元上市公司的

编者按：本文为专栏作者阿尔法公社授权创业邦发表，版权归原作者所有。

阿尔法公社说：创业9年，Datadog从小型创业公司成为上市公司，上市1年，它的市值从100亿美元猛增到340亿美元。不仅产品有优势，它的多项关键指标也在To B上市公司中名列前茅。Datadog是如何成长起来的，在成长的过程中遇到哪些困难，有哪些经验？它的创始人Olivier Pomel在这篇深度文章中都有阐述。

无论从哪个角度来看，Datadog都是一个不可思议的创业成功故事。该公司从2010年的一家融资困难的小创业公司，经过9年，在2019年成为一家上市公司。而且它的市值从刚上市时的100亿美元，猛增到现在的340亿美元。在它所在的领域，处于领导地位。

上市之后，它的四份季报均显示其营收年增长超过80%，它在100多个国家拥有8846名客户，在全球31个地区拥有1300名员工。

为什么这家公司上市之后，股价能够涨的这么快？这与其各项基本面核心指标的优秀有关。

Source：阿尔法公社行研

它的年利润增长率达到82%，不仅远超平均线，而且在所有ToB上市公司中名列前茅。

Source：阿尔法公社行研

更重要的是，在SaaS行业的一个非常重要的指标Rule of 40，即增长率+利润率不低于40%才是健康业务（本质就是要平衡增长和利润两个核心指标）。它达到了93%，与Zoom，Snowflake等头部玩家在同一水平线。

Source：阿尔法公社行研

另外在净收入留存率这个衡量收入健康程度的重要指标上，它的数据超过145%，也是行业的领先水平。

Datadog上市之后，他的创始人兼CEO Olivier Pomel与知名投资人Matt Turck有一次深度对谈，内容涉及Datadog的愿景、产品设计，以及销售、营销、融资等，对于企业服务领域的创业者们有较强的参考性，以下是完整的文字记录：

Datadog的创业初衷，跨部门连接、增强效率

Matt Turck（以下简称Matt）：我想以一种听众们容易理解的方式开始。我们先讲一讲Datadog的基础情况，然后挖深一些。您能否浅显的解释下，你们在做的业务是什么，DevOps到底是什么意思？

Olivier Pomel（以下简称Olivier）：它到底是什么?举例来说，每当你在网上看一部电影，或者在商店里买东西的时候，在后端有数万台服务器和应用程序以及各种不同的东西参与其中，我们所做的实际上是对所有这些机器、应用程序进行测量，捕捉所有的事件—来自这些机器和应用程序的输出，告诉你他们在做什么，他们是如何做的，客户在做什么。我们将所有这些信息整合在一起，帮助需要了解这些信息的人理解正在发生的事情：它是否真实发生，是否以正确的速度发生，是否还在发生，随着时间的推移谁在流失。因此，我们基本上帮助团队（无论是工程、运营、产品还是业务团队）实时了解这些应用对其业务的作用。

Matt：对于没有听说过这个词的人来说，DevOps是什么意思？

Olivier：DevOps是一种新的做事方式，是把过去处于不同的世界的人员和职能联系在一起。开发：开发人员是写代码做应用的人，运营：过去是做建立服务器和架设服务器、拉网线诸如此类事情的人；他们过去是分得很开的。开发者构建应用程序，然后交给在生产中负责它的运营人员，历史上这两个团队互相看不惯，这就是我和我的联合创始人创办公司的原因。在之前的一家公司，我负责开发团队，他负责运营团队，我们彼此非常熟悉，是非常好的朋友。我们从零开始组建团队，亲自雇佣了每一个人，我们有一个 "不雇佣傻瓜 "的雇佣政策，所以有了一个好的开始。尽管如此，我们最后还是陷入了运营讨厌开发，开发讨厌运营的局面，为此消耗了很多无谓的资源和精力。

所以Datadog的出发点是，构建一个更好的方式让大家互相合作。我们计划建立一个系统，把两边的人联系在一起，所有的数据都能让双方同时看到，他们说的是同一种语言，看到的是同一个现实。事实证明，不仅仅是我们，整个行业都在往这个方向发展。

DevOps是云计算迁移的核心部分，它代替传统方式：让一个开发团队建立一个应用程序，然后你花6个月的时间提交票据和下订单表格，以便真正将该应用程序投入生产，在三年的运行过程之中你不能改变你的思路，增添新的功能。

云的很大一部分价值支撑是：有了云，你可以快速决定，做任何你想做的事情，工程师和开发人员可以马上开始自己着手，而不需要请求许可或提交表格。你可以随时改变你的想法，这让开发人员和运营团队真正走到了一起，这也是DevOps的一部分。

Datadog如何设计和构建产品？

Matt：Datadog的核心价值主张之一，是你们涵盖了"可观察性的三大支柱"，即度量、痕迹和日志，此外还有其他的东西。你要不要定义一下这些是什么？

Datadog的产品

Olivier：度量基本上是指应用程序或一个基础设施所产生的任何东西，你要随着时间的推移进行跟踪。例如，随时间变化的温度就是一个度量。

痕迹是将你在客户交互过程中要进行的所有交互数据拼接在一起。所以我在浏览器中输入，浏览器与服务器对话，它与数据库对话。基本上，把所有这些都拼接在一起，就是一个痕迹。

日志是由这些系统中的任何参与者产生的任何事件。从 "一个客户这样做 "到 "数据库出错 "的任何事情，你把它记录在某个地方。

它们曾经是非常不同的类别。对于度量，公司会购买一个监控工具，对于痕迹，则会购买APM工具，对于日志是日志管理工具。所有这些不同的东西都是脱节的，没有相互交流。我们创业的主要原因之一就是要在不同团队之间架起桥梁，打破孤岛。如果这些东西分开，对我们来说是没有意义的。事实证明，问题不会单独存在于某一个边界内，你不能说，有很多问题，但这不在你的范围内，你就不去解决。当你发现一个问题时，实际上可能需要跨越边界去解决，所以整合一切是有意义的。

Matt：“Datadog平台和后台”是如何工作的？Datadog是一个大型数据库么？你是从一堆不同的来源中摄取大量的数据么？

Olivier：我们部署了各种各样的采集器，所有的采集器都是开源的。所以客户要部署代理、库和API，我们在云端抓取他们的账户和类似的东西。我们会以各种方式收集数据，然后把所有的数据发送到我们的集中式服务：你可以把它想象成一个非常大的数据库，它要对不同的数据类型进行处理，而这些不同类型的数据会被存储在不同的数据存储中。我们有适合超大量日志事件或时间序列的数据存储。(Matt：度量是数字，日志是非结构化数据？)是的，没错......而痕迹必须把所有的东西拼接在一起——有大量的元数据把所有的东西联系在一起。

在我们这一端，我们有数据库，它把所有这些不同的数据存储，数据库有一个非常具体的数据模型，通过使用标签把所有的东西联系起来。所以我们不需要提前建立任何模型。我们记录正在发生的事情，然后把数据模型抽象出来。

Matt：那是专有的吧？（Olivier：是的）而且我了解到，你们其实并没有使用很多第三方的东西，无论是其他产品还是开源工具，是这样吗？

Olivier：当我们建立一个新的系统，增加一个数据类型的时候，我们通常会从一些现成的、开源的东西开始。在小规模的时候，这样的方式是可行的；随着我们的发展，管理越来越多的数据，我们看到它在很多方面不适合我们的规模。当我们对用例以及数据的形状和速度有了更好的理解，我们开始建立自己的东西，我们已经对基础数据源进行了5-6次的迭代。

Matt：让大家感受一下，我们说的是什么样的数据量？

Olivier：我们说的是每天10万亿条记录，而且所有的东西都需要被持久化，都需要被保存。

Matt：对于这一点，什么是实时？大概有一大块会进入冷库？

Olivier：是的。所有的东西都是实时的，都必须是在进行中的，并且是实时可见和容易理解的。实时性的约束相当高，因为我们的任务是告诉客户他们的业务还在运行，所以如果我们需要一个小时才能注意到，那就会出问题，我们有硬性的实际时间约束。我们运行的方式是：把所有的数据，基本上是过去24小时的数据保存在内存中，所以它可以非常快速地被访问。随着时间的推移，我们将不具有时效的数据存到各种形式的更冷和更便宜的存储。

Matt：你们这种横向扩张策略非常有趣。你从我们谈到的东西开始—度量、痕迹和日志。我猜日志是通过收购的，然后你又扩展到其他的东西，比如最近的合成和其他东西。你是如何考虑这些横向扩展的，你目前涵盖了什么，你计划涵盖什么？

Olivier：在很长一段时间里，我们只有一个产品，就是做基础设施监控，即度量；我们没有痕迹，没有日志。在公司成立的前几年，我们开发了这个产品，并确保它有销路。我们从一开始的愿景就是要在不同类型的团队和不同的孤岛之间架起桥梁，当我们想增加其他的功能时，我们要确保客户也会喜欢和使用它们，我们能销得出去。我们的看法是，有一些客户需要的功能还是分裂的，我们希望继续整合它们。

你提到了合成。合成，对于不关注这个行业的人来说，基本上是模拟用户行为，比如说刺激用户点击你的应用，或者模拟API调用，不断验证一切是否都能正常工作，即使用户还没有使用。它本身不一定超级有趣，它往往有点项目化，而且它的流失率有点高，但作为我们提供的更广泛平台的一部分，它是有意义的。当你有一个更广泛的平台时，流失率就会消失。

Matt：从产品开发的角度来看，我很好奇—对于这些孤岛中的每一个需求，至少最初你可能不会在市场上找到满足它们的对标产品，没有很多的反馈，你如何判断是否该针对某个需求开发产品，并加入到你整个产品套件的一部分？

Olivier：这其实是非常重要的一点，也就是我们如何定义这些产品的成功。我们其实并不是为了拥有最多的功能，也不是为了成为销售RFP的佼佼者，就像有人建立了一个矩阵，发现77个需求，你努力去满足所有需求。这样做的问题是，你最终得到的产品是超级复杂的，用户体验也不会好。

我们定义这些产品成功的方式是，我们希望在客户那里得到尽可能广泛的部署和采用。回到我们希望解决的问题，我们希望弥合团队之间的差距，让所有的东西都在同一页面上。这意味着我们需要人们真正使用我们的产品，如果买了产品的人，只有一部分在使用，另一个团队的人没有使用，我们就没有达成目的。对于所有这些产品，我们都要把它们打造成团队中的每个人都能用，都喜欢用，然后我们不断增加功能，在这之后保持差异化。

Matt：让我们来谈谈机器学习。你们管理着是大量的数据，显然能够找到模式是超级重要的，从我读到的文章和之前的谈话中，感觉你们对机器学习有一个非常深思熟虑和谨慎的方法。也许我们可以从Watch dog和它的功能开始聊一聊？

Olivier：是的，我们有一个叫Watch dog的产品，它的功能是自动观察我们客户的基础设施/应用，而不需要客户指向具体的东西，它会展示出异常情况和一些客户应该知道的行为。

Watchdog

我们对一般机器学习的立场是，我们所做的事情人工智能是很难独立去做的，因为通用的情况是非常难解决的。我们谈到了机器学习对于NLP的促进，以及类似的事情—只要是学过一年的人都能说懂NLP，但是对于我们解决的那种问题，需要一个博士团队，花上几个小时的时间，以及大量的论证，才能试图找出一个问题中到底发生了什么。所以解决一般的使用案例其实真的很难，而且客户对你的耐心其实是有限的。当客户第一次使用你的产品，如果有连续两次不够好用，或出现问题，他们就可能抛弃你的产品。

所以我们一直在构建它的方式是：我们拥有所有的数据，我们为客户解决所有的交易型使用场景。随着时间的推移，我们不断地在这些数据上迭代所有的这些算法，以找出我们实际上可以有比较大的信心来解决程序空间的那些部分。这样我们就会把东西放在客户面前，就不会是垃圾。

Datadog如何从创业公司变成巨头？

Matt：我想换个角度，可以谈谈你们怎样把一家小小的创业公司打造成行业巨头，这里有什么经验和教训。例如从2010-2011年说起，你们在研发模式下工作了多久？你们是马上开始与客户合作，还是先低头开发？

Olivier：我们最初的一年都处于“缺乏资金，艰难生存”的模式下。公司在这段时间融资困难，因为当时纽约懂得云计算的投资人不是很多，当我们去西海岸找投资时，他们却问我们为什么不把公司设在硅谷。我们会说，这样做的好处是，我们不会被诱惑，会坚持我们一开始就确定好的愿景和目标。我们会花尽可能多的时间与客户在一起，了解他们的需求，确保我们真正解决了他们的问题。

Matt：这些最初的客户中，对于大公司和小公司，你们是如果做选择的？

Olivier：我们都会去做。对于大公司，他们的问题会复杂一些，不会很快的信任你，并用你的产品。小公司通常会有不同类型的问题，但他们很愿意尝试新东西。与欧洲市场相比，美国市场有一个优势：有很多中等体量的公司。他们的技术很强，他们有真正的问题，他们了解这些问题，并且愿意为了解决这些问题而付费。所以这些对于我们这样的公司来说，是很好的起步方式，可以获得保证生存的初始客户。

Matt：你们早期的团队是什么样的？是不是大部分都是工程师？

Olivier：是的，都是工程师。

Matt：你还记得你们有多少人吗，在2011、2012年？

Olivier：在很长一段时间里，我们的团队只有7个人。工程团队中有一个人是产品人员，但他同时也是工程师。他真的喜欢花时间和客户在一起，而不只是花时间在键盘上，我认为这是一个非常重要的特质。很多创始人问我："我应该什么时候雇佣第一个销售人员？"我的答案是一开始不需要直接雇佣销售人员，因为你最初需要做的工作不是销售，而是和客户相处。那么你要对自己诚实，想清楚，即使是作为一个创始人，你喜欢和客户相处吗？你是喜欢在电脑上打造产品，在电脑上解决问题，还是喜欢和人打电话，或者在客户的办公室里？因此你需要一个专职的人，他要整天和客户在一起，而这个人既需要是销售方面的高手，又需要懂产品，会做产品。这就是关键，你要真正了解你在打造什么，为谁打造，它有多大的价值，然后才可能在某些时候把它卖出去。

Matt：你们是什么时候真正雇佣了第一个销售人员？

Olivier：我们在团队接近30人时雇佣第一个专职销售人员。

Matt：触发因素是什么？你觉得你有了一些感觉是可重复的过程？

Olivier：是的，我们开始有了不少的客户，我们希望有专人跟进这些客户，而且不用整个团队为了搞客户乱成一团。那个时候我们已经把产品打造好了，知道自己在卖什么，卖给谁，客户如何用它来部署，客户前六个月的使用情况是什么样的，我们知道如何把它推出去。我觉得当你雇佣一个销售团队的时候，你需要把这些都准备好，否则销售团队是不会帮你想办法的，你还是需要自己去做。

Matt：客户是从哪里来的？

Olivier：其实我们很早就决定要确保客户在试图了解DevOps和云迁移的时候能够找到我们，这是我们切入市场的大趋势。好消息是，每个人都是DevOps和云的新手，每个人都必须学习它，你要通过两种方式来学习: 通过参加会议和通过阅读特定主题的在线内容。所以很早的时候，我们就开始撰写和打造这些方面的内容，我们也开始去参加会议。在早期，我们不需要去大的展会，就参加一些中小型会议。在DevOps界有一个叫DevOps Days的活动。

DevOpsDays

赞助这些活动非常便宜，第一次我们付了大概2000美元，在那里有一个小摊位。包括我在内的核心团队亲自参展，团队里还包括我的联合创始人和资深工程师。我们用笔记本电脑做展示——这是一种很好的方式，可以让我们走到客户面前，获得一些真实的反馈，看看当你展示所有东西时，他们的反应如何。这是一种能够让客户了解你，并且获得初始客户的有效方式。

Matt：谁来写这些专业内容？我熟悉一些公司，资深工程师会每季度写一篇博文。你们有这样的正式流程吗？

Olivier：是的。我们为此经历了一些试验和错误。工程师的创作并不是一直都有持续性，大多数人一开始都对做这件事的想法都超级兴奋，但后来大多数人其实就疲劳了。工程师花了好几天时间去憋一篇文章，但什么也没写出来。这样既会让这些工程师的生产力受影响，他们自己也会感觉很糟糕。有些人喜欢写作，而且写得超级好，但你不会提前知道他们是谁。

我们尝试过让营销人员来做，效果不是很好，因为这是写给其他工程师或专业人员看的内容，他们可以分辨出是不是营销人员写的。所以最终我们还是聘请对写作有热情的全职工程师，让他们专注于研究和写作。我们组建的这支内容生产团队，它向工程部门汇报，不向市场部门汇报。

Matt：有意思。让我们来谈谈进入市场的问题。你们有免费的试用版本吗？

Olivier：我们有一个免费版本， 基本上如果你的服务器少于五台，你可以免费获得我们的基础设施。实际上我们没有免费增值的产品，因为没有从这上面进行追加销售的动作。我们是做一个基础设施监控产品，所以你需要部署我们，否则没有意义。如果你有五个以上的服务器，你就需要付费。我们有一个免费的试用版本，借助这个免费版本，客户知道如何从头开始使用我们的产品，这也是我们如何自上而下地获得外部的客户。

Matt：这是一个自下而上还是自上而下的销售模式？你们是找实际的开发人员和运营人员，然后再向上销售，还是去找CIO？

Olivier：自下而上,即使是在大企业中也是这样。在大企业里，我们往往从CIO开始，然后CIO把它分给团队，然后我们自下而上。最后我们再回到CIO那里，拿着订单表和账单去谈判。

Matt：那么你是如何建立你的销售队伍来适应这些的？是由客户经理和SDR/BDRs、业务发展代表组合而成的吗？

Olivier：这是相当典型的。当我们刚开始创业的时候，大型企业上云还较为谨慎，所以没什么机会与超级大公司进行合作，当时我们主要向中小企业销售。我们有一个内销团队，开始主要是内销，然后过渡到大部分外销。那个内销团队很典型，就是SDR和客户代表，是客户代表在做成交。我们没有一个内部团队在为企业团队产生线索，我们不是这样做的，是内部团队在完成他们自己的交易。最近，具体来说是四、五年前，随着大型企业也开始向云计算迁移，我们成立了一个企业销售团队，向5000名员工规模的公司销售。这是一个有点不同的模式，但基本的采用还是一样的，还是自下而上。不管针对小公司还是大公司，产品的使用方式是一样的，最后使用的用户也是是非常相似的。当你是一个非常大的企业的开发人员时，你不会认为自己和一个初创公司或小公司的开发人员有什么不同。

Matt：你们有什么针对垂直领域的策略吗？你们是怎么去做的？

Olivier：我们专注于那些从传统IT转向公有云和私有云的公司，所以已经有了一个漏斗。因为不是每家公司都在同一时间经历这种过渡，当他们进入这种过渡期时，他们会通过寻找某些内容或参加某些会议来发出信号，所以我们可以关注这部分。但是我们做的是非常横向的，所以每个行业的每个公司都可能需要它。一开始的公司大多是线上业务量大的，例如媒体、电商、游戏等。现在我们的客户已经到了每个行业都有的地步：石油和天然气公司，甚至火车公司也上了云，用于实际的火车运营，而不仅仅是订票网站。

Matt：在定价方面有什么经验教训吗？这是一个典型的问题，很多公司，尤其是早期阶段的公司都在纠结这个问题，如果客户购买了整个套件，只是不断向Datadog发送大量的数据，那么如何最终不至于向客户收取太多费用？

Olivier：有几个方面的问题。定价，首先在实际去做之前，真的很难知道你需要怎么去定价。当我们推出第一个产品的时候，最初打算以每月12美元的价格来定价。在实施的前一天晚上，我们说 "如果我们卖15美元，它很有成效"。后来我们实际上针对同样的产品把价格提高到18美元，所以我觉得定价方面真的有发展的空间。在定价哲学方面，我们必须是公平的，希望这个价格能让大多数人花的起，用得起，因为我们的目标是让客户尽可能广泛的部署，同时让不同的数据流和不同的团队联系在一起。我们需要确保客户在买了一个模块或功能之后，不会因为价格的问题而不继续采用其他对他们有帮助的新功能和新模块。

现在，因为客户向我们发送越来越多的数据，我们一直在提高定价。关于定价的最重要的事情，是确保客户有控制权，让他们感受到自己支付的费用与他们得到的价值相一致。所以一个常见的例子就是日志管理系统，因为机器非常擅长生成大量的数据，但不是所有的数据都是有价值的。然而直到最近，人们对日志管理的唯一定价方式是按量购买，所以基本上你发送所有的东西都要收费。对于这一点，我们必须进行差异化，我们必须找到一种方式给客户一些灵活性，这样他们就可以真正地说："这部分我不那么关心，这部分我更关心，所以我要用这部分做更多的事情，并为此支付更多的费用，这部分我不会支付任何费用，或者要为它支付很少的费用"。

Datadog的CEO如何渡过创业早期的艰难时刻？

Matt：在结尾，也许你可以谈谈作为一个CEO的个人历程的一些想法：一个创始人需要完成什么，才能从最开始走到你目前的位置，然后在接下来的几年里，又非常需要完成什么?你是如何扩大自己的规模的？最初你需要非常擅长写代码，现在你需要非常擅长与公开市场的投资者交谈，你如何在这个过程中修炼内功？

Olivier：好吧，首先这都是循序渐进的 ，所以重要的永远是下一步，这随着时间的推移而改变。但你是对的，我的意思是你必须完成从一个工程师到一个CEO的转变。所以我想说，创始人要发展一点自我意识，以确保你可以在你的工作中以你想要的方式进化。我是一个控制欲特别强的人，但是要想把一个公司规模化，你必须信任很多人，给他们放权，并给他们足够的空间，否则你永远培养不出来能打仗的将才，员工要成长为将才，是需要和公司一起成长。

所以我选择的方式是，不对每个人进行微观管理，但是我还是可以需要他们反馈给我很多数据和情况，这样我就可以进行模式匹配，了解发生了什么。所以我喜欢有非常丰富的信息源，比如我看到客户大量的票据在申报；我想随时了解产品的情况，我要看到我们完成的所有交易，我还要阅读我们在员工调查中从员工那里得到的所有评论。

对于这些反馈，我不会对每一条都采取行动，我不会对责任人下微观的具体指令，不会对每一笔交易、每一张票据都发表意见。但这些反馈的作用是让我保持足够的信息量，所以我可以模式化地匹配，我可以了解从人们那里问哪些问题，基本上如何全面地了解他们的工作，而不是微观地管理他们。

Matt: 你经历过哪些自我怀疑的可怕时刻？

Olivier: 有不少，特别是刚开始创业的时候。当你创办一家公司的时候，你有一个浪漫的想法：你现在是自己的老板了，你要去质疑所有这些伟大的想法。而这持续了大约三个月，至少对我们来说是三个月后，我们发现自己面对困境：我们没有钱，没有客户，没有产品，当时纽约也是冬天，所以很难过。我觉得面对这种艰难时刻，你必须回到基本面，想清楚几个问题："我们在做什么，我们为什么要做，我们为谁做"，确保你把这些都想清楚，做好，才能真正把公司带着往前进。当你有了产品，有了一些现金流，有了一些客户，其实公司就可以维持下去，但是要达成这些比想象中艰难。最初我们在融资方面很糟糕，我飞到西海岸去见各种各样的投资人，但是在某一天，我同一天内被拒绝了四次，就会想 "我需要给我的联合创始人打电话，告诉他一切都挺糟糕"。

Matt：你觉得为什么当时你会融资艰难？是因为你没有很好地展示愿景，还是愿景不够激动人心，还是人们没有明白？

Olivier：我觉得我并没有真正理解对方在寻找什么，以及如何以这种方式呈现。我基本上不知道投资那边的世界是如何运作的，这是我必须随着时间学习的。在创业公司的头两年，作为CEO，你必须兼任首席融资官，你的第一要务是确保公司不会倒闭，这意味着你需要确保融到足够公司在一段较长时间内存活的钱。这是我在创业初期最深的感受和学到的东西。

本文由阿尔法公社综合整理自投资人Matt Turck的个人博客，内容为投资人与Datadog创始人Olivier的对谈实录。

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