ลงทุนทบต้น Let it compound

Tag: business

  • Monday.com ในยุค AI: ความเสี่ยงหรือโอกาสในระยะยาว? 🤖

    ในช่วงที่ AI กำลังเปลี่ยนแปลงโลกธุรกิจอย่างรวดเร็ว Monday.com (MNDY) กลายเป็นหนึ่งในหุ้นที่ถูกจับตามองว่าจะเป็นผู้ได้ประโยชน์หรือเสียเปรียบจากการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่นี้ แม้ผลประกอบการจะแข็งแกร่ง แต่หุ้นก็ปรับตัวลงมาจากจุดสูงสุด ทำให้เกิดคำถามสำคัญ: AI คือโอกาสหรือภัยคุกคามสำหรับ Monday? 🎯

    🤖 AI กำลังเปลี่ยนแปลงโลก SaaS อย่างไร?

    🌊 กระแสเปลี่ยนแปลงใหญ่:

    • 🏭 Process Automation: AI ทำงานแทนมนุษย์ได้มากขึ้น
    • 🧠 Intelligent Decision Making: AI วิเคราะห์และแนะนำการตัดสินใจ
    • 🎯 Hyper-Personalization: AI ปรับแต่งประสบการณ์ตามผู้ใช้แต่ละคน
    • 🔮 Predictive Analytics: AI ทำนายแนวโน้มและปัญหาล่วงหน้า

    ⚡ ผลกระทบต่อ Software Companies:

    • 🏆 Winners: ผู้ที่มี data advantage และ platform architecture ที่เหมาะสม
    • 💀 Losers: Point solutions ที่ถูก AI ทดแทนหรือ commoditize

    📊 สถานะปัจจุบัน Monday.com

    ✅ ผลประกอบการ Q2 2025 ยังแข็งแกร่ง:

    • 💰 รายได้ $299 ล้าน เติบโต 27% YoY
    • 🎯 EPS $1.09 เกินคาดการณ์มาก
    • 🏢 Enterprise momentum: ลูกค้า $100K+ ทำสถิติ
    • 🤖 AI traction: 46 ล้าน AI actions

    🌟 “New Monday” – การแปลงโฉม:

    • 📊 Monday CRM: $100M ARR milestone
    • 🔧 Multi-product platform: Dev, Service, AI features
    • 📈 Customer growth: 40K+ ลูกค้าใน “New Monday” เติบโต 100% YoY

    📉 แต่หุ้นปรับตัวลง – ทำไม?

    • ⚠️ AI uncertainty: ไม่แน่ใจว่าจะเป็น winner หรือ loser
    • 🔍 Google dependency: กังวลเรื่องการพึ่งพิง search algorithms
    • 💸 Investment costs: ต้นทุน AI R&D สูงขึ้น
    • 🏁 Growth deceleration: การเติบโตชะลอลงจากฐานที่ใหญ่ขึ้น

    ⚠️ AI เป็นความเสี่ยงอย่างไร?

    🎯 ความเสี่ยงระยะสั้น:

    1. 💸 Investment vs Return Mismatch

    • ปัญหา: ลงทุน AI หนัก แต่ยังไม่เห็นรายได้ชัดเจน
    • กดดัน: Margin compression ระยะสั้นจากค่า R&D
    • ความเสี่ยง: ถ้า AI monetization ช้ากว่าคาด

    2. 🏢 Big Tech Competition

    • Microsoft: Teams + AI อาจเข้ามาแข่ง work management market
    • Google: Workspace + AI competing directly
    • Meta/Apple: เข้าสู่ enterprise software ด้วย AI advantage
    • ความเสี่ยง: Resources และ talent ไม่เท่าเทียม

    3. 🤖 AI Commoditization Risk

    • เทรนด์: AI tools เริ่มเหมือนกันทุกที่
    • ผลกระทบ: Differentiation ลดลง, pricing pressure
    • ความเสี่ยง: Monday กลายเป็น “me-too” AI product

    ⚡ ความเสี่ยงระยะยาว:

    4. 🔄 Platform Disruption

    • สถานการณ์: AI-first platforms ใหม่เกิดขึ้น
    • ภัยคุกคาม: Legacy architecture ไม่เหมาะกับ AI native
    • ผลลัพธ์: ถูกแทนที่โดยผู้เล่นใหม่

    5. 🎯 Customer Behavior Change

    • เปลี่ยนแปลง: Enterprise ต้องการ AI-powered solutions
    • ความเสี่ยง: ถ้า Monday ไม่ evolve เร็วพอ
    • ผลกระทบ: Customer churn เพิ่มขึ้น

    🌟 AI เป็นโอกาสอย่างไร?

    🚀 โอกาสระยะสั้น:

    1. 📊 Data Advantage

    • สิ่งที่มี: Workflow data จาก 250K+ companies
    • ข้อได้เปรียบ: AI ที่เรียนรู้จาก real business processes
    • ผลลัพธ์: Better AI recommendations than competitors

    2. 🏗️ Platform Architecture

    • จุดแข็ง: Building-block design เหมาะกับ AI integration
    • โอกาส: AI สามารถ optimize แต่ละ workflow component
    • ศักยภาพ: สร้าง intelligent automation across platform

    3. 🎯 Multi-Product Synergy

    • ข้อมูล: CRM + Dev + Service + Projects = complete business context
    • AI capability: Cross-functional insights ที่คู่แข่งไม่มี
    • Value: AI-powered business orchestration

    🌈 โอกาสระยะยาว:

    4. 🌍 TAM Explosion

    • จากเดิม: Work management (~$50B)
    • เป็น: AI business automation (~$500B+)
    • โอกาส: 10x market expansion

    5. 💰 Revenue Model Evolution

    • ปัจจุบัน: $30/user/month
    • อนาคต:
    • 🏗️ Platform: $50-100/user/month
    • 🤖 AI actions: $0.10-1.00/action
    • 🎯 Custom AI: $10K-100K+ deals
    • 📊 Analytics: Premium insights layer

    6. 🔒 Moat Strengthening

    • Network effects: มากกว่า data → AI ดีกว่า → customer stickiness
    • Switching costs: AI-powered workflows ยากต่อการย้าย
    • Platform effects: Ecosystem ของ AI apps บน Monday

    ⚖️ การวิเคราะห์ Risk vs Opportunity

    🎯 Factors ที่จะตัดสิน:

    ✅ Monday มีข้อได้เปรียบ:

    • 📈 Execution track record: พิสูจน์แล้วว่าสร้าง multi-product ได้
    • 💰 Financial strength: $1.6B เงินสด รองรับการลงทุน AI
    • 🏢 Enterprise relationships: ฐานลูกค้าที่แข็งแกร่ง
    • 🔧 Platform foundation: Architecture ที่เตรียมไว้สำหรับ AI

    ⚠️ แต่ต้องระวัง:

    • ⏰ Speed of execution: ต้อง deliver AI value เร็วกว่าคู่แข่ง
    • 🎯 Product-market fit: AI features ต้อง solve real problems
    • 💵 Cost management: Balance ระหว่าง investment และ profitability
    • 🌐 Scale challenge: จาก 250K เป็น millions of users

    📊 Scenario Analysis:

    🟢 AI Winner Scenario (40% probability):

    • ✅ AI features สร้าง clear differentiation
    • 📈 TAM expansion สำเร็จ
    • 🏆 กลายเป็น dominant AI platform
    • ผลลัพธ์: Stock หลายเท่าจากระดับปัจจุบัน

    🟡 AI Adaptor Scenario (45% probability):

    • 📊 AI features competitive แต่ไม่เด่น
    • 💼 รักษา market position ได้
    • 📈 การเติบโตแบบ steady state
    • ผลลัพธ์: Stock performance สอดคล้องกับ fundamentals

    🔴 AI Laggard Scenario (15% probability):

    • 💀 AI development ล่าช้า
    • 🏢 Big Tech competition กัดกร่อน
    • 📉 Market share และ margins ลดลง
    • ผลลัพธ์: Significant underperformance

    🔮 Key Catalysts ที่จะเปลี่ยนเกม

    ⚡ ระยะสั้น (6-18 เดือน):

    • 📊 AI Revenue Metrics: การเปิดเผยรายได้จาก AI features
    • 🏢 Enterprise AI Success Stories: case studies ที่น่าเชื่อถือ
    • 🤖 AI Action Growth: การเติบโตของ AI usage metrics
    • 🎯 Competitive Positioning: การเปรียบเทียบกับ Microsoft/Google

    🌟 ระยะกลาง (2-3 ปี):

    • 🚀 Platform Transformation: การกลายเป็น AI-first platform จริงๆ
    • 💰 Pricing Power: การเพิ่มราคาจาก AI value
    • 🌍 International AI Expansion: การขยาย AI features ไปต่างประเทศ
    • 🤝 AI Ecosystem: Third-party AI apps บน Monday platform

    🏆 ระยะยาว (5+ ปี):

    • 🔥 Market Leadership: การเป็น leader ใน AI business automation
    • 🌊 New Market Creation: การสร้างตลาดใหม่ด้วย AI capabilities
    • 🎭 Business Model Evolution: การเปลี่ยนจาก SaaS เป็น AI platform

    💡 บทสรุป: โอกาสมากกว่าความเสี่ยง

    🎯 The Verdict:

    AI คือโอกาสมากกว่าความเสี่ยงสำหรับ Monday.com – หากบริษัทสามารถ execute ได้ดี

    🌟 เหตุผลหลัก:

    1. 🏗️ Foundation ที่แข็งแกร่ง: Platform architecture และ data advantage
    2. 📈 Track record: พิสูจน์แล้วว่าสร้างผลิตภัณฑ์ใหม่ได้สำเร็จ
    3. 💰 Resources: มีเงินทุนและลูกค้าฐานรองรับการพัฒนา AI
    4. 🎪 Market timing: อยู่ในจังหวะที่เหมาะสมของ AI adoption curve

    ⚖️ ข้อแม้สำคัญ:

    • ⏰ Execution speed จะเป็นตัวกำหนดความสำเร็จ
    • 🎯 Product-market fit ของ AI features ต้องแข็งแกร่ง
    • 💵 Cost discipline ระหว่างการลงทุน AI

    🔍 สิ่งที่ต้องติดตาม:

    Monday อยู่ในจุดเปลี่ยนผ่านสำคัญ การที่หุ้นปรับตัวลงอาจสะท้อน uncertainty มากกว่า fundamentals การพัฒนา AI ในช่วง 12-18 เดือนข้างหน้าจะเป็นตัวกำหนดว่า Monday จะเป็น AI winner หรือ follower

    ในยุค AI transformation นี้ Monday.com มีโอกาสกลายเป็นบริษัทที่ใหญ่กว่าเดิมหลายเท่า หากสามารถใช้ประโยชน์จากการเปลี่ยนแปลงได้อย่างชาญฉลาด 🚀

    ⚠️ บทความนี้เป็นการวิเคราะห์เพื่อการศึกษาเท่านั้น ไม่ใช่คำแนะนำในการลงทุน การลงทุนมีความเสี่ยง ผู้อ่านควรศึกษาข้อมูลเพิ่มเติมและปรึกษาผู้เชี่ยวชาญก่อนตัดสินใจ

  • Datadog Q2 2025: จากผู้นำ Observability สู่ผู้เล่นหลักในยุค AI และ Multiagent 🚀

    Datadog Q2 2025: จากผู้นำ Observability สู่ผู้เล่นหลักในยุค AI และ Multiagent 🚀

    วันที่ 9 สิงหาคม 2025

    Datadog (NASDAQ: DDOG) เพิ่งประกาศผลประกอบการไตรมาส 2 ปี 2025 ที่แข็งแกร่งเกินคาด 💪 พร้อมสัญญาณชัดเจนว่ากำลังเติบโตจากบริษัท Observability แบบดั้งเดิมไปสู่ผู้เป็นผู้เล่นสำคัญในระบบนิเวศ AI และ Multiagent ที่กำลังขยายตัวอย่างรวดเร็ว 🤖

    📊 ผลประกอบการโดดเด่นเกินคาด

    ตัวเลขหลัก Q2 2025:

    • 💰 รายได้: $827 ล้าน เติบโต 28% YoY และเกินคาดการณ์ $36 ล้าน
    • 📈 EPS (Non-GAAP): $0.46 เกินประมาณการ $0.05
    • 💸 Free Cash Flow: $165 ล้าน มี margin 20%
    • 👥 ลูกค้าทั้งหมด: ~31,400 ราย เพิ่มขึ้นจาก 28,700 ราย
    • 🏆 ลูกค้า ARR ≥ $100K: ~3,850 ราย สร้างรายได้ 89% ของ ARR

    ที่น่าสนใจคือ Datadog ยังคงรักษา Net Revenue Retention ที่ ~120% และ Gross Revenue Retention ในระดับ mid-high 90s ✨ แสดงให้เห็นถึงความแข็งแกร่งของฐานลูกค้าและการขยายตัวที่ต่อเนื่อง

    🔍 Core vs AI Observability: การเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่

    การเติบโตของ Datadog สะท้อนการเปลี่ยนผ่านที่สำคัญจาก Traditional Observability ไปสู่ AI-Native Observability ซึ่งมีความแตกต่างในหลายมิติ

    📋 ตารางเปรียบเทียบ Core vs AI Observability
    มิติCore ObservabilityAI Observability
    🎯 สิ่งที่มอนิเตอร์ระบบไอทีทั่วไป: Infrastructure, Network, Application, Logs, Metrics, TracesAI workloads: LLMs, AI agents, training/inference pipelines, data flow
    🔍 FocusAvailability, latency, error rates, throughput, resource usageModel performance, prompt/response quality, hallucination detection, bias, safety
    📊 Data SourcesServer metrics, application logs, API tracesGPU/TPU metrics, embeddings, model weights, prompts & responses, agent conversation logs
    ⏰ TimeframeDeterministic systems → ปัญหามัก reproducibleNondeterministic → ปัญหาอาจไม่ reproducible, ต้องวิเคราะห์จากพฤติกรรมย้อนหลัง

    🎯 ความท้าทายใหม่ของ AI Observability

    การมอนิเตอร์ระบบ AI มีความซับซ้อนมากกว่าระบบดั้งเดิม:

    1. 🎲 ความไม่แน่นอน (Nondeterministic): ผลลัพธ์จาก AI model อาจแตกต่างกันแม้ input เดียวกัน
    2. 🧠 การประเมินคุณภาพ: ต้องวัด “ความดี” ของคำตอบ ไม่ใช่แค่ technical metrics
    3. ⚡ Real-time Inference: ต้องมอนิเตอร์ประสิทธิภาพ GPU/TPU และ model latency
    4. 🔒 AI Safety: ตรวจสอบ hallucination, bias, และการใช้งานที่ไม่เหมาะสม

    🤖 AI Native Cohort: เครื่องยนต์การเติบโตใหม่

    หนึ่งในประเด็นที่น่าติดตามมากที่สุดคือการเติบโตของกลุ่มลูกค้า AI Native ซึ่งปัจจุบันคิดเป็น 11% ของรายได้ Q2 เพิ่มขึ้นจาก 8% ใน Q1 และ 4% ในปีที่แล้ว 📈

    กลุ่มลูกค้านี้มีส่วนร่วมในการเติบโต YoY ถึง 10 จุดเปอร์เซ็นต์ เมื่อเทียบกับ 6 จุดใน Q1 และ 2 จุดในปีก่อน ซึ่งรวมถึง 8 ใน 10 บริษัท AI ชั้นนำของโลก 🌟 และมีลูกค้ามากกว่า 80 รายที่จ่ายเงินมากกว่า $100,000 ต่อปี

    CEO Olivier Pomel กล่าวว่า “เราเห็นกลุ่ม AI native นี้เป็นสัญญาณของสิ่งที่จะเกิดขึ้น เมื่อบริษัททุกขนาดและทุกอุตสาหกรรมเริ่มใช้ AI ในแอปพลิเคชันบนคลาวด์” 🔮

    🏭 ตัวอย่างการใช้งาน AI Observability

    กลุ่มลูกค้า AI Native ใช้ Datadog มอนิเตอร์:

    • 🖥️ GPU Clusters: ติดตาม utilization, memory usage, temperature
    • 🤖 LLM Performance: วัด response time, token throughput, model accuracy
    • 💬 AI Agent Behavior: วิเคราะห์ conversation flow, decision trees
    • 📊 Training Pipelines: มอนิเตอร์ data ingestion, model convergence

    🔐 ก้าวสำคัญในด้าน Security

    Datadog ประกาศความสำเร็จสำคัญในธุรกิจ Security โดยมี Security ARR เกิน $100 ล้าน และเติบโต mid-40% YoY 🎯 ซึ่งครอบคลุมผลิตภัณฑ์หลากหลาย:

    • 🛡️ Code Security & Cloud Security สำหรับจัดการความเสี่ยง
    • ⚡ App & API Protection ป้องกันการโจมตี
    • 🔍 Cloud SIEM สำหรับตรวจสอบและป้องกันภัยคุกคาม
    • 🏰 Workload Protection ปกป้องสภาพแวดล้อมการทำงาน

    สิ่งที่น่าสนใจคือ Datadog เริ่มมุ่งเน้นการขายแบบ enterprise-wide security เพื่อให้ได้การรับเลือกใช้ครอบคลุมทั้งองค์กร ซึ่งแตกต่างจากการขายแบบ bottom-up ที่เคยทำมา 🏢

    🚨 AI Security: ด่านใหม่ของการป้องกัน

    Datadog ขยายขอบเขต Security เข้าสู่ AI Security ครอบคลุม:

    • 📝 Application Layer: ป้องกัน prompt injection และ data poisoning
    • 🧠 Model Layer: ตรวจสอบ model hijacking และ supply chain attacks
    • 💾 Data Layer: ป้องกันการรั่วไหลของ sensitive data ใน training และ LLM responses

    🎉 นวัตกรรมที่โดดเด่น: 125+ ฟีเจอร์ใหม่

    ในงาน DASH user conference เมื่อเดือนมิถุนายน Datadog เปิดตัวนวัตกรรมมากกว่า 125 รายการ โดยเฉพาะ:

    1. 🤖 Bits AI Agents – การทำงานอัตโนมัติแบบใหม่

    • 🚨 Bits AI SRE Agent: ตรวจสอบ alerts และจัดการ incident response
    • 💻 Bits AI Dev Agent: ช่วยแก้ปัญหา production issues และเขียนโค้ด
    • 🔒 Bits AI Security Analyst: วิเคราะห์สัญญาณความปลอดภัยจาก Cloud SIEM

    2. 🎤 AI Voice Agent สำหรับ Incident Response

    ช่วยให้ผู้ใช้สามารถรับข้อมูลและดำเนินการแก้ไขปัญหาผ่านมือถือได้อย่างรวดเร็ว 📱

    3. 🖥️ GPU Monitoring & LLM Observability

    รองรับการ monitor GPU fleets ข้ามแพลตฟอร์ม รวมถึง CoreWeave และ Lambda Labs พร้อมกับความสามารถใน LLM observability และ AI agent monitoring 🔬

    4. 👨‍💻 Developer Experience

    • 🏗️ Internal Developer Portal พร้อม software catalog และ scorecards
    • 🔌 Integration กับ OpenAI, Cursor, และ Claude Code ผ่าน MCP server
    • ✨ Datadog Cursor extension ให้เข้าถึงข้อมูล observability ใน IDE

    5. 🧠 ผลงานวิจัย: Toto Foundational Model

    Datadog เปิดตัว Toto – foundational model สำหรับ time series forecasting ที่มีประสิทธิภาพ state-of-the-art ในทุก benchmark แสดงให้เห็นความแข็งแกร่งด้าน AI research ที่จะนำมาใช้ในผลิตภัณฑ์

    📈 การเติบโตของลูกค้าและการขยายธุรกิจ

    Datadog รายงานดีลขนาดใหญ่หลายรายการในไตรมาสนี้:

    • 🏦 ธนาคารระดับโลก: สัญญา 3 ปี มูลค่ากว่า $60 ล้าน ขยายเป็น 21 ผลิตภัณฑ์
    • 🛡️ บริษัทประกันสหรัฐ: ขยายสัญญาเป็น 8 หลัก ประหยัดค่าใช้จ่าย incident response กว่า $9 ล้านต่อปี
    • 📺 สื่อสหรัฐ: ขยายเป็น 21 ผลิตภัณฑ์ เพื่อ consolidate มากกว่า 100 observability tools
    • 🛒 E-commerce บราซิล: ดีล 7 หลัก เริ่มด้วย 7 ผลิตภัณฑ์ รวมถึง Flex Logs (น่าจะเป็น MercadoLibre)

    สถิติการใช้หลายผลิตภัณฑ์ยังคงเติบโต: 📊

    • ✅ 83% ใช้ 2+ ผลิตภัณฑ์
    • ✅ 52% ใช้ 4+ ผลิตภัณฑ์ (เพิ่มจาก 49%)
    • ✅ 29% ใช้ 6+ ผลิตภัณฑ์ (เพิ่มจาก 25%)
    • ✅ 14% ใช้ 8+ ผลิตภัณฑ์ (เพิ่มจาก 11%)

    🔮 Outlook และแนวโน้มอนาคต

    คำแนะนำสำหรับ Q3 2025: 📅

    • 💰 รายได้: $847-851 ล้าน (เติบโต 23% YoY)
    • 📊 Operating Margin: ~21%
    • 💵 EPS: $0.44-0.46

    คำแนะนำสำหรับปี 2025: 🎯

    • 💰 รายได้: $3.312-3.322 พันล้าน (เติบโต 23-24% YoY)
    • 📊 Operating Margin: ~21%
    • 💵 EPS: $1.80-1.83

    CFO David Obstler กล่าวว่าบริษัทยังคงมั่นใจในแนวโน้มการเติบโตระยะยาว โดยเฉพาะจากการ optimize cloud usage ที่จะช่วยปรับปรุง gross margin ในครึ่งปีหลัง ⚡

    🎯 มุมมองระยะยาว: โอกาสและความเสี่ยง

    🚀 โอกาสใหญ่

    1. 🤖 AI เป็น Secular Trend: การใช้ AI แพร่หลายจะขับเคลื่อนความต้องการ observability ใหม่ๆ ที่ซับซ้อนกว่าเดิม
    2. 🏗️ Platform Strategy: การมี integrated platform ทำให้แข่งขันได้ดีกว่าคู่แข่งที่เน้นเฉพาะจุด
    3. 🔐 Security Growth: ตลาด security ที่ใหญ่และมี recurring nature สูง รวมถึง AI security ที่เป็น market ใหม่
    4. 🧠 Research Capability: การพัฒนา foundational model “Toto” แสดงความแข็งแกร่งด้าน AI research และการนำมาใช้ในผลิตภัณฑ์

    ⚠️ ความเสี่ยงที่ต้องติดตาม

    1. 📈 AI Native Volatility: กลุ่มลูกค้า AI อาจมีความผันผวนจากการ renegotiate หรือ optimize usage
    2. ⚔️ Competition: ผู้เล่นใหม่ในตลาด AI observability และการเข้ามาของ cloud providers
    3. 💸 Margin Pressure: ค่าใช้จ่าย infrastructure จากการเติบโตของ data volume และความซับซ้อนของ AI workloads
    4. 🎲 Technical Challenge: การมอนิเตอร์ระบบ nondeterministic ที่ต้องการเทคนิคและเครื่องมือใหม่

    🏆 สรุป: ตำแหน่งผู้นำในยุคใหม่

    Datadog กำลังพิสูจน์ให้เห็นว่าสามารถปรับตัวและเติบโตไปพร้อมกับ trend ใหญ่ของ AI และ multiagent systems ได้อย่างน่าประทับใจ ✨ การมี security ARR เกิน $100 ล้าน การพัฒนา AI agents ที่ทำงานได้จริง การขยายสู่ AI observability และการรักษา financial discipline ท่ามกลางการลงทุนขยายตัว ล้วนเป็นสัญญาณบวกสำหรับนักลงทุนระยะยาว 💎

    การเปลี่ยนผ่านจาก deterministic systems ไปสู่ nondeterministic AI systems เป็นโอกาสครั้งใหญ่สำหรับ Datadog เพราะต้องการเครื่องมือ observability ที่ซับซ้อนและ intelligent มากขึ้น 🧠

    สำหรับนักลงทุนที่มองหาบริษัทที่จะได้ประโยชน์จาก AI transformation ในระยะ 5-10 ปีข้างหน้า Datadog นับเป็นตัวเลือกที่น่าสนใจ 🌟 โดยเฉพาะด้วยความแข็งแกร่งของ recurring revenue model และการขยายตัวสู่ตลาดใหม่ๆ ที่มีศักยภาพสูง

    📝 บทความนี้เป็นการวิเคราะห์จากข้อมูลสาธารณะและไม่ถือเป็นคำแนะนำการลงทุน ผู้อ่านควรศึกษาข้อมูลเพิ่มเติมและปรึกษาผู้เชี่ยวชาญก่อนตัดสินใจลงทุน

    🏷️ แท็ก: #Datadog #DDOG #AI #Observability #TechStock #Q2Results #CloudComputing #Security #AIObservability