Claude Code hat sich als innovative Lösung für Entwickler etabliert, die durch KI-Unterstützung ihre Produktivität steigern möchten. Dieses Tool von Anthropic ermöglicht es, Coding-Aufgaben direkt aus dem Terminal heraus zu delegieren. Eine wichtige Neuerung ist die Unterstützung von OpenTelemetry (OTel), die es ermöglicht, Metriken wie Tokenverbrauch, Sessions und Befehle an beliebige Systeme zu senden, die das OpenTelemetry-Protokoll (OTLP) unterstützen. Dies eröffnet vielfältige Möglichkeiten, die Nutzung und Performance von Claude Code im Detail zu überwachen und zu analysieren. Die Integration von Claude Code mit Datadog bietet insbesondere für Teams und Unternehmen spannende Chancen.
Durch das Sammeln und Auswerten von Telemetriedaten lassen sich nicht nur die Entwicklungsgeschwindigkeit und das Nutzerverhalten besser nachvollziehen, sondern auch potenzielle Probleme frühzeitig erkennen und Kosten besser steuern. Das ist besonders relevant, da durch den intensiven Einsatz von KI-Anwendungen oft erhebliche Token-Verbrauchskosten entstehen können. Wer mit Claude Code und Datadog arbeiten möchte, benötigt zunächst eine funktionierende Claude Code-Installation und einen aktiven Datadog-Account. Zudem ist es wichtig, eine Komponente zu haben, die die OTel-Metriken empfängt und weiterverarbeitet. Die gängigsten Optionen sind entweder ein lokal laufender Datadog Agent, eine zentrale Remote-Agent-Lösung über einen SSH-Tunnel oder die agentenlose Variante über die Datadog OTLP Intake API.
Jede dieser Methoden bringt Vor- und Nachteile mit sich, die bei der Auswahl berücksichtigt werden sollten. Die einfache lokale Variante nutzt einen auf dem Entwicklungsrechner installierten Datadog Agent, der OTLP-Metriken über den gRPC-Port entgegennimmt. Dies ist für viele Nutzer die unkomplizierteste Lösung, allerdings bedeutet ein lokal laufender Agent auch zusätzlichen Ressourcenverbrauch und kann sich auf die Datadog-Kosten auswirken, da jeder Agent als Host gezählt wird. Die Konfiguration erfolgt durch Anpassung der Datadog-Agent-Konfigurationsdatei, um den OTLP-Receiver zu aktivieren. Eine häufig genutzte Alternative ist der Einsatz eines zentralen Remote-Agents, der die Metriken sammelt.
Hierbei empfiehlt es sich, einen sicheren SSH-Tunnel einzurichten, um die Daten geschützt zum Remote-Agent zu leiten. Die Einrichtung eines solchen Tunnels lässt sich mit Tools wie Cloudflare Zero Trust komfortabel realisieren, um Portfreigaben zu vermeiden und die Sicherheit zu erhöhen. Diese Lösung bietet eine gute Balance zwischen Aufwand, Kosten und Sicherheit, besonders in größeren Teams. Die modernste und leichtgewichtigste Möglichkeit besteht in der Nutzung der agentenlosen OTLP Intake API von Datadog. Dabei sendet Claude Code die Metriken direkt an die Datadog-Cloud, was Pflege und Wartung eines Agents überflüssig macht.
Der Nachteil liegt in den aktuellen Zugriffsbeschränkungen, da diese API noch in der Preview-Phase ist und eine individuelle Freischaltung erforderlich macht. Außerdem muss auf jedem Entwicklerrechner ein API-Schlüssel konfiguriert werden, was Sicherheitsrisiken birgt. Unabhängig von der gewählten Methode muss Claude Code so konfiguriert werden, dass es die Metriken auch tatsächlich ausgibt. Dafür können verschiedene Konfigurationsmöglichkeiten genutzt werden: Umgebungsvariablen, die settings.json-Datei im Benutzerverzeichnis oder das Managed Device Management (MDM).
Die wichtigsten Parameter betreffen die Aktivierung der Telemetrie, das Exportformat, den Endpunkt und die Authentifizierung (wenn notwendig). Die Metriken, die Claude Code ausgibt, sind vielfältig und decken wichtige Bereiche des Entwickleralltags ab. So lassen sich etwa die Anzahl der erstellten Git-Commits oder Pull Requests verfolgen, die Anzahl der bearbeiteten Codezeilen oder die Token-Nutzung, die für die Kostenrechnung erheblich ist. Dabei sind viele Metriken mit nützlichen Tags versehen, die eine differenzierte Auswertung ermöglichen, zum Beispiel nach Modelltyp, Session, Organisation oder Version. Die gewonnenen Daten können für unterschiedlichste Zwecke genutzt werden: Entwicklerteams können anhand von Velocity-Analysen nachvollziehen, wie sich die Nutzung von Claude Code auf die Entwicklungsgeschwindigkeit auswirkt.
Indem die Metriken mit Daten aus Systemen wie Jira, GitHub oder Deployment-Tools kombiniert werden, lassen sich wertvolle Zusammenhänge aufdecken. Zudem erlaubt die Korrelation von Vorfallmanagement-Daten mit Nutzungsmustern, etwa über Datadog Incident Management oder PagerDuty, eine robuste Überwachung der Systemverfügbarkeit. Ein besonders wichtiger Aspekt für Unternehmen ist die Kostenkontrolle. Der Tokenverbrauch von Claude Code lässt sich präzise überwachen und gegebenenfalls anomal auffällige Nutzung erkennen. So können automatisierte Warnungen helfen, unkontrollierte Kostenexplosionen früh zu verhindern.
Ebenfalls kann die Telemetrie in bestehende Cloud-Kosten-Dashboards integriert werden, um ein ganzheitliches Bild der Ressourcennutzung zu erhalten. Bei der Nutzung von API-Schlüsseln speziell in der agentenlosen Variante ist es unerlässlich, Sicherheitsvorkehrungen zu treffen. Da API-Schlüssel oft mit vollen Rechten versehen sind, stellen sie bei unsachgemäßer Handhabung ein erhebliches Risiko dar. Der Artikel empfiehlt defensive Überwachung, etwa durch das Erstellen von Anomalie-Monitoren auf die Metriknutzung oder das Limitieren der geplanten Tag-Kardinalität bei der Metrikaufnahme. Idealerweise sollte eine Möglichkeit zur Einschränkung der API-Schlüsselberechtigungen eingeführt werden, um den potenziellen Schaden bei Schlüsselmissbrauch zu minimieren.
Ein weiteres Zukunftsthema ist die Integration von Vector, einem Open-Source Observability-Tool, das derzeit noch auf OTLP-Metrikunterstützung wartet. Vector verspricht, eine reichhaltige Lösung für die Verarbeitung und das Routing von Telemetriedaten bereitzustellen, inklusive Filterung, Tag-Kardinalitätskontrolle und zentralem API-Management. Dies könnte Claude Code Monitoring noch sicherer und effizienter machen, indem die Daten zentral aggregiert und manipuliert werden – insbesondere in größeren oder komplexeren Infrastrukturumgebungen. Für Entwickler und Teams, die das Maximum aus ihren Claude Code-Daten herausholen möchten, bieten sich zahlreiche weitere Verbesserungen an. Dazu zählt insbesondere die Möglichkeit, eigene Tags hinzuzufügen, um Metriken etwa nach Projekten, Teams oder Repositories zu filtern.
Auch eine verbesserte Fehlersuche im Telemetrie-Setup, beispielsweise für ungültige JSON-Konfigurationen oder API-Fehler, wird von der Community gewünscht. Wer sich mit dem Monitoring von Claude Code auseinandersetzt, sollte dabei stets beachten, dass „man nicht verbessern kann, was man nicht messen kann“. OpenTelemetry bietet dafür einen einheitlichen und offenen Standard, den Anthropic mit Claude Code bereits unterstützt. Datadogs stetig wachsende Funktionen, wie die agentenlose OTLP Intake API, zeigen, wie sich die Marktanforderungen an Agilität und Offenheit in der Überwachung widerspiegeln. Mit einem durchdachten Setup aus Claude Code, OpenTelemetry und Datadog erhalten Entwickler tiefgreifende Einblicke in ihre Arbeitsabläufe und können ihr Tooling und die Kosten optimal steuern.
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