Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-09-09 09:05 UTC

DataDog / datadog-lambda-python

The Datadog AWS Lambda Layer for Python

Python · ShellApache-2.0★ 101 estrellas⑂ 52 forksdesde abr 2019Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecacómo se determina

DataDog/datadog-lambda-python tiene un índice de salud de 94 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excepcional. Su puntuación más alta es Sustainability & Governance (93/100) y la más baja, AI Readiness (54/100). Se actualizó por última vez hace 5 días. 5 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.

94
global / 100
Excepcional

Índice de salud del software

Las métricas se agrupan en categorías ponderadas sobre una escala estandarizada de 1 a 100. El resultado global parte de su media ponderada, calibrada contra la distribución del registro público para que las bandas tengan significado percentil; cuando la evidencia pública activa la Política de Jurisdicciones de Alto Riesgo, la calificación se ajusta y recibe un límite «En riesgo» de 34.

94
Excepcional93-100El nivel más alto del registro (≈ el 5% superior); cumple prácticamente todos los criterios evaluados
Excelente80-92Sólido en todos los frentes; carencias menores
Bueno65-79Saludable; carencias limitadas y manejables
Moderado50-64Aceptable con carencias notables; se recomienda revisión
Débil35-49Debilidades sustanciales en varias áreas
En riesgo20-34Debilidades significativas; su adopción exige cautela
Crítico1-19Problemas graves (proyecto abandonado, un solo mantenedor, sin higiene)
VitalidadComunidad yAdopciónSostenibilidady GobernanzaCalidad deIngenieríaSeguridadPreparaciónpara IA

Perfil de puntuación

Cada eje es una categoría. La forma importa más que la media: un proyecto sano llena toda la figura, mientras que un perfil de picos y cráteres indica que la fortaleza en una dimensión enmascara el riesgo en otra.

El resultado global ponderado 80 se calibra a 94 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

Datadog, Inc.Organización · dominio verificado
3293 seguidores1202 repositorios públicosdesde ago 2010

Este repositorio está respaldado por una organización: una custodia compartida y responsable que puede sobrevivir a cualquier mantenedor individual.

Ecosistemas de paquetes

RegistroPaqueteVersiónDescargas / mesVersionesÚltima publicaciónEtiquetas
PyPIdatadog_lambda8.127.02.444.330120hace 36 díasdatadogawslambdalayer

Métricas por categoría

Vitalidad

¿Está vivo el proyecto: se escribe código y se publican versiones?

92Excelente · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

93Excepcional
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 5 días
29.1/36Cadencia de commits — 42/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits — 128 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 15 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year128
human_commit_share0,98
days_since_last_push5
active_weeks_last_year42

Disciplina de publicación

90Excelente
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 100 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 36 días
27/27Cadencia de publicación — una versión cada ~27,2 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Datos de entrada utilizados
releases_count100
latest_release_tagv8.127.0
releases_from_tagsno
days_since_latest_release36
mean_days_between_releases27,2

Comunidad y Adopción

¿Tiene el proyecto usuarios, descargas, atención y unas condiciones acogedoras para quienes contribuyen?

73Bueno · 17% del índice global

Popularidad y adopción

53Moderado
Cómo se puntúa
32.4/60Estrellas — 101 estrellas
14.2/25Forks — 52 forks
6.2/15Observadores — 14 observadores
Datos de entrada utilizados
forks52
stars101
watchers14
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Salud de la comunidad

77Bueno
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencia — licencia reconocida (Apache-2.0)
18/18Guía CONTRIBUTING
0/13.5Código de conducta
0/7.2Plantilla de issues
6.3/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readmesí
has_licensesí
readme_badges4
has_contributingsí
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templatesí

Adopción en el ecosistema (descargas)

100Excepcional
Cómo se puntúa
80/80Descargas mensuales — 2.444.330 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagesdatadog_lambda
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads2.444.330
unverified_packages_excluded—
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dependientes en el registro. Los pesos restantes se han renormalizado.

Sostenibilidad y Gobernanza

¿Sobrevivirá el proyecto a sus personas: factor bus, capacidad de respuesta, quién lo respalda y mantenimiento del paquete?

93Excepcional · 23% del índice global

Resiliencia de mantenedores (factor bus)

89Excelente
Cómo se puntúa
45.9/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 5 contribuyente(s)
19.6/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 13% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 60 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 15 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor5
contributors_sampled60
top_contributor_share0,128

Capacidad de respuesta a issues y PR

87Excelente
Cómo se puntúa
39.9/42Resolución de issues — 95% de issues cerradas
23.5/30Aceptación de PR — 546/698 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptance — ningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
12/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 24/28 approved changesets -- score normalized to 8
Datos de entrada utilizados
merged_prs546
open_issues7
closed_issues129
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d2
prs_decided_30d2
issue_closed_ratio0,949
closed_unmerged_prs152
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Newcomer PR acceptance. Los pesos restantes se han renormalizado.

Propiedad y custodia

100Excepcional
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización
20/20Dominio verificado
25/25Alcance del propietario — 3293 seguidores de DataDog
25/25Trayectoria — 1202 repos públicos, cuenta de ~16 años
Datos de entrada utilizados
followers3293
owner_typeOrganization
is_verifiedsí
owner_loginDataDog
public_repos1202
account_age_days5868

Mantenimiento de paquetes

100Excepcional
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicación — última publicación hace 36 días
20/20Historial de versiones — 120 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesdatadog_lambda
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish36

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

77Bueno · 19% del índice global

Prácticas de ingeniería

92Excelente
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 4 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter — .flake8
9.6/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
18/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 26 out of 27 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
Datos de entrada utilizados
has_cisí
has_testssí
has_editorconfigno
has_linter_configsí
has_precommit_configsí

Documentación

55Moderado
Cómo se puntúa
30/30README
0/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyecto — https://docs.datadoghq.com/integrations/amazon_lambda/#installing-and-using-the-datadog-layer
10/10Descripción del repositorio
0/10Topics
0/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topics—
has_wikino
homepagehttps://docs.datadoghq.com/integrations/amazon_lambda/#installing-and-using-the-datadog-layer
docs_sitehttps://docs.datadoghq.com/integrations/amazon_lambda/#installing-and-using-the-datadog-layer
has_readmesí
has_docs_dirno
has_descriptionsí

Seguridad

¿Son sólidas las prácticas visibles de seguridad y de cadena de suministro, sin exposición jurisdiccional de alto riesgo sin resolver?

62Moderado · 16% del índice global

Postura de seguridad

52Moderado
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
3/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.2/2.5CI-Tests — 26 out of 27 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
6/7.5Code-Review — Found 24/28 approved changesets -- score normalized to 8
2.5/2.5Contributors — project has 15 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Licencia — license file detected
7.5/7.5Maintained — 15 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — sin datos
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
3.5/5SAST — SAST tool detected but not run on all commits
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 19 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate5,2
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Packaging. Los pesos restantes se han renormalizado.

Avisos de dependencias

100Excepcional
Cómo se puntúa
35/35Dependencias directas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia directa tiene un aviso conocido
25/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia indirecta tiene un aviso conocido
0/40Sin avisos pendientes — ningún aviso tiene fecha de publicación
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages13
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Sin avisos pendientes. Los pesos restantes se han renormalizado. Se cotejó el cierre de dependencias en tiempo de ejecución de pypi:datadog_lambda@8.127.0 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 13 paquetes. No se analiza la alcanzabilidad.

Preparación para IA

¿Hasta qué punto está el repositorio preparado para desarrollarse y mantenerse con agentes de codificación de IA? Tiene un peso deliberadamente pequeño (4%): las herramientas para agentes son una señal real de mantenimiento, pero un repositorio sin ninguna puede alcanzar igualmente 100/100.

54Moderado · 4% del índice global

Contexto y guía para agentes

55Moderado
Cómo se puntúa
0/45Instrucciones para agentes — sin CLAUDE.md / AGENTS.md / reglas de editor
15/15Documentación legible por máquinas (llms.txt) — llms.txt servido por el sitio web del proyecto (https://docs.datadoghq.com/llms.txt)
40/40Historial de commits legible — 89 de 98 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtsí
llms_txt_urlhttps://docs.datadoghq.com/llms.txt
legible_history_share0,908
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Bucle de verificación (compilación / pruebas / verificación de tipos)

53Moderado
Cómo se puntúa
0/18Arranque con un solo comando
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato — .flake8
0/11Verificación estática de tipos
10/10Entorno reproducible — Dockerfile, lockfile
10/10Práctica demostrada con agentes — 12 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
0/8Mantenimiento automatizado — no se observan actualizaciones automáticas de dependencias
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_testssí
lockfilespackage-lock.json, poetry.lock, yarn.lock
has_dockerfilesí
typed_languageno
bootstrap_files—
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configs—
agent_commit_share0,12
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Legibilidad del código para modelos

53Moderado
Cómo se puntúa
0/45Código verificable por tipos — Python sin configuración de verificación de tipos
52.9/55Tamaños de archivo manejables — 2/52 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes162.365
source_files_sampled52
oversized_source_files2

Datos clave

101estrellas de GitHub
60contribuidores
128commits en los últimos 12 meses
5días desde el último push
100versiones publicadas
5factor bus
7issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 52 ⇿
0Estrellas
52Forks
100Versiones

Cuándo se añadió cada estrella y fork, recopilado de GitHub y agrupado por día. El crecimiento acumulado se sitúa justo encima de las adiciones diarias que lo componen, de modo que ambos se leen en conjunto: la acumulación orgánica sostenida no se parece en nada a un pico abrupto y efímero. Cuando esa diferencia es medible, se informa como autenticidad del crecimiento.

01020304050605222019-072023-022026-09
Mayor 0Menor 39Parche 0

Cada punto abarca 7 días.

OpenSSF Scorecard 5.2 / 10
5.2agregado

Evaluación de seguridad independiente y agnóstica en cuanto a herramientas, procedente del proyecto de código abierto OpenSSF Scorecard. Cada comprobación premia una práctica de seguridad, no la herramienta de un proveedor concreto. Las comprobaciones que Scorecard no pudo determinar se marcan como n/d y se excluyen de la puntuación de seguridad (nunca se cuentan como cero).Scorecard v5.5.0 · 2026-09-09 09:04 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
4Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
9CI-Tests26 out of 27 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
8Code-ReviewFound 24/28 approved changesets -- score normalized to 8
10Contributorsproject has 15 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained15 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
n/dPackagingpackaging workflow not detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
7SASTSAST tool detected but not run on all commits
0Security-Policysecurity policy file not detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities19 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 10
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIdatadog>=0.51.0,<1.0.0pyproject.toml
PyPIwrapt^1.11.2pyproject.toml
PyPIddtrace—pyproject.toml
PyPIujson—pyproject.toml
PyPIurllib3—pyproject.toml
PyPIbotocore^1.34.0pyproject.toml
PyPIrequests—pyproject.toml
PyPIpytest—pyproject.toml
PyPIpytest-benchmark^4.0pyproject.toml
PyPIflake8^5.0.4pyproject.toml
Todas las dependencias 142

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 11 paquetes directos y 131 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIbotocore1.36.8directa
PyPIdatadog0.51.0directa
PyPIddtrace3.19.7directa
PyPIflake85.0.4directa
PyPIpytest8.3.4directa
PyPIpytest-benchmark4.0.0directa
PyPIrequests2.32.4directa
PyPIrequests2.33.1directa
PyPIujson5.10.0directa
PyPIurllib31.26.20directa
PyPIwrapt1.17.2directa
npm2-thenable1.0.0indirecta
npm@iarna/toml2.2.5indirecta
npmansi-regex5.0.1indirecta
npmansi-styles4.3.0indirecta
npmappdirectory0.1.0indirecta
npmbalanced-match1.0.2indirecta
npmbluebird3.7.2indirecta
npmbrace-expansion1.1.14indirecta
npmbrace-expansion1.1.18indirecta
npmcamelcase5.3.1indirecta
npmchild-process-ext2.1.1indirecta
npmcliui6.0.0indirecta
npmcolor-convert2.0.1indirecta
npmcolor-name1.1.4indirecta
npmconcat-map0.0.1indirecta
npmcore-util-is1.0.3indirecta
npmcross-spawn6.0.6indirecta
npmd1.0.2indirecta
npmdecamelize1.2.0indirecta
npmduration0.2.2indirecta
npmemoji-regex8.0.0indirecta
npmes5-ext0.10.64indirecta
npmes6-iterator2.0.3indirecta
npmes6-symbol3.1.4indirecta
npmesniff2.0.1indirecta
npmevent-emitter0.3.5indirecta
npmext1.7.0indirecta
npmfind-up4.1.0indirecta
npmfs-extra10.1.0indirecta
npmfs.realpath1.0.0indirecta
npmget-caller-file2.0.5indirecta
npmglob7.2.3indirecta
npmglob-all3.3.1indirecta
npmgraceful-fs4.2.11indirecta
npmimmediate3.0.6indirecta
npminflight1.0.6indirecta
npminherits2.0.4indirecta
npmis-docker2.2.1indirecta
npmis-fullwidth-code-point3.0.0indirecta
npmis-plain-object2.0.4indirecta
npmis-primitive3.0.1indirecta
npmis-stream1.1.0indirecta
npmis-wsl2.2.0indirecta
npmisarray1.0.0indirecta
npmisexe2.0.0indirecta
npmisobject3.0.1indirecta
npmjsonfile6.2.0indirecta
npmjszip3.10.1indirecta
npmlie3.3.0indirecta
npmlocate-path5.0.0indirecta
npmlodash.get4.4.2indirecta
npmlodash.uniqby4.7.0indirecta
npmlodash.values4.3.0indirecta
npmlog6.3.2indirecta
npmminimatch3.1.5indirecta
npmnext-tick1.1.0indirecta
npmnice-try1.0.5indirecta
npmnode-fetch2.7.0indirecta
npmonce1.4.0indirecta
npmp-limit2.3.0indirecta
npmp-locate4.1.0indirecta
npmp-try2.2.0indirecta
npmpako1.0.11indirecta
npmpath-exists4.0.0indirecta
npmpath-is-absolute1.0.1indirecta
npmpath-key2.0.1indirecta
npmprocess-nextick-args2.0.1indirecta
npmreadable-stream2.3.8indirecta
npmreadable-stream3.6.2indirecta
npmrequire-directory2.1.1indirecta
npmrequire-main-filename2.0.0indirecta
npmrimraf3.0.2indirecta
npmsafe-buffer5.1.2indirecta
npmsafe-buffer5.2.1indirecta
npmsemver5.7.2indirecta
npmsemver7.7.4indirecta
npmserverless-plugin-datadog2.34.1indirecta
npmserverless-python-requirements6.1.2indirecta
npmset-blocking2.0.0indirecta
npmset-value4.1.0indirecta
npmsetimmediate1.0.5indirecta
npmsha256-file1.0.0indirecta
npmshebang-command1.2.0indirecta
npmshebang-regex1.0.0indirecta
npmshell-quote1.10.0indirecta
npmshell-quote1.8.3indirecta
npmsplit23.2.2indirecta
npmsprintf-kit2.0.2indirecta
npmstream-promise3.2.0indirecta
npmstring-width4.2.3indirecta
npmstring_decoder1.1.1indirecta
npmstring_decoder1.3.0indirecta
npmstrip-ansi6.0.1indirecta
npmtr460.0.3indirecta
npmtype2.7.3indirecta
npmuni-global1.0.0indirecta
npmuniversalify2.0.1indirecta
npmutil-deprecate1.0.2indirecta
npmwebidl-conversions3.0.1indirecta
npmwhatwg-url5.0.0indirecta
npmwhich1.3.1indirecta
npmwhich-module2.0.1indirecta
npmwrap-ansi6.2.0indirecta
npmwrappy1.0.2indirecta
npmy18n4.0.3indirecta
npmyargs15.4.1indirecta
npmyargs-parser18.1.3indirecta
PyPIbytecode0.16.1indirecta
PyPIcertifi2024.12.14indirecta
PyPIcharset-normalizer3.4.1indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIdeprecated1.2.18indirecta
PyPIenvier0.6.1indirecta
PyPIexceptiongroup1.2.2indirecta
PyPIidna3.10indirecta
PyPIimportlib-metadata8.5.0indirecta
PyPIiniconfig2.0.0indirecta
PyPIjmespath1.0.1indirecta
PyPImccabe0.7.0indirecta
PyPIopentelemetry-api1.29.0indirecta
PyPIpackaging24.2indirecta
PyPIpluggy1.5.0indirecta
PyPIpy-cpuinfo9.0.0indirecta
PyPIpycodestyle2.9.1indirecta
PyPIpyflakes2.5.0indirecta
PyPIpygments2.20.0indirecta
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirecta
PyPIsix1.17.0indirecta
PyPItomli2.2.1indirecta
PyPItyping-extensions4.12.2indirecta
PyPIzipp3.20.2indirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:datadog_lambda@8.127.0 arrastra 13 paquetes, directos y transitivos: 0 tienen avisos conocidos, de los cuales 0 son dependencias directas.

Ningún aviso conocido afecta a las dependencias evaluadas.

Un aviso significa que la versión registrada en el grafo de dependencias cae dentro del rango afectado de un aviso. No se analiza la alcanzabilidad, y el grafo incluye fijaciones de desarrollo y prueba: un hallazgo puede referirse al utillaje y no al software distribuido.

Informe JSON sin procesar legible por máquina

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Las puntuaciones son señales, no garantías. Reflejan prácticas públicamente visibles en GitHub; no son una auditoría de código ni una garantía de seguridad.

Los datos ausentes se excluyen y los pesos se renormalizan; nunca se puntúan como cero. La metodología es versionada y abierta: métricas v2.10.0, esquema v0.34.0 — metodología completa · wiki de métricas.

Cómo se sitúa un resultado dentro del registro general: estadísticas agregadas — PyPI.