21 Observability-Plattformen im Test 2026
Kurzliste der besten Observability-Plattformen
Hier ist meine Kurzliste der besten Observability-Plattformen:
Die beste Observability-Plattform hilft Teams, Probleme frühzeitig zu erkennen, Ausfallzeiten zu reduzieren, Systemverhalten nachzuvollziehen und die Performance von Anwendungen in der Produktion zu verstehen. Mit diesen Tools erhalten Entwicklungs- und Betriebsteams Einblick in Metriken, Logs und Traces, sodass Probleme diagnostiziert werden können, bevor Anwender betroffen sind.
Teams greifen oft zu Observability-Plattformen, wenn manuelles Monitoring nicht mehr ausreicht, Fehlkonfigurationen zu Ausfällen führen oder die steigende Komplexität von Systemen eine Ursachenanalyse erschwert. Probleme wie fragmentierte Daten, langsame Reaktionszeiten bei Vorfällen und eingeschränkte Übersicht über mehrere Services verlangsamen Releases und erschweren die Zusammenarbeit zwischen Teams.
Mit über 20 Jahren Branchenerfahrung als Chief Technology Officer habe ich Dutzende von Observability-Plattformen in echten Umgebungen getestet und bewertet, insbesondere in Bezug auf Datenabdeckung, Integrationen und Benutzerfreundlichkeit. Dieser Leitfaden stellt die besten Observability-Plattformen vor, die für mehr Transparenz sorgen, eine schnellere Störungssuche ermöglichen und Teams dabei helfen, stabile Systeme zu gewährleisten. Jede Bewertung enthält Informationen zu Funktionen, Vor- und Nachteilen sowie den besten Einsatzbereichen, damit Sie das passende Tool für sich finden können.
Warum Sie unseren Software-Bewertungen vertrauen können
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Zusammenfassung der besten Observability-Plattformen
Diese Vergleichstabelle gibt einen Überblick über die Preisdaten meiner Observability-Plattform-Empfehlungen und hilft Ihnen, die beste Lösung für Ihr Budget und Ihre geschäftlichen Anforderungen zu finden.
| Tool | Best For | Trial Info | Price | ||
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Best for error and performance monitoring | 14-day free trial + free demo + free plan available | From $26/month (billed annually) | Website | |
| 2 | Best for AIOps capabilities | 15-day free trial + free demo available | From $7/host/month | Website | |
| 3 | Best for full-stack visibility | Free plan + free demo available | From $49/month + data usage costs | Website | |
| 4 | Best for cloud monitoring | Free 14-day trial + free plan available | From $15/user/month (billed annually) | Website | |
| 5 | Best for application performance | Free 30-day trial | From $6/month (billed annually) | Website | |
| 6 | Best for time-series data | Not available | Free forever plan | Website | |
| 7 | Best for search capabilities | Free trial available | From $0.05/GB transferred/month | Website | |
| 8 | Best for distributed tracing | Free demo available | Pricing upon request | Website | |
| 9 | Best for event-driven insights | Free plan + demo available | From $130/month | Website | |
| 10 | Best for real-time metrics | Free plan + free trial available | From $19/month + usage | Website |
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Site24x7
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Docker
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Pulumi
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Bewertung der besten Observability-Plattformen
Nachfolgend finden Sie meine ausführlichen Zusammenfassungen der besten Observability-Plattformen, die es auf meine Shortlist geschafft haben. Meine Reviews bieten einen detaillierten Einblick in die wichtigsten Funktionen, Vor- und Nachteile, Integrationen und idealen Anwendungsfälle jedes Tools, damit Sie die passende Lösung finden.
Sentry offers a streamlined solution for developers seeking to improve application performance through its observability platform. It caters to web, mobile, and game developers, providing essential tools for identifying and resolving application issues. By focusing on error and performance monitoring, Sentry addresses the critical need for real-time insights into application health and user experience, making it an appealing choice for teams seeking to improve application reliability and user satisfaction.
Why I Picked Sentry
I picked Sentry for its robust error monitoring and performance tracking capabilities, which are crucial for any observability platform. Sentry's error monitoring helps your team quickly identify and fix issues with detailed stack traces and contextual data. Additionally, its performance monitoring allows you to track application performance metrics, helping you optimize speed and responsiveness. These features align perfectly with the needs of teams looking to maintain high application reliability and performance.
Sentry Key Features
In addition to error and performance monitoring, Sentry offers:
- Session Replay: Replays user sessions to better understand the context of errors and performance issues.
- Mobile Crash Reporting: Helps you track and resolve crashes in mobile applications with detailed reports.
- Tracing: Enables you to trace the performance of distributed systems and identify bottlenecks in your application.
- Code Coverage: Provides insights into which parts of your code are being executed, helping you improve test coverage.
Sentry Integrations
Integrations include GitHub, Slack, Jira, Bitbucket, GitLab, Trello, Microsoft Teams, Twilio, PagerDuty, and Datadog.
Pros and cons
Pros:
- Offers real-time error tracking across web, mobile, and backend apps
- Advanced error grouping helps prioritize issues for fast resolution
- Distributed tracing shows transaction-level performance insights
Cons:
- Not all integrations are available natively, relying on third-party APIs for some
- Limited alerts and applications insights in lower-tier plans
New Product Updates from Sentry
Sentry Adds Metrics Support for .NET and Unity SDKs
Sentry adds Metrics support to the .NET SDK and Unity SDK, so teams can send metrics data alongside their existing monitoring for better visibility into app performance. For more information, visit Sentry's official site.
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Dynatrace is an all-in-one observability platform designed for IT operations and DevOps teams, offering insights into applications, infrastructure, and user experience. It helps businesses monitor and optimize their digital ecosystems with AI-driven analytics.
Why I picked Dynatrace: It leverages AIOps capabilities to automate problem detection and resolution. Dynatrace offers automatic discovery and mapping of your entire application stack, providing a clear view of dependencies.
Its AI engine, Davis, helps you identify root causes and prioritize issues based on business impact. The platform's real-user monitoring gives you insights into user interactions and experiences.
Standout features & integrations:
Features include automatic discovery that maps your application stack without manual configuration. The AI engine Davis provides root cause analysis, helping you quickly address issues. Real-user monitoring offers detailed insights into user interactions and performance metrics.
Integrations include AWS, Azure, Google Cloud Platform, Kubernetes, Docker, ServiceNow, Jira, Slack, Ansible, and VMware.
Pros and cons
Pros:
- Automatic dependency mapping
- Real-user monitoring
- Detailed root cause analysis
Cons:
- High resource consumption
- Limited customization options
New Relic is a comprehensive observability platform for application performance monitoring. It's tailored for developers and IT operations teams who need full-stack visibility into their applications and infrastructure.
Why I picked New Relic: It provides full-stack visibility, which is crucial for monitoring every layer of your tech stack. New Relic's distributed tracing helps you understand the flow of requests across services.
Its real-time analytics offer insights into application performance and user experience. The platform's alerting system ensures you're informed about issues as they arise.
Standout features & integrations:
Features include distributed tracing that lets you track requests across your services. The platform's real-time analytics provide insights into application performance and user experience. New Relic also offers an alerting system to keep you informed about any issues.
Integrations include AWS, Azure, Google Cloud, Kubernetes, Slack, PagerDuty, Jenkins, GitHub, Docker, Elasticsearch, and ServiceNow.
Pros and cons
Pros:
- Full-stack monitoring capabilities
- Real-time analytics
- Comprehensive alerting system
Cons:
- Requires technical expertise
- High data ingestion cost
Datadog is a monitoring and security platform for cloud-scale applications, catering primarily to IT and DevOps teams. It performs key functions like monitoring infrastructure, applications, and logs to provide comprehensive insights into your cloud environment.
Why I picked Datadog: It excels in cloud monitoring, making it ideal for teams using cloud-based applications. Datadog offers real-time interactive dashboards that allow you to visualize performance metrics across your systems.
Datadog’s machine learning algorithms detect anomalies and alert you to potential issues before they escalate. The platform also provides end-to-end visibility into application performance, helping you ensure your cloud services run smoothly.
Standout features & integrations:
Features include real-time dashboards that let you visualize data from various sources. The platform's anomaly detection uses machine learning to identify unusual patterns in your metrics. It also offers end-to-end tracing, which helps you track requests through your system to identify bottlenecks.
Integrations include AWS, Azure, Google Cloud, Kubernetes, Docker, Slack, PagerDuty, Jenkins, GitHub, and Elasticsearch.
Pros and cons
Pros:
- Real-time data analytics
- Anomaly detection capabilities
- Detailed application tracing
Cons:
- Steep learning curve
- Requires customization
AppDynamics is an application performance management solution tailored for IT operations and DevOps teams. It helps monitor application performance and user experience, ensuring your applications run smoothly and efficiently.
Why I picked AppDynamics: It specializes in application performance, providing deep insights into how your applications are functioning. AppDynamics offers end-to-end transaction tracing, allowing you to pinpoint performance bottlenecks.
Its dynamic baselining helps you understand normal performance and identify anomalies. The platform's real-time monitoring ensures you can react quickly to any issues affecting user experience.
Standout features & integrations:
Features include end-to-end transaction tracing that helps you identify and resolve performance issues. Dynamic baselining provides insights into normal application behavior, making it easier to spot anomalies. Real-time monitoring gives you the ability to react quickly to performance problems, ensuring a smooth user experience.
Integrations include AWS, Azure, Google Cloud, Kubernetes, Docker, ServiceNow, Jira, Slack, PagerDuty, and Splunk.
Pros and cons
Pros:
- Detailed transaction tracing
- Dynamic baselining capabilities
- Real-time performance monitoring
Cons:
- High technical knowledge required
- Limited out-of-the-box alerts
Prometheus is an open-source monitoring and alerting toolkit for recording real-time metrics in a time-series database. It's widely used by developers and IT teams who need to track and analyze performance metrics over time.
Why I picked Prometheus: It excels in handling time-series data, which is crucial for performance monitoring. Prometheus offers a powerful query language called PromQL that allows you to extract and manipulate data easily.
Its multidimensional data model provides flexibility in storing and retrieving metrics. The platform's alerting capabilities help you set up notifications based on specific conditions, ensuring your team stays informed.
Standout features & integrations:
Features include a flexible query language that lets you dig into your data with ease. Its multidimensional data model supports various metrics, making it adaptable to different needs. The alerting feature allows you to stay on top of performance issues by setting custom alerts.
Integrations include Kubernetes, Grafana, Consul, Etcd, OpenStack, Docker, Mesos, Amazon EC2, Google Cloud Monitoring, and Azure Monitor.
Pros and cons
Pros:
- Customizable alerting rules
- Scalable architecture
- Efficient data storage
Cons:
- Requires technical expertise
- Limited built-in dashboard capabilities
Elastic Observability is a platform that provides visibility into your applications and infrastructure, primarily catering to IT and DevOps teams. It enables users to monitor logs, metrics, and traces, offering valuable insights into system performance and health.
Why I picked Elastic Observability: It excels in search capabilities, offering powerful tools for querying and analyzing data. The platform uses Elasticsearch, allowing you to quickly sift through logs and metrics to find relevant information.
Its Kibana interface provides intuitive dashboards for visualizing data and tracking performance over time. Elastic's distributed architecture ensures scalability, making it suitable for large-scale deployments.
Standout features & integrations:
Features include powerful querying tools that let you analyze data efficiently. The Kibana interface offers intuitive dashboards for visualizing performance metrics. Elastic's distributed architecture supports scalability, ensuring the platform can handle large volumes of data.
Integrations include AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, Kubernetes, Docker, Jira, Slack, PagerDuty, ServiceNow, and Ansible.
Pros and cons
Pros:
- Strong search capabilities
- Scalable distributed architecture
- Intuitive data visualization
Cons:
- High resource consumption
- Limited built-in alerts
Lightstep is an observability platform designed for monitoring complex, microservices-based systems, primarily used by DevOps and software engineering teams. It provides deep insights into application performance and helps track down issues across distributed systems.
Why I picked Lightstep: It specializes in distributed tracing, which is essential for understanding how requests flow through complex systems. Lightstep offers a unique view of system performance by automatically analyzing traces and metrics.
It provides detailed service maps that show dependencies and performance bottlenecks. The platform's real-time insights allow your team to quickly identify and address issues, improving overall system reliability.
Standout features & integrations:
Features include automatic trace analysis that helps you understand system performance at a glance. Detailed service maps show dependencies and highlight performance bottlenecks. Real-time insights let your team quickly identify and address issues, ensuring reliability.
Integrations include AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, Kubernetes, Docker, PagerDuty, Slack, Datadog, Prometheus, and Grafana.
Pros and cons
Pros:
- Real-time insights
- Supports complex microservices
- Service maps for dependencies
Cons:
- Limited customization options
- Learning curve for new users
Honeycomb is an observability tool for developers and DevOps teams focused on understanding complex systems through event-driven insights. It enables teams to dissect and analyze events to troubleshoot issues and optimize performance.
Why I picked Honeycomb: It excels in providing event-driven insights that help you understand the intricacies of your systems. Honeycomb's query-driven approach lets you ask detailed questions about your data, offering granular insights.
Its high-cardinality analysis allows you to explore data without constraints, uncovering hidden patterns. The platform's fast response times ensure your team can quickly diagnose and resolve issues.
Standout features & integrations:
Features include a query-driven approach that allows you to ask detailed questions about your data. High-cardinality analysis helps you explore data without constraints, uncovering hidden patterns. Fast response times ensure your team can quickly diagnose and resolve issues.
Integrations include AWS, Kubernetes, Terraform, Slack, PagerDuty, Datadog, Jenkins, CircleCI, GitHub, and GitLab.
Pros and cons
Pros:
- Detailed event-driven insights
- High-cardinality data analysis
- Fast response times
Cons:
- Learning curve for new users
- Fewer built-in alerts
Grafana is a visualization and analytics platform for monitoring and understanding metrics across various data sources. It's popular among DevOps teams, IT operations, and data analysts who need real-time insights into their infrastructure and applications.
Why I picked Grafana: It specializes in delivering real-time metrics, making it ideal for teams that need up-to-the-minute data. Grafana offers customizable dashboards that let you visualize data from multiple sources in one place.
Its alerting feature helps you stay informed about critical conditions by sending notifications via different channels. Grafana's open-source nature allows you to tailor it to your specific needs, offering flexibility that many other platforms don't.
Standout features & integrations:
Features include customizable dashboards, enabling you to create visualizations tailored to your specific needs. Its alerting system ensures you're notified of any issues immediately. The platform supports a wide range of plugins, which extend its functionality to suit various use cases.
Integrations include Prometheus, InfluxDB, Elasticsearch, Graphite, AWS CloudWatch, MySQL, PostgreSQL, OpenTSDB, and Azure Monitor.
Pros and cons
Pros:
- Customizable dashboards
- Wide range of plugins
- Strong community support
Cons:
- Limited built-in data storage
- Complex setup process
Weitere Observability-Plattformen
Hier sind einige weitere Alternativen zu Observability-Plattformen, die es nicht auf meine Kurzliste geschafft haben, aber dennoch einen Blick wert sind:
- Splunk Observability Cloud
For log analysis
- Instana
For automated root cause
- Uptrace
For open-source users
- ManageEngine OpManager
For network performance
- Nagios XI
For IT infrastructure
- Netdata
For real-time health monitoring
- Site24x7
For cloud-based monitoring
- Zabbix
For open-source monitoring
- Paessler PRTG
For sensor-based monitoring
- Dash0
For code obfuscation
- Cilium (Hubble)
For network security observability
Auswahlkriterien für Observability-Plattformen
Bei der Auswahl der besten Observability-Plattformen in dieser Liste habe ich gängige Anforderungen und Herausforderungen betrachtet, wie etwa Skalierbarkeit und Analyse von Echtzeitdaten. Zusätzlich habe ich das folgende Bewertungsmodell genutzt, um meine Einschätzungen nachvollziehbar und fair zu gestalten:
Kernfunktionen (25 % der Gesamtbewertung)
Um in die Liste aufgenommen zu werden, musste jede Lösung diese typischen Anwendungsfälle abdecken:
- Überwachung der Systemleistung
- Analyse von Logs und Metriken
- Echtzeit-Benachrichtigungen bereitstellen
- Verfolgung verteilter Traces
- Unterstützung mehrerer Datenquellen
Weitere herausragende Funktionen (25 % der Gesamtbewertung)
Zur weiteren Eingrenzung des Wettbewerbs habe ich außerdem nach besonderen Merkmalen gesucht, wie zum Beispiel:
- Anomalieerkennung
- Anpassbare Dashboards
- Prädiktive Analytik
- Erweiterte Sicherheitsfunktionen
- KI-gesteuerte Einblicke
Benutzerfreundlichkeit (10 % der Gesamtbewertung)
Um ein Gefühl für die Benutzerfreundlichkeit jedes Systems zu bekommen, habe ich Folgendes berücksichtigt:
- Intuitive Oberfläche
- Einfache Navigation
- Minimale Einarbeitungszeit
- Responsives Design
- Anpassbares Nutzererlebnis
Onboarding (10 % der Gesamtbewertung)
Um die Einführungsphase jeder Plattform zu bewerten, habe ich Folgendes berücksichtigt:
- Verfügbarkeit von Schulungsvideos
- Interaktive Produkttouren
- Zugriff auf Vorlagen
- Unterstützende Chatbots
- Informationsreiche Webinare
Kundensupport (10 % der Gesamtbewertung)
Um den Kundensupport der einzelnen Softwareanbieter zu beurteilen, habe ich Folgendes berücksichtigt:
- 24/7 Verfügbarkeit
- Mehrkanal-Support
- Schnelle Reaktionszeiten
- Kompetentes Personal
- Umfassendes Hilfezentrum
Preis-Leistungs-Verhältnis (10 % der Gesamtbewertung)
Um das Preis-Leistungs-Verhältnis jeder Plattform zu bewerten, habe ich Folgendes berücksichtigt:
- Wettbewerbsfähige Preisgestaltung
- Transparente Preisstruktur
- Flexible Abonnementoptionen
- Funktionen, die im Basispreis enthalten sind
- Rabatte bei Jahresplänen
Kundenbewertungen (10 % der Gesamtbewertung)
Um einen Gesamteindruck der Kundenzufriedenheit zu gewinnen, habe ich beim Lesen von Kundenbewertungen Folgendes beachtet:
- Allgemeine Zufriedenheitsbewertungen
- Feedback zur Performance
- Anmerkungen zur Benutzerfreundlichkeit
- Erfahrungen mit dem Kundensupport
- Feedback zum Preis-Leistungs-Verhältnis
Wie wählt man eine Observability-Plattform?
Es ist leicht, sich in langen Feature-Listen und komplexen Preisstrukturen zu verlieren. Damit Sie bei der Auswahl Ihrer Software den Überblick behalten, finden Sie hier eine Checkliste wichtiger Faktoren:
| Faktor | Was zu beachten ist |
| Skalierbarkeit | Kann die Plattform mit Ihren Anforderungen wachsen? Achten Sie darauf, ob sie größere Datenmengen und eine höhere Nutzerzahl ohne Performance-Probleme unterstützt. Suchen Sie nach einer skalierbaren Architektur. |
| Integrationen | Kann sie mit Ihren bestehenden Tools verbunden werden? Stellen Sie die Kompatibilität mit Ihrem Technologiestack sicher, etwa Cloud-Dienste, Datenbanken und andere Überwachungstools. |
| Anpassbarkeit | Können Sie die Plattform an Ihre Arbeitsabläufe anpassen? Berücksichtigen Sie die Möglichkeiten zur Anpassung von Dashboards, Benachrichtigungen und Metriken an Ihre spezifischen Anforderungen. |
| Benutzerfreundlichkeit | Ist die Plattform benutzerfreundlich? Bewerten Sie die Einarbeitungszeit und ob Ihr Team das System effizient ohne umfassende Schulung nutzen kann. |
| Einführung und Onboarding | Wie schnell können Sie starten? Achten Sie auf eine klare Dokumentation, Onboarding-Unterstützung und verfügbare Tutorials, um den Einstieg zu erleichtern. |
| Kosten | Passen die Preise zu Ihrem Budget? Analysieren Sie die Gesamtkosten, einschließlich Abogebühren, versteckter Zusatzkosten und eventueller Rabatte bei langfristigen Verträgen. |
| Sicherheitsmaßnahmen | Werden Ihre Daten geschützt? Prüfen Sie Verschlüsselung, Einhaltung von Datenschutzbestimmungen und Sicherheitszertifizierungen, um den Schutz Ihrer Daten sicherzustellen. |
| Support-Verfügbarkeit | Welche Supportoptionen gibt es? Sorgen Sie für zeitnahen Support über verschiedene Kanäle wie Chat, E-Mail oder Telefon – gerade in kritischen Situationen. |
Was ist eine Observability-Plattform?
Eine Observability-Plattform gibt Einblicke in die Leistung und den Zustand von Systemen und Anwendungen. IT-Fachkräfte, Entwickler und DevOps-Teams nutzen diese Tools in der Regel zur Überwachung, Fehlerbehebung und Optimierung ihrer Infrastruktur. Viele Teams setzen auch AIOps-Plattformen ein, um ihre Beobachtungsmöglichkeiten mithilfe künstlicher Intelligenz zu erweitern.
Überwachungs-, Alarmierungs- und Datenvisualisierungsfunktionen helfen dabei, die Systemleistung zu überwachen und Probleme zu erkennen. Insgesamt erhöhen diese Tools die Zuverlässigkeit des Systems und verbessern die Nutzererfahrung, indem sie verwertbare Einblicke liefern. Führende Daten-Observability-Plattformen bieten dabei die umfassendsten Funktionen.
Funktionen einer Observability-Plattform
Achten Sie bei der Auswahl einer Observability-Plattform auf folgende zentrale Funktionen:
- Überwachung: Bietet eine Echtzeit-Überwachung der Systemleistung, um Probleme direkt beim Auftreten zu erkennen.
- Alarmierung: Sendet Benachrichtigungen bei Anomalien oder Überschreitungen von Schwellwerten, um eine rechtzeitige Reaktion auf potenzielle Probleme zu ermöglichen.
- Datenvisualisierung: Stellt Dashboards bereit, die Metriken und Einblicke anzeigen und damit das Verständnis für den Systemzustand erleichtern.
- Verteiltes Tracing: Verfolgt Anfragen über verschiedene Dienste hinweg und hilft, Leistungsengpässe in komplexen Systemen zu identifizieren.
- Anpassbare Dashboards: Ermöglichen Nutzern, Visualisierungen und Metriken individuell an ihre Anforderungen und Arbeitsabläufe anzupassen.
- Anomalieerkennung: Erkennt mithilfe von Algorithmen ungewöhnliche Muster in Daten und gibt frühzeitige Warnungen vor potenziellen Problemen.
- Integrationsunterstützung: Stellt die Kompatibilität mit bestehenden Tools und Systemen sicher und ermöglicht einen reibungslosen Datenfluss.
- Skalierbarkeit: Unterstützt wachsende Datenmengen und Nutzerzahlen, ohne dass die Leistung abnimmt, und bietet Raum für zukünftiges Wachstum.
- Sicherheitsvorkehrungen: Schützt sensible Daten durch Verschlüsselung und die Einhaltung von Datenschutzvorschriften.
Vorteile einer Observability-Plattform
Die Einführung einer Observability-Plattform bringt zahlreiche Vorteile für Ihr Team und Ihr Unternehmen. Hier sind einige der wichtigsten:
- Verbesserte Systemzuverlässigkeit: Echtzeitüberwachung und Alarmierungen helfen, Probleme früh zu erkennen, Ausfallzeiten zu minimieren und die Systemstabilität zu erhalten.
- Schnelleres Troubleshooting: Verteiltes Tracing und Datenvisualisierung ermöglichen eine schnelle Identifikation und Behebung von Leistungsengpässen.
- Verbesserte Entscheidungsfindung: Der Zugriff auf detaillierte Einblicke und Metriken unterstützt fundierte Entscheidungen zu Systemverbesserungen und Ressourcenzuteilung.
- Erhöhte Effizienz: Automatisierte Anomalieerkennung und Benachrichtigungen entlasten Ihr Team, sodass es sich auf strategische Aufgaben statt auf manuelle Überwachung konzentrieren kann.
- Skalierbarkeitsunterstützung: Die Fähigkeit, steigende Datenmengen und Nutzerzahlen zu bewältigen, stellt sicher, dass Ihre Systeme mit den Anforderungen Ihres Unternehmens wachsen können.
- Bessere Nutzererfahrung: Proaktives Monitoring und schnelle Problemlösung sorgen für ein reibungsloseres Erlebnis Ihrer Endnutzer.
Kosten und Preise einer Observability-Plattform
Die Auswahl einer Observability-Plattform erfordert ein Verständnis der verschiedenen verfügbaren Preismodelle und Tarife. Die Kosten variieren je nach Funktionen, Teamgröße, Zusatzoptionen und mehr. Die folgende Tabelle fasst gängige Tarife, deren Durchschnittspreise und typische enthaltene Funktionen von Observability-Plattformen zusammen:
Vergleichstabelle für Observability-Plattform-Tarife
| Tariftyp | Durchschnittlicher Preis | Übliche Funktionen |
| Kostenloser Tarif | $0 | Grundlegende Überwachung, eingeschränkte Alarme und Community-Support. |
| Persönlicher Tarif | $5-$25 /user /month | Erweiterte Überwachung, anpassbare Dashboards und E-Mail-Support. |
| Business-Tarif | $30-$75 /user /month | Umfassende Datenanalyse, Integrationen, priorisierter Support und erweiterte Alarmfunktionen. |
| Enterprise-Tarif | $100-$200 /user /month | Unbegrenzte Datenspeicherung, individuelle SLAs, dedizierter Support und Compliance-Tools. |
Häufig gestellte Fragen zu Observability-Plattformen
Hier finden Sie Antworten auf häufig gestellte Fragen zu Observability-Plattformen:
Was machen Observability-Plattformen?
Observability-Plattformen helfen Ihrem Team, die Sichtbarkeit in verteilten und komplexen Umgebungen wie Multi-Cloud- und Hybrid-Setups aufrechtzuerhalten. Sie ermöglichen es Ihnen, Probleme schneller zu finden und zu beheben, wodurch die Gesamtleistung des Unternehmens verbessert wird. Mit diesen Tools können Sie sich darauf konzentrieren, andere Aspekte Ihres Betriebs zu optimieren.
Was sind die drei Hauptkomponenten der Observability?
Die drei Hauptkomponenten sind Logs (Protokolle), Metriken und Traces (Ablaufverfolgungen). Protokolle bieten detaillierte Aufzeichnungen von Ereignissen, Metriken liefern numerische Daten zur Leistungsüberwachung und Ablaufverfolgungen zeigen die Wege von Anfragen durch die Systeme. Zusammen bieten sie Ihnen einen umfassenden Überblick über den Zustand und die Leistung Ihres Systems.
Was ist der Unterschied zwischen einer Observability-Plattform und SIEM?
Eine Observability-Plattform konzentriert sich darauf, Einblicke in das Systemverhalten durch Telemetriedaten zu gewinnen. SIEM-Systeme nutzen ebenfalls Telemetrie, zielen jedoch in erster Linie darauf ab, einen ganzheitlichen Überblick über die Sicherheitslage eines Unternehmens zu bieten. Überlegen Sie, was Sie mehr benötigen – Systemeinblicke oder Sicherheitsüberwachung.
Wie verbessern Observability-Plattformen die Systemzuverlässigkeit?
Sie erhöhen die Systemzuverlässigkeit durch Echtzeitüberwachung und Alarmierungsfunktionen. So kann Ihr Team Probleme angehen, bevor sie sich verschärfen. Mit detaillierten Einblicken können Sie außerdem fundierte Entscheidungen treffen, um das Design und die Leistung des Systems zu verbessern.
Warum ist Skalierbarkeit bei einer Observability-Plattform wichtig?
Skalierbarkeit ist entscheidend, da das Datenvolumen und die Nutzerbasis wahrscheinlich wachsen werden. Eine skalierbare Observability-Plattform kann mit diesem Wachstum umgehen, ohne dass die Leistung abnimmt, sodass Ihr Monitoring auch bei veränderten Anforderungen wirkungsvoll bleibt. Prüfen Sie die Architektur der Plattform hinsichtlich ihrer Skalierbarkeit.
Wie wähle ich die richtige Observability-Plattform für mein Team aus?
Berücksichtigen Sie Faktoren wie Skalierbarkeit, Integrationen, Benutzerfreundlichkeit und Kosten. Prüfen Sie, ob die Plattform Ihre aktuellen und zukünftigen Anforderungen unterstützt. Sehen Sie sich Kundenrezensionen an und testen Sie die Plattform über eine Demo oder ein Probeabo, um herauszufinden, ob sie zu Ihren Abläufen und technischen Anforderungen passt.
Wie geht es weiter?
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