Top 8 Observability-Software mit Preisen einschließlich Solarwinds

Observability-Plattformen versprechen vollständige Transparenz über verteilte Systeme hinweg, aber die Auswahl der richtigen ist schwierig, wenn jeder Anbieter behauptet, alles zu können.

Wir haben die Top-8-Observability-Softwareprodukte analysiert, indem wir ihre dokumentierten Funktionen, öffentlichen Preise, verifizierten Kundenbewertungen und Enterprise-Referenzfälle geprüft haben.

Datadog führt den Observability-Markt mit rund 40-44 % Suchanteil im letzten Jahr an, eine Position, die es seit Mitte 2025 konstant behauptet. Zabbix liegt mit rund 25-30 % auf Platz zwei. New Relic hat im Zeitverlauf an Boden verloren und ist von ~15 % auf rund 10 % bis Mai 2026 gesunken, während Dynatrace mit 15-17 % relativ stabil geblieben ist. Splunk, Elastic und SolarWinds liegen jeweils deutlich unter 5 %.

Preise für die beste Observability-Software

** Bewertungen basieren auf Capterra, Gartner und G2. Die Anbieter sind nach ihrer Bewertung aufgelistet.

** Die Anzahl der Mitarbeiter stammt von den LinkedIn-Seiten der Unternehmen.

Funktionsvergleich von Observability-Software

Anbieterprofile

1. Solarwinds Observability

Solarwinds Observability ist eine hybride Infrastruktur-Monitoring-Plattform, die sowohl als SaaS als auch als selbst gehostete Bereitstellung verfügbar ist und Netzwerkflussanalysen sowie Datenbank-Performance-Einblicke in On-Premise- und Cloud-Umgebungen bietet.

Kernfunktionen:

• Die NetFlow-Verkehrsanalyse überwacht die Netzwerkbandbreitennutzung und Verkehrsmuster zwischen Diensten auf Netzwerkprotokollebene.
• Hybrid-Infrastruktur-Monitoring bietet Transparenz über lokale Rechenzentren und Cloud-Umgebungen hinweg, einschließlich AWS, Azure und Google Cloud Platform.
• Die Datenbank-Performance-Überwachung umfasst Einblicke auf Abfrageebene für SQL Server, Oracle, MySQL, PostgreSQL und Cloud-Datenbankdienste.
• Vorkonfigurierte Monitoring-Vorlagen reduzieren den Einrichtungsaufwand für gängige Infrastrukturkomponenten und Anwendungsarchitekturen.

2. Datadog

Datadog ist eine Observability-Software, die Sicherheitsüberwachung, Cloud-Kostenverfolgung und Anwendungs-Performance-Daten in einer einzigen Oberfläche integriert.¹

Kernfunktionen:

• Die Sicherheitsüberwachung analysiert Observability-Telemetrie, um Bedrohungen, Schwachstellen und Angriffsmuster in Echtzeit zu identifizieren²
• Real User Monitoring erfasst Frontend-Performance-Kennzahlen über Webbrowser und mobile Anwendungen hinweg.
• Die Cloud-Kostenüberwachung verfolgt Infrastrukturausgaben über Anbieter hinweg mit Korrelation zu Performance-Kennzahlen für Optimierungsanalysen.
• Workflow-Automatisierung führt automatisch Behebungsmaßnahmen basierend auf Alarmbedingungen und vordefinierten Playbooks aus.

3. New Relic

New Relic ist eine KI-gestützte Observability-Plattform, die Anwendungen auf Schwachstellen scannt und Observability-Daten direkt in Entwickler-Workflows integriert.

Kernfunktionen:

• Das Schwachstellenmanagement scannt Anwendungsabhängigkeiten und Laufzeitumgebungen auf Sicherheitsprobleme innerhalb der Observability-Software.
• Applied Intelligence nutzt maschinelles Lernen, um Anomalien zu erkennen, zusammengehörige Vorfälle zu gruppieren und Alarmrauschen zu reduzieren.
• Agentic-KI-Integrationen verbinden Observability-Daten mit ServiceNow, GitHub Copilot und Amazon Q Business für automatisierte Aufgabenverwaltung.
• Business Observability korreliert technische Performance mit Umsatzkennzahlen und Daten zur Nutzerinteraktion.

4. Dynatrace

Dynatrace ist eine automatisierte Observability-Software, die Davis KI nutzt, um Dienstabhängigkeiten zu kartieren und Grundursachen ohne manuelle Konfiguration zu identifizieren.³

Kernfunktionen:

• Automatische Abhängigkeitszuordnung erkennt Dienstbeziehungen und Infrastrukturtopologie ohne Konfigurationsanforderungen.
• Davis KI analysiert Kausalmuster über Metriken und Traces hinweg, um Grundursachen von Performance-Verschlechterungen zu identifizieren.
• Cloud Security Posture Management (CSPM) erkennt Fehlkonfigurationen und Compliance-Verstöße in Multi-Cloud-Umgebungen.
• Live Debugger bietet Echtzeit-Diagnosen auf Code-Ebene, einschließlich Variablenwerten und Methodenausführungspfaden in der Produktion.

5. Better Stack

Better Stack ist ein einheitliches Observability-Tool, das Log-Management, Uptime-Überwachung, Vorfallmanagement und Bereitschaftsplanung für Entwicklungsteams kombiniert.

Kernfunktionen:

• Das Vorfallmanagement kombiniert Alarmierung mit Bereitschaftsplanung, Eskalations-Workflows und Post-Incident-Analyse in einer einheitlichen Oberfläche.
• Die Bereitschaftsplanung automatisiert die Rotationsverwaltung mit mobilen Anwendungen für die Incident-Response.
• Statusseiten erzeugen öffentliche Uptime-Berichte direkt aus Observability-Daten, ohne separate Statusseiten-Dienste zu benötigen.
• Die Screenshot-Erfassung zeichnet den Browserzustand automatisch auf, wenn Frontend-Fehler auftreten, für visuellen Debugging-Kontext.

Am besten geeignet für: Kleine bis mittlere Teams, die eine einheitliche Observability- und Incident-Response-Lösung ohne die Verwaltung mehrerer spezialisierter Tools wünschen.

6. Zabbix

Zabbix ist eine Open-Source-Enterprise-Monitoring-Plattform, die entwickelt wurde, um Metriken über Server, Netzwerke, Anwendungen und Cloud-Umgebungen hinweg zu sammeln, zu analysieren und zu visualisieren. Sie bietet eine einheitliche Observability-Lösung für Performance, Verfügbarkeit und Vorfallerkennung.⁴

Kernfunktionen:

• Überwachungsabdeckung für Netzwerke, Server, Anwendungen, Datenbanken, Container und Cloud-Dienste.
• Flexible Datenerfassung Methoden, einschließlich SNMP, IPMI, JMX, HTTP-Checks und benutzerdefinierter Skripte für agentenbasierte oder agentenlose Überwachung.
• Erweitertes Alarmsystem mit anpassbaren Triggern, Eskalationsregeln und Integrationen mit Messaging-Tools wie Slack, Telegram und E-Mail.
• Integrierte Visualisierungstools wie Dashboards, Diagramme und Netzwerkkarten für Echtzeit-Einblicke in den Systemzustand.

Am besten geeignet für: Organisationen, die eine kostenlos, Open-Source-Monitoring-Lösung mit starken Alarmierungs- und Anpassungsfunktionen in hybriden IT-Umgebungen suchen.

7. Splunk Observability

Splunk Observability ist eine Enterprise-Observability-Plattform, die jede Transaktion ohne Sampling erfasst, um vollständige Transparenz in verteilten Systemen zu ermöglichen.

Kernfunktionen:

• No-Sample-Tracing erfasst jede Transaktion statt Stichproben-Teilmengen für vollständige Transparenz bei seltenen Performance-Problemen.
• Service Bureau ermöglicht mandantenfähige Bereitstellungen, bei denen verschiedene Geschäftsbereiche isolierte Observability-Umgebungen pflegen.
• Echtzeit-Streaming verarbeitet Telemetrie sofort, ohne die bei logzentrierten Plattformen üblichen Verzögerungen durch Batch-Indizierung.
• Business-Workflows ordnen technische Dienste Geschäftsprozessen zu, um die Auswirkungen bei Ausfällen zu analysieren.

Am besten geeignet für: Unternehmen mit hohen Transaktionsvolumina, die eine vollständige Trace-Erfassung für die Performance-Analyse benötigen.

8. Elastic Observability

Elastic Observability ist eine einheitliche Suchplattform, mit der Teams Logs, Metriken und Traces gemeinsam abfragen können, mit selbst gehosteten Bereitstellungsoptionen für regulierte Branchen.

Kernfunktionen:

• Die einheitliche Suche wendet die Abfragesprache von Elasticsearch über Logs, Metriken und Traces in einer einzigen Oberfläche an.
• Maschinelles Lernen erkennt Anomalien in Zeitreihendaten und erstellt Prognosen auf Basis historischer Muster.
• SIEM-Funktionen analysieren Sicherheitsereignisse zusammen mit Anwendungs-Performance-Daten innerhalb derselben Plattform.
• Die selbstverwaltete Bereitstellung bietet Kontrolle über den Speicherort der Daten und Aufbewahrungsrichtlinien für regulierte Branchen.

Am besten geeignet für: Organisationen mit Anforderungen an die Datenhoheit oder Teams, die Elasticsearch bereits für andere Anwendungen nutzen.

Gemeinsame Funktionen von Observability-Software

Alle Plattformen bieten diese zentralen Observability-Funktionen.

• Log-Aggregation: Zentralisierte Sammlung und Suche über Anwendungs- und Infrastruktur-Logs.
• Metrikerfassung: Erfassung von Zeitreihendaten für System- und Anwendungsperformance.
• Verteiltes Tracing: Anfrageverfolgung über Microservices-Architekturen hinweg.
• Alarmierung: Schwellenwert- und anomaliebasierte Benachrichtigungssysteme.
• Dashboards: Anpassbare Visualisierungsoberflächen für Observability-Daten.
• API-Zugriff: Programmierschnittstellen für Datenabruf und Konfiguration.
• Multi-Cloud-Unterstützung: Monitoring über AWS, Azure und Google Cloud Platform hinweg.
• Kubernetes-Monitoring: Native Unterstützung für die Observability containerisierter Workloads.
• Datenaufbewahrung: Konfigurierbare Speicherzeiträume für historische Analysen.
• Rollenbasierte Zugriffskontrolle: Granulare Berechtigungsverwaltung für Teams.
• Drittanbieter-Integrationen: Verbindungen zu Entwicklungs- und Betriebs-Tools.

Wie wählt man Observability-Software aus?

Infrastrukturarchitektur: Hybride Umgebungen mit On-Premise- und Cloud-Ressourcen profitieren von Plattformen mit Unterstützung für Netzwerkflussanalyse. Cloud-native Anwendungen auf Kubernetes funktionieren gut mit Plattformen, die container-native Überwachung und OpenTelemetry-Support bieten.

Teamgröße und -struktur: Kleinere Teams bevorzugen oft einheitliche Plattformen, die Observability mit Vorfallmanagement kombinieren, um Tool-Zersplitterung zu reduzieren. Größere Organisationen integrieren möglicherweise spezialisierte Tools für verschiedene Funktionen über mehrere Teams hinweg.

Vorhandener Technologie-Stack: Organisationen, die Elasticsearch, Prometheus oder bestimmte Cloud-Anbieter nutzen, sollten Plattformen mit starken Integrationen für ihre bestehende Infrastruktur prüfen. Migrationskosten und Lernkurven sind für etablierte Umgebungen wichtig.

Budget und Preismodell: Verbrauchsbasierte Preise skalieren mit der Nutzung, können aber bei Traffic-Spitzen unvorhersehbar sein. Pro-Host- oder Pro-Nutzer-Modelle bieten vorhersehbarere Kosten, können jedoch für dynamische Infrastruktur mit häufigem Autoscaling teuer sein.

Compliance-Anforderungen: Regulierte Branchen mit Anforderungen an die Datenhoheit sollten Plattformen priorisieren, die selbstverwaltete Bereitstellungsoptionen oder regionsspezifische Datenspeicherung bieten, um regulatorische Standards zu erfüllen.

Sicherheitsintegrationsanforderungen: Teams, die Sicherheit und Betrieb gemeinsam verwalten, profitieren von Plattformen, die Schwachstellenerkennung und Bedrohungsüberwachung mit Performance-Observability-Daten in einheitlichen Workflows integrieren.

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FAQs

Diese Forschung zitieren

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@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem},
  title  = {{Top 8 Observability-Software mit Preisen einschließlich Solarwinds}},
  year   = {2026},
  month  = sep,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/observability-software}},
  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 2. September 2026}
}

Änderungsprotokoll

2 Aktualisierungen

1. 202622. Jun

   Abschnitt zum Suchanteil hinzugefügt, der Datadog, Zabbix, New Relic, Dynatrace, Splunk, Elastic und SolarWinds vergleicht.

2. 20258. Okt

   Grafana Labs wurde im Abschnitt „Anbieterprofile“ durch Zabbix ersetzt.

Referenzlinks

1.

datadog, zabbix, new relic, dynatrace, splunk - Google Trends

2.

What is OpenTelemetry? | OpenTelemetry

3.

Meet Davis, our powerful AI-engine

4.

2 What is Zabbix

Cem Dilmegani

Leitender Analyst

Folgen auf

Cem ist seit 2017 leitender Analyst bei AIMultiple.

Cems Arbeit bei AIMultiple wurde von führenden globalen Publikationen wie Business Insider, Forbes, Morning Brew und Washington Post, von globalen Unternehmen wie Deloitte und HPE, von NGOs wie dem World Economic Forum und von supranationalen Organisationen wie der European Commission zitiert. [1], [2], [3], [4], [5]

Im Laufe seiner Karriere war Cem als Tech-Berater, Tech-Einkäufer und Tech-Unternehmer tätig. Er beriet Unternehmen bei ihren Technologieentscheidungen bei McKinsey & Company und Altman Solon über mehr als ein Jahrzehnt. Er veröffentlichte außerdem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung.

Er leitete Technologiestrategie und -beschaffung eines Telekommunikationsunternehmens und berichtete dabei direkt an den CEO. Außerdem verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von 0 einen siebenstelligen jährlich wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Bewertung erreichte. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider aufgegriffen.

Cem spricht regelmäßig auf internationalen Technologiekonferenzen. Er absolvierte die Bogazici University als Computeringenieur und hat einen MBA von der Columbia Business School.

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