Top 8 Observability-Software mit Preisen inklusive SolarWinds

Observability-Plattformen versprechen vollständige Transparenz über verteilte Systeme, 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 Unternehmensreferenzfälle überprüft haben. Sehen Sie sich die Grafik an, um den Suchmarktanteil jedes Anbieters zu erfahren:

Observability-Software: Bewertung, Preise und Funktionsabdeckung

* Die Bewertungen basieren auf Capterra, Gartner und G2. Anbieter werden nach Bewertung aufgelistet, wobei unsere Abonnenten ganz oben stehen.

** Die Anzahl der abgedeckten Funktionen wird als Gesamtzahl der differenzierenden Funktionen und gemeinsamen Funktionen für jedes Tool berechnet.

*** Die Mitarbeiterzahlen stammen von den LinkedIn-Seiten der Unternehmen.

Differenzierende Funktionen von Observability-Software

Detaillierte Analyse der Top-8-Observability-Software

1. SolarWinds Observability

SolarWinds Observability ist eine hybride Infrastruktur-Überwachungsplattform, die sowohl als SaaS als auch als Self-Hosted-Bereitstellung verfügbar ist und Netzwerkflussanalysen sowie Einblicke in die Datenbankleistung in On-Premise- und Cloud-Umgebungen bietet.

• NetFlow-Verkehrsanalyse überwacht die Netzwerkbandbreitennutzung und Verkehrsmuster zwischen Diensten auf Netzwerkprotokollebene.
• Hybride Infrastruktur-Überwachung bietet Transparenz über lokale Rechenzentren und Cloud-Umgebungen einschließlich AWS, Azure und Google Cloud Platform.
• Datenbank-Leistungsüberwachung umfasst Einblicke auf Abfrageebene für SQL Server, Oracle, MySQL, PostgreSQL und Cloud-Datenbankdienste.
• Vorkonfigurierte Überwachungsvorlagen reduzieren die Einrichtungszeit für gängige Infrastrukturkomponenten und Anwendungsarchitekturen.

2. Dynatrace

Dynatrace ist eine automatisierte Observability-Software, die Davis KI verwendet, um Dienstabhängigkeiten zu kartieren und Ursachen ohne manuelle Konfiguration zu identifizieren.¹

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

3. Datadog

Datadog ist eine Observability-Software, die Sicherheitsüberwachung, Cloud-Kostenverfolgung und Anwendungsleistungsdaten in einer einzigen Oberfläche integriert.²

• Sicherheitsüberwachung analysiert Observability-Telemetriedaten, um Bedrohungen, Schwachstellen und Angriffsmuster in Echtzeit zu identifizieren³
• Real-User-Monitoring erfasst Frontend-Leistungskennzahlen über Webbrowser und mobile Anwendungen hinweg.
• Cloud-Kostenüberwachung verfolgt Infrastrukturausgaben über Anbieter hinweg mit Korrelation zu Leistungskennzahlen für Optimierungsanalysen.
• Workflow-Automatisierung führt Behebungsaktionen automatisch auf der Grundlage von Alarmbedingungen und vordefinierten Playbooks aus.

4. New Relic

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

• Schwachstellenmanagement scannt Anwendungsabhängigkeiten und Laufzeitumgebungen auf Sicherheitsprobleme innerhalb der Observability-Software.
• Applied Intelligence nutzt maschinelles Lernen, um Anomalien zu erkennen, zusammenhängende Vorfälle zu gruppieren und Alarmrauschen zu reduzieren.
• Agentic-KI-Integrationen verbinden Observability-Daten mit ServiceNow, GitHub Copilot und Amazon Q Business für automatisiertes Aufgabenmanagement.
• Business Observability korreliert technische Leistung mit Umsatzkennzahlen und Nutzer-Engagement-Daten.

5. Better Stack

Better Stack ist ein einheitliches Observability-Tool, das sich am besten für kleine bis mittlere Teams eignet, die einheitliche Observability und Incident-Response ohne Verwaltung mehrerer spezialisierter Tools wünschen.

• Incident-Management kombiniert Alarmierung mit Bereitschaftsplanung, Eskalationsworkflows und Post-Incident-Analyse in einer einheitlichen Oberfläche.
• Bereitschaftsplanung automatisiert das Rotationsmanagement mit mobilen Anwendungen für die Incident-Response.
• Statusseiten generieren öffentliche Uptime-Berichte direkt aus Observability-Daten, ohne separate Statusseiten-Dienste zu benötigen.
• Screenshot-Erfassung zeichnet automatisch den Browserzustand auf, wenn Frontend-Fehler auftreten, um visuellen Debugging-Kontext zu liefern.

6. Zabbix

Zabbix ist eine Unternehmensüberwachungsplattform für Organisationen, die eine kostenlos, Open-Source-Überwachungslösung mit starken Alarmierungs- und Anpassungsfunktionen in hybriden IT-Umgebungen suchen.⁴

• 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.
• Fortschrittliches 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.

7. Elastic Observability

Elastic Observability ist eine einheitliche Suchplattform, die es Teams ermöglicht, Logs, Metriken und Traces zusammen abzufragen, mit Self-Hosted-Bereitstellungsoptionen für regulierte Branchen. Organisationen mit Anforderungen an die Datenhoheit oder Teams, die Elasticsearch bereits für andere Anwendungen nutzen, würden von Elastic Observability profitieren.

Hauptfunktionen:

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

8. Splunk Observability

Splunk Observability eignet sich am besten für Unternehmen mit hohem Transaktionsvolumen, die eine vollständige Trace-Erfassung für die Leistungsanalyse benötigen.

• No-Sample-Tracing erfasst jede Transaktion anstelle von Stichproben-Teilmengen für vollständige Transparenz bei seltenen Leistungsproblemen.
• Service Bureau ermöglicht mandantenfähige Bereitstellungen, bei denen verschiedene Geschäftsbereiche isolierte Observability-Umgebungen pflegen.
• Echtzeit-Streaming verarbeitet Telemetriedaten sofort ohne Batch-Indizierungsverzögerungen, die bei logzentrierten Plattformen üblich sind.
• Geschäftsworkflows ordnen technische Dienste Geschäftsprozessen zu, um die Auswirkungen während Ausfällen zu analysieren.

Gemeinsame Funktionen von Observability-Software

Alle Plattformen bieten diese zentralen Observability-Funktionen.

• Protokollaggregation: Zentralisierte Sammlung und Suche über Anwendungs- und Infrastrukturprotokolle
• Metrikerfassung: Zeitreihendatenerfassung für System- und Anwendungsleistung
• 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: Überwachung über AWS, Azure und Google Cloud Platform
• Kubernetes-Überwachung: 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 Betriebstools

Wie wählt man Observability-Software aus?

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

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

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

Budget und Preismodell: Verbrauchsbasierte Preisgestaltung skaliert mit der Nutzung, kann aber bei Verkehrsspitzen unvorhersehbar sein. Pro-Host- oder Pro-Benutzer-Modelle bieten vorhersehbarere Kosten, können jedoch für dynamische Infrastrukturen 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.

Anforderungen an die Sicherheitsintegration: Teams, die Sicherheit und Betrieb gemeinsam verwalten, profitieren von Plattformen, die Schwachstellenerkennung und Bedrohungsüberwachung mit Leistungs-Observability-Daten in einheitlichen Workflows integrieren.

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FAQs

Diese Forschung zitieren

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@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
  title  = {{Top 8 Observability-Software mit Preisen inklusive SolarWinds}},
  year   = {2026},
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  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/observability-software}},
  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 21. September 2026}
}

Änderungsprotokoll

2 Aktualisierungen

20262025

1. 22. Jun

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

Referenzlinks

1.

Meet Davis, our powerful AI-engine

2.

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

3.

What is OpenTelemetry? | OpenTelemetry

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.

Vollständiges Profil anzeigen

Recherchiert von

Sıla Ermut

Branchenanalystin

Folgen auf

Sıla Ermut ist Branchenanalystin bei AIMultiple und befasst sich mit KI-Modellen, KI-Infrastruktur, KI-Governance und KI-Anwendungen für Unternehmen. Ihre Forschung konzentriert sich hauptsächlich auf den Einsatz von KI in Marketing, Gesundheitswesen, Lieferketten und Nachhaltigkeit.
Zuvor arbeitete sie als Personalvermittlerin in Projektmanagement- und Beratungsunternehmen. Sıla hat einen Master of Science in Sozialpsychologie und einen Bachelor of Arts in Internationalen Beziehungen.

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