Monitorización de MySQL: SolarWinds vs New Relic vs Datadog

Instalamos tres plataformas de monitorización de bases de datos en un sistema limpio con MySQL para ver cómo gestionan la monitorización de bases de datos desde cero.

Examinamos: la facilidad de configuración, la experiencia de incorporación, el consumo de recursos del agente, la precisión en la medición de métricas y la eficacia de las notificaciones de sus sistemas de alertas cuando surgen problemas bajo cargas de trabajo reales de bases de datos.

Resultados del benchmark de las herramientas de monitorización del rendimiento de MySQL

Consulte nuestra metodología completa y los resultados de las pruebas de MySQL.

SolarWinds ofreció la única plataforma con análisis a nivel de consultas, identificando consultas lentas, índices faltantes y cuellos de botella de rendimiento. También registró cada operación de base de datos con precisión durante nuestra prueba de importación de 26GB.

New Relic envió las alertas más rápido, pero subestimó significativamente las operaciones y no ofreció análisis de consultas.

Datadog requirió la mayor configuración manual y solo ofreció métricas básicas.

También puede ver cómo estas plataformas monitorizan MongoDB. Nuestro análisis refleja el panorama de la observabilidad de 2026, en el que 60 % de las organizaciones califican ahora sus prácticas de monitorización como maduras o expertas, frente al 41 % anterior. El cambio hacia una observabilidad de bases de datos impulsada por IA y la consolidación de herramientas hace que la selección de la plataforma sea cada vez más estratégica¹.

Experiencia de instalación e incorporación

1. SolarWinds

SolarWinds comienza con una pregunta: ¿Qué desea monitorizar?

Al seleccionar el rendimiento de la base de datos, se muestran de antemano las bases de datos compatibles.

Tras seleccionar MySQL, la plataforma comprueba si ya hay agentes en ejecución.

Una característica destacó: si tiene un agente de Kubernetes instalado, SolarWinds detecta automáticamente las bases de datos que se ejecutan en su clúster. Puede seleccionarlas sin configuración manual.

SolarWinds ofrece múltiples métodos de instalación:

• Detección automática (detecta el sistema operativo y la versión automáticamente)
• Instalación manual especificando el sistema operativo
• Scripts de automatización (Ansible, Chef, Puppet, SaltStack)
• Imagen de Docker
• Despliegue del agente de Kubernetes
• Integración de OpenTelemetry (añadida en enero de 2026)²

Seleccionamos la opción recomendada: instalación basada en scripts.

SolarWinds Service Desk

El script de instalación es sencillo. SolarWinds primero le pide que cree una clave de API y luego le permite especificar un nombre de host para su instancia.

Tras crear la clave de API, se especifica un nombre de host para la instancia. Nosotros la llamamos «AIMULTIPLE-MYSQL» y habilitamos la monitorización del host para registrar las métricas del servidor junto con las estadísticas de la base de datos.

Copie el script, ejecútelo en el servidor y el agente se instalará. El script incluye la clave de API automáticamente, por lo que no se necesita configuración adicional.

SolarWinds Service Desk

Esperábamos ver una confirmación de «instalado correctamente», pero no aparece nada. La ejecución del comando se completa y uno se queda suponiendo que funcionó.

Tras la instalación, SolarWinds ofrece habilitar la monitorización de registros para todos los registros del servidor. Omitimos este paso.

Luego presenta plantillas de alertas predeterminadas. Son alertas a nivel de host (CPU, memoria, disco), ya que habilitamos la monitorización del host anteriormente. En esta etapa no aparecen alertas específicas de MySQL, aunque estemos configurando la monitorización de bases de datos.

La parte confusa: SolarWinds instaló su agente base, no el agente de monitorización de MySQL. Hay que volver atrás y añadir la monitorización de bases de datos por separado. La interfaz de usuario no deja esto claro durante la configuración inicial.

Ahora SolarWinds pide las credenciales de MySQL. La interfaz podría ser más clara, ya que no explica de antemano qué permisos necesita el usuario de monitorización.

SolarWinds Service Desk

Pero aquí está lo interesante: al introducir un nombre de usuario y una contraseña, SolarWinds genera un script de SQL completo para crear ese usuario con todos los permisos necesarios.

El problema: la pantalla anterior no menciona que este script exista. En nuestra prueba, creamos un usuario de monitorización manualmente, solo para descubrir más tarde que SolarWinds genera el script de creación automáticamente.

El script de SQL generado crea el usuario, concede acceso al esquema de rendimiento y configura todos los permisos necesarios. Copie estos comandos, ejecútelos en MySQL y luego aplique los cambios de configuración de MySQL recomendados.

Una incoherencia: el campo de nombre de usuario predeterminado muestra «usuario en [system hostname]» en lugar del nombre de host especificado durante la instalación del agente. En nuestro caso, llamamos a la instancia «AIMULTIPLE-MYSQL» durante la configuración, pero la interfaz mostró el nombre de host real del servidor.

Tras ejecutar los comandos de SQL y actualizar la configuración de MySQL, haga clic en «Observar base de datos».

El panel aparece, vacío y listo para recopilar datos.

2. New Relic

New Relic adopta un enfoque diferente. En lugar de preguntar qué monitorizar, comienza con la instalación del agente.

Tras iniciar sesión, la pantalla de incorporación solicita instalar primero el agente. Seleccione Linux como sistema operativo.

Como aún no existe una clave de API, New Relic pide crear una.

La plataforma genera la clave automáticamente y proporciona de inmediato el script de instalación.

New Relic

La interfaz incluye una opción útil: «responder automáticamente sí a todas las preguntas». Actívela para una instalación más fluida.

Al ejecutar el script en el servidor, se revela algo interesante: el agente de New Relic analiza el sistema durante la instalación y detecta MySQL automáticamente. Intenta instalar la integración de MySQL por sí solo, sin intervención del usuario. Pero la instalación falla.

Al seleccionar la instalación «automatizada en el host», New Relic pide crear una nueva clave de API o usar una existente. La opción de usar la clave existente no ofrece un menú desplegable; requiere pegar la clave manualmente. Esto hace que crear una nueva clave sea más sencillo, así que eso hicimos.

La opción de monitorización de consultas lentas es un buen detalle.

Pero hay una petición extraña: New Relic pide especificar el tipo de base de datos: autogestionada, RDS o Aurora. El agente ya está instalado en el servidor y detectó MySQL anteriormente. Debería conocer el tipo de despliegue.

New Relic proporciona otro script de instalación.

Durante la instalación, la CLI solicita las credenciales de acceso a MySQL. A diferencia de SolarWinds, que proporciona un script de SQL en la interfaz, New Relic pide la contraseña de root directamente en la terminal.

La solicitud inicial sugiere usar root, algo que la mayoría de los usuarios no proporcionarán ni siquiera en un entorno de pruebas.

La confusión: pide credenciales de root para crear automáticamente un usuario de monitorización, no para usar root en la monitorización. La interfaz debería presentar dos opciones claras: «Crearé el usuario yo mismo» o «Crear el usuario automáticamente (requiere la contraseña de root)».

New Relic

Al comprobar la base de datos se confirma que existe un usuario «newrelic». Pero New Relic no muestra qué permisos tiene este usuario. La transparencia aquí ayudaría a mostrar los permisos concedidos (por ejemplo, «Usuario creado "newrelic" con permisos SELECT, PROCESS y REPLICATION CLIENT») al solicitar acceso root, estableciendo así expectativas más claras.

Tras completar la instalación, esperábamos ver un panel específico de MySQL. En su lugar, la interfaz mostró un panel genérico con opciones para crear visualizaciones personalizadas. No apareció automáticamente ningún panel de MySQL predefinido.

El proceso de configuración no dejó claro si:

• Aparecería más tarde un panel de MySQL tras la recopilación de datos
• Era necesario crearlo manualmente
• Nos saltamos un paso de configuración

Esperamos para ver si un panel se rellenaba con datos con el tiempo.

Resumen de la instalación

Tiempo de finalización: ~8 minutos
Complejidad: Baja (creación automática de usuarios)
Puntos fuertes: configuración más rápida, creación automática de usuarios, instalación en una sola fase
Puntos débiles: solicitud poco clara de la contraseña de root, sin panel de MySQL predefinido, ruta de configuración manual poco evidente

Datadog

El enfoque de Datadog es el más práctico de las tres plataformas.

Tras iniciar sesión, la interfaz pide instalar primero el agente base. Hay varios métodos de despliegue disponibles. Seleccionamos Linux para la instalación.

Datadog solicita una clave de API. Crear una es sencillo; el proceso avanza automáticamente.

Copie el script de instalación y ejecútelo en el servidor.

El agente se instala rápidamente. Pero, a diferencia de SolarWinds o New Relic, no ocurre nada después: no hay detección de MySQL ni solicitudes para configurar la monitorización de bases de datos. Tuvimos que ir manualmente al Marketplace y buscar MySQL.

Tras seleccionar la integración de MySQL, aparece una ventana emergente con instrucciones de instalación.

Datadog

Datadog proporciona una lista de comprobación:

1. Crear un usuario de monitorización en MySQL
2. Conceder permisos
3. Escribir un archivo de configuración YAML
4. Colóquelo en `/etc/datadog-agent/conf.d/mysql.d/conf.yaml`

La ruta del archivo de configuración no se muestra de forma destacada en la interfaz. Hay que saber dónde almacena Datadog las configuraciones de integración o desplazarse por la documentación para encontrarla.

Este enfoque es más avanzado y técnico en comparación con la configuración guiada por la interfaz de SolarWinds o la creación automática de usuarios de New Relic. Se editan los archivos manualmente y se reinician los servicios desde la línea de comandos. Creamos el usuario de MySQL con los permisos necesarios, escribimos el archivo de configuración YAML, lo colocamos en el directorio correcto y reiniciamos el agente de Datadog para completar la configuración.

Datadog

New Relic

1/2

Tras el reinicio, el panel de Datadog apareció con métricas básicas de MySQL listas para recopilar datos.

Resumen de la instalación

• Tiempo de finalización: ~12 minutos
• Complejidad: Alta (configuración manual de YAML, sin configuración guiada)
• Puntos fuertes: control total sobre la configuración; funciona bien si ya conoce Datadog
• Puntos débiles: sin detección automática, requiere edición manual de archivos, no es apto para principiantes, ruta del archivo poco evidente en la interfaz

Nota: Esto cubre la ruta de instalación básica. Datadog, SolarWinds y New Relic ofrecen muchas opciones de configuración adicionales para una monitorización avanzada. Estas pruebas se centraron en la experiencia de incorporación predeterminada.

Consumo de recursos del agente

Probamos el uso de recursos del agente en dos escenarios: carga cero de la base de datos (monitorización en reposo) y carga elevada (durante una importación de base de datos de 26 GB). Ambas pruebas se ejecutaron durante aproximadamente 6-7 minutos con los tres agentes recopilando datos simultáneamente.

Consumo de CPU

• El consumo de CPU se mantuvo mínimo en todos los agentes. Bajo una carga elevada de la base de datos, el uso promedio se mantuvo muy por debajo del 1 % en las tres plataformas.
• Datadog mostró el pico más alto con 3,20 % durante la carga elevada, pero estos picos fueron breves y poco frecuentes. Los tres agentes pasaron la mayor parte del tiempo en reposo o con una utilización de CPU inferior al 0,5 %.

Uso de memoria

• New Relic consumió significativamente menos memoria, aproximadamente entre 3 y 5x menos que las otras dos plataformas. El uso de memoria se mantuvo estable tanto en los escenarios de reposo como de carga elevada para los tres agentes.

E/S de disco

Carga cero

Carga elevada

Los patrones de E/S de disco mostraron características distintas para cada agente:

• Datadog leyó la mayor cantidad de disco, pero escribió la menor. Esto sugiere un acceso al disco más frecuente para la recuperación de datos con un almacenamiento en búfer local mínimo.
• SolarWinds escribió significativamente más datos localmente que los otros dos, aproximadamente entre 2 y 3x más. Esto indica un almacenamiento en búfer local agresivo o un registro más detallado.
• New Relic equilibró lecturas y escrituras, realizando la menor cantidad de lecturas de disco y manteniendo una actividad de escritura moderada.

Curiosamente, la E/S de disco disminuyó ligeramente bajo una carga elevada de base de datos en los tres agentes. La actividad de disco de los agentes no aumentó con la carga de trabajo de la base de datos; mantuvieron patrones consistentes independientemente de la carga de trabajo de MySQL.

Precisión de las métricas

Ejecutamos una importación de base de datos de 26 GB para estresar el sistema y evaluar con qué precisión cada plataforma midió el consumo de recursos.

Medición de CPU

Las tres plataformas registraron el uso de CPU durante la importación con una precisión similar. SolarWinds y Datadog ofrecieron una granularidad de 1 minuto, mientras que New Relic tomó muestras cada 2 minutos. Las mediciones coincidieron entre las plataformas sin discrepancias significativas.

SolarWinds Service Desk

New Relic

Datadog

1/3

• Gráfica de CPU de SolarWinds: muestra un uso de ~45-60 % durante la importación
• Gráfica de CPU de New Relic: muestra un patrón similar al de SolarWinds
• Gráfica de CPU de Datadog: muestra un gráfico de áreas apiladas de los estados de la CPU

Medición de memoria

Esto reveló un problema crítico con New Relic.

Durante la importación, el servidor consumió cerca del 100 % de la RAM disponible. Esto es lo que informó cada plataforma:

SolarWinds Service Desk

New Relic

Datadog

1/3

• Medición de memoria de SolarWinds: mostró con precisión ~100 % de uso de memoria
• Medición de memoria de New Relic: informó solo ~10 % de uso de memoria
• Medición de memoria de Datadog: muestra el total de RAM frente a la RAM usada en ~16GB

New Relic omitió por completo el pico de memoria. No es un error de medición menor; es un error de un orden de magnitud. Si depende de alertas de memoria o de la planificación de capacidad, este tipo de imprecisión socava toda la configuración de monitorización.

Medición de red

New Relic y Datadog capturaron el tráfico de red con precisión durante la importación; SolarWinds subestimó el uso de la red y omitió parte de la actividad.

SolarWinds Service Desk

New Relic

Datadog

1/3

• Gráfica de red de SolarWinds: muestra el rendimiento de la red con algunas lagunas de datos
• Gráfica de red de New Relic: muestra datos completos de recepción/transmisión de red
• Gráfica de red de Datadog: muestra una captura precisa del tráfico de red

La granularidad de la medición se mantuvo consistente con la CPU: SolarWinds y Datadog tomaron muestras cada minuto; New Relic, cada 2 minutos.

Rendimiento de las alertas

Configuramos la misma alerta en las tres plataformas: enviar una notificación si el uso de memoria supera el 50 % durante 1 minuto. Luego activamos la alerta manualmente usando la herramienta stress-ng para llevar la utilización de memoria al 70 %.

SolarWinds Service Desk

New Relic

Datadog

1/3

• Configuración de alerta de SolarWinds: muestra el umbral de memoria establecido en >50 % durante 1 minuto
• Configuración de alerta de New Relic: muestra el modo guiado con ajustes de umbral y vista previa de series temporales
• Configuración de alerta de Datadog: muestra la configuración del monitor de métricas con detalles de evaluación

Todas las alertas se establecieron con prioridad «Crítica». Probamos las notificaciones por correo electrónico y de Slack.

Configuración de alertas

New Relic ofrece los controles de tiempo más granulares. Mientras que SolarWinds y Datadog requieren umbrales de duración mínima de 1 minuto, New Relic permite configurar alertas para condiciones que duren tan solo 10 segundos. Esta flexibilidad ayuda a detectar picos breves que podrían resolverse antes de alcanzar la marca de 1 minuto en otras plataformas.

SolarWinds y Datadog requieren una duración mínima de 1 minuto para las alertas de umbral.

Canales de notificación

New Relic y SolarWinds ofrecen ambas opciones de notificación. Datadog solo aceptó notificaciones por correo electrónico en nuestra configuración predeterminada; puede requerir configuración adicional para otros canales.

New Relic

SolarWinds Service Desk

1/2

• Opciones de notificación de New Relic: muestra una lista extensa que incluye ServiceNow, Webhooks, Jira, Slack, Microsoft Teams, correo electrónico y PagerDuty
• Opciones de notificación de SolarWinds: muestra un menú desplegable de servicios con AmazonSNS, correo electrónico, Microsoft Teams, New Relic, OpsGenie, PagerDuty y ServiceNow

Velocidad de notificación

Iniciamos la prueba de estrés de memoria. La memoria alcanzó el 70 % casi al instante y se mantuvo por encima del 50 % durante más de 1 minuto. Esto es cuándo llegaron las alertas:

Notificaciones por correo electrónico:

New Relic

Datadog

SolarWinds Service Desk

1/3

• Notificaciones por correo electrónico de New Relic: primeras en llegar
• Notificaciones por correo electrónico de Datadog: segundas en llegar
• Notificaciones por correo electrónico de SolarWinds: últimas en llegar

Notificaciones de Slack:

Probamos la integración de Slack para New Relic y SolarWinds (Datadog no admitía Slack en nuestra configuración).

1. New Relic: se entregó en primer lugar e incluyó botones interactivos directamente en el mensaje de Slack para confirmar o investigar las alertas
2. SolarWinds: se entregó en segundo lugar, pero como notificaciones de texto simple

La integración de Slack de New Relic destacó. El formato de mensaje interactivo permite actuar sin salir de Slack.

Notificaciones de resolución

Cuando el uso de memoria volvió a la normalidad:

• New Relic envió una notificación de resolución
• Datadog envió una notificación de resolución
• SolarWinds no envió una notificación de resolución

Calidad del contenido de los correos electrónicos

Los correos electrónicos de alerta de Datadog incluyeron un contexto claro: qué activó la alerta, los valores actuales y un enlace directo a los paneles relevantes. Profesionales e informativos.

Los correos electrónicos de alerta de New Relic siguieron un formato similar con buen detalle y llamadas a la acción claras.

Los correos electrónicos de alerta de SolarWinds fueron escasos, con un detalle mínimo, un formato deficiente y menos información práctica. Los correos funcionaron, pero se sintieron menos pulidos que los de las otras dos plataformas.

Configuración de la integración de Slack

New Relic: haga clic en «añadir Slack», autentíquese al instante y seleccione los canales. Sencillo.

SolarWinds: haga clic en «añadir Slack», autentíquese y seleccione los canales. Igualmente sencillo.

Ambas tardaron menos de un minuto en configurarse.

Comparación de paneles e interfaz de usuario

Evaluamos los paneles de MySQL predeterminados que cada plataforma ofrece de serie. No son vistas personalizadas; esto es lo que se ve inmediatamente después de instalar el agente y recopilar datos.

Descripción general del panel

SolarWinds Service Desk

New Relic

Datadog

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• Descripción general del panel de MySQL de SolarWinds: muestra métricas de calidad de servicio con gráficas de tiempo de respuesta, rendimiento y errores
• Panel de MySQL de New Relic: muestra conexiones de base de datos, operaciones, consultas y gráficas de rendimiento
• Panel de MySQL de Datadog: muestra un monitor de actividad básico con secciones de rendimiento y productividad

SolarWinds se abre directamente en un panel específico de MySQL desde el menú de la izquierda. La página de inicio muestra:

• Tiempo medio de respuesta
• Rendimiento
• Errores de consultas
• Conexiones activas

Esto es lo que un administrador de bases de datos o un CTO quiere ver primero. Las métricas son de alto nivel, prácticas e inmediatamente útiles para evaluar el estado de la base de datos.

New Relic presenta un panel con mayor densidad de datos y múltiples gráficas que muestran las métricas a lo largo del tiempo. Hay mucha información: conexiones por segundo, duración de las consultas, rendimiento, pero está organizada como gráficas de series temporales en lugar de resúmenes del estado actual. Se obtienen tendencias detalladas, pero menos cifras de un vistazo.

Datadog muestra el panel predeterminado más mínimo. Muestra algunas métricas básicas, pero carece de la profundidad de SolarWinds o del detalle de tendencias de New Relic. Una rareza: «conexiones fallidas» aparece de forma destacada en la parte superior de una métrica centrada en la seguridad que rara vez es lo primero que se necesita al comprobar el rendimiento de la base de datos.

Funciones de análisis detallado

SolarWinds incluye varias pestañas además de la descripción general:

SolarWinds Service Desk

Inventory

• Inventario: muestra los patrones de consultas más utilizados, los tiempos de espera (qué está causando que las consultas se ralenticen) y opciones de filtrado detalladas. Puede ver qué consultas consumen más recursos y dónde se producen los cuellos de botella.
• Analizadores: muestra los patrones de consultas ordenados por tiempo total de ejecución y consumo de CPU. Esto es fundamental para la optimización: puede identificar qué tipos de consultas le cuestan más y priorizar las correcciones en consecuencia. Las opciones de ordenación y filtrado facilitan encontrar las consultas problemáticas.
• Salud: evalúa el estado general de la base de datos y marca los problemas. Durante nuestra prueba con un funcionamiento normal, mostró verde.
• Consultas: enumera todas las consultas, agrupadas por patrón, con un filtrado amplio. Haga clic en cualquier consulta para ver cuántas veces se ejecutó, el tiempo medio de ejecución y otras estadísticas.
• Recursos: muestra métricas a nivel de host (CPU, memoria, disco) junto con métricas de MySQL. Este contexto ayuda a distinguir entre los problemas de la base de datos y los problemas de la infraestructura subyacente.
• Asesores: ofrece recomendaciones para mejorar el rendimiento, la seguridad y la configuración. Esta función no existe en los paneles predeterminados de New Relic ni de Datadog. SolarWinds sugiere optimizaciones activamente en lugar de limitarse a mostrar datos.

New Relic organiza la información de manera diferente. El panel se centra en visualizaciones de series temporales, con muchas gráficas que muestran tendencias. Puede profundizar en períodos de tiempo específicos y ver desgloses detallados, pero se hace menos hincapié en los datos tabulares o en los resúmenes del estado actual. La interfaz parece más adecuada para explorar patrones históricos que para obtener respuestas inmediatas sobre el estado actual.

Datadog mantiene el panel más simple. Muestra métricas básicas de MySQL y, de manera útil, incluye el consumo de recursos del host en la misma página. Sin embargo, carece del análisis a nivel de consultas y de las funciones de optimización que ofrece SolarWinds.

Paneles de monitorización del host

También comprobamos el panel general de monitorización del host de cada plataforma (no específico de MySQL).

SolarWinds Service Desk

New Relic

Datadog

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SolarWinds ofrece exactamente lo que necesita un administrador de bases de datos: una interfaz funcional y organizada centrada en información práctica sobre MySQL en lugar de un acabado visual.

New Relic presenta una vista limpia y despejada. Las métricas clave son fáciles de localizar y la interfaz no abruma con información. Es elegante y moderna, pero sigue siendo funcional.

Datadog muestra información detallada, pero con un diseño más recargado. Hay métricas más avanzadas disponibles, pero menos cifras de resumen de un vistazo. La presentación visual es sencilla, pero menos pulida que SolarWinds.

Funciones mejoradas con IA

Las tres plataformas han integrado capacidades impulsadas por IA como funciones estándar:

SolarWinds ahora incluye análisis predictivos en su pestaña de asesores, proporcionando recomendaciones proactivas basadas en el análisis de IA de los patrones de consultas y las tendencias de recursos.

New Relic ha mejorado su detección de anomalías con modelos de aprendizaje automático que establecen líneas de base automáticamente y alertan sobre desviaciones estadísticas en lugar de umbrales fijos.

Datadog ofrece un análisis de causa raíz impulsado por IA que correlaciona las métricas de la base de datos con el rendimiento de las aplicaciones y los datos de infraestructura para acelerar la resolución de problemas.

Estas funciones de IA representan el cambio de la industria hacia una observabilidad autónoma, donde los sistemas pueden predecir y prevenir problemas en lugar de limitarse a reaccionar ante ellos³.

Detalle a nivel de consultas

Aquí es donde SolarWinds se diferencia de la competencia.

Al seleccionar un patrón de consulta específico en SolarWinds, se obtienen estadísticas avanzadas:

• Ejecuciones totales
• Tiempo medio de ejecución
• Desglose del consumo de CPU
• Tiempos de espera de bloqueo
• Filas examinadas frente a filas devueltas y más

Tanto New Relic como Datadog muestran métricas de consultas, pero el nivel de detalle y la facilidad de navegación no igualan a las herramientas dedicadas de análisis de consultas de SolarWinds.

Monitorización mejorada de MySQL: Los despliegues modernos de MySQL se benefician de las capacidades mejoradas del esquema de rendimiento y de información avanzada sobre la ejecución de consultas. Las organizaciones que aprovechan estas funciones mejoradas informan de mejoras significativas en el rendimiento, y algunas logran una reducción de hasta el 42 % en el tiempo de ejecución de consultas mediante estrategias de monitorización optimizadas⁴.

Qué probamos

Desplegamos agentes de SolarWinds, New Relic y Datadog en el mismo servidor para monitorizar una instancia de MySQL. Cada herramienta pasó por su proceso de instalación completo y registramos:

• Cómo le guía el flujo de incorporación a través de la configuración
• Qué le pide el proceso de instalación
• Consumo de recursos del agente (uso de memoria y CPU)
• Precisión de las métricas durante la carga de la base de datos
• Configuración de alertas y velocidad de notificación
• Usabilidad del panel y arquitectura de la información

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Entorno de pruebas de monitorización de MySQL

Todas las pruebas se ejecutaron en una instancia Amazon EC2 m6i.xlarge con las siguientes especificaciones:

• Procesador: Intel Xeon 8375C (Ice Lake)
• vCPUs: 4 núcleos
• Memoria: 16 GB
• Almacenamiento: 128 GB con 3.000 IOPS y un rendimiento de 125 MB/s

Realizamos pruebas de los siguientes tipos:

1. Monitorización con carga cero: agentes en ejecución con MySQL en reposo (6 minutos)
2. Monitorización con carga elevada: agentes en ejecución durante una importación de base de datos de 26 GB (aproximadamente 2.5 horas)
3. Funcionalidad de alertas: configuración de alertas, disponibilidad de canales y calidad de las alertas
4. Prueba de velocidad de alertas: velocidad de entrega de notificaciones por correo electrónico y Slack
5. Evaluación del panel: evaluación de la funcionalidad de la interfaz de usuario y de la arquitectura de la información

Las organizaciones que planifiquen evaluaciones similares deben tener en cuenta que los presupuestos de observabilidad están cada vez más protegidos, y la mayoría de las empresas consideran la monitorización de bases de datos como infraestructura crítica en lugar de herramientas opcionales⁵.

Metodología de monitorización de MySQL

Probamos cada plataforma en condiciones idénticas para garantizar una comparación justa.

Instalación: comenzamos con instalaciones nuevas del agente en el mismo servidor. Seguimos el flujo de incorporación predeterminado de cada plataforma sin configuración avanzada. Documentamos cada paso, incluidas las capturas de pantalla.

Monitorización de recursos: ejecutamos scripts personalizados para recopilar el uso de CPU, memoria, E/S de disco y red del agente cada 2 segundos. Probamos en dos escenarios: MySQL en reposo y durante una importación de base de datos de 26 GB.

Precisión de las métricas: ejecutamos una importación de base de datos para estresar el sistema y evaluamos con qué precisión cada plataforma midió el uso de CPU, el consumo de memoria y el tráfico de red en comparación con los valores reales del sistema.

Alertas: configuramos alertas idénticas (memoria >50 % durante 1 minuto) en todas las plataformas. Usamos stress-ng para activar la alerta elevando la memoria al 70 %. Medimos el tiempo de entrega de las notificaciones y probamos varios canales.

Evaluación del panel: evaluamos los paneles predeterminados de fábrica inmediatamente después de la configuración. Sin configuración personalizada; evaluamos lo que cada plataforma proporciona automáticamente.

Todas las pruebas utilizaron la configuración predeterminada. Estas plataformas ofrecen amplias opciones de personalización, pero nos centramos en la experiencia del primer día: lo que se obtiene al instalar el agente y empezar a recopilar datos.

Nota sobre personalización

Las tres plataformas le permiten crear paneles personalizados. Puede arrastrar y soltar widgets, añadir sus propias consultas y crear exactamente las vistas que necesite. Nuestra evaluación se centró en los paneles predeterminados de fábrica porque es lo que usará durante las primeras horas o días con una nueva plataforma de monitorización.

SolarWinds ofrece funciones de análisis y optimización a nivel de consultas que no existen en los paneles predeterminados de New Relic ni de Datadog, ni siquiera en sus creadores de paneles personalizados. La pestaña de analizadores, la función de asesores y los desgloses detallados de la ejecución de consultas son exclusivos del enfoque de monitorización de MySQL de SolarWinds.

Lecturas adicionales

• Los 8 mejores software de observabilidad con precios y comparación de funciones

Cita este benchmark

Elige el formato que se ajuste al lugar donde vas a publicar. Pegar la versión con enlace en tu CMS conserva el enlace de retroceso.

@misc{dogan2026,
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Registro de cambios

2 actualizaciones

20262025

1. 6 de feb

   Se añadieron características mejoradas con IA al cuerpo principal.

Enlaces de referencia

1.

Observability trends for 2026: Maturity, cost control, and driving business value | Elastic Blog

Elastic

2.

SolarWinds Observability | SolarWinds Observability SaaS release notes

3.

Observability Trends 2026 | IBM

IBM

4.

Database Observability: Monitoring Queries and Performance · Technical news about AI, coding and all

5.

2026 Observability & AI Trends Powering Autonomous IT

LogicMonitor

Sedat Dogan

CTO

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Sedat es un líder en tecnología y seguridad de la información con 20 años de experiencia en desarrollo de software, infraestructura de redes y ciberseguridad. Sedat:
- Tiene 20 años de experiencia como hacker de sombrero blanco y gurú del desarrollo, con amplia experiencia en lenguajes de programación y arquitecturas de servidores.
- Es asesor de la junta directiva en un capital de riesgo que invierte en empresas tecnológicas en etapas tempranas y en Ödeal, una plataforma regional de pagos digitales que atiende a 125.000 comercios.
- Ha dirigido la infraestructura tecnológica y la ciberseguridad de siete elecciones nacionales y ha sido reconocido en el Salón de la Fama de la ciberseguridad por líderes tecnológicos globales, incluido Twitter.

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Investigado por

Sıla Ermut

Analista de la industria

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Sıla Ermut es analista de la industria en AIMultiple y cubre modelos de IA, infraestructura de IA, gobernanza de IA y aplicaciones empresariales de IA. Su investigación se centra principalmente en el uso de la IA en marketing, atención sanitaria, cadenas de suministro y sostenibilidad.
Anteriormente trabajó como reclutadora en empresas de gestión de proyectos y consultoría. Sıla tiene un máster en Psicología Social y una licenciatura en Relaciones Internacionales.

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