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

Resultados del benchmark de 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 perfilado a nivel de consultas, identificando consultas lentas, índices faltantes y cuellos de botella de rendimiento. También registró con precisión cada operación de la base de datos durante nuestra prueba de importación de 26GB.

New Relic envió las alertas con mayor rapidez, pero subestimó significativamente el recuento de operaciones y no proporcionó 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 en 2026, en el que 60 % de las organizaciones ahora caracterizan sus prácticas de monitorización como maduras o expertas, frente al 41 % anterior. El cambio hacia la observabilidad de bases de datos impulsada por IA y la consolidación de herramientas hace que la selección de plataformas 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 las bases de datos compatibles de antemano.

Después de 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 Docker
• Implementación 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.

Después de crear la clave de API, debe especificar un nombre de host para la instancia. A la nuestra la llamamos “AIMULTIPLE-MYSQL” y habilitamos la monitorización del host para realizar un seguimiento de 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 asumiendo que funcionó.

Después de la instalación, SolarWinds ofrece habilitar la monitorización de registros para todos los registros del servidor. Omitimos esto.

Luego presenta plantillas de alertas predeterminadas. Se trata de 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 la base 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 la base de datos por separado. La interfaz de usuario no lo deja 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 la parte interesante: al introducir un nombre de usuario y una contraseña, SolarWinds genera un script SQL completo para crear ese usuario con todos los permisos necesarios.

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

El script SQL generado crea el usuario, otorga acceso al esquema de rendimiento y configura todos los permisos necesarios. Copie estos comandos, ejecútelos en MySQL y, a continuación, 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 en su lugar el nombre de host real del servidor.

Después de ejecutar los comandos 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.

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

Dado que 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 observa 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 utilizar una existente. Elegir usar la clave existente no ofrece un menú desplegable; requiere pegar la clave manualmente. Esto hace que crear una nueva clave sea más sencillo, y es lo que hicimos.

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

Pero aquí 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 implementación.

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 SQL en la interfaz de usuario, 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: está pidiendo las 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 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 (p. ej., “Usuario ‘newrelic’ creado con permisos SELECT, PROCESS y REPLICATION CLIENT”) al solicitar acceso de root, estableciendo así expectativas más claras.

Una vez completada 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 prediseñado.

El proceso de configuración no dejó claro si:

• Aparecería un panel de MySQL más adelante, después de la recopilación de datos
• Era necesario crear uno 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 para completar: ~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 prediseñado, ruta de configuración manual poco evidente

Datadog

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

Después de iniciar sesión, la interfaz solicita instalar primero el agente base. Hay múltiples métodos de implementación 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, a continuación no ocurre nada: ni detección de MySQL ni solicitudes para configurar la monitorización de la base de datos. Tuvimos que navegar manualmente al Marketplace y buscar MySQL.

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

Datadog

Datadog proporciona una lista de comprobación:

1. Cree un usuario de monitorización en MySQL
2. Otorgue permisos
3. Escriba 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 de usuario. 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 usuario de SolarWinds o la creación automática de usuarios de New Relic. Hay que editar archivos manualmente y reiniciar 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.

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

Resumen de la instalación

• Tiempo para completar: ~12 minutos
• Complejidad: Alta (configuración YAML manual, 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, la ruta del archivo no es evidente en la interfaz de usuario

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 duraron aproximadamente entre 6 y 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 medio se mantuvo muy por debajo del 1 % en las tres plataformas.
• Datadog mostró el pico más alto, del 3.20 %, durante la carga elevada, pero estos picos fueron breves e infrecuentes. Los tres agentes pasaron la mayor parte del tiempo inactivos 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 fue el que más leyó del disco, pero el que menos escribió. 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 las 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 la 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 constantes independientemente de la carga de trabajo de MySQL.

Precisión de las métricas

Ejecutamos una importación de base de datos de 26 GB para someter el sistema a estrés y evaluar con qué precisión medía cada plataforma 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.

Gráfico de CPU de SolarWinds: muestra un uso de ~45-60 % durante la importación

Gráfico de CPU de New Relic: muestra un patrón similar

Gráfico de CPU de Datadog: muestra un gráfico de áreas apiladas de estados de 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: mostró con precisión un uso de memoria de ~100 %

New Relic: informó solo de un uso de memoria de ~10 %

Gráfico de memoria de Datadog: muestra la RAM total frente a la RAM utilizada en ~16GB

New Relic pasó por alto por completo el pico de memoria. No se trata de un error de medición menor; es un error de un orden de magnitud. Si depende de las alertas de memoria o de la planificación de capacidad, este tipo de inexactitud 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.

Gráfico de red de SolarWinds: muestra el rendimiento de red con algunas lagunas de datos

Gráfico de red de New Relic: muestra datos completos de recepción/transmisión de red

Gráfico de red de Datadog: muestra una captura precisa del tráfico de red

La granularidad de las mediciones se mantuvo coherente con la de la CPU: SolarWinds y Datadog tomaron muestras cada minuto, y 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 %.

Configuración de alertas de SolarWinds: muestra el umbral de memoria configurado en >50 % durante 1 minuto

Configuración de alertas de New Relic: muestra el modo guiado con ajustes de umbral y vista previa de series temporales

Configuración de alertas de Datadog: muestra la configuración del monitor de métricas con detalles de evaluación

Todas las alertas se configuraron con prioridad “Crítica”. Probamos las notificaciones por correo electrónico y Slack.

Configuración de alertas

New Relic ofrece los controles de tiempos más granulares. Mientras que SolarWinds y Datadog exigen umbrales de duración mínimos de 1 minuto, New Relic permite configurar alertas para condiciones que duran 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 exigen duraciones mínimas de 1 minuto para las alertas de umbral.

Canales de notificación

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

Opciones de notificación de New Relic: muestran una lista extensa que incluye ServiceNow, Webhooks, Jira, Slack, Microsoft Teams, correo electrónico y PagerDuty

Opciones de notificación de SolarWinds: muestran 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 permaneció por encima del 50 % durante más de 1 minuto. Esto es cuándo llegaron las alertas:

Notificaciones por correo electrónico:

New Relic: la primera en llegar

Datadog: la segunda

SolarWinds: la última

Notificaciones de Slack:

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

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

La integración de Slack de New Relic destacó. El formato de mensaje interactivo le 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 del correo electrónico

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

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

Los correos de alerta de SolarWinds eran escasos, con detalles mínimos, formato deficiente y menos información procesable. Los correos funcionaban, pero se sentían 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 canales. Sencillo.

SolarWinds: haga clic en “añadir Slack”, autentíquese y seleccione canales. Igualmente sencillo.

Ambas se configuraron en menos de un minuto.

Comparación de paneles e interfaz de usuario

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

Descripción general del panel

SolarWinds abre directamente un panel específico de MySQL desde el menú izquierdo. La página de destino muestra:

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

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

Descripción general del panel de MySQL de SolarWinds: muestra métricas de calidad de servicio con gráficos de tiempo de respuesta, rendimiento y errores

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

Panel de MySQL de New Relic: muestra gráficos de conexiones de bases de datos, operaciones, consultas y rendimiento

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.

Panel de MySQL de Datadog: muestra un monitor de actividad básico con secciones de rendimiento y throughput

Funciones de análisis detallado

SolarWinds incluye varias pestañas además de la descripción general:

• 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.

• Perfiladores: muestran 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 la búsqueda de consultas problemáticas.

• Salud: evalúa el estado general de la base de datos y marca los problemas. Durante nuestra prueba con un funcionamiento normal, se mostró en verde.

• Consultas: enumera todas las consultas, agrupadas por patrón, con un filtrado exhaustivo. Haga clic en cualquier consulta para ver cuántas veces se ejecutó, el tiempo medio de ejecución y otras estadísticas.

• Recursos: muestran métricas a nivel de host (CPU, memoria, disco) junto con métricas de MySQL. Este contexto ayuda a distinguir entre problemas de base de datos y problemas de infraestructura subyacentes.

• Asesores: proporcionan recomendaciones de rendimiento, seguridad y mejoras de configuración. Esta función no existe en los paneles predeterminados de New Relic o Datadog. SolarWinds sugiere activamente optimizaciones 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 muchos gráficos que muestran tendencias. Puede profundizar en periodos 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 sencillo. Muestra métricas básicas de MySQL e incluye, de forma útil, 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 de hosts

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

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

New Relic presenta una vista limpia y despejada. Las métricas clave son fáciles de localizar y la interfaz no lo 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 la de SolarWinds.

Funciones mejoradas con IA

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

SolarWinds ahora incluye análisis predictivo en su pestaña 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 machine learning que establecen líneas 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 la aplicación y los datos de infraestructura para acelerar la resolución de problemas.

Estas funciones de IA representan el cambio de la industria hacia la 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 distingue 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 los de las herramientas de perfilado de consultas dedicadas de SolarWinds.

Monitorización mejorada de MySQL: las implementaciones modernas de MySQL se benefician de capacidades mejoradas del Performance Schema 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

Implementamos 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 realizamos un seguimiento de:

• Cómo le guía el flujo de incorporación durante la configuración
• Qué le pide el proceso de instalación
• Consumo de recursos del agente (uso de CPU y memoria)
• 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

Entorno de pruebas

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

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

Realizamos tres tipos de pruebas:

1. Monitorización con carga cero: agentes en ejecución con MySQL inactivo (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. Pruebas 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 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.

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Metodología

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

Instalación: comenzamos con instalaciones nuevas de los agentes 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. Se probó en dos escenarios: MySQL inactivo y durante una importación de base de datos de 26 GB.

Precisión de las métricas: ejecutamos una importación de base de datos para someter el sistema a estrés y evaluamos con qué precisión medía cada plataforma 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. Utilizamos stress-ng para activar la alerta llevando la memoria al 70 %. Medimos el tiempo de entrega de las notificaciones y probamos varios canales.

Evaluación de paneles: evaluamos los paneles predeterminados, listos para usar, 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 comenzar a recopilar datos.

Nota sobre personalización

Las tres plataformas 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, listos para usar, porque eso es lo que utilizará durante las primeras horas o días con una nueva plataforma de monitorización.

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

Contexto de la industria

El panorama de la monitorización de bases de datos ha evolucionado significativamente a principios de 2026, con varias tendencias clave que afectan a la selección de plataformas:

Observabilidad impulsada por IA: las tres plataformas incorporan ahora la detección de anomalías impulsada por IA y el análisis predictivo como funciones estándar. Las organizaciones informan de que el 96 % de los líderes de TI esperan que el gasto en observabilidad se mantenga estable o aumente, y el 62 % planea aumentos⁵.

Consolidación de herramientas: el 84 % de las organizaciones están consolidando activamente sus herramientas de observabilidad, el 41 % ya está reduciendo su número de plataformas y otro 43 % está evaluando la consolidación⁵. Esta tendencia hace que las plataformas integrales como las probadas aquí sean cada vez más valiosas.

Capacidades mejoradas de MySQL: las versiones modernas de MySQL ofrecen funciones de esquema de rendimiento mejoradas y capacidades avanzadas de análisis de consultas, y las organizaciones logran mejoras de hasta el 42 % en el tiempo de ejecución de consultas mediante técnicas de monitorización mejoradas⁴.

Lecturas adicionales

Los 8 mejores software de observabilidad con comparación de precios y 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

1. 20266 de Feb

   Se añadieron características mejoradas con IA al cuerpo principal.

2. 202517 de Dic

   Se añadió una sección de metodología al artículo.

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

Sena Sezer

Analista de Industria

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Sena es analista de industria en AIMultiple. Completó su licenciatura en Bogazici University.

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