Los 8 mejores software de observabilidad con precios, incluido SolarWinds
Las plataformas de observabilidad prometen una visibilidad completa de los sistemas distribuidos, pero elegir la adecuada es difícil cuando todos los proveedores afirman que lo hacen todo.
Analizamos los 8 principales productos de software de observabilidad revisando sus capacidades documentadas, precios públicos, reseñas verificadas de clientes y casos de referencia empresariales. Consulte el gráfico para conocer la cuota de mercado de búsqueda de cada proveedor:
Análisis del software de observabilidad, precios y cobertura de funciones
* Las calificaciones se basan en Capterra, Gartner y G2. Los proveedores se ordenan por calificación, con nuestros suscriptores en la parte superior.
** El número de funciones cubiertas se calcula como el número total de funciones diferenciadoras y funciones compartidas de cada herramienta.
*** Las cifras de empleados se obtienen de las páginas de LinkedIn de las empresas.
Funciones diferenciadoras del software de observabilidad
Análisis detallado de los 8 principales software de observabilidad
1. SolarWinds Observabilidad
SolarWinds Observabilidad es una plataforma híbrida de monitorización de infraestructuras disponible tanto en implementaciones SaaS como autohospedadas, que ofrece análisis de flujo de red e información sobre el rendimiento de bases de datos en entornos locales y en la nube.
- El análisis de tráfico NetFlow monitoriza el uso del ancho de banda de la red y los patrones de tráfico entre servicios a nivel de protocolo de red.
- La monitorización de infraestructuras híbridas ofrece visibilidad en centros de datos locales y entornos en la nube, incluidos AWS, Azure y Google Cloud Platform.
- La monitorización del rendimiento de bases de datos incluye información a nivel de consulta para SQL Server, Oracle, MySQL, PostgreSQL y servicios de bases de datos en la nube.
- Las plantillas de monitorización preconfiguradas reducen el tiempo de configuración de componentes de infraestructura comunes y arquitecturas de aplicaciones.
2. Dynatrace
Dynatrace es un software de observabilidad automatizado que utiliza Davis IA para mapear las dependencias de los servicios e identificar las causas raíz sin configuración manual.1
- El mapeo automático de dependencias descubre las relaciones entre servicios y la topología de la infraestructura sin necesidad de configuración.
- Davis IA analiza patrones de causalidad en métricas y trazas para identificar las causas raíz de las degradaciones del rendimiento.
- Cloud Security Posture Management (CSPM) identifica configuraciones erróneas e infracciones de cumplimiento en entornos multinube.
- Live Debugger ofrece diagnósticos en tiempo real a nivel de código, incluidos valores de variables y rutas de ejecución de métodos en producción.
3. Datadog
Datadog es un software de observabilidad que integra la monitorización de seguridad, el seguimiento de costes en la nube y los datos de rendimiento de las aplicaciones en una única interfaz.2
- La monitorización de seguridad analiza la telemetría de observabilidad para identificar amenazas, vulnerabilidades y patrones de ataque en tiempo real.3
- La monitorización de usuarios reales captura métricas de rendimiento del frontend en navegadores web y aplicaciones móviles.
- La monitorización de costes en la nube realiza un seguimiento del gasto en infraestructura en todos los proveedores con correlación con las métricas de rendimiento para el análisis de optimización.
- La automatización de flujos de trabajo ejecuta acciones de corrección automáticamente según las condiciones de alerta y los playbooks predefinidos.
4. New Relic
New Relic es una plataforma de observabilidad potenciada por IA que analiza las aplicaciones en busca de vulnerabilidades e integra los datos de observabilidad directamente en los flujos de trabajo de los desarrolladores.
- La gestión de vulnerabilidades analiza las dependencias de las aplicaciones y los entornos de ejecución en busca de problemas de seguridad dentro del software de observabilidad.
- Applied Intelligence utiliza el aprendizaje automático para detectar anomalías, agrupar incidentes relacionados y reducir el ruido de las alertas.
- Las integraciones de IA agéntica conectan los datos de observabilidad con ServiceNow, GitHub Copilot y Amazon Q Business para la gestión automatizada de tareas.
- La observabilidad de negocio correlaciona el rendimiento técnico con las métricas de ingresos y los datos de interacción de los usuarios.
5. Better Stack
Better Stack es una herramienta de observabilidad unificada ideal para equipos pequeños y medianos que quieren observabilidad unificada y respuesta a incidentes sin gestionar múltiples herramientas especializadas.
- La gestión de incidentes combina alertas con programación de guardias, flujos de escalado y análisis posterior a incidentes en una interfaz unificada.
- La programación de guardias automatiza la gestión de rotaciones con aplicaciones móviles para la respuesta a incidentes.
- Las páginas de estado generan informes públicos de tiempo de actividad directamente a partir de los datos de observabilidad sin necesidad de servicios de páginas de estado independientes.
- La captura de pantallas registra automáticamente el estado del navegador cuando se producen errores de frontend para proporcionar contexto visual de depuración.
6. Zabbix
Zabbix es una plataforma de monitorización empresarial diseñada para organizaciones que buscan una solución de monitorización gratis y de código abierto con sólidas capacidades de alerta y personalización en entornos de TI híbridos.4
- Cobertura de monitorización de redes, servidores, aplicaciones, bases de datos, contenedores y servicios en la nube.
- Recopilación flexible de datos: métodos como comprobaciones SNMP, IPMI, JMX, HTTP y scripts personalizados para monitorización con o sin agentes.
- Sistema avanzado de alertas con activadores personalizables, reglas de escalado e integraciones con herramientas de mensajería como Slack, Telegram y correo electrónico.
- Herramientas de visualización integradas como paneles, gráficos y mapas de red para obtener información en tiempo real sobre el estado del sistema.
7. Elastic Observability
Elastic Observability es una plataforma de búsqueda unificada que permite a los equipos consultar logs, métricas y trazas de forma conjunta, con opciones de implementación autohospedada para sectores regulados. Las organizaciones con requisitos de soberanía de datos o los equipos que ya utilizan Elasticsearch para otras aplicaciones se beneficiarán de Elastic Observability.
Capacidades clave:
- La búsqueda unificada aplica el lenguaje de consulta de Elasticsearch en logs, métricas y trazas en una única interfaz.
- El aprendizaje automático detecta anomalías en datos de series temporales y genera previsiones basadas en patrones históricos.
- Las capacidades SIEM analizan eventos de seguridad junto con los datos de rendimiento de las aplicaciones dentro de la misma plataforma.
- La implementación autogestionada proporciona control sobre la ubicación del almacenamiento de datos y las políticas de retención para sectores regulados.
8. Splunk Observability
Splunk Observability es la opción más adecuada para empresas con grandes volúmenes de transacciones que requieren una captura completa de trazas para el análisis del rendimiento.
- Trazado sin muestreo captura todas las transacciones en lugar de muestrear subconjuntos para obtener una visibilidad completa de los problemas de rendimiento poco frecuentes.
- Service Bureau permite implementaciones multiinquilino en las que diferentes unidades de negocio mantienen entornos de observabilidad aislados.
- La transmisión en tiempo real procesa la telemetría de inmediato sin los retrasos de indexación por lotes habituales en las plataformas centradas en logs.
- Los flujos de trabajo de negocio asignan servicios técnicos a procesos de negocio para analizar el impacto durante las interrupciones.
Funciones compartidas del software de observabilidad
Todas las plataformas ofrecen estas capacidades básicas de observabilidad.
- Agregación de logs: recopilación y búsqueda centralizadas de logs de aplicaciones e infraestructura.
- Recopilación de métricas: captura de datos de series temporales para el rendimiento del sistema y de las aplicaciones.
- Trazado distribuido: seguimiento de solicitudes en arquitecturas de microservicios.
- Alertas: sistemas de notificación basados en umbrales y anomalías.
- Paneles: interfaces de visualización personalizables para datos de observabilidad.
- Acceso a API: interfaces programáticas para la recuperación de datos y la configuración.
- Soporte multinube: monitorización en AWS, Azure y Google Cloud Platform.
- Monitorización de Kubernetes: soporte nativo para la observabilidad de cargas de trabajo en contenedores.
- Retención de datos: períodos de almacenamiento configurables para el análisis histórico.
- Control de acceso basado en roles: gestión granular de permisos para equipos.
- Integraciones de terceros: conexiones con herramientas de desarrollo y operaciones.
¿Cómo elegir un software de observabilidad?
Arquitectura de infraestructura: los entornos híbridos con recursos locales y en la nube se benefician de las plataformas que admiten el análisis de flujo de red. Las aplicaciones nativas de la nube en Kubernetes funcionan bien con plataformas que ofrecen monitorización nativa de contenedores y soporte de OpenTelemetry.
Tamaño y estructura del equipo: los equipos más pequeños suelen preferir plataformas unificadas que combinan observabilidad y gestión de incidentes para reducir la proliferación de herramientas. Las organizaciones más grandes pueden integrar herramientas especializadas para diferentes funciones en varios equipos.
Stack tecnológico existente: las organizaciones que utilizan Elasticsearch, Prometheus o proveedores de nube específicos deben evaluar plataformas con integraciones sólidas para su infraestructura existente. Los costes de migración y las curvas de aprendizaje son importantes para los entornos ya establecidos.
Presupuesto y modelo de precios: los precios basados en el consumo escalan con el uso, pero pueden ser impredecibles durante picos de tráfico. Los modelos por host o por usuario ofrecen costes más predecibles, pero pueden resultar caros para infraestructuras dinámicas con autoescalado frecuente.
Requisitos de cumplimiento: los sectores regulados con requisitos de soberanía de datos deben priorizar plataformas que ofrezcan opciones de implementación autogestionada o almacenamiento de datos en regiones específicas para cumplir con los estándares normativos.
Necesidades de integración de seguridad: los equipos que gestionan la seguridad y las operaciones de forma conjunta se benefician de plataformas que integran la detección de vulnerabilidades y la monitorización de amenazas con los datos de observabilidad del rendimiento en flujos de trabajo unificados.
Añadir como fuente preferidaPreguntas frecuentes
La monitorización realiza un seguimiento de métricas predefinidas y alerta cuando se superan los umbrales, respondiendo a la pregunta «¿funciona el sistema?». La observabilidad proporciona un contexto más profundo al correlacionar logs, métricas y trazas para responder «¿por qué se comporta el sistema de esta manera?». Las plataformas de observabilidad permiten a los equipos explorar problemas desconocidos sin paneles predefinidos.
Las funciones esenciales incluyen el trazado distribuido para microservicios, la gestión centralizada de logs, la recopilación de métricas, paneles personalizables y alertas inteligentes. Entre las capacidades avanzadas a considerar se incluyen AIOps para la detección de anomalías, el mapeo automático de dependencias de servicios, el soporte de OpenTelemetry para la recopilación de datos neutral respecto al proveedor y la integración con herramientas de gestión de incidentes.
Cita esta investigación
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{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
title = {{Los 8 mejores software de observabilidad con precios, incluido SolarWinds}},
year = {2026},
month = sep,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/observability-software}},
note = {AIMultiple. Recuperado el 21 de septiembre de 2026}
}Resultados y marcas de tiempo de 100 puntos de datos. Descargue los datos resumidos que se muestran en los gráficos y las tablas de este artículo como un archivo ZIP que contiene 3 archivos CSV.
¿Quieres los datos granulares que hay detrás? Únete a Premium
Registro de cambios
2 actualizacionesAñadida una sección de cuota de búsqueda que compara Datadog, Zabbix, New Relic, Dynatrace, Splunk, Elastic y SolarWinds.
Enlaces de referencia
El trabajo de Cem en AIMultiple ha sido citado por publicaciones líderes mundiales como Business Insider, Forbes, Morning Brew y Washington Post, empresas globales como Deloitte y HPE, ONG como World Economic Forum y organizaciones supranacionales como European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]
A lo largo de su carrera, Cem trabajó como consultor tecnológico, comprador de tecnología y emprendedor tecnológico. Asesoró a empresas en sus decisiones tecnológicas en McKinsey & Company y Altman Solon durante más de una década. También publicó un informe de McKinsey sobre digitalización.
Dirigió la estrategia tecnológica y las adquisiciones de una empresa de telecomunicaciones reportando al CEO. También lideró el crecimiento comercial de la empresa de deep tech Hypatos, que alcanzó unos ingresos recurrentes anuales de 7 dígitos y una valoración de 9 dígitos desde 0 en 2 años. El trabajo de Cem en Hypatos fue cubierto por publicaciones tecnológicas líderes como TechCrunch y Business Insider.
Cem participa habitualmente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó en Bogazici University como ingeniero informático y tiene un MBA de Columbia Business School.
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.
Sé el primero en comentar
Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Todos los campos son obligatorios. Los comentarios se dejan en su idioma original.