Meilleurs outils de surveillance des performances des bases de données : Comparatif des 5 meilleures plateformes
Les problèmes de base de données entraînent des défaillances d'application : un pic de mémoire provoque le plantage de votre serveur, et une requête lente entraîne l'expiration des requêtes des utilisateurs.
Nous avons analysé six plateformes de supervision de bases de données et comparé en détail trois d'entre elles sur MySQL et MongoDB. Pour ce faire, nous les avons installées de zéro, avons exécuté des charges de travail identiques et avons documenté chaque étape de la configuration et de la supervision. Les résultats révèlent des différences significatives en termes de complexité de configuration, de capacités d'analyse des requêtes et de précision des indicateurs.
résultats de référence de la surveillance des bases de données
Nous avons testé SolarWinds, New Relic et Datadog avec des charges de travail réelles sur des bases de données MySQL et MongoDB. Depuis, les trois plateformes ont bénéficié de mises à jour importantes. Consultez les sections dédiées à chaque fournisseur pour découvrir les dernières fonctionnalités, notamment la détection de régression des requêtes de Datadog, l'application de surveillance des bases de données de Dynatrace et les mises à jour concernant l'indépendance de la plateforme de Percona PMM.
- Expérience d'installation : SolarWinds a réalisé l'intégration en 5 à 8 minutes grâce à la détection automatique. New Relic et Datadog ont été plus lents et ont nécessité une configuration manuelle.
- Profilage des requêtes : Seul SolarWinds propose une analyse au niveau des requêtes qui identifie les requêtes lentes, les index manquants et les opérations gourmandes en ressources.
- Précision des mesures : SolarWinds a suivi les opérations avec une précision de 100 %. New Relic a largement sous-estimé le nombre d’opérations dans les deux tests et a même manqué un pic de mémoire.
- Consommation de ressources : Les trois agents sont restés légers.
Pour des analyses comparatives spécifiques à chaque base de données, avec des étapes d'installation détaillées, des données sur la consommation des ressources et des tableaux de bord comparatifs :
- Supervision MySQL : processus de configuration, profilage des requêtes, précision des métriques avec une charge d’importation de 26 Go
- Supervision de MongoDB : fonctionnalités NoSQL, qualité du tableau de bord avec insertion de documents
Couverture de la base de données sur site
Tous les fournisseurs prennent en charge ces bases de données : MySQL, PostgreSQL, MongoDB, MariaDB, Redis.
Prise en charge des bases de données cloud
Comparer les outils de surveillance des bases de données :
Les évaluations sont recueillies sur des sites web d'avis B2B.
Que fait réellement la surveillance des bases de données ?
La surveillance des bases de données permet de suivre en temps réel leurs performances, leur sécurité et leur disponibilité. L'objectif : détecter les problèmes avant que les utilisateurs ne les remarquent.
Ce qui est surveillé :
- Utilisation des ressources (processeur, mémoire, E/S disque)
- Temps d'exécution et modèles de requêtes
- Nombre de connexions et disponibilité
- Taux et types d'erreurs
- Événements de sécurité et anomalies d'accès
Meilleures plateformes de surveillance des performances des bases de données
1. Analyseur de performances de base de données SolarWinds
SolarWinds Database Performance Analyzer se concentre sur l'analyse des temps d'attente plutôt que sur le simple suivi des indicateurs de base. En cas de ralentissement de votre base de données, il indique précisément quelles requêtes sont en attente et pourquoi : E/S disque, verrous ou contraintes du processeur.
Principales différences :
- Les modèles de base d'apprentissage automatique s'adaptent aux modèles spécifiques de votre base de données.
- L'analyse des requêtes fonctionne sur SQL Server, MySQL, PostgreSQL et MongoDB via une interface unique.
- La détection des anomalies historiques remonte à plusieurs mois pour comparer les problèmes actuels avec les incidents passés.
- Les recommandations renvoient directement à des plans d'exécution de requêtes spécifiques.
2. LogicMonitor
LogicMonitor utilise une architecture sans agent pour la surveillance des bases de données dans les environnements informatiques hybrides. Au lieu d'installer un logiciel sur chaque serveur de base de données, un collecteur léger interroge les bases de données via des API et des protocoles standard.
Principales différences :
- Événement Intelligence : Ingère les métriques, les journaux, les traces et les tickets dans un flux unique et corrélé avec une corrélation inter-domaines, réduisant le bruit des alertes de 90 à 95 %. 1
- Agents IA : Des agents IA de pointe spécialement conçus gèrent l’intégralité du cycle de vie des incidents grâce à un dépannage conversationnel, une analyse des causes profondes à l’aide de modèles de données corrélés et une remédiation automatisée.
- Fonctionnalités spécifiques aux bases de données : Détection automatique des anomalies dans les requêtes lentes, les pics de connexion et les goulots d’étranglement des ressources, avec des résumés d’incidents en langage clair.
- Plus de 3 000 intégrations d'outils : connecte les outils d'observabilité, d'APM, de sécurité et de CMDB pour une réponse unifiée aux incidents.
3. Surveillance et gestion de Percona (PMM)
Percona se spécialise dans les bases de données open source et possède une expertise pointue en MySQL, PostgreSQL et MongoDB. La plateforme propose des outils d'analyse des requêtes et d'optimisation des performances sans les coûts de licence des logiciels d'entreprise.
Principales différences :
- Outils intégrés : tous les outils d’aide à la décision pour la base de données et les modèles d’alerte (auparavant classés en trois niveaux : Basique, Standard et Premium) sont désormais inclus par défaut, sans abonnement. Fonctionne entièrement hors ligne, sans connexion Internet.
- Prise en charge de Valkey et Redis : surveillance native de Valkey (alternative haute performance à Redis) et de Redis avec dix tableaux de bord dédiés couvrant les performances, la détection de latence, les problèmes de réplication et le dépannage des goulots d’étranglement.
- PostgreSQL 18 : Prise en charge complète de PostgreSQL 18 Community Edition.
- Fonctionnalités Kubernetes d'entreprise (PMM 3.4.0) : Prise en charge complète d'OpenShift 4.16 pour les déploiements client et serveur. La configuration centralisée de VMagent via des variables d'environnement applique automatiquement les paramètres à tous les clients connectés, optimisant ainsi l'utilisation du stockage partagé Kubernetes.
4. Dynatrace
Dynatrace offre une observabilité basée sur l'IA grâce à son moteur Davis AI, fournissant des informations allant du frontend à la base de données, en mettant l'accent sur l'expérience utilisateur.
Application de surveillance de base de données : Lancement d’une application dédiée à la surveillance des bases de données offrant une visibilité unifiée sur l’ensemble du parc de bases de données grâce à une évaluation proactive de l’état de santé, une analyse au niveau des requêtes capturant les plans d’exécution réels et une intégration transparente reliant les performances de la base de données à la surveillance des applications pour une analyse plus rapide des causes profondes.
Amélioration des capacités d'IA de Davis : capacités d'IA prédictives, causales et génératives étendues, notamment :
- Génération d'artefacts basée sur l'IA pour les flux de travail de correction automatisés (par exemple, ajustements des ressources de déploiement Kubernetes)
- Résumés de problèmes en langage naturel avec des étapes de remédiation spécifiques
- Intel Base de connaissances Ligent, apprentissage à partir d'incidents historiques pour les opérations préventives
Observabilité métier : Dynatrace (991259_1716) se positionne comme le premier « système d’exploitation agentique », combinant l’IA causale et la topologie Smartscape pour des opérations autonomes. Le lac de données Grail fournit un contexte unifié pour les bases de données, les modèles d’IA, les applications et l’infrastructure.
5. Nouvelle relique
New Relic considère les bases de données comme faisant partie intégrante du système de surveillance des performances applicatives, et non comme une infrastructure isolée. Leur approche associe les appels aux bases de données à des transactions spécifiques de votre code.
Principales différences :
- Le traçage des transactions affiche le chemin complet depuis la requête de l'utilisateur jusqu'aux requêtes de base de données.
- L'analyse des requêtes lentes inclut la ligne exacte de code de l'application qui a déclenché chaque requête.
- Les opérations du tableau de bord pour les utilisateurs en lecture seule sont limitées à la consultation.
- Compatible avec MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Redis et Elasticsearch
- Amélioration de la surveillance des bases de données grâce au suivi des ID d'instance RDS pour Amazon RDS (meilleure corrélation entre PMM et la console AWS).
- Annonces de fin de vie multiples : suppression des règles de suppression des événements d’infrastructure, des règles de suppression de l’interface utilisateur de surveillance de l’IA et des graphiques intégrés APM hérités.
6. Surveillance de bases de données Datadog
Datadog intègre les indicateurs de base de données à l'ensemble de votre pile applicative. Vous visualisez les performances de la base de données ainsi que les journaux, les traces et les indicateurs d'infrastructure sur un seul et même tableau de bord.
Principales différences :
- Les exemples de requêtes capturent automatiquement les plans d'exécution réels et expliquent les instructions.
- Les métriques au niveau de l'hôte établissent une corrélation entre l'utilisation du processeur de la base de données et l'utilisation des ressources au niveau du système.
- Les traces APM permettent de relier les requêtes lentes à des requêtes d'application spécifiques.
- Compatible avec PostgreSQL, MySQL, SQL Server, Oracle et les bases de données cloud.
- Détection des régressions de requêtes : établit des données de référence historiques et utilise la détection d’anomalies pour identifier automatiquement les baisses de performance inattendues des requêtes fréquemment utilisées. Le système effectue automatiquement des diagnostics lorsque la durée d’exécution d’une requête augmente de manière inattendue, ce qui permet d’identifier et de résoudre les problèmes avant qu’ils n’affectent les utilisateurs.
Fonctionnalités standard des outils de surveillance de bases de données
Tous les outils de surveillance de bases de données suivent des indicateurs similaires, mais la profondeur et la présentation varient considérablement.
Indicateurs de performance
Utilisation du processeur : Indique la consommation de puissance de traitement. Lorsque le processeur atteint 80 %, votre base de données peine à traiter les requêtes. Des pics surviennent lors de requêtes complexes ou de pics de trafic.
Consommation de mémoire : Surveille l’utilisation de la RAM pour la mise en cache des données et des résultats de requêtes. En cas de saturation de la mémoire, la base de données est contrainte de lire les données sur le disque, ce qui est beaucoup plus lent que la RAM.
Débits d'E/S disque : Mesure la vitesse de lecture/écriture. Des E/S élevées ralentissent l'ensemble de votre système. Cela permet de déterminer si vous avez besoin d'un stockage plus rapide ou si les requêtes analysent des données inutiles.
Débit réseau : surveille les transferts de données entre la base de données et les applications. Une utilisation élevée du réseau peut indiquer un transfert de données excessif par requête.
Exécution de la requête
Requêtes lentes : identifie les requêtes dépassant les seuils de temps (généralement de 1 à 5 secondes). Une seule requête lente peut bloquer des ressources et entraîner un ralentissement général du système.
Plans d'exécution : Indiquent la stratégie de la base de données, les index utilisés et la manière dont les tables sont jointes. Expliquent les raisons de la lenteur des requêtes.
Nombre de requêtes : Indique la fréquence d’exécution. Une requête moyennement lente exécutée 10 000 fois par minute cause plus de dommages qu’une requête très lente exécutée une fois par heure.
Temps de réponse moyens : établit des valeurs de référence pour détecter la dégradation des performances.
Surveillance de la connexion
Connexions actives : chaque connexion consomme de la mémoire. Un trop grand nombre de connexions épuise les ressources.
Utilisation du pool de connexions : Mesure l’efficacité avec laquelle les applications réutilisent les connexions. La mise en pool évite les surcharges liées aux ouvertures et fermetures constantes.
Tentatives de connexion infructueuses : signalent des dépassements de la limite de connexions, des problèmes de réseau ou des problèmes d’authentification.
Contention des ressources
Attentes de verrouillage : une requête a besoin de données verrouillées par une autre requête. La requête en attente reste inactive.
Interblocages : Deux requêtes attendent chacune un verrou détenu par l’autre. La base de données doit en interrompre une pour pouvoir poursuivre.
Sessions en cours (Blocking) : Indique quelles requêtes empêchent l’exécution d’autres requêtes. Une seule transaction longue peut en bloquer des dizaines.
Suivi du stockage
Croissance de la base de données : utile pour la planification de la capacité. Il est important de savoir quand l’espace disque sera saturé.
Utilisation de l'espace de stockage : indique quelles tables consomment le plus d'espace.
Fragmentation des index : lorsque les données changent, les index se dispersent sur le disque. Les index fragmentés ralentissent les requêtes.
Surveillance des sauvegardes
État de la tâche de sauvegarde : Confirme que les sauvegardes ont bien été exécutées. En cas d’échec, aucune récupération n’est possible.
Taille des fichiers de sauvegarde : suit l’évolution de la taille au fil du temps. Des changements soudains indiquent des problèmes.
Objectifs de point de récupération : Mesurent les risques de perte de données. Les sauvegardes quotidiennes présentent un risque de perte de données sur 24 heures.
Santé de la réplication
Délai entre le serveur principal et les réplicas : indique le retard des réplicas. Un délai important entraîne des données obsolètes et des problèmes de cohérence.
Erreurs de réplication : alertes en cas d’échec de la copie des données vers les répliques, ce qui risque d’entraîner une perte de données.
État de la synchronisation : confirme que les répliques reçoivent activement les mises à jour.
Mécanismes d'alerte
Les outils envoient des notifications par e-mail, Slack, PagerDuty (rotations d'astreinte), webhooks (intégrations personnalisées) et SMS (urgences critiques).
Personnalisation du tableau de bord
Cela va des interfaces glisser-déposer (faciles à utiliser pour les débutants) aux fichiers de configuration JSON (puissants mais techniques).
La principale différence : tous les outils couvrent ces fonctionnalités de base. Ils diffèrent cependant par la profondeur d’analyse des requêtes, la prise en charge des bases de données et la qualité de l’intégration. Nos tests comparatifs ont révélé que seul SolarWinds proposait un profilage au niveau des requêtes ; les autres n’affichaient que des métriques agrégées.
Analyse des caractéristiques différenciatrices
Informations basées sur l'IA et l'apprentissage automatique
Les plateformes de surveillance des bases de données exploitent de plus en plus l'IA pour des opérations prédictives et autonomes :
Informations basées sur l'IA et l'apprentissage automatique
SolarWinds utilise l'apprentissage automatique pour prédire les anomalies à partir des modèles de bases de données. L'IA Davis de Dynatrace fournit une analyse automatisée et transversale des causes profondes, essentielle pour les environnements complexes à fort volume de transactions.
Surveillance sans agent
LogicMonitor est le seul outil proposant une surveillance sans agent, utilisant un collecteur léger pour collecter des données via des protocoles et des API standard, ce qui simplifie le déploiement dans des environnements hybrides et cloud complexes.
fonctionnalités de sécurité et de conformité
Datadog se distingue par l'anonymisation automatique des données personnelles et un contrôle d'accès précis basé sur les rôles. Ce système supprime automatiquement les informations permettant d'identifier une personne dans les données de requête, garantissant ainsi la conformité aux réglementations en matière de protection des données pour les secteurs réglementés (par exemple, la santé et les services financiers).
Observabilité de la pile complète
Dynatrace et New Relic offrent une visibilité complète au-delà de la base de données, en traçant les transactions depuis les interactions de l'utilisateur final jusqu'aux requêtes de base de données, en passant par le code applicatif. Ceci accélère le dépannage en fournissant une vue d'ensemble de l'impact des performances de la base de données sur l'expérience utilisateur.
Analyse du temps d'attente
SolarWinds excelle dans l'analyse des temps d'attente, qui vise à identifier la cause profonde de la lenteur des bases de données (par exemple, les E/S disque, les conflits de verrouillage) plutôt que de simplement constater leur lenteur. Cette approche permet d'obtenir des informations plus exploitables pour une optimisation ciblée.
Écosystème d'intégration
Datadog se distingue par plus de 600 intégrations préconfigurées, permettant des flux de travail fluides avec les outils DevOps, les pipelines CI/CD et les systèmes de gestion des incidents existants.
Défis et solutions communs
Pour en savoir plus
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