Top 8 des logiciels d'observabilité avec tarification incluant SolarWinds

Les plateformes d'observabilité promettent une visibilité complète sur les systèmes distribués, mais choisir la bonne est difficile lorsque chaque fournisseur prétend tout faire.

Nous avons analysé les 8 principaux logiciels d'observabilité en examinant leurs capacités documentées, leurs tarifs publics, les avis clients vérifiés et les études de cas d'entreprise. Consultez le graphique pour connaître la part de marché de recherche de chaque fournisseur :

Analyse des logiciels d'observabilité, tarification et couverture fonctionnelle

* Les notes sont basées sur Capterra, Gartner et G2. Les fournisseurs sont classés par note, nos abonnés figurant en tête.

** Le nombre de fonctionnalités couvertes est calculé comme le nombre total de fonctionnalités différenciantes et de fonctionnalités partagées pour chaque outil.

*** Les effectifs sont recueillis à partir des pages LinkedIn des entreprises.

Fonctionnalités différenciantes des logiciels d'observabilité

Analyse détaillée des 8 principaux logiciels d'observabilité

1. SolarWinds Observability

SolarWinds Observability est une plateforme hybride de surveillance d'infrastructure disponible à la fois en mode SaaS et en déploiement auto-hébergé, offrant une analyse des flux réseau et des informations sur les performances des bases de données dans les environnements sur site et cloud.

• L'analyse du trafic NetFlow surveille l'utilisation de la bande passante réseau et les modèles de trafic entre les services au niveau du protocole réseau.
• La surveillance d'infrastructure hybride offre une visibilité sur les centres de données sur site et les environnements cloud, notamment AWS, Azure et Google Cloud Platform.
• La surveillance des performances des bases de données comprend des informations au niveau des requêtes pour SQL Server, Oracle, MySQL, PostgreSQL et les services de bases de données cloud.
• Les modèles de surveillance préconfigurés réduisent le temps de configuration pour les composants d'infrastructure courants et les architectures d'applications.

2. Dynatrace

Dynatrace est un logiciel d'observabilité automatisé qui utilise Davis IA pour cartographier les dépendances entre services et identifier les causes racines sans configuration manuelle.¹

• La cartographie automatique des dépendances découvre les relations entre services et la topologie de l'infrastructure sans exigences de configuration.
• Davis IA analyse les schémas de causalité dans les métriques et les traces pour identifier les causes racines des dégradations de performances.
• La gestion de la posture de sécurité cloud (CSPM) identifie les erreurs de configuration et les violations de conformité dans les environnements multi-cloud.
• Live Debugger fournit des diagnostics en temps réel au niveau du code, notamment les valeurs des variables et les chemins d'exécution des méthodes en production.

3. Datadog

Datadog est un logiciel d'observabilité qui intègre la surveillance de la sécurité, le suivi des coûts cloud et les données de performance des applications dans une interface unique.²

• La surveillance de la sécurité analyse la télémétrie d'observabilité pour identifier les menaces, les vulnérabilités et les schémas d'attaque en temps réel³
• La surveillance des utilisateurs réels capture les métriques de performance front-end sur les navigateurs web et les applications mobiles.
• La surveillance des coûts cloud suit les dépenses d'infrastructure entre les fournisseurs avec une corrélation aux métriques de performance pour l'analyse d'optimisation.
• L'automatisation des workflows exécute automatiquement des actions de remédiation en fonction des conditions d'alerte et des playbooks prédéfinis.

4. New Relic

New Relic est une plateforme d'observabilité propulsée par l'IA qui analyse les applications à la recherche de vulnérabilités et intègre les données d'observabilité directement dans les workflows des développeurs.

• La gestion des vulnérabilités analyse les dépendances des applications et les environnements d'exécution à la recherche de problèmes de sécurité au sein du logiciel d'observabilité.
• Applied Intelligence utilise l'apprentissage automatique pour détecter les anomalies, regrouper les incidents liés et réduire le bruit des alertes.
• Les intégrations d'IA agentique connectent les données d'observabilité à ServiceNow, GitHub Copilot et Amazon Q Business pour la gestion automatisée des tâches.
• L'observabilité métier corrèle les performances techniques avec les indicateurs de revenus et les données d'engagement des utilisateurs.

5. Better Stack

Better Stack est un outil d'observabilité unifié idéal pour les petites et moyennes équipes souhaitant une observabilité et une réponse aux incidents unifiées sans gérer plusieurs outils spécialisés.

• La gestion des incidents combine l'alerte avec la planification des astreintes, les workflows d'escalade et l'analyse post-incident dans une interface unifiée.
• La planification des astreintes automatise la gestion des rotations avec des applications mobiles pour la réponse aux incidents.
• Les pages de statut génèrent des rapports publics de disponibilité directement à partir des données d'observabilité sans nécessiter de services de page de statut distincts.
• La capture d'écran enregistre automatiquement l'état du navigateur lorsque des erreurs front-end se produisent, afin de fournir un contexte de débogage visuel.

6. Zabbix

Zabbix est une plateforme de surveillance d'entreprise conçue pour les organisations recherchant une solution de surveillance gratuit et open source, avec de solides capacités d'alerte et de personnalisation dans les environnements informatiques hybrides.⁴

• Couverture de surveillance pour les réseaux, les serveurs, les applications, les bases de données, les conteneurs et les services cloud.
• Collecte de données flexible : méthodes incluant SNMP, IPMI, JMX, les vérifications HTTP et des scripts personnalisés pour la surveillance avec ou sans agent.
• Système d'alerte avancé avec des déclencheurs personnalisables, des règles d'escalade et des intégrations avec des outils de messagerie tels que Slack, Telegram et l'e-mail.
• Outils de visualisation intégrés tels que des tableaux de bord, des graphiques et des cartes réseau pour une vue en temps réel de l'état du système.

7. Elastic Observability

Elastic Observability est une plateforme de recherche unifiée qui permet aux équipes d'interroger les journaux, les métriques et les traces ensemble, avec des options de déploiement auto-hébergé pour les secteurs réglementés. Les organisations ayant des exigences de souveraineté des données ou les équipes utilisant déjà Elasticsearch pour d'autres applications bénéficieraient d'Elastic Observability.

Capacités clés :

• La recherche unifiée applique le langage de requête Elasticsearch aux journaux, aux métriques et aux traces dans une seule interface.
• L'apprentissage automatique détecte les anomalies dans les données de séries chronologiques et génère des prévisions basées sur des modèles historiques.
• Les capacités SIEM analysent les événements de sécurité parallèlement aux données de performance des applications au sein de la même plateforme.
• Le déploiement autogéré offre un contrôle sur l'emplacement du stockage des données et les politiques de conservation pour les secteurs réglementés.

8. Splunk Observability

Splunk Observability est la solution la mieux adaptée aux entreprises ayant des volumes de transactions élevés qui nécessitent une capture complète des traces pour l'analyse des performances.

• Traçage sans échantillonnage capture chaque transaction au lieu d'échantillonner des sous-ensembles, offrant une visibilité complète sur les problèmes de performance rares.
• Service Bureau permet des déploiements multi-tenant où différentes unités commerciales maintiennent des environnements d'observabilité isolés.
• Le streaming en temps réel traite la télémétrie immédiatement, sans les délais d'indexation par lots courants dans les plateformes centrées sur les journaux.
• Les workflows métier mappent les services techniques aux processus métier pour l'analyse d'impact pendant les pannes.

Fonctionnalités partagées des logiciels d'observabilité

Toutes les plateformes offrent ces capacités d'observabilité essentielles.

• Agrégation des journaux : collecte et recherche centralisées dans les journaux des applications et de l'infrastructure.
• Collecte de métriques : collecte de données de séries chronologiques pour les performances système et applicatives.
• Traçage distribué : suivi des requêtes dans les architectures de microservices.
• Alerte : systèmes de notification basés sur des seuils et des anomalies.
• Tableaux de bord : interfaces de visualisation personnalisables pour les données d'observabilité.
• Accès API : interfaces programmatiques pour la récupération et la configuration des données.
• Support multi-cloud : surveillance sur AWS, Azure et Google Cloud Platform.
• Surveillance Kubernetes : prise en charge native de l'observabilité des charges de travail conteneurisées.
• Conservation des données : périodes de stockage configurables pour l'analyse historique.
• Contrôle d'accès basé sur les rôles : gestion granulaire des autorisations pour les équipes.
• Intégrations tierces : connexions aux outils de développement et d'exploitation.

Comment choisir un logiciel d'observabilité ?

Architecture d'infrastructure : les environnements hybrides avec des ressources sur site et cloud bénéficient des plateformes prenant en charge l'analyse des flux réseau. Les applications cloud-natives sur Kubernetes fonctionnent bien avec les plateformes offrant une surveillance conteneur-native et le support d'OpenTelemetry.

Taille et structure de l'équipe : les petites équipes préfèrent souvent des plateformes unifiées combinant observabilité et gestion des incidents pour réduire la prolifération des outils. Les grandes organisations peuvent intégrer des outils spécialisés pour différentes fonctions au sein de plusieurs équipes.

Pile technologique existante : les organisations utilisant Elasticsearch, Prometheus ou des fournisseurs cloud spécifiques doivent évaluer les plateformes offrant des intégrations solides avec leur infrastructure existante. Les coûts de migration et les courbes d'apprentissage comptent pour les environnements établis.

Budget et modèle de tarification : la tarification à la consommation évolue avec l'utilisation, mais peut être imprévisible lors des pics de trafic. Les modèles par hôte ou par utilisateur offrent des coûts plus prévisibles, mais peuvent être coûteux pour une infrastructure dynamique avec autoscaling fréquent.

Exigences de conformité : les secteurs réglementés ayant des exigences de souveraineté des données doivent privilégier les plateformes offrant des options de déploiement autogérées ou un stockage des données spécifique à une région pour répondre aux normes réglementaires.

Besoins d'intégration de sécurité : les équipes qui gèrent ensemble la sécurité et les opérations bénéficient de plateformes intégrant la détection des vulnérabilités et la surveillance des menaces avec les données d'observabilité des performances dans des workflows unifiés.

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@misc{dilmegani2026,
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Journal des modifications

2 mises à jour

20262025

1. 22 juin

   Ajout d'une section sur la part de recherche comparant Datadog, Zabbix, New Relic, Dynatrace, Splunk, Elastic et SolarWinds.

Liens de référence

1.

Meet Davis, our powerful AI-engine

2.

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

3.

What is OpenTelemetry? | OpenTelemetry

4.

2 What is Zabbix

Cem Dilmegani

Analyste principal

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Cem est analyste principal chez AIMultiple depuis 2017.

Le travail de Cem chez AIMultiple a été cité par des publications mondiales de premier plan, notamment Business Insider, Forbes, Morning Brew et Washington Post, par des entreprises mondiales comme Deloitte et HPE, par des ONG comme World Economic Forum et par des organisations supranationales comme European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]

Tout au long de sa carrière, Cem a été consultant en technologies, acheteur de technologies et entrepreneur technologique. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus de dix ans. Il a également publié un rapport McKinsey sur la digitalisation.

Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom, sous la responsabilité du PDG. Il a également dirigé la croissance commerciale de l'entreprise de technologie profonde Hypatos, qui a atteint un revenu récurrent annuel à 7 chiffres et une valorisation à 9 chiffres, passant de 0 à ce résultat en deux ans. Le travail de Cem chez Hypatos a été couvert par des publications technologiques de premier plan comme TechCrunch et Business Insider.

Cem intervient régulièrement lors de conférences technologiques internationales. Il est diplômé de Bogazici University en tant qu'ingénieur informatique et titulaire d'un MBA de la Columbia Business School.

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Recherche effectuée par

Sıla Ermut

Analyste sectorielle

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Sıla Ermut est analyste sectorielle chez AIMultiple, couvrant les modèles d’IA, l’infrastructure d’IA, la gouvernance de l’IA et les applications d’IA d’entreprise. Ses recherches portent principalement sur l’utilisation de l’IA dans le marketing, la santé, les chaînes d’approvisionnement et le développement durable.
Elle a précédemment travaillé comme recruteuse dans des cabinets de gestion de projet et de conseil. Sıla est titulaire d’un master en psychologie sociale et d’une licence en relations internationales.

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