I migliori 8 software di osservabilità con prezzi incluso SolarWinds
Le piattaforme di osservabilità promettono visibilità completa sui sistemi distribuiti, ma scegliere quella giusta è difficile quando ogni fornitore afferma di fare tutto.
Abbiamo analizzato i migliori 8 prodotti software di osservabilità esaminando le capacità documentate, i prezzi pubblici, le recensioni verificate dei clienti e i casi di riferimento aziendali. Consulta il grafico per conoscere la quota di mercato nelle ricerche di ciascun fornitore:
Recensione dei software di osservabilità, prezzi e copertura delle funzionalità
* Le valutazioni si basano su Capterra, Gartner e G2. I fornitori sono elencati in base alla valutazione, con i nostri abbonati in cima.
** Il numero di funzionalità coperte è calcolato come numero totale di funzionalità distintive e funzionalità condivise per ciascuno strumento.
*** I numeri della forza lavoro sono raccolti dalle pagine LinkedIn delle aziende.
Funzionalità distintive dei software di osservabilità
Analisi dettagliata dei migliori 8 software di osservabilità
1. SolarWinds Observability
SolarWinds Observability è una piattaforma ibrida di monitoraggio dell'infrastruttura disponibile sia come distribuzione SaaS sia self-hosted, che fornisce analisi del flusso di rete e approfondimenti sulle prestazioni dei database in ambienti on-premise e cloud.
- L'analisi del traffico NetFlow monitora l'utilizzo della larghezza di banda di rete e i modelli di traffico tra i servizi a livello di protocollo di rete.
- Il monitoraggio dell'infrastruttura ibrida fornisce visibilità sui data center on-premise e sugli ambienti cloud, inclusi AWS, Azure e Google Cloud Platform.
- Il monitoraggio delle prestazioni del database include approfondimenti a livello di query per SQL Server, Oracle, MySQL, PostgreSQL e servizi di database cloud.
- I modelli di monitoraggio preconfigurati riducono i tempi di configurazione per i comuni componenti dell'infrastruttura e le architetture applicative.
2. Dynatrace
Dynatrace è un software di osservabilità automatizzato che utilizza Davis IA per mappare le dipendenze tra i servizi e identificare le cause principali senza configurazione manuale.1
- La mappatura automatica delle dipendenze rileva le relazioni tra i servizi e la topologia dell'infrastruttura senza requisiti di configurazione.
- Davis IA analizza i modelli di causalità tra metriche e tracce per identificare le cause principali dei degradi delle prestazioni.
- Cloud Security Posture Management (CSPM) identifica configurazioni errate e violazioni della conformità in ambienti multi-cloud.
- Live Debugger fornisce diagnostica a livello di codice in tempo reale, inclusi valori delle variabili e percorsi di esecuzione dei metodi in produzione.
3. Datadog
Datadog è un software di osservabilità che integra monitoraggio della sicurezza, monitoraggio dei costi cloud e dati sulle prestazioni delle applicazioni in un'unica interfaccia.2
- Il monitoraggio della sicurezza analizza la telemetria di osservabilità per identificare minacce, vulnerabilità e modelli di attacco in tempo reale3
- Il monitoraggio degli utenti reali acquisisce metriche sulle prestazioni frontend su browser web e applicazioni mobili.
- Il monitoraggio dei costi cloud tiene traccia della spesa per l'infrastruttura tra i provider con correlazione alle metriche prestazionali per l'analisi dell'ottimizzazione.
- L'automazione dei flussi di lavoro esegue automaticamente azioni correttive in base alle condizioni di avviso e ai playbook predefiniti.
4. New Relic
New Relic è una piattaforma di osservabilità basata sull'IA che analizza le applicazioni alla ricerca di vulnerabilità e integra i dati di osservabilità direttamente nei flussi di lavoro degli sviluppatori.
- La gestione delle vulnerabilità analizza le dipendenze delle applicazioni e gli ambienti di runtime per individuare problemi di sicurezza all'interno del software di osservabilità.
- Applied Intelligence utilizza l'apprendimento automatico per rilevare anomalie, raggruppare incidenti correlati e ridurre il rumore degli avvisi.
- Le integrazioni di IA agentica collegano i dati di osservabilità con ServiceNow, GitHub Copilot e Amazon Q Business per la gestione automatica delle attività.
- L'osservabilità aziendale correla le prestazioni tecniche con le metriche sui ricavi e i dati sul coinvolgimento degli utenti.
5. Better Stack
Better Stack è uno strumento di osservabilità unificato ideale per i team di piccole e medie dimensioni che desiderano osservabilità unificata e risposta agli incidenti senza gestire più strumenti specializzati.
- La gestione degli incidenti combina avvisi con pianificazione dei turni di reperibilità, flussi di lavoro di escalation e analisi post-incidente in un'interfaccia unificata.
- La pianificazione dei turni di reperibilità automatizza la gestione delle rotazioni con applicazioni mobili per la risposta agli incidenti.
- Le pagine di stato generano report pubblici sull'uptime direttamente dai dati di osservabilità senza richiedere servizi separati per le pagine di stato.
- L'acquisizione di screenshot registra automaticamente lo stato del browser quando si verificano errori frontend per fornire un contesto di debug visivo.
6. Zabbix
Zabbix è una piattaforma di monitoraggio aziendale progettata per organizzazioni che cercano una soluzione di monitoraggio gratuito e open source con capacità avanzate di avviso e personalizzazione in ambienti IT ibridi.4
- Copertura del monitoraggio per reti, server, applicazioni, database, container e servizi cloud.
- Raccolta dati flessibile metodi, inclusi controlli SNMP, IPMI, JMX, HTTP e script personalizzati per il monitoraggio basato su agenti o senza agenti.
- Sistema di avvisi avanzato con trigger personalizzabili, regole di escalation e integrazioni con strumenti di messaggistica come Slack, Telegram ed e-mail.
- Strumenti di visualizzazione integrati come dashboard, grafici e mappe di rete per una visione in tempo reale dello stato del sistema.
7. Elastic Observability
Elastic Observability è una piattaforma di ricerca unificata che consente ai team di interrogare insieme log, metriche e tracce con opzioni di distribuzione self-hosted per i settori regolamentati. Le organizzazioni con requisiti di sovranità dei dati o i team che già utilizzano Elasticsearch per altre applicazioni trarrebbero vantaggio da Elastic Observability.
Funzionalità principali:
- La ricerca unificata applica il linguaggio di query di Elasticsearch a log, metriche e tracce in un'unica interfaccia.
- L'apprendimento automatico rileva anomalie nei dati delle serie temporali e genera previsioni basate sui modelli storici.
- Le funzionalità SIEM analizzano gli eventi di sicurezza insieme ai dati sulle prestazioni delle applicazioni all'interno della stessa piattaforma.
- La distribuzione self-managed offre il controllo sulla posizione di archiviazione dei dati e sulle policy di conservazione per i settori regolamentati.
8. Splunk Observability
Splunk Observability è la scelta ideale per le aziende con elevati volumi di transazioni che richiedono l'acquisizione completa delle tracce per l'analisi delle prestazioni.
- Tracing senza campionamento acquisisce ogni transazione invece di campionare sottoinsiemi per una visibilità completa sui rari problemi di prestazioni.
- Service Bureau consente distribuzioni multi-tenant in cui diverse unità aziendali mantengono ambienti di osservabilità isolati.
- Lo streaming in tempo reale elabora la telemetria immediatamente senza i ritardi di indicizzazione batch comuni nelle piattaforme incentrate sui log.
- I flussi di lavoro aziendali mappano i servizi tecnici ai processi aziendali per l'analisi dell'impatto durante le interruzioni.
Funzionalità condivise dei software di osservabilità
Tutte le piattaforme offrono queste funzionalità core di osservabilità.
- Aggregazione dei log: Raccolta e ricerca centralizzate tra log applicativi e dell'infrastruttura.
- Raccolta delle metriche: Acquisizione di dati di serie temporali per le prestazioni di sistema e applicazioni.
- Tracciamento distribuito: Monitoraggio delle richieste tra architetture a microservizi.
- Avvisi: Sistemi di notifica basati su soglie e anomalie.
- Dashboard: Interfacce di visualizzazione personalizzabili per i dati di osservabilità.
- Accesso API: Interfacce programmatiche per il recupero e la configurazione dei dati.
- Supporto multi-cloud: Monitoraggio su AWS, Azure e Google Cloud Platform.
- Monitoraggio Kubernetes: Supporto nativo per l'osservabilità dei carichi di lavoro containerizzati.
- Conservazione dei dati: Periodi di archiviazione configurabili per l'analisi storica.
- Controllo degli accessi basato sui ruoli: Gestione granulare dei permessi per i team.
- Integrazioni di terze parti: Connessioni agli strumenti di sviluppo e operations.
Come scegliere un software di osservabilità?
Architettura dell'infrastruttura: Gli ambienti ibridi con risorse on-premise e cloud traggono vantaggio dalle piattaforme che supportano l'analisi del flusso di rete. Le applicazioni cloud-native su Kubernetes funzionano bene con piattaforme che offrono monitoraggio container-native e supporto OpenTelemetry.
Dimensioni e struttura del team: I team più piccoli preferiscono spesso piattaforme unificate che combinano osservabilità e gestione degli incidenti per ridurre la proliferazione di strumenti. Le organizzazioni più grandi possono integrare strumenti specializzati per funzioni diverse tra più team.
Stack tecnologico esistente: Le organizzazioni che utilizzano Elasticsearch, Prometheus o provider cloud specifici dovrebbero valutare piattaforme con integrazioni solide per la loro infrastruttura esistente. I costi di migrazione e le curve di apprendimento sono importanti per gli ambienti consolidati.
Budget e modello di prezzo: Il pricing basato sul consumo scala con l'utilizzo ma può essere imprevedibile durante i picchi di traffico. I modelli per host o per utente offrono costi più prevedibili ma possono essere costosi per infrastrutture dinamiche con autoscaling frequente.
Requisiti di conformità: I settori regolamentati con requisiti di sovranità dei dati dovrebbero privilegiare piattaforme che offrono opzioni di distribuzione self-managed o archiviazione dei dati in regioni specifiche per soddisfare gli standard normativi.
Esigenze di integrazione della sicurezza: I team che gestiscono insieme sicurezza e operations traggono vantaggio da piattaforme che integrano rilevamento delle vulnerabilità e monitoraggio delle minacce con i dati di osservabilità delle prestazioni in flussi di lavoro unificati.
Aggiungi come fonte preferitaFAQ
Il monitoraggio tiene traccia di metriche predefinite e attiva avvisi quando le soglie vengono superate, rispondendo alla domanda “il sistema funziona?” L'osservabilità fornisce un contesto più profondo correlando log, metriche e tracce per rispondere a “perché il sistema si comporta in questo modo?” Le piattaforme di osservabilità consentono ai team di esplorare problemi sconosciuti senza dashboard predefinite.
Le funzionalità essenziali includono il tracciamento distribuito per i microservizi, la gestione centralizzata dei log, la raccolta delle metriche, dashboard personalizzabili e avvisi intelligenti. Tra le capacità avanzate da considerare ci sono AIOps per il rilevamento delle anomalie, la mappatura automatica delle dipendenze tra servizi, il supporto OpenTelemetry per la raccolta dati indipendente dal fornitore e l'integrazione con gli strumenti di gestione degli incidenti.
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Registro delle modifiche
2 aggiornamentiAggiunta una sezione sulla quota di ricerca che confronta Datadog, Zabbix, New Relic, Dynatrace, Splunk, Elastic e SolarWinds.
Collegamenti di riferimento
Il lavoro di Cem presso AIMultiple è stato citato da importanti testate internazionali tra cui Business Insider, Forbes, Morning Brew e Washington Post, da aziende globali come Deloitte e HPE, da ONG come il World Economic Forum e da organizzazioni sovranazionali come la Commissione europea. [1], [2], [3], [4], [5]
Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, acquirente tecnologico e imprenditore tecnologico. Ha consigliato le aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per più di un decennio. Ha inoltre pubblicato un report McKinsey sulla digitalizzazione.
Ha guidato la strategia tecnologica e gli approvvigionamenti di una società di telecomunicazioni rispondendo direttamente al CEO. Ha inoltre guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos, che ha raggiunto ricavi ricorrenti annuali a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da zero in 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato ripreso da importanti testate tecnologiche come TechCrunch e Business Insider.
Cem interviene regolarmente a conferenze tecnologiche internazionali. Si è laureato come ingegnere informatico presso l'Università di Bogazici e possiede un MBA della Columbia Business School.
In precedenza ha lavorato come reclutatrice in società di project management e consulenza. Sıla ha conseguito un Master of Science in Psicologia Sociale e un Bachelor of Arts in Relazioni Internazionali.
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