MongoDB Monitoramento: SolarWinds vs New Relic vs Datadog
Instalamos o SolarWinds, Datadog e New Relic em sistemas limpos executando MongoDB 7.0 para testar. Passamos pelo processo completo de configuração de cada ferramenta, documentando cada etapa e obstáculo.
MongoDB Resultados do Benchmark de Ferramentas de Monitoramento de Desempenho
Plataforma | Tempo de Configuração | Análise de Perfil de Consulta | Precisão da Métrica | Uso de RAM | Melhor Para |
|---|---|---|---|---|---|
5 min | ✅ | 100% preciso | Médio (500MB) | Otimização de produção | |
New Relic | 15 min | ❌ | Baixo (taxas de erro de 23 a 800%) | Baixo (90MB) | Verificações básicas de saúde |
Datadog | 20+ min | ❌ | Incerto | Médio (330MB) | Monitoramento multi-tecnologia |
Resumo de desempenho do monitoramento MongoDB
- O SolarWinds concluiu a configuração em 5 minutos com detecção automática e forneceu análise de nível de consulta que os outros não tinham.
- O New Relic levou 15 minutos com etapas de verificação manual e relatou métricas imprecisas.
- O Datadog exigiu mais de 20 minutos de edição de YAML e ofereceu apenas visibilidade básica.
Você também pode ver como essas plataformas monitoram MySQL e nosso ambiente de teste e metodologia
1. Experiência de Instalação e Integração
1. Solarwinds
O SolarWinds concluiu a integração do MongoDB em menos de 5 minutos. O Solarwinds abre com um modal simples: "O que você deseja monitorar?" Quando você seleciona desempenho de banco de dados, a plataforma exibe os bancos de dados suportados antecipadamente.
Após selecionar o MongoDB, o Solarwinds verifica agentes existentes.
A plataforma detectou imediatamente nosso agente instalado anteriormente.
Um recurso se destacou: a interface exibe detalhes do agente (sistema operacional, ID de instância na nuvem, versão) diretamente na tela de seleção. Nada de procurar em menus suspensos.
Agora o SolarWinds pede credenciais do MongoDB. Inserimos os detalhes de conexão: localhost, método de autenticação (baseado em senha), nome de usuário e senha. O nome de exibição auto-preencheu com nossas informações do servidor, embora tenha usado o nome de host interno completo em vez do nome do agente que especificamos anteriormente.
Uma estranheza: o menu suspenso "Captura de Consulta" apareceu sem explicação. Selecionamos "Log" e avançamos, sem saber o que as outras opções faziam.
A próxima tela apresentou três comandos de banco de dados para executar. Cada comando tinha um botão de copiar. Executamo-los no MongoDB e clicamos em "Observar Banco de Dados".
Foi aqui que o Solarwinds nos impressionou. Em vez de pedir para descobrirmos permissões, forneceu comandos para copiar e colar:
- Criar um usuário de monitoramento com credenciais específicas
- Conceder as permissões necessárias (funções clusterMonitor e readAnyDatabase)
- Definir o nível de perfil
Uma tela de resumo apareceu mostrando nossa configuração. O status do plugin mostrou "O plugin está sendo implantado".
Segundos depois, o status mudou para "A implantação do plugin foi bem-sucedida" com um link para visualizar o painel. Configuração concluída.
Descubra a Observabilidade do SolarWinds com monitoramento profundo do MongoDB e análise de perfil de consulta. Explore o SolarWinds.
Visite o site2. New Relic
O New Relic levou cerca de 15 minutos para configurar, mas o tempo não era o verdadeiro problema. A fricção veio de responder perguntas que a plataforma já deveria saber.
O New Relic começa na página Integrações e Agentes.
Pesquisamos por "mongo" e encontramos várias integrações relacionadas ao MongoDB.
Após selecionar o MongoDB, o New Relic pediu para escolher um método de instrumentação.
Escolhemos "Em um host" já que nosso agente já estava instalado. A próxima tela pediu o sistema operacional. Selecionamos Linux. Isso pareceu desnecessário, já que o agente já estava rodando no servidor, mas continuamos.
A próxima tela pediu detalhes do host do MongoDB. O termo "SCRAM" apareceu sem explicação. A maioria das pessoas conhece isso como autenticação de nome de usuário/senha, mas o termo técnico adiciona confusão.
Após clicar em continuar, o New Relic pediu qual servidor instalar. Essa pergunta deveria ter vindo primeiro, não depois de termos inserido detalhes de configuração. O agente já estava instalado em "aimultiple-benchmark", então o selecionamos e continuamos.
A próxima tela pediu para verificar a compatibilidade da versão do MongoDB. O New Relic queria que executássemos mongod --version e confirmássemos que a saída correspondia aos requisitos. Tivemos que copiar o comando, mudar para nosso terminal, executá-lo, verificar o número da versão e voltar para clicar em continuar.
O agente já está instalado no servidor. Poderia verificar isso automaticamente.
Após clicar em continuar, chegamos à etapa de criação de usuário. O New Relic forneceu um script do MongoDB para criar o usuário de monitoramento. Os comandos estavam claros, com atribuições de função adequadas (clusterMonitor e readAnyDatabase). Também tivemos que executar um comando de teste de conexão para verificar se o usuário funcionava corretamente.
Essa abordagem foi melhor do que pedir acesso root, mas assumiu que descobriríamos onde executar esses comandos.
A próxima tela pediu para instalar o pacote de integração. Agora o New Relic quer que instale manualmente usando yum. Mesmo que o agente já esteja instalado no Ubuntu, a interface padrão é Amazon Linux e fornece comandos de instalação yum em vez de apt. Esperávamos que a plataforma detectasse o SO correto a partir do agente instalado automaticamente.
Executamos o comando apt correto para Ubuntu, depois passamos para a próxima tela. O New Relic forneceu um arquivo de configuração YAML e nos disse exatamente onde colocá-lo: /etc/newrelic-infra/integrations.d/. Pelo menos o caminho do arquivo estava claro.
Criamos o arquivo, colamos a configuração e clicamos em Continuar. A tela final mostrou um botão "Testar conexão". Clicamos nele e esperamos.
O teste passou. Configuração concluída.
3. Datadog
O Datadog levou mais de 20 minutos para completar. A integração funcionou eventualmente, mas chegar lá exigiu esforço manual significativo.
Após fazer login, fomos para Integrações e pesquisamos por "mongo". Clicamos em MongoDB e um modal apareceu.
A visão geral mostrou o que o monitoramento do MongoDB inclui, mas clicar em "Instalar Integração" apenas abriu outra tela com instruções densas.
Foi aqui que o Datadog nos sobrecarregou. A tela mostrou um guia de referência completo cobrindo todos os cenários possíveis do MongoDB: instâncias autônomas, conjuntos de réplicas, clusters fragmentados, métodos de autenticação, configuração SSL e muito mais.
Para alguém tentando apenas monitorar uma única instância do MongoDB, a parede de texto parecia excessiva.
Passamos rolando procurando as etapas básicas:
- Criar um usuário de monitoramento no MongoDB
- Editar o arquivo de configuração YAML
- Reiniciar o agente do Datadog
O Datadog forneceu os comandos do MongoDB para criar o usuário, o que foi útil. Mas quando se tratou do arquivo YAML, a documentação disse para editar conf.yaml sem declarar claramente onde esse arquivo deveria ir.
Sabíamos por experiência que pertence a /etc/datadog-agent/conf.d/mongo.d/, mas as instruções enterraram esse detalhe profundamente na documentação.
Criamos o usuário do MongoDB, escrevemos a configuração YAML, colocamos no diretório correto e reiniciamos o agente.
Depois voltamos para a interface do Datadog e clicamos em "Instalar Integração".
O botão desapareceu. Nenhuma mensagem de confirmação, nenhuma notificação de sucesso, nenhum redirecionamento para um painel. Nada.
Esperamos um momento, depois navegamos manualmente para a seção Painéis e encontramos métricas do MongoDB começando a ser preenchidas.
2. Consumo de Recursos do Agente
Monitoramos quanto recursos cada agente consumiu enquanto rodava. O teste rodou por aproximadamente 10 minutos com todos os três agentes coletando dados simultaneamente da mesma instância do MongoDB sob carga.
Estressamos o sistema inserindo 2 milhões de registros no MongoDB usando um script que gerou dados aleatórios. Isso simulou atividade real de banco de dados enquanto medíamos o uso de recursos do agente.
Consumo de CPU
Todos os três agentes usaram recursos mínimos de CPU durante o teste.
- O New Relic mostrou o menor consumo médio de CPU, mas teve picos ocasionais atingindo 4%. Esses picos foram breves e não impactaram o desempenho do sistema.
- O Solarwinds manteve o uso de CPU mais consistente, permanecendo em torno de 3% sem variação significativa.
- O Datadog ficou no meio, com média de pouco mais de 2% com desempenho estável durante todo o teste.
Uso de Memória
O uso de memória mostrou diferenças mais significativas entre os agentes.
O New Relic consumiu cerca de 5-6x menos memória que o Solarwinds. Em nosso servidor de teste de 16GB, isso se traduziu em:
- New Relic: ~90MB
- Datadog: ~330MB
- Solarwinds: ~500MB
Para a maioria dos servidores de produção, essas quantidades não importarão. Mas se você estiver executando agentes em sistemas com recursos limitados ou monitorando centenas de bancos de dados, a diferença se acumula.
O uso de memória permaneceu estável em todos os três agentes durante todo o teste. Não ocorreram vazamentos de memória ou crescimento inesperado.
I/O de Disco
A atividade de disco variou consideravelmente entre os agentes.
O SolarWinds realizou significativamente mais leituras de disco que os outros dois agentes, cerca de 40x mais que o New Relic e 1,5x mais que o Datadog. Isso sugere que o SolarWinds acessa dados armazenados localmente com mais frequência, possivelmente para seus recursos de análise de perfil de consulta.
O Datadog escreveu menos no disco, indicando que ele armazena menos dados localmente antes de enviá-los para a nuvem.
O New Relic mostrou o padrão de I/O mais equilibrado com leituras e gravações moderadas.
Uso de Rede
O tráfego de rede mostrou quanto dados cada agente enviou para seu backend.
Todos os três agentes enviaram quantidades semelhantes de dados pela rede. O Datadog transmitiu ligeiramente menos, possivelmente devido a compressão mais agressiva ou taxas de amostragem diferentes.
O tráfego bidirecional faz sentido, pois os agentes enviam métricas e recebem atualizações de configuração ou comandos da plataforma.
Resumo de Impacto de Recursos
Nenhum desses agentes sobrecarregará seu sistema. Mesmo sob carga de banco de dados com os três rodando simultaneamente, o consumo total de recursos permaneceu bem abaixo de 10% para CPU e memória combinados.
O New Relic vence em eficiência de memória. O Solarwinds usa mais recursos, mas oferece análise de nível de consulta mais detalhada. O Datadog fica no meio.
Para a maioria dos casos de uso, essas diferenças de recursos não influenciarão sua decisão. Escolha com base em recursos e usabilidade, não no consumo de recursos.
Adicionar como fonte preferencial3. Capacidades de Painel e Monitoramento
Após concluir a configuração, precisávamos ver o que cada plataforma realmente mostra. Executamos a mesma carga de trabalho nos três: inserindo 2 milhões de registros em lotes de 5.000, seguidos por outros 5 milhões de registros.
O script usou Node.js com Faker para gerar nomes de dados de usuário aleatórios, e-mails, endereços e números de telefone. Isso nos deu um conjunto de dados realista para monitorar.
Enquanto as inserções rodavam, monitoramos o consumo de recursos do agente em segundo plano.
A carga de trabalho colocou estresse real no MongoDB, o que nos permitiu ver como cada plataforma capturou e exibiu a atividade.
Painel do Solarwinds
Clicamos em "Bancos de Dados" no menu esquerdo e imediatamente vimos nossa instância do MongoDB. Um clique e um painel completo apareceu.
O topo da tela mostrou saúde do MongoDB, tempo médio de resposta, throughput (consultas por segundo) e contagem de erros. O gráfico de bolhas "Top 10 Service Breakdown" exibiu os padrões de consulta mais usados com suas contagens e porcentagens.
Os números contaram uma história. O throughput mostrou 3 consultas por segundo em média. A divisão mostrou 1.400 operações de inserção. Por que 1.400 em vez de 7 milhões?
Inserimos 7 milhões de registros em lotes de 5.000. São 1.400 operações em lote. O Solarwinds rastreou cada lote individual sem perder nenhum.
A aba Profiler mostrou padrões de consulta com tempos médios de execução.
Nossas consultas de inserção levaram 4-5 segundos cada, o que parece alto até você lembrar que cada consulta escreveu 5.000 linhas.
A aba Saúde mostrou tudo funcionando suavemente.
Paramos o serviço do MongoDB para ver quão rápido o Solarwinds notaria. Dentro de 30-40 segundos, o status de saúde mudou para "Ruim".
A aba Consultas forneceu filtragem avançada. Você pode listar consultas que:
- Retornaram erros
- Rodaram sem índices adequados
- Responderam lentamente
- Geraram avisos
Cada padrão de consulta mostrou quando apareceu pela primeira vez, quando foi executado pela última vez, quantas amostras foram capturadas e estatísticas de execução. Para solução de problemas, esse nível de detalhe importa.
A aba Alertas nos permitiu criar alertas específicos do MongoDB. Tínhamos criado um alerta de memória para o host anteriormente, mas agora podíamos configurar notificações específicas do banco de dados.
A aba Recursos mostrou métricas de nível de host ao lado de estatísticas do MongoDB, CPU, memória, disco e rede. Esse contexto ajuda a distinguir entre problemas de banco de dados e problemas de infraestrutura subjacente.
A aba Assessores não tinha recomendações ainda, mas forneceu-as para MySQL em nosso teste anterior. Esperamos que ofereça sugestões de otimização à medida que coleta mais dados do MongoDB.
Atualizações de IA: Em outubro de 2025, o SolarWinds lançou o Agente de IA com o recurso AI Query Assist (atualmente em prévia técnica). O AI Query Assist analisa padrões de consulta de banco de dados e propõe reescritas otimizadas para melhorar o desempenho automaticamente. O Root Cause Assist (agora disponível geralmente) gera análises claras de causa raiz com base em alertas e anomalias para reduzir o tempo de solução de problemas. A disponibilidade mais ampla do Agente de IA em todo o portfólio do SolarWinds está planejada para 20261 2 .
Painel do New Relic
Fomos para a seção Painéis, mas nenhum painel do MongoDB apareceu automaticamente.
Pesquisamos por "mongo" no catálogo de painéis e encontramos duas opções do MongoDB.
Selecionamos o painel regular do MongoDB e clicamos em "Configurar MongoDB".
Ele nos redirecionou para a configuração de integração do MongoDB novamente. A plataforma já sabia que tínhamos instalado o MongoDB, então por que nos enviar de volta para a instalação? Clicamos em "Concluído" e prosseguimos para o painel.
O painel abriu completamente vazio. "Nenhum valor relatado para verificação de serviço mongodb.can_connect."
Verificamos nossa configuração usando newrelic-infra agent configtest.
Quando executamos o comando newrelic-infra agent configtest para verificar problemas com nossa configuração, notamos que o integration_name estava definido como nri-prometheus. Durante a configuração do painel, o New Relic mostrou duas opções do MongoDB, uma das quais era a versão Prometheus. Nada na UI indicava que isso era uma integração diferente, então nunca teria ocorrido a mim que eu tinha selecionado a versão Prometheus. Isso não foi um erro do usuário; simplesmente não havia orientação ou distinção na interface.
Voltamos e instalamos o painel " MongoDB (Prometheus)".
Esta vez, os dados apareceram.
Mas aqui está o problema: como um usuário normal descobriria isso? O processo de instalação foi confuso, e agora a seleção do painel adicionou outra camada de complexidade.
O layout do painel pareceu estranho. O topo mostrou informações totais de servidores e bancos de dados que mudam uma vez por ano, mas ocupou espaço principal na tela.
Abaixo disso, "Saturação de Conexão" apareceu proeminentemente. Essa métrica só importa quando algo está errado. Por que colocá-la no topo?
A seção "Operações de Consulta" relatou 11.670 inserções. O número estava errado. Inserimos 7 milhões de registros em 1.400 operações em lote. O gráfico não correspondia à realidade.
A aba Bancos de Dados mostrou tamanho do banco de dados, contagens de objetos e tamanhos de índice. Esses números estavam corretos7 milhões de objetos. O New Relic obtém esses dados consultando o MongoDB diretamente ("Quantos documentos você tem?"). Mas a contagem de consultas em tempo real falhou.
A aba Coleções incluiu gráficos úteis para métricas de nível de coleção: tamanho (com visualizações de tabela e gráfico), tamanho total com mudança de porcentagem, contagem de operações de leitura, latência de leitura, contagem de operações de gravação, latência de gravação, contagens de transações, latência de transação, operações de acesso a índice, contagens de execução de comando, latência de comando, frequência de comando e duração de comando.
Notavelmente ausente: métricas de host. Não podíamos ver CPU, memória, disco ou uso de rede para o servidor executando o MongoDB. O SolarWinds incluiu esse contexto, mas o Datadog, como o New Relic, não.
Mais importante, não existia análise de nível de consulta em lugar nenhum. Sem padrões de consulta, sem perfil, sem identificação de consulta lenta, sem detecção de índice ausente. Para solução de problemas de banco de dados, esses recursos importam.
Painel do Datadog
Clicamos em "Painéis" no menu esquerdo. Um painel " MongoDB – Visão Geral" apareceu automaticamente.
Abri-lo, mas estava vazio.
O problema levou tempo para diagnosticar. Durante a instalação, a configuração de autodiscovery do Datadog exigia especificar quais bancos de dados monitorar usando uma correspondência de padrão. O padrão padrão não correspondia ao nome do nosso banco de dados. O Datadog nunca mencionou isso durante a configuração.
Mudamos todos os padrões para .* (corresponder tudo) e reiniciamos o agente.
Mas por que o painel estava completamente vazio? Mesmo sem métricas específicas do banco de dados, tempo de atividade, contagens de conexão e estatísticas do servidor deveriam ter aparecido. Eles não.
Executamos datadog-agent check mongo para depurar. O arquivo de configuração tinha um erro de indentação. A exigência de formatação estrita do YAML nos pegou. Após corrigi-lo e reexecutar nosso teste de carga com 5 milhões de inserções, os dados finalmente apareceram.
Imediatamente nos deparamos com problemas com o painel. A seção Logs exibiu "Não Acessível" mesmo tendo configurado a coleta de logs em nosso arquivo YAML. O processo de configuração do Datadog relatou que tudo estava bem, mas os logs ainda não estavam funcionando.
O layout do painel fez pouco sentido para nosso caso de uso. A seção superior focou em estatísticas de fragmentação. Não estávamos executando um cluster fragmentado. O meio mostrou métricas de conjunto de réplicas. Não tínhamos conjuntos de réplicas. O fundo voltou para fragmentação novamente. Aproximadamente 60% do painel exibiu seções vazias para recursos que não estávamos usando.
As informações úteis ocuparam talvez 40% da tela: tempo de atividade, uso de memória, I/O de rede, consultas por segundo e latência de leitura/gravação. Nenhuma análise de consulta, nenhum perfil, nenhuma detecção de consulta lenta, nenhuma recomendação de índice.
Não podíamos nem determinar quantas operações rodaram a partir deste painel.
Ambiente de Teste e Metodologia
Executamos as três ferramentas em configurações idênticas para garantir comparação justa. Cada teste usou:
- Banco de Dados: MongoDB 7.0 Community Edition
- Servidor: Instância AWS m6i.xlarge
- Ponto de partida: Instalação fresca com o agente de monitoramento principal já instalado
Os três fornecedores exigem que você instale seu agente base antes de adicionar integrações específicas, como MongoDB. Concluímos essa etapa anteriormente, então nosso teste focou puramente na experiência de integração do MongoDB.
O que medimos:
- Complexidade de configuração: Número de etapas manuais, configuração automática versus manual, clareza das instruções e se a interface nos guiou ou nos deixou caçando as próximas etapas.
- Consumo de recursos do agente: CPU, memória, I/O de disco e uso de rede durante inatividade e sob carga (inserindo 7 milhões de registros).
- Capacidades de monitoramento: Qualidade do painel, precisão da métrica, análise de nível de consulta e recursos de solução de problemas.
Considerações de Segurança
Uma vulnerabilidade severa chamada "MongoBleed" foi divulgada, afetando versões do servidor MongoDB anteriores a 8.0.17, 7.0.28, 6.0.27 e anteriores. Essa vulnerabilidade de leitura fora dos limites não autenticada poderia permitir que atacantes acessassem dados sensíveis de memória. Organizações executando MongoDB devem atualizar imediatamente para versões corrigidas: 8.2.3, 8.0.17, 7.0.28, 6.0.27, 5.0.32 ou 4.4.303 4 . Ao selecionar ferramentas de monitoramento, certifique-se de que elas suportam métodos de autenticação seguros e não introduzem riscos de segurança adicionais.
Aproximamos cada ferramenta como um usuário regular faria, sem ler documentação anteriormente e sem treinamento prévio. Se algo não era aparente na interface, notamos.
Veredito Final
Nos propusemos a responder uma pergunta simples: qual plataforma de monitoramento torna a integração do MongoDB mais fácil para equipes não técnicas?
Após instalar os três, executar cargas de trabalho idênticas e avaliar painéis, a resposta ficou clara. Nossa avaliação é baseada na integração básica do MongoDB do Datadog em janeiro de 2025. O Datadog lançou desde então Monitoramento de Banco de Dados (DBM) para MongoDB (dezembro de 2024), que fornece capacidades significativamente mais profundas, incluindo análise de perfil de consulta, análise de operações lentas, planos de explicação e monitoramento de replicação. O produto DBM aborda muitas das limitações identificadas neste benchmark5 .
Solarwinds: Construído para Monitoramento de Banco de Dados
O SolarWinds venceu esta comparação decisivamente. A plataforma detectou imediatamente nosso agente, nos guiou pela configuração de credenciais via comandos de copiar e colar e implantou automaticamente a integração. A configuração levou 5 minutos.
O painel apareceu instantaneamente com informações relevantes. A análise de perfil de consulta mostrou exatamente quais operações consumiram mais recursos. A plataforma capturou todas as 1.400 operações em lote sem perder nenhuma. Quando paramos o MongoDB, o SolarWinds detectou a falha dentro de 40 segundos.
A aba Consultas nos permite filtrar por erros, índices ausentes, respostas lentas e recursos de avisos que suportam diretamente a otimização de banco de dados. O recurso Assessores deveria fornecer recomendações (embora não tenhamos gerado dados suficientes para acionar nenhum durante nosso teste).
O Solarwinds focou no que administradores de banco de dados realmente precisam: análise de consulta, perfil de desempenho e insights acionáveis.
New Relic: Perdido na Configuração
O New Relic levou 15 minutos para configurar, mas o tempo não era o principal problema. A plataforma fez perguntas na ordem errada, exigiu verificação manual de coisas que o agente poderia verificar automaticamente e nos forçou a instalar pacotes manualmente.
A confusão do painel piorou as coisas. Instalamos o monitoramento do MongoDB, mas selecionar o painel padrão resultou em uma tela vazia. Apenas depois de vasculhar arquivos de configuração percebemos que tínhamos selecionado o tipo de integração errado. Um usuário regular não descobriria isso.
Quando os dados finalmente apareceram, as métricas estavam erradas. O New Relic relatou 11.670 inserções após realizarmos 1.400 operações em lote, totalizando 7 milhões de registros. A plataforma subcontou por uma ordem de magnitude.
Mais criticamente, o New Relic não forneceu análise de nível de consulta. Sem perfil, sem detecção de consulta lenta, sem identificação de índice ausente. Para solução de problemas de banco de dados, essas omissões importam.
Datadog: Trabalho Manual Necessário
O Datadog exigiu mais de 20 minutos de configuração e a configuração mais manual. Editamos os arquivos YAML, determinamos onde colocá-los e reiniciamos os serviços a partir da linha de comando.
O painel apareceu automaticamente, mas não exibiu nada. A configuração de autodiscovery usou um padrão que não correspondia ao nosso banco de dados. Após corrigir o padrão e corrigir erros de indentação YAML, os dados foram finalmente preenchidos.
O próprio painel provou ser mal projetado para MongoDB de instância única. Sessenta por cento da tela estava vazia, com seções para fragmentação e conjuntos de réplicas recursos que não estávamos usando. Os 40% restantes ofereceram métricas básicas: tempo de atividade, memória, I/O de rede, consultas por segundo e latência.
Nenhuma análise de consulta. Sem perfil. Sem recomendações de otimização. Não podíamos determinar com precisão as contagens de operações no painel.
Nenhuma análise de consulta. Sem perfil. Sem recomendações de otimização. Não podíamos determinar com precisão as contagens de operações no painel.
Atualização Crítica (Dezembro de 2024): Após este benchmark ser concluído, o Datadog lançou o Monitoramento de Banco de Dados (DBM) para MongoDB, o que muda significativamente esta avaliação. O DBM para MongoDB agora fornece:
- Análise de operações lentas com amostras detalhadas de consulta
- Planos de explicação para otimização de consulta
- Monitoramento de estado de replicação e visualização de saúde do cluster
- Insights de nível de operação e identificação de gargalos de desempenho
- Integração com monitoramento de desempenho de aplicativo para solução de problemas unificada
O DBM representa uma atualização substancial da integração básica do MongoDB testada neste benchmark e inclui muitos dos recursos de análise de nível de consulta que estavam ausentes durante nossos testes6 7 . Organizações avaliando o Datadog para monitoramento do MongoDB devem avaliar especificamente o produto Monitoramento de Banco de Dados em vez da integração básica testada aqui.
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A Experiência de Configuração
SolarWinds abriu com um modal perguntando o que você deseja monitorar. Você escolhe "desempenho de banco de dados", seleciona MongoDB e a plataforma encontra imediatamente o agente que você já instalou, mostrando o sistema operacional, ID de instância na nuvem e número da versão ali mesmo na tela de seleção. Então ele lhe dá três comandos para copiar e colar para executar no MongoDB, lida com as credenciais e confirma a implantação. Cinco minutos, do início ao fim.
New Relic levou quinze minutos, e o tempo nem era o verdadeiro problema. A interface continuou fazendo perguntas que o agente poderia ter respondido sozinho, como qual sistema operacional e qual versão do MongoDB, apesar do agente já estar no servidor. Em um ponto, ele padrão para comandos de instalação do Amazon Linux, mesmo que estivéssemos claramente rodando Ubuntu. A etapa que finalmente quebrou a experiência: existem duas opções de integração do MongoDB no catálogo de painéis, uma padrão e outra baseada em Prometheus, e nada na UI as distingue. Escolhemos a errada, obtivemos um painel vazio e só descobrimos vasculhando arquivos de configuração.
Datadog exigiu mais de vinte minutos de edição de YAML, adivinhando caminhos de arquivo e reiniciando serviços a partir da linha de comando. A documentação oferecida durante a configuração não é um guia; é um manual de referência completo cobrindo instâncias autônomas, conjuntos de réplicas, clusters fragmentados e configuração SSL, tudo de uma vez, para alguém que apenas quer monitorar um banco de dados. Quando os dados finalmente apareceram, o painel liderou com estatísticas de fragmentação e métricas de conjunto de réplicas. Não tínhamos nenhum. Cerca de sessenta por cento da tela estava vazia.
Precisão da Métrica Sob Carga
O SolarWinds contou 1.400. Exatamente certo. O New Relic relatou 11.670, errado por uma ordem de magnitude sem explicação óbvia, e perdeu um pico de memória inteiramente durante o teste. Quando paramos o serviço do MongoDB, o SolarWinds detectou a falha dentro de trinta a quarenta segundos.
No consumo de recursos: New Relic usou cerca de 90MB de RAM, Datadog cerca de 330MB e SolarWinds cerca de 500MB em nosso servidor de 16GB. O SolarWinds realizou cerca de quarenta vezes mais leituras de disco que o New Relic, provavelmente devido ao trabalho local de perfil de consulta. Para a maioria dos ambientes, nada disso levará sua decisão.
O Recurso que Realmente os Separa
Toda ferramenta de monitoramento dirá que algo está lento. A questão é se ela diz por que.
O SolarWinds oferece perfil de nível de consulta. A aba Profiler mostrou exatamente quais padrões de consulta estavam sendo executados, quanto tempo cada levou e quantas amostras foram capturadas. Você pode filtrar por consultas que rodaram sem um índice, retornaram erros ou geraram avisos.
O New Relic e o Datadog mostraram apenas métricas agregadas para latência, contagens de conexão e totais de operação. Sem perfil, sem identificação de consulta lenta, sem detecção de índice ausente. Para confirmar que um banco de dados está vivo, viável. Para diagnosticar por que está lutando, um beco sem saída.
Nota: O Datadog lançou um produto de Monitoramento de Banco de Dados para MongoDB em dezembro de 2024, após nossos testes, que adiciona análise de operações lentas, planos de explicação e visibilidade de nível de consulta. Testamos a integração padrão, que permanece o que a maioria dos usuários encontra primeiro.
SolarWinds: Se a otimização de banco de dados é sua preocupação real. Métricas precisas, configuração rápida e a única plataforma aqui que diz não apenas que uma consulta está lenta, mas o que fazer sobre isso.
New Relic: Se você já está usando para APM e precisa de saúde básica de banco de dados no mesmo lugar. Rastrear uma solicitação lenta do navegador através do código para a chamada de banco de dados é genuinamente útil. Não confie nele para contagens de operações precisas.
Datadog: Se você está confortável com configuração manual e quer uma plataforma em toda uma pilha complexa. As mais de 600 integrações justificam a fricção de configuração para a equipe certa.
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@misc{dogan2026,
author = {Dogan, Sedat and Sezer, Sena},
title = {{MongoDB Monitoramento: SolarWinds vs New Relic vs Datadog}},
year = {2026},
month = jun,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/mongodb-monitoring}},
note = {AIMultiple. Acessado em 12 Junho 2026}
}Links de referência
![Tela Testar a conexão mostrando status 'Não testado']](https://aimultiple.com/wp-content/uploads/2025/12/11.png.webp "Tela Testar a conexão mostrando status 'Não testado']")
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