Monitoramento MySQL: SolarWinds vs New Relic vs Datadog
Instalamos três plataformas de monitoramento de banco de dados em um sistema limpo rodando MySQL para ver como elas lidam com o monitoramento de banco de dados do zero.
Examinamos: Facilidade de configuração, experiência de integração, consumo de recursos do agente, precisão na medição de métricas e eficácia dos sistemas de alerta quando surgem problemas sob cargas de trabalho reais de banco de dados.
Resultados de benchmark das ferramentas de monitoramento de desempenho MySQL
Plataforma | Tempo de Configuração | Análise de Consultas | Precisão Operacional | Velocidade de Alerta | Ideal Para |
|---|---|---|---|---|---|
8 min | ✓ | ✓ 5.000/5.000 (100%) | 3º | Otimização de banco de dados | |
New Relic | 8 min | ✕ | ✕ 3.847/5.000 (23% de subcontagem) | 1º | Monitoramento de aplicativos |
Datadog | 12 min | ✕ | Incerto | 2º | Monitoramento de infraestrutura |
Veja nossa metodologia completa de teste MySQL e resultados.
SolarWinds foi a única plataforma com análise de consultas em nível de query, identificando consultas lentas, índices ausentes e gargalos de desempenho. Ela também rastreou todas as operações do banco de dados com precisão durante nosso teste de importação de 26GB.
New Relic enviou alertas mais rapidamente, mas subestimou significativamente as operações e não forneceu análise de consultas.
Datadog exigiu a configuração mais manual e ofereceu apenas métricas básicas.
Você também pode ver como essas plataformas monitoram MongoDB. Nossa análise reflete o cenário de observabilidade de 2026, no qual 60% das organizações agora caracterizam suas práticas de monitoramento como maduras ou especializadas, acima dos 41% anteriores. A mudança em direção à observabilidade de banco de dados orientada por IA e à consolidação de ferramentas torna a seleção de plataforma cada vez mais estratégica1.
Experiência de instalação e integração
1. SolarWinds
SolarWinds começa com uma pergunta: O que você deseja monitorar?
Ao selecionar desempenho de banco de dados, os bancos de dados suportados são exibidos antecipadamente.
Após selecionar o MySQL, a plataforma verifica se já existem agentes em execução.
Um recurso se destacou: se você tiver um agente Kubernetes instalado, o SolarWinds detecta automaticamente os bancos de dados em execução no seu cluster. Você pode selecioná-los sem configuração manual.
SolarWinds oferece vários métodos de instalação:
- Detecção automática (detecta o SO e a versão automaticamente)
- Instalação manual especificando o SO
- Scripts de automação (Ansible, Chef, Puppet, SaltStack)
- Imagem Docker
- Implantação de agente Kubernetes
- Integração com OpenTelemetry (adicionada em janeiro de 2026)2
Selecionamos a opção recomendada: instalação baseada em script.
O script de instalação é direto. SolarWinds primeiro pede que você crie uma chave de API e depois permite especificar um hostname para sua instância.
Após criar a chave de API, você especifica um hostname para a instância. Nomeamos a nossa como “AIMULTIPLE-MYSQL” e habilitamos o monitoramento de host para rastrear métricas do servidor junto com as estatísticas do banco de dados.
Copie o script, execute-o no servidor e o agente é instalado. O script inclui a chave de API automaticamente, então nenhuma configuração adicional é necessária.
Esperávamos ver uma confirmação de “instalado com sucesso”, mas nada aparece. A execução do comando é concluída e você fica supondo que funcionou.
Após a instalação, SolarWinds oferece habilitar o monitoramento de logs para todos os logs do servidor. Pulamos essa etapa.
Em seguida, ele apresenta modelos de alerta padrão. São alertas em nível de host (CPU, memória, disco) já que habilitamos o monitoramento de host anteriormente. Nenhum alerta específico do MySQL aparece nesse estágio, mesmo estando configurando o monitoramento de banco de dados.
A parte confusa: SolarWinds instalou seu agente base, não o agente de monitoramento MySQL. Você precisa voltar e adicionar o monitoramento de banco de dados separadamente. A interface não deixa isso claro durante a configuração inicial.
Agora o SolarWinds pede as credenciais do MySQL. A interface poderia ser mais clara, pois não explica antecipadamente quais permissões o usuário de monitoramento precisa.
Mas aqui está a parte interessante: quando você insere nome de usuário e senha, o SolarWinds gera um script SQL completo para criar esse usuário com todas as permissões necessárias.
O problema: a tela anterior não menciona que esse script existe. Em nosso teste, criamos um usuário de monitoramento manualmente, apenas para descobrir depois que o SolarWinds gera o script de criação automaticamente.
O script SQL gerado cria o usuário, concede acesso ao performance schema e configura todas as permissões necessárias. Copie esses comandos, execute-os no MySQL e aplique as alterações de configuração recomendadas do MySQL.
Uma inconsistência: O campo de nome de usuário padrão exibe “user on [system hostname]” em vez do hostname especificado durante a instalação do agente. No nosso caso, nomeamos a instância como “AIMULTIPLE-MYSQL” durante a configuração, mas a interface mostrou o hostname real do servidor.
Após executar os comandos SQL e atualizar a configuração do MySQL, clique em “Observar banco de dados”.
O dashboard aparece, vazio e pronto para coletar dados.
Descubra a Observabilidade de Banco de Dados do SolarWinds com monitoramento MySQL profundo e análise de consultas. Explore o SolarWinds.
Visite o site2. New Relic
New Relic adota uma abordagem diferente. Em vez de perguntar o que monitorar, começa com a instalação do agente.
Após fazer login, a tela de integração solicita a instalação do agente primeiro. Selecione Linux como sistema operacional.
Como ainda não existe chave de API, New Relic pede para criar uma.
A plataforma gera a chave automaticamente e fornece imediatamente o script de instalação.
A interface inclui uma opção útil: “responder automaticamente sim a todos os prompts”. Habilite isso para uma instalação mais suave.
Executar o script no servidor revela algo interessante: o agente do New Relic escaneia o sistema durante a instalação e detecta automaticamente o MySQL. Ele tenta instalar a integração do MySQL por conta própria, sem intervenção do usuário. Mas a instalação falha.
Ao selecionar a instalação “automatizada no host”, o New Relic pede para criar uma nova chave de API ou usar uma existente. Escolher usar a chave existente não oferece um menu suspenso; exige colar a chave manualmente. Isso torna criar uma nova chave mais simples, então foi o que fizemos.
A opção de monitoramento de consultas lentas é um toque agradável.
Mas aqui está um pedido estranho: o New Relic pede para especificar o tipo de banco de dados: auto-hospedado, RDS ou Aurora. O agente já está instalado no servidor e detectou o MySQL anteriormente. Ele deveria saber o tipo de implantação.
New Relic fornece outro script de instalação.
Durante a instalação, a CLI solicita as credenciais de acesso ao MySQL. Diferente do SolarWinds, que fornece um script SQL na interface, o New Relic pede a senha root diretamente no terminal.
O prompt inicial sugere usar root, o que a maioria dos usuários não fornecerá nem mesmo em um ambiente de teste.
A confusão: está pedindo as credenciais root para criar automaticamente um usuário de monitoramento, não para usar root no monitoramento. A interface deveria apresentar duas opções claras: “Eu mesmo criarei o usuário” ou “Criar o usuário automaticamente (requer senha root)”.
Ao verificar o banco de dados, confirma-se que existe um usuário “newrelic”. Mas o New Relic não mostra quais permissões esse usuário tem. Transparência aqui ajudaria a exibir as permissões concedidas (ex.: “Usuário ‘newrelic’ criado com permissões SELECT, PROCESS e REPLICATION CLIENT”) ao solicitar acesso root, estabelecendo assim expectativas mais claras.
Após a conclusão da instalação, esperávamos ver um dashboard específico do MySQL. Em vez disso, a interface mostrou um dashboard genérico com opções para criar visualizações personalizadas. Nenhum dashboard MySQL pré-construído apareceu automaticamente.
O processo de configuração não deixou claro se:
- Um dashboard MySQL apareceria depois da coleta de dados
- Precisávamos construir um manualmente
- Perdemos alguma etapa de configuração
Esperamos para ver se um dashboard seria preenchido com dados ao longo do tempo.
Resumo da instalação
Tempo para concluir: ~8 minutos
Complexidade: Baixa (criação automática de usuário)
Pontos fortes: Configuração mais rápida, criação automática de usuário, instalação em fase única
Pontos fracos: Pedido de senha root pouco claro, sem dashboard MySQL pré-construído, caminho de configuração manual não óbvio
Datadog
A abordagem do Datadog é a mais prática das três plataformas.
Após fazer login, a interface pede para instalar o agente base primeiro. Vários métodos de implantação estão disponíveis. Selecionamos Linux para instalação.
Datadog solicita uma chave de API. Criar uma é simples; o processo avança automaticamente.
Copie o script de instalação e execute-o no servidor.
O agente instala rapidamente. Mas, diferente do SolarWinds ou do New Relic, nada acontece em seguida, sem detecção de MySQL, sem prompts para configurar o monitoramento de banco de dados. Tivemos que navegar até o Marketplace manualmente e procurar por MySQL.
Após selecionar a integração MySQL, um pop-up aparece com instruções de instalação.
Datadog fornece uma lista de verificação:
- Criar um usuário de monitoramento no MySQL
- Conceder permissões
- Escrever um arquivo de configuração YAML
- Colocá-lo em `/etc/datadog-agent/conf.d/mysql.d/conf.yaml`
O caminho do arquivo de configuração não é exibido com destaque na interface. Você precisa saber onde o Datadog armazena as configurações de integração ou percorrer a documentação para encontrá-lo.
Essa abordagem é mais avançada e técnica comparada à configuração guiada por interface do SolarWinds ou à criação automática de usuário do New Relic. Você edita arquivos manualmente e reinicia serviços pela linha de comando. Criamos o usuário MySQL com as permissões necessárias, escrevemos o arquivo de configuração YAML, colocamos no diretório correto e reiniciamos o agente do Datadog para concluir a configuração.
Após a reinicialização, o dashboard do Datadog apareceu com métricas básicas do MySQL prontas para coletar dados.
Resumo da instalação
- Tempo para concluir: ~12 minutos
- Complexidade: Alta (configuração YAML manual, sem configuração guiada)
- Pontos fortes: Controle total sobre a configuração, funciona bem se você já conhece o Datadog
- Pontos fracos: Sem detecção automática, requer edição manual de arquivos, não é amigável para iniciantes, caminho do arquivo não óbvio na interface
Nota: Isso cobre o caminho básico de instalação. Datadog, SolarWinds e New Relic oferecem muitas opções adicionais de configuração para monitoramento avançado. Esses testes focaram na experiência padrão de integração.
Consumo de recursos do agente
Testamos o uso de recursos do agente em dois cenários: carga zero no banco de dados (monitoramento ocioso) e carga pesada (durante uma importação de banco de dados de 26 GB). Ambos os testes rodaram por aproximadamente 6-7 minutos com os três agentes coletando dados simultaneamente.
Consumo de CPU
- O consumo de CPU permaneceu mínimo em todos os agentes. Sob carga pesada de banco de dados, o uso médio ficou bem abaixo de 1% nas três plataformas.
- Datadog apresentou o pico mais alto em 3,20% durante carga pesada, mas esses picos foram breves e infrequentes. Os três agentes passaram a maior parte do tempo ociosos ou com utilização de CPU abaixo de 0,5%.
Uso de memória
- New Relic consumiu significativamente menos memória, cerca de 3 a 5x menos que as outras duas plataformas. O uso de memória permaneceu estável em ambos os cenários de carga ociosa e pesada para os três agentes.
E/S de disco
Carga Zero
Carga pesada
Os padrões de E/S de disco mostraram características distintas para cada agente:
- Datadog leu mais do disco, mas gravou menos. Isso sugere acesso mais frequente ao disco para recuperação de dados com mínimo de buffering local.
- SolarWinds gravou significativamente mais dados localmente que os outros dois, cerca de 2 a 3x mais. Isso indica buffering local agressivo ou logging mais detalhado.
- New Relic equilibrou leituras e gravações, realizando o menor número de leituras de disco e mantendo atividade de gravação moderada.
Curiosamente, a E/S de disco na verdade diminuiu ligeiramente sob carga pesada de banco de dados para os três agentes. A atividade de disco dos agentes não escalou com a carga de trabalho do banco de dados; eles mantiveram padrões consistentes independentemente da carga de trabalho do MySQL.
Precisão das métricas
Executamos uma importação de banco de dados de 26 GB para estressar o sistema e avaliar com que precisão cada plataforma mediu o consumo de recursos.
Medição de CPU
As três plataformas rastrearam o uso de CPU durante a importação com precisão semelhante. SolarWinds e Datadog forneceram granularidade de 1 minuto, enquanto New Relic fez amostragem a cada 2 minutos. As medições ficaram alinhadas entre as plataformas, sem discrepâncias significativas.
- Gráfico de CPU do SolarWinds: Mostrando uso de ~45-60% durante a importação
- Gráfico de CPU do New Relic: Mostrando um padrão semelhante ao do SolarWinds
- Gráfico de CPU do Datadog: Mostrando um gráfico de área empilhada dos estados da CPU
Medição de memória
Isso revelou um problema crítico com o New Relic.
Durante a importação, o servidor consumiu perto de 100% da RAM disponível. Veja o que cada plataforma reportou:
- Medição de memória do SolarWinds: Mostrou com precisão ~100% de uso de memória
- Medição de memória do New Relic: Reportou apenas ~10% de uso de memória
- Medição de memória do Datadog: Mostrando total de RAM vs RAM usada em ~16GB
O New Relic simplesmente não detectou o pico de memória. Isso não é um erro de medição menor; é uma diferença de ordem de magnitude. Se você depende de alertas de memória ou planejamento de capacidade, esse tipo de imprecisão compromete toda a configuração de monitoramento.
Medição de rede
New Relic e Datadog capturaram o tráfego de rede com precisão durante a importação; SolarWinds subestimou o uso de rede, perdendo parte da atividade.
- Gráfico de rede do SolarWinds: Mostrando throughput de rede com algumas lacunas de dados
- Gráfico de rede do New Relic: Mostrando dados completos de recepção/transmissão de rede
- Gráfico de rede do Datadog: Mostrando captura precisa do tráfego de rede
A granularidade de medição permaneceu consistente com a de CPU: SolarWinds e Datadog fizeram amostragem a cada minuto, New Relic a cada 2 minutos.
Desempenho de alertas
Configuramos o mesmo alerta nas três plataformas: enviar uma notificação se o uso de memória exceder 50% por 1 minuto. Em seguida, acionamos o alerta manualmente usando a ferramenta stress-ng para elevar a utilização de memória para 70%.
- Configuração de alerta do SolarWinds: Mostrando limite de memória definido como >50% por 1 minuto
- Configuração de alerta do New Relic: Mostrando modo guiado com configurações de limite e pré-visualização de série temporal
- Configuração de alerta do Datadog: Mostrando configuração de monitor de métricas com detalhes de avaliação
Todos os alertas foram definidos com prioridade “Crítico”. Testamos notificações por e-mail e Slack.
Configuração de alertas
New Relic oferece os controles de tempo mais granulares. Enquanto SolarWinds e Datadog exigem limites mínimos de duração de 1 minuto, o New Relic permite definir alertas para condições que durem apenas 10 segundos. Essa flexibilidade ajuda a capturar picos breves que podem se resolver antes de atingir a marca de 1 minuto em outras plataformas.
SolarWinds e Datadog exigem durações mínimas de 1 minuto para alertas de limite.
Canais de notificação
New Relic e SolarWinds oferecem opções de notificação. Datadog aceitou apenas notificações por e-mail em nossa configuração padrão; pode exigir configuração adicional para outros canais.
- Opções de notificação do New Relic: Mostrando uma lista extensa incluindo ServiceNow, Webhooks, Jira, Slack, Microsoft Teams, E-mail, PagerDuty
- Opções de notificação do SolarWinds: Mostrando menu suspenso de serviços com AmazonSNS, E-mail, Microsoft Teams, New Relic, OpsGenie, PagerDuty, ServiceNow
Velocidade de notificação
Iniciamos o teste de estresse de memória. A memória atingiu 70% quase instantaneamente e permaneceu acima de 50% por mais de 1 minuto. Veja quando os alertas chegaram:
Notificações por e-mail:
- Notificações por e-mail do New Relic: Primeiras a chegar
- Notificações por e-mail do Datadog: Segundas a chegar
- Notificações por e-mail do SolarWinds: Últimas a chegar
Notificações do Slack:
Testamos a integração com o Slack para New Relic e SolarWinds (Datadog não suportava Slack em nossa configuração).
- New Relic: Entregou primeiro e incluiu botões interativos diretamente na mensagem do Slack para reconhecer ou investigar alertas
- SolarWinds: Entregou em segundo lugar, mas como notificações de texto simples
A integração com o Slack do New Relic se destacou. O formato de mensagem interativa permite agir sem sair do Slack.
Notificações de resolução
Quando o uso de memória voltou ao normal:
- New Relic enviou uma notificação de resolução
- Datadog enviou uma notificação de resolução
- SolarWinds não enviou uma notificação de resolução
Qualidade do conteúdo e-mail
Os e-mails de alerta do Datadog incluíam contexto claro: o que acionou o alerta, valores atuais e um link direto para dashboards relevantes. Profissional e informativo.
Os e-mails de alerta do New Relic seguiram um formato semelhante com bons detalhes e chamadas para ação claras.
Os e-mails de alerta do SolarWinds eram escassos, com detalhes mínimos, formatação ruim e informações menos acionáveis. Os e-mails funcionavam, mas pareciam menos polidos que os das outras duas plataformas.
Configuração da integração com o Slack
New Relic: Clique em “adicionar Slack”, autentique instantaneamente e selecione canais. Simples.
SolarWinds: Clique em “adicionar Slack”, autentique e selecione canais. Igualmente simples.
Ambos levaram menos de um minuto para configurar.
Comparação de dashboard e interface
Avaliamos os dashboards MySQL padrão que cada plataforma oferece prontos para uso. Essas não são visualizações personalizadas; isto é o que você vê imediatamente após instalar o agente e coletar dados.
Visão geral do dashboard
- Visão geral do dashboard MySQL do SolarWinds: Mostrando métricas de Qualidade de Serviço com gráficos de tempo de resposta, throughput e erros
- Dashboard MySQL do New Relic: Mostrando conexões de banco de dados, operações, consultas e gráficos de throughput
- Dashboard MySQL do Datadog: Mostrando monitor de atividade básico com seções de desempenho e throughput
SolarWinds abre diretamente em um dashboard específico do MySQL a partir do menu esquerdo. A página inicial mostra:
- Tempo médio de resposta
- Throughput
- Erros de consulta
- Conexões ativas
É isso que um administrador de banco de dados ou CTO quer ver primeiro. As métricas são de alto nível, acionáveis e imediatamente úteis para avaliar a saúde do banco de dados.
New Relic apresenta um dashboard mais denso em dados, com vários gráficos mostrando métricas ao longo do tempo. Há muita informação — conexões por segundo, duração de consultas, throughput — mas está organizada como gráficos de série temporal em vez de resumos do estado atual. Você obtém tendências detalhadas, mas menos números de relance.
Datadog mostra o dashboard padrão mais minimalista. Exibe algumas métricas básicas, mas carece da profundidade do SolarWinds ou dos detalhes de tendência do New Relic. Uma estranheza: “conexões com falha” aparece com destaque no topo, uma métrica focada em segurança que raramente é a primeira coisa que você precisa ao verificar o desempenho do banco de dados.
Recursos de análise detalhada
SolarWinds inclui várias abas além da visão geral:
- Inventário: Mostra os padrões de consulta mais usados, tempos de espera (o que está causando lentidão nas consultas) e opções detalhadas de filtragem. Você pode ver quais consultas consomem mais recursos e onde ocorrem gargalos.
- Profilers: Exibe padrões de consulta classificados por tempo total de execução e consumo de CPU. Isso é fundamental para otimização: você pode identificar quais tipos de consulta custam mais e priorizar correções adequadamente. Opções de ordenação e filtragem facilitam encontrar consultas problemáticas.
- Saúde: Avalia a saúde geral do banco de dados e sinaliza problemas. Durante nosso teste com operação normal, mostrou verde.
- Consultas: Lista todas as consultas, agrupadas por padrão, com filtragem extensa. Clique em qualquer consulta para ver quantas vezes ela executou, tempo médio de execução e outras estatísticas.
- Recursos: Mostra métricas em nível de host (CPU, memória, disco) junto com métricas do MySQL. Esse contexto ajuda a distinguir entre problemas de banco de dados e problemas de infraestrutura subjacente.
- Advisors: Fornece recomendações de melhorias de desempenho, segurança e configuração. Esse recurso não existe nos dashboards padrão do New Relic ou do Datadog. O SolarWinds sugere ativamente otimizações em vez de apenas exibir dados.
New Relic organiza as informações de forma diferente. O dashboard foca em visualizações de série temporal, muitos gráficos mostrando tendências. Você pode detalhar períodos específicos e ver decomposições detalhadas, mas há menos ênfase em dados tabulares ou resumos do estado atual. A interface parece mais adequada para explorar padrões históricos do que obter respostas imediatas sobre o estado atual.
Datadog mantém o dashboard mais simples. Mostra métricas básicas do MySQL e, de forma útil, inclui o consumo de recursos do host na mesma página. No entanto, carece da análise em nível de consulta e dos recursos de otimização que o SolarWinds oferece.
Dashboards de monitoramento de host
Também verificamos o dashboard geral de monitoramento de host de cada plataforma (não específico do MySQL).
SolarWinds entrega exatamente o que um administrador de banco de dados precisa: uma interface funcional e organizada, focada em insights acionáveis do MySQL em vez de polimento visual.
New Relic apresenta uma visão limpa e desobstruída. As principais métricas são fáceis de identificar, e a interface não sobrecarrega você com informações. É sofisticada e moderna, mas ainda funcional.
Datadog mostra informações detalhadas, mas com um layout mais carregado. Há métricas mais avançadas disponíveis, mas menos números de resumo imediato. A apresentação visual é direta, porém menos polida que a do SolarWinds.
Recursos aprimorados por IA
As três plataformas integraram recursos baseados em IA como funcionalidades padrão:
SolarWinds agora inclui análise preditiva em sua aba Advisors, fornecendo recomendações proativas com base na análise de IA de padrões de consulta e tendências de recursos.
New Relic aprimorou sua detecção de anomalias com modelos de machine learning que estabelecem linhas de base automaticamente e alertam sobre desvios estatísticos em vez de limites fixos.
Datadog oferece análise de causa raiz baseada em IA que correlaciona métricas de banco de dados com desempenho de aplicações e dados de infraestrutura para acelerar a solução de problemas.
Esses recursos de IA representam a mudança do setor rumo à observabilidade autônoma, na qual os sistemas podem prever e prevenir problemas em vez de apenas reagir a eles3.
Detalhe em nível de consulta
É aqui que o SolarWinds se destaca da concorrência.
Ao selecionar um padrão de consulta específico no SolarWinds, você obtém estatísticas avançadas:
- Total de execuções
- Tempo médio de execução
- Decomposição do consumo de CPU
- Tempos de espera de lock
- Linhas examinadas vs. linhas retornadas e mais
New Relic e Datadog mostram métricas de consulta, mas o nível de detalhe e a facilidade de navegação não se comparam aos das ferramentas dedicadas de análise de consultas do SolarWinds.
Monitoramento MySQL Aprimorado: Implantações modernas de MySQL se beneficiam de capacidades aprimoradas do Performance Schema e de insights avançados sobre execução de consultas. Organizações que utilizam esses recursos aprimorados relatam melhorias significativas de desempenho, com algumas alcançando até 42% de redução no tempo de execução de consultas por meio de estratégias otimizadas de monitoramento4.
O que testamos
Implantação de agentes do SolarWinds, New Relic e Datadog no mesmo servidor para monitorar uma instância MySQL. Cada ferramenta passou por seu processo completo de instalação, e rastreamos:
- Como o fluxo de integração guia você pela configuração
- O que o processo de instalação pede de você
- Consumo de recursos do agente (uso de memória e CPU)
- Precisão das métricas durante carga de banco de dados
- Configuração de alertas e velocidade de notificação
- Usabilidade do dashboard e arquitetura da informação
Adicionar como fonte preferencialAmbiente de teste de monitoramento MySQL
Todos os testes foram executados em uma instância Amazon EC2 m6i.xlarge com as seguintes especificações:
- Processador: Intel Xeon 8375C (Ice Lake)
- vCPUs: 4 núcleos
- Memória: 16 GB
- Armazenamento: 128 GB com 3.000 IOPS e 125 MB/s de throughput
Realizamos três tipos de testes:
- Monitoramento com carga zero – Agentes rodando com MySQL ocioso (6 minutos)
- Monitoramento com carga pesada – Agentes rodando durante uma importação de banco de dados de 26 GB (aproximadamente 2,5 horas)
- Funcionalidade de alertas – Configuração de alertas, disponibilidade de canais e qualidade dos alertas
- Teste de velocidade de alertas – Velocidade de entrega de notificações por e-mail e Slack
- Avaliação do dashboard– Avaliação da funcionalidade da interface e da arquitetura da informação
Organizações que planejam avaliações semelhantes devem observar que os orçamentos de observabilidade estão cada vez mais protegidos, com a maioria das empresas vendo o monitoramento de banco de dados como infraestrutura crítica em vez de ferramenta opcional5.
Metodologia de monitoramento MySQL
Testamos cada plataforma usando condições idênticas para garantir comparação justa.
Instalação: Começou com instalações limpas de agentes no mesmo servidor. Seguimos o fluxo padrão de integração de cada plataforma sem configuração avançada. Documentamos cada etapa, incluindo capturas de tela.
Monitoramento de recursos: Executamos scripts personalizados para coletar CPU, memória, E/S de disco e uso de rede do agente a cada 2 segundos. Testamos em dois cenários: MySQL ocioso e durante uma importação de banco de dados de 26 GB.
Precisão das métricas: Executamos a importação de banco de dados para estressar o sistema e avaliamos com que precisão cada plataforma mediu o uso de CPU, o consumo de memória e o tráfego de rede em comparação com os valores reais do sistema.
Alertas: Configuramos alertas idênticos (memória >50% por 1 minuto) em todas as plataformas. Usamos stress-ng para acionar o alerta elevando a memória para 70%. Medimos o tempo de entrega da notificação e testamos vários canais.
Avaliação do dashboard: Avaliamos os dashboards padrão, prontos para uso, imediatamente após a configuração. Sem configuração personalizada; avaliamos o que cada plataforma fornece automaticamente.
Todos os testes usaram configurações padrão. Essas plataformas oferecem opções extensas de personalização, mas focamos na experiência do primeiro dia: o que você obtém ao instalar o agente e começar a coletar dados.
Nota sobre personalização
As três plataformas permitem criar dashboards personalizados. Você pode arrastar e soltar widgets, adicionar suas próprias consultas e criar exatamente as visualizações de que precisa. Nossa avaliação focou nos dashboards padrão, prontos para uso, porque é isso que você usará nas primeiras horas ou dias com uma nova plataforma de monitoramento.
SolarWinds fornece análise em nível de consulta e recursos de otimização que não existem nos dashboards padrão do New Relic ou do Datadog, nem mesmo em seus construtores de dashboard personalizados. A aba Profilers, o recurso Advisors e as decomposições detalhadas de execução de consultas são exclusivos da abordagem de monitoramento MySQL do SolarWinds.
Leitura adicional
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@misc{dogan2026,
author = {Dogan, Sedat and Ermut, Sıla},
title = {{Monitoramento MySQL: SolarWinds vs New Relic vs Datadog}},
year = {2026},
month = sep,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/mysql-monitoring}},
note = {AIMultiple. Acessado em 16 setembro 2026}
}Resultados e carimbos de data/hora de 18 pontos de dados. Baixe os dados resumidos exibidos nos gráficos e tabelas deste artigo como um arquivo ZIP contendo 6 arquivos CSV.
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2 atualizaçõesAdicionadas Funcionalidades Aprimoradas por IA ao corpo principal.
Links de referência
- Tem 20 anos de experiência como hacker de chapéu branco e guru de desenvolvimento, com ampla experiência em linguagens de programação e arquiteturas de servidores.
- É conselheiro de administração em uma VC que investe em empresas de tecnologia em estágio inicial e na Ödeal, uma plataforma regional de pagamentos digitais que atende 125.000 comerciantes.
- Liderou a infraestrutura tecnológica e a cibersegurança de sete eleições nacionais e foi reconhecido no Hall da Fama da cibersegurança por líderes globais de tecnologia, incluindo o Twitter.
Ela trabalhou anteriormente como recrutadora em empresas de gerenciamento de projetos e consultoria. Sıla possui mestrado em Psicologia Social e bacharelado em Relações Internacionais.
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