Monitoramento MySQL: SolarWinds vs New Relic vs Datadog
Instalamos três plataformas de monitoramento de banco de dados em um sistema limpo executando 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 das notificações dos sistemas de alerta quando surgem problemas sob cargas de trabalho reais de banco de dados.
Resultados do Benchmark de Ferramentas de Monitoramento de Desempenho MySQL
Plataforma | Tempo de Configuração | Perfilamento de Consultas | Precisão de Operação | Velocidade de Alerta | Melhor Para |
|---|---|---|---|---|---|
8 min | ✅ | ✅ 5.000/5.000 (100%) | 3º | Otimização de banco de dados | |
New Relic | 8 min | ❌ | ❌ 3.847/5.000 (23% subnotificado) | 1º | Monitoramento de aplicativos |
Datadog | 12 min | ❌ | Incerto | 2º | Monitoramento de infraestrutura |
Veja nossa metodologia e resultados completos de teste do MySQL.
SolarWinds foi a única plataforma com perfilamento em nível de consulta, identificando consultas lentas, índices ausentes e gargalos de desempenho. Ela também rastreou com precisão todas as operações do banco de dados durante nosso teste de importação de 26GB.
New Relic enviou alertas mais rapidamente, mas subnotificou 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?
Quando você seleciona desempenho de banco de dados, os bancos de dados suportados são mostrados antecipadamente.
Após selecionar 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 SO e versão automaticamente)
- Instalação manual especificando o SO
- Scripts de automação (Ansible, Chef, Puppet, SaltStack)
- Imagem Docker
- Implantação de agente Kubernetes
- Integração OpenTelemetry (adicionada em janeiro de 2026)2
Selecionamos a opção recomendada: instalação baseada em script.
O script de instalação é simples. SolarWinds primeiro pede que você crie uma chave de API, e depois permite especificar um nome de host para sua instância.
Após criar a chave de API, você especifica um nome de host para a instância. Nomeamos a nossa “AIMULTIPLE-MYSQL” e habilitamos o monitoramento de host para rastrear métricas do servidor juntamente com as estatísticas do banco de dados.
Copie o script, execute-o no servidor e o agente é instalado. O script inclui automaticamente a chave de API, 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. Ignoramos isso.
Em seguida, apresenta modelos de alerta padrão. São alertas em nível de host (CPU, memória, disco) porque habilitamos o monitoramento de host anteriormente. Nenhum alerta específico do MySQL aparece nesta fase, embora estejamos 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 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 um 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 manualmente um usuário de monitoramento, só para descobrir depois que o SolarWinds gera automaticamente o script de criação.
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 “usuário em [system hostname]” em vez do nome de host especificado durante a instalação do agente. Em nosso caso, nomeamos a instância “AIMULTIPLE-MYSQL” durante a configuração, mas a interface mostrou o nome de host real do servidor.
Após executar os comandos SQL e atualizar a configuração do MySQL, clique em “Observar banco de dados”.
O painel aparece, vazio e pronto para coletar dados.
Descubra a Observabilidade de Banco de Dados SolarWinds com monitoramento profundo do MySQL e perfilamento de consultas. Explore 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 instalar o 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”, 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: 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, New Relic pede a senha do root diretamente no terminal.
O prompt inicial sugere usar root, o que a maioria dos usuários não fornecerá, mesmo em um ambiente de teste.
A confusão: está pedindo credenciais de 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 do root)”.
Verificar o banco de dados confirma que existe um usuário “newrelic”. Mas 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, definindo expectativas mais claras.
Após a conclusão da instalação, esperávamos ver um painel específico do MySQL. Em vez disso, a interface mostrou um painel genérico com opções para criar visualizações personalizadas. Nenhum painel MySQL pré-construído apareceu automaticamente.
O processo de configuração não deixou claro se:
- Um painel MySQL apareceria depois, após a coleta de dados
- Precisaríamos construir um manualmente
- Perdemos alguma etapa de configuração
Esperamos para ver se um painel 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: Solicitação de senha de root pouco clara, sem painel 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 solicita 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 New Relic, nada acontece em seguida, sem detecção do MySQL, sem prompts para configurar o monitoramento de banco de dados. Tivemos que navegar manualmente até o Marketplace e procurar por MySQL.
Após selecionar a integração MySQL, um pop-up aparece com as instruções de instalação.
Datadog fornece uma lista de verificação:
- Crie um usuário de monitoramento no MySQL
- Conceda permissões
- Escreva um arquivo de configuração YAML
- Coloque-o 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.
Esta abordagem é mais avançada e técnica em comparação com a configuração guiada por interface do SolarWinds ou a 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 painel do Datadog apareceu com métricas básicas do MySQL prontas para coletar dados.
Resumo da Instalação
- Tempo para concluir: ~12 minutos
- Complexidade: Alta (configuração manual de YAML, sem configuração guiada)
- Pontos fortes: Controle total sobre a configuração, funciona bem se você já conhece o Datadog
- Pontos fracos: Sem detecção automática, exige 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 de 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% para as três plataformas.
- Datadog mostrou o maior pico em 3.20% durante carga pesada, mas esses picos foram breves e infrequentes. Todos os três agentes passaram a maior parte do tempo ociosos ou com menos de 0.5% de utilização de CPU.
Uso de Memória
- New Relic consumiu significativamente menos memória, cerca de 3-5x menos que as outras duas plataformas. O uso de memória permaneceu estável em cenários ociosos e de carga pesada para todos 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 buffer local mínimo.
- SolarWinds gravou significativamente mais dados localmente que os outros dois, cerca de 2-3x mais. Isso indica buffer local agressivo ou registro mais detalhado.
- New Relic equilibrou leituras e gravações, realizando as menores leituras de disco enquanto mantinha atividade moderada de gravação.
Curiosamente, a E/S de disco na verdade diminuiu ligeiramente sob carga pesada de banco de dados para todos 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 de 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 amostrou a cada 2 minutos. As medições ficaram alinhadas entre as plataformas, sem discrepâncias significativas.
Gráfico de SolarWinds CPU – mostrando uso de ~45-60% durante a importação
Gráfico de CPU do New Relic – mostrando um padrão semelhante
Gráfico de Datadog CPU – 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 relatou:
SolarWinds: Mostrou com precisão ~100% de uso de memória
New Relic: Reportou apenas ~10% de uso de memória
Gráfico de memória do Datadog – mostrando RAM total vs RAM usada em ~16GB
New Relic perdeu completamente o pico de memória. Isso não é um erro de medição menor; é uma ordem de grandeza de diferença. 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; o SolarWinds subnotificou o uso da rede, perdendo parte da atividade.
Gráfico de rede do SolarWinds – mostrando vazão de rede com algumas lacunas de dados
Gráfico de rede do New Relic – mostrando dados completos de recebimento/transmissão de rede
Gráfico de rede do Datadog – mostrando captura precisa do tráfego de rede
A granularidade de medição permaneceu consistente com a CPU: SolarWinds e Datadog amostraram 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 o limite de memória definido para >50% por 1 minuto
Configuração de alerta do New Relic – mostrando o modo guiado com configurações de limite e visualização de séries temporais
Configuração de alerta do Datadog – mostrando a configuração do monitor de métricas com detalhes de avaliação
Todos os alertas foram definidos com prioridade “Crítico”. Testamos notificações por e-mail e Slack.
Configuração de Alerta
New Relic oferece os controles de tempo mais granulares. Enquanto SolarWinds e Datadog exigem limites mínimos de duração de 1 minuto, New Relic permite definir alertas para condições que duram 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 ficou acima de 50% por mais de 1 minuto. Veja quando os alertas chegaram:
Notificações por e-mail:
New Relic – Primeiro a chegar
Datadog – Segundo
SolarWinds – Último
Notificações via Slack:
Testamos a integração com Slack para New Relic e SolarWinds (Datadog não suportou 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, mas como notificações de texto simples
A integração do New Relic com o Slack se destacou. O formato interativo da mensagem 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 notificação de resolução
Qualidade do Conteúdo E-mail
Os e-mails de alerta do Datadog incluíram contexto claro: o que acionou o alerta, valores atuais e um link direto para painéis relevantes. Profissional e informativo.
Os e-mails de alerta do New Relic seguiram um formato semelhante com bons detalhes e chamadas claras para ação.
Os e-mails de alerta do SolarWinds foram escassos, com detalhes mínimos, formatação ruim e informações menos acionáveis. Os e-mails funcionaram, mas pareceram menos polidos do que os das outras duas plataformas.
Configuração da Integração com 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 Painel e Interface
Avaliamos os painéis MySQL padrão que cada plataforma fornece prontos para uso. Não são visualizações personalizadas; é o que você vê imediatamente após instalar o agente e coletar dados.
Visão Geral do Painel
SolarWinds abre diretamente em um painel específico do MySQL a partir do menu esquerdo. A página inicial mostra:
- Tempo médio de resposta
- Taxa de transferência
- Erros de consulta
- Conexões ativas
Isso é o 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.
Visão geral do painel MySQL do SolarWinds – mostrando métricas de Qualidade de Serviço com gráficos de tempo de resposta, taxa de transferência e erros
New Relic apresenta um painel mais denso em dados, com vários gráficos mostrando métricas ao longo do tempo. Há muita informação, conexões por segundo, duração da consulta, taxa de transferência, mas organizada como gráficos de séries temporais em vez de resumos do estado atual. Você obtém tendências detalhadas, mas menos números de relance.
Painel MySQL do New Relic – mostrando conexões de banco de dados, operações, consultas e gráficos de taxa de transferência
Datadog mostra o painel padrão mais mínimo. Exibe algumas métricas básicas, mas não tem a profundidade do SolarWinds nem o detalhe de tendências do New Relic. Uma estranheza: “conexões com falha” aparece com destaque no topo de uma métrica focada em segurança que raramente é a primeira coisa que você precisa ao verificar o desempenho do banco de dados.
Painel MySQL do Datadog – mostrando monitor de atividade básico com seções de desempenho e taxa de transferência
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.
- Perfis – 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 estão custando mais e priorizar correções de acordo. Opções de ordenação e filtragem facilitam encontrar consultas problemáticas.
- Saúde – Avalia a saúde geral do banco de dados e sinaliza problemas. Durante nosso teste em operação normal, mostrou verde.
- Consultas – Lista todas as consultas, agrupadas por padrão, com filtragem abrangente. Clique em qualquer consulta para ver quantas vezes ela foi executada, tempo médio de execução e outras estatísticas.
- Recursos – Mostra métricas em nível de host (CPU, memória, disco) juntamente com métricas do MySQL. Esse contexto ajuda a distinguir entre problemas de banco de dados e problemas de infraestrutura subjacente.
- Consultores – Fornece recomendações para melhorias de desempenho, segurança e configuração. Esse recurso não existe nos painéis 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 painel foca em visualizações de séries temporais, muitos gráficos mostrando tendências. Você pode detalhar períodos específicos e ver divisões 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 painel 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.
Painéis de Monitoramento de Host
Também verificamos o painel 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 organizada. As principais métricas são fáceis de identificar, e a interface não sobrecarrega com informações. É elegante e moderno, mas ainda funcional.
Datadog mostra informações detalhadas, mas com um layout mais carregado. Métricas mais avançadas estão disponíveis, mas há menos números de resumo de relance. A apresentação visual é direta, mas menos polida que a do SolarWinds.
Recursos Aprimorados por IA
As três plataformas integraram capacidades alimentadas por IA como recursos padrão:
SolarWinds agora inclui análise preditiva em sua aba Consultores, fornecendo recomendações proativas com base na análise de IA dos 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 alimentada por IA que correlaciona métricas de banco de dados com desempenho da aplicação e dados de infraestrutura para acelerar a solução de problemas.
Esses recursos de IA representam a mudança do setor em direção à observabilidade autônoma, onde 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 diferencia da concorrência.
Quando você seleciona um padrão de consulta específico no SolarWinds, obtém estatísticas avançadas:
- Total de execuções
- Tempo médio de execução
- Detalhamento do consumo de CPU
- Tempos de espera de bloqueio
- 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 às ferramentas dedicadas de perfilamento de consultas do SolarWinds.
Monitoramento Aprimorado do MySQL: implantações modernas do MySQL se beneficiam de melhores recursos do Performance Schema e insights avançados de 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 de monitoramento otimizadas4.
O que testamos
Implatamos agentes da SolarWinds, New Relic e Datadog no mesmo servidor para monitorar uma instância MySQL. Cada ferramenta passou por seu processo de instalação completo, e rastreamos:
- Como o fluxo de integração orienta você na configuração
- O que o processo de instalação solicita de você
- Consumo de recursos do agente (uso de memória e CPU)
- Precisão das métricas durante carga do banco de dados
- Configuração de alertas e velocidade de notificação
- Usabilidade do painel e arquitetura da informação
Ambiente de Teste
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 vazão de 125 MB/s
Realizamos três tipos de testes:
- Monitoramento em carga zero – Agentes em execução com MySQL ocioso (6 minutos)
- Monitoramento em carga pesada – Agentes em execução 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 alerta – Velocidade de entrega de notificações por e-mail e Slack
- Avaliação do painel – Avaliação da funcionalidade da interface e 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.
Adicionar como fonte preferencialMetodologia
Testamos cada plataforma em condições idênticas para garantir uma comparação justa.
Instalação: Começamos com instalações novas de agente no mesmo servidor. Seguimos o fluxo de integração padrão 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 de métricas: Executamos a importação do banco de dados para estressar o sistema e avaliamos com que precisão cada plataforma mediu uso de CPU, consumo de memória e tráfego de rede em relação aos 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 painel: Avaliamos painéis 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 amplas opções 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 painéis personalizados. Você pode arrastar e soltar widgets, adicionar suas próprias consultas e criar exatamente as visualizações de que precisa. Nossa avaliação focou nos painéis padrão, prontos para uso, porque é isso que você usará nas primeiras horas ou dias com uma nova plataforma de monitoramento.
SolarWinds fornece recursos de análise e otimização em nível de consulta que não existem nos painéis padrão do New Relic ou do Datadog, nem mesmo em seus criadores de painéis personalizados. A aba Perfis, o recurso Consultores e os detalhamentos detalhados de execução de consultas são exclusivos da abordagem de monitoramento MySQL do SolarWinds.
Contexto do Setor
O cenário de monitoramento de banco de dados evoluiu significativamente no início de 2026, com várias tendências importantes afetando a seleção de plataforma:
Observabilidade Alimentada por IA: As três plataformas agora incorporam detecção de anomalias orientada por IA e análise preditiva como recursos padrão. As organizações relatam que 96% dos líderes de TI esperam que os gastos com observabilidade permaneçam estáveis ou cresçam, com 62% planejando aumentos5.
Consolidação de Ferramentas: 84% das organizações estão consolidando ativamente ferramentas de observabilidade, com 41% já reduzindo a contagem de plataformas e outros 43% avaliando a consolidação5. Essa tendência torna plataformas abrangentes como as testadas aqui cada vez mais valiosas.
Capacidades Aprimoradas do MySQL: versões modernas do MySQL oferecem melhores recursos de performance schema e capacidades avançadas de análise de consultas, com organizações alcançando até 42% de melhoria no tempo de execução de consultas por meio de técnicas de monitoramento aprimoradas4.
Leitura Adicional
Top 8 Softwares de Observabilidade com Preços e Comparação de Recursos
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@misc{dogan2026,
author = {Dogan, Sedat and Sezer, Sena},
title = {{Monitoramento MySQL: SolarWinds vs New Relic vs Datadog}},
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month = jun,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/mysql-monitoring}},
note = {AIMultiple. Acessado em 12 Junho 2026}
}Resultados e carimbos de data/hora de 18 pontos de dados. Baixe os dados utilizados neste artigo como um arquivo ZIP contendo 6 arquivos CSV.
Registro de alterações
2 atualizações- 2026
Adicionadas Funcionalidades Aprimoradas por IA ao corpo principal.
- 2025
Adicionada uma seção de metodologia ao artigo.
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.
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