Bize Ulaşın
Sonuç bulunamadı.

En İyi 5 Açık Kaynaklı Veritabanı İzleme Aracı

Cem Dilmegani
Cem Dilmegani
güncellendi Mar 23, 2026
Bakınız etik normlar

Ticari veritabanı izleme araçları genellikle gelişmiş arayüzler ve özel kurumsal destek vaat eder. Açık kaynak çözümler ise şeffaflıkları, maliyet etkinliği, topluluk odaklı geliştirmeleri ve esneklikleri nedeniyle giderek daha çok tercih edilmektedir.

5 açık kaynaklı veritabanı izleme platformunu araştırdık; yetenek iddialarını resmi dokümanlar ve sürüm notlarıyla doğruladık, MySQL ve MongoDB iş yüklerinde kurulum ve sorgu analizini test ettik ve Netdata, Prometheus + Grafana, Zabbix, pgwatch ve Percona PMM için topluluk benimseme verilerini karşılaştırdık.

Veritabanı platformu kapsamı

Alet
GitHub Yıldızları
Oracle
MySQL
Microsoft SQL Sunucusu
PostgreSQL
Netdata
76.5k
Prometheus + Grafana
60.9k/70.5k
Zabbix
5.3k
pgwatch2
1.8k
Percona PMM
0.8k

Not: Bu listedeki araçlar, toplam GitHub yıldız sayısına göre azalan sırada sıralanmıştır.

1. Netdata

Netdata, minimum ek yükle saniye başına ölçümler toplar ve başlamak için neredeyse hiç yapılandırma gerektirmez. Kurulum sırasında veritabanlarını ve hizmetleri otomatik olarak algılar, bu da çoğu alternatife kıyasla gerçekten hızlı bir şekilde devreye alınmasını sağlar.

Makine öğrenimi özellikleri ajanın içine entegre edilmiştir: anormallik tespiti, verileri merkezi bir sunucuya göndermeden, uç noktada çalışır. Netdata Cloud MCP Server, ekiplerin daha otomatik gözlemlenebilirlik iş akışları oluşturmasına yardımcı olmak için yapay zeka destekli ajan araçlarıyla entegrasyon sağlar.

Başlıca özellikler:

  • Saniyelik ölçümler, 1 saniyelik hassasiyetle, örnekleme yapılmadan.
  • Veritabanlarının ve hizmetlerin sıfır yapılandırmayla otomatik algılanması
  • Cihaz üzerinde anormallik tespiti ve otomatik temel değer belirleme
  • İsteğe bağlı merkezi depolamaya sahip dağıtılmış uç mimarisi
  • 2026 yılı itibarıyla SOC 2 Tip 2 sertifikasına sahip.

Desteklenen veritabanları: Microsoft SQL Server, MySQL, PostgreSQL, MongoDB , Redis, Memcached, CockroachDB, Oracle (ODBC aracılığıyla)

2. Prometheus + Grafana

Prometheus metrik toplama ve depolama işlemlerini, Grafana ise görselleştirmeyi üstlenir. İkisi birlikte, bulut tabanlı altyapı için varsayılan izleme yığını haline gelmiştir; bunun başlıca nedeni, dışa aktarıcı ekosisteminin mevcut hemen hemen her veritabanı platformunu kapsamasıdır.

Başlıca özellikler:

  • Hemen hemen her veritabanı platformunu kapsayan ihracatçı ekosistemi.
  • Zaman serisi toplama ve analizi için PromQL
  • Yerel Kubernetes entegrasyonu ve hizmet keşfi
  • Grafana Drilldown (GA): Sorgusuz Metrik ve Günlük Kaydı Keşfi
  • Git Sync: GitHub çekme istekleri aracılığıyla kontrol paneli üzerinden sürümleme
  • Uyarı kuralı analizi için yapay zeka asistanı (Grafana 12)

Desteklenen veritabanları: Oracle, MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Microsoft SQL Server, Cassandra, Redis, Elasticsearch ve dışa aktarıcı özelliği bulunan herhangi bir veritabanı.

3. Zabbix

Zabbix, bu listedeki en eksiksiz kullanıma hazır izleme platformudur. Prometheus'un aksine, büyük veritabanları için harici dışa aktarıcılara ihtiyaç duymaz; önceden yapılandırılmış şablonlar Oracle, MySQL, PostgreSQL, SQL Server, MongoDB ve MariaDB'yi yerel olarak destekler. ODBC arayüzü bunu neredeyse diğer her şeye genişletir.

Başlıca özellikler:

  • Başlıca platformlar için yerel veritabanı şablonları, dışa aktarıcıya gerek yok.
  • ODBC uyumlu herhangi bir veritabanı için ODBC izleme.
  • Büyük ölçekli dağıtımlar için proxy mimarisine sahip ajan tabanlı ve ajansız seçenekler.
  • Yükseltmeler, bağımlılıklar ve bakım pencereleri içeren çok seviyeli uyarı sistemi.
  • OpenTelemetry entegrasyonu ve APM, v8.0 LTS sürümünde (2026'nın 2. çeyreği) geliyor.

Desteklenen veritabanları: Oracle, MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server, MongoDB, MariaDB ve ODBC uyumlu veritabanları

4. pgwatch2

pgwatch2 artık arşivlenmiştir ve yalnızca hata düzeltmelerini kabul etmektedir. Aktif proje, github.com/cybertec-postgresql/pgwatch adresinde sürdürülen ve pgwat.ch adresinde belgelendirilen pgwatch v3'tür. Üretim ortamında pgwatch2 kullanan ekiplerin bir geçiş planlaması yapması gerekmektedir.

pgwatch v3, Windows desteği, paralel veri havuzları (metrikleri aynı anda birden fazla hedefe yazma), yeniden tasarlanmış bir dokümantasyon sitesi ve REST API tabanlı gösterge paneli sağlama ile güncellenmiş Grafana v9/v10 uyumluluğunu getirdi. Docker imajları da yeniden adlandırıldı: pgwatch2-postgres artık pgwatch-demo, pgwatch2-daemon ise artık pgwatch olarak adlandırılıyor.

Başlıca özellikler:

  • PostgreSQL'e özgü metrikler, doğrudan sistem kataloglarından ve istatistik görünümlerinden alınır.
  • Çoklu depolama arka uçları: PostgreSQL, TimescaleDB, Prometheus, JSON dosyası, RPC
  • SQL tabanlı özel metrik tanımları
  • Önceden ayarlanmış gösterge paneli yapılandırmalarına sahip web tabanlı yönetim arayüzü.
  • Windows desteği v3'te eklendi.

Desteklenen veritabanları: PostgreSQL, Amazon RDS, Amazon Aurora, Azure Database for PostgreSQL, Google Cloud SQL for PostgreSQL dahil.

5. Percona İzleme ve Yönetimi (PMM)

PMM, bu listedeki en çok veritabanı odaklı araçtır. Netdata ve Prometheus, veritabanlarını da destekleyen genel amaçlı altyapı izleme araçlarıyken, PMM özellikle veritabanı performans analizi için geliştirilmiştir. Sorgu Analizi özelliği, diğer araçların sunamadığı bir ayrıntı düzeyinde sorgu yürütmesinin dökümünü sağlar.

Başlıca özellikler:

  • Sorgu Analizi (QAN): Yavaş sorguların belirlenmesi ve yürütülmesinin ayrıntılı incelenmesi
  • Metriklerin depolanması ve görselleştirilmesi için Prometheus ve Grafana üzerine inşa edilmiştir.
  • Danışmanlar ve güvenlik kontrolleri, 3.5.0 sürümünden itibaren tamamen entegre ve ücretsiz olarak sunulmaktadır.
  • Raft konsensüsü ile Yüksek Erişilebilirlik Kümesi
  • MongoDB çoğaltma kümesi ve parçalı küme profillemesi

Desteklenen veritabanları: MySQL , MariaDB, PostgreSQL, MongoDB, Valkey, Redis, Amazon RDS (MySQL/PostgreSQL), Amazon Aurora

Açık Kaynak ve Kapalı Kaynak Veritabanı İzleme Karşılaştırması

İki yöntem arasındaki pratik fark, ekibinizin neyi sürdürebileceğine bağlıdır. Açık kaynaklı araçlar daha ucuz ve daha esnektir, ancak dahili uzmanlık gerektirirler. Kapalı kaynaklı araçlar kurulum süresini kısaltır ve garantili destek sunar, ancak tedarikçi bağımlılığı yaratır ve büyük ölçekte pahalı hale gelebilir.

Açık kaynak yazılımın belirgin bir avantaja sahip olduğu alanlar:

  • Lisans ücreti yok, bu da büyük veri tabanı filoları için oldukça önemli bir avantaj.
  • Güvenlik denetimleri ve uyumluluk doğrulaması için kaynak kodunun tamamına erişim imkanı.
  • Özel ölçümler ekleme, eski sistemler için dışa aktarıcılar oluşturma veya satıcı müdahalesi olmadan davranışı değiştirme özgürlüğü.
  • Çeşitli platformlar için topluluk katkısıyla geliştirilmiş eklentiler ve kontrol panelleri.

Kapalı kaynak kodunun hâlâ yol açtığı yerler:

  • Üretim olayları için tanımlanmış yanıt süreleriyle garantili SLA'lar.
  • Özel kablolama gerektirmeyen, tek tedarikçiden temin edilebilen APM, loglar ve veritabanlarını kapsayan entegre paketler.
  • İzleme konusunda uzmanlığı olmayan ekipler için daha kolay entegrasyon.

2026'da aradaki farkın kapandığı bir alan: Yapay zeka yetenekleri. Netdata'nın cihaz üzerinde anormallik tespiti ve Grafana 12'nin uyarı analizi için yapay zeka asistanı, yapay zeka destekli izlemenin artık ticari platformlara özgü olmadığı anlamına geliyor.

Hibrit yaklaşımlar pratikte yaygındır. Grafana ve Netdata, ücretli bulut katmanlarının yanı sıra ücretsiz açık kaynak sürümleri de sunmaktadır. Birçok ekip, üçüncü taraf ticari destek sözleşmesiyle Prometheus veya Zabbix kullanır veya geliştirme aşamasında açık kaynak araçları kullanırken üretimde ticari bir çözüm bulundurur.

Bütçe kısıtlamaları önemli olduğunda, derinlemesine özelleştirme gerektiğinde, veri egemenliği önemli olduğunda veya tedarikçi bağımlılığı kabul edilemez olduğunda ve sistemi çalıştırmak için dahili izleme uzmanlığı mevcut olduğunda açık kaynak genellikle doğru seçimdir .

Kurumsal hizmet seviyesi anlaşmalarının (SLA) müzakere edilemez olduğu, altyapıyı yönetecek dahili bir ekibin bulunmadığı veya karmaşık bir ortamda tek bir entegre gözlem platformuna ihtiyaç duyulduğu durumlarda kapalı kaynak kodlu yazılımlar genellikle daha avantajlı konumdadır .

SSS'ler

Açık kaynaklı veritabanı izleme araçları, BT ekiplerine ticari ürünlerin yüksek lisans maliyetleri olmadan veritabanı performansı, kaynak kullanımı ve sorgu analizine gerçek zamanlı görünürlük sağlar. Özelleştirilebilir gösterge panelleri, gerçek zamanlı uyarılar ve bulut ve şirket içi ortamlar genelinde kapsamlı izleme sunarak ekiplerin darboğazları belirlemesine, performansı optimize etmesine ve tek bir platformda sorunsuz operasyonlar sürdürmesine yardımcı olur.

Redgate Monitor gibi ticari BT altyapı izleme araçları gelişmiş otomasyon ve satıcı desteği sunarken, açık kaynaklı izleme çözümleri daha fazla esneklik, kendi sunucularında kurulum ve çoklu veritabanı desteği sağlar. Uygulama performans izleme ve günlük yönetim sistemleriyle entegre olarak sunucular, veritabanları ve hizmetler için birleşik bir kontrol paneli oluştururlar; bu da tam görünürlük ve uyarı yorgunluğunun azalmasını sağlar.

SQL Server performansını izlemek için, Zabbix, Prometheus + Grafana ve DBA Dash gibi açık kaynaklı seçenekler, sorgu süresi, G/Ç gecikmesi ve kaynak kullanımı gibi temel metrikleri izlemek için gerçek zamanlı gösterge panoları sağlar. Bu araçlar, darboğazları gidermeye, yavaş çalışan sorguları analiz etmeye ve ayrıntılı raporlar ve özelleştirilebilir uyarılar aracılığıyla performans iyileştirmeyi desteklemeye yardımcı olarak, kapalı kaynaklı yazılımlara bağımlı kalmadan veritabanı ortamınızın net bir görünümünü sunar.

Veritabanı gözlemlenebilirliği, iş ekiplerine ve BT departmanlarına performans sorunlarını erken tespit etme, kesinti sürelerini en aza indirme ve uygulama performansını iyileştirme konusunda gerçek zamanlı bilgiler sağlar . Zaman serisi verilerini toplayan ve görselleştiren açık kaynaklı veritabanı gözlemlenebilirliği araçlarını kullanarak, kuruluşlar güvenilirliği artıran, müşteri şikayetlerini azaltan ve işletme genelindeki stratejik girişimleri destekleyen veri odaklı kararlar alabilirler.

Daha fazla okuma

Cem Dilmegani
Cem Dilmegani
Baş Analist
Cem, 2017'den beri AIMultiple'da baş analist olarak görev yapmaktadır. AIMultiple, her ay Fortune 500 şirketlerinin %55'i de dahil olmak üzere yüz binlerce işletmeye (benzer Web'e göre) bilgi sağlamaktadır. Cem'in çalışmaları, Business Insider, Forbes, Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte, HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslararası kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır. AIMultiple'ı referans gösteren daha fazla saygın şirket ve kaynağı görebilirsiniz. Kariyeri boyunca Cem, teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yapmıştır. On yıldan fazla bir süre McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararları konusunda danışmanlık yapmıştır. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayınlamıştır. Bir telekom şirketinin CEO'suna bağlı olarak teknoloji stratejisi ve tedarikini yönetmiştir. Ayrıca, 2 yıl içinde sıfırdan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetmiştir. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınlarında yer aldı. Cem düzenli olarak uluslararası teknoloji konferanslarında konuşmacı olarak yer almaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisliği diplomasına ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.
Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir.

0/450