Datadog против Grafana: сравнение двух подходов к наблюдаемости (2026)

Сравнение Datadog и Grafana обычно сводится к противостоянию платного SaaS и открытого ПО. Такой подход упускает из виду важнейший компромисс: операционные накладные расходы против предсказуемости затрат.

Datadog предлагает полностью управляемую платформу наблюдаемости для метрик, логов и трейсов, однако ее ценообразование может стать менее предсказуемым по мере роста объема телеметрии. Grafana предлагает больше контроля — будь то через развертываемый собственными силами стек с Prometheus, Loki и Tempo или через Grafana Cloud, но этот контроль сопряжен с операционными накладными расходами или затратами на облако.

Ни один из вариантов автоматически не решает более сложную задачу: связать сигнал на дашборде с поведением системы, которое его вызвало.

Ниже приведено сравнение Datadog и Grafana по развертыванию, ценообразованию и охвату наблюдаемости.

Datadog против Grafana: краткий обзор

Основные различия между Datadog и Grafana сводятся к способу их развертывания, принципам тарификации использования и тому, какую часть стека наблюдаемости ваша команда готова администрировать.

Категория

Datadog

Grafana

Модель развертывания

Полностью управляемый SaaS

Собственный стек Grafana на своей инфраструктуре или управляемый Grafana Cloud

Основа ценообразования

Зависит от продукта, включая хосты, объем данных и пользовательские метрики

Ценообразование на основе использования продуктов, включая активные ряды и точки данных для метрик, а также объем данных для логов и трейсов

Операционные накладные расходы

Низкие; Datadog управляет инфраструктурой платформы

Низкие с Grafana Cloud; потенциально значительные для самостоятельно развернутого стека

Обнаружение аномалий на базе ИИ

Встроенный Watchdog для автоматического обнаружения аномалий и анализа первопричин

Grafana Cloud включает прогнозирование с помощью машинного обучения, обнаружение аномалий и выбросов; возможности самостоятельного развертывания зависят от используемых инструментов

Охват наблюдаемости

Широкая платформа, охватывающая мониторинг инфраструктуры, APM, логи, трейсы, RUM и другие продукты

Компонуемый стек, охватывающий метрики, логи, трейсы, дашборды и другую телеметрию с помощью Grafana и ее экосистемы

Модель развертывания: управляемый SaaS против собственного развертывания или Grafana Cloud

Datadog — это полностью управляемая SaaS-платформа, в то время как Grafana предоставляет командам выбор между запуском собственного стека наблюдаемости и использованием управляемого Grafana Cloud.

Главное различие заключается в зоне операционной ответственности. Datadog и Grafana Cloud управляют базовой инфраструктурой, тогда как стек Grafana на собственной инфраструктуре возлагает задачи по развертыванию, масштабированию, хранению, обновлениям и обеспечению доступности на вашу команду.

Datadog: полностью управляемый SaaS

Datadog управляет инфраструктурой, лежащей в основе его платформы наблюдаемости. Установите агент Datadog, а Datadog возьмет на себя сбор, хранение, масштабирование и обеспечение доступности самой платформы.

Здесь не нужно рассчитывать размеры кластеров, настраивать бэкенд хранилища или планировать путь обновлений.

Grafana: стек на собственной инфраструктуре или Grafana Cloud

Grafana может быть развернута на собственной инфраструктуре или использоваться в виде полностью управляемого сервиса Grafana Cloud. С одной стороны, стек Loki, Grafana, Tempo и Mimir (LGTM) (Loki для логов, Grafana для визуализации, Tempo для трейсов и Mimir для метрик), запущенный на собственной инфраструктуре, полностью принадлежит команде и обслуживается ею. С другой стороны, Grafana Cloud управляет этой инфраструктурой за вас в качестве SaaS-платформы.

Развертывание на собственной инфраструктуре избавляет от затрат на лицензирование коммерческого ПО, но не от операционных расходов. Каждый компонент в стеке создан с расчетом на масштабирование, именно поэтому его эксплуатация требует реальной инженерной работы:

• Mimir: Масштабирование метрик означает управление емкостью по мере роста числа активных временных рядов.
• Loki: Сбор логов и выполнение запросов требуют планирования емкости по мере увеличения объема данных.
• Tempo: Распределенный трейсинг по-прежнему требует от команд обслуживания и масштабирования бэкенда трейсинга и его объектного хранилища.
• Обновления: У отдельных компонентов есть собственные релизы и зависимости, которыми нужно управлять.
• Доступность: Ваша команда несет ответственность за поддержание доступности стека мониторинга, когда у отслеживаемых им систем возникают проблемы.

Это делает самостоятельное развертывание Grafana постоянной задачей платформ-инженеринга, а не просто разовым процессом установки. Grafana Cloud снимает большую часть этих операционных накладных расходов, возвращая управление инфраструктурой компании Grafana Labs. В этом случае компромисс смещается от инженерных усилий в сторону цен на SaaS и использования данных.

Предсказуемость затрат и кардинальность

Кардинальность метрик — это количество уникальных временных рядов, создаваемых различными комбинациями меток метрик. Например, добавление customer_id к метрике может превратить один временной ряд в тысячи, поскольку каждый клиент создает уникальное значение метки.

Это важно для ценообразования, поскольку более высокая кардинальность означает больший объем телеметрии для сбора, обработки и хранения.

Datadog учитывает этот рост через пользовательские метрики, в то время как Grafana Cloud отслеживает активные ряды. При развертывании Grafana на собственной инфраструктуре затраты выражаются в инфраструктурных и инженерных ресурсах, необходимых для обработки этих дополнительных данных.

Datadog: пользовательские метрики могут увеличить расходы на использование

В рамках тарифного плана Datadog Infrastructure Pro включает 100 индексированных пользовательских метрик на хост, а Enterprise — 200, при этом дополнительное использование оплачивается отдельно. Этот объем распределяется по всему аккаунту в виде пула, а не применяется к отдельным хостам.

Добавление метки с высокой кардинальностью, такой как customer_id, может быстро исчерпать этот лимит. Таким образом, небольшое изменение тегов метрик может увеличить расходы без изменения тарифного плана.

Grafana Cloud: активные ряды могут увеличить использование метрик

Grafana Cloud отслеживает активные ряды как часть использования метрик. Каждая уникальная комбинация метрики и значений ее меток может создавать новый активный ряд, поэтому добавление customer_id для тысяч клиентов может существенно увеличить объем использования метрик.

Точная стоимость зависит от тарифного плана и использования Grafana Cloud, но более высокая кардинальность все равно означает больший объем телеметрии, обрабатываемой платформой.

Grafana на собственной инфраструктуре: кардинальность переносит затраты на инфраструктуру

Запуск стека LGTM на собственной инфраструктуре избавляет от прайс-листа поставщика за каждый ряд или метрику, но не от стоимости обработки этой телеметрии. Большее количество рядов требует больше вычислительных ресурсов, памяти, хранилища, планирования емкости и операционной работы.

Таким образом, открытое ПО переносит затраты с платы за использование услуг вендора на расходы на инфраструктуру и инженерные накладные расходы, а не устраняет их.

Охват наблюдаемости и анализ с помощью ИИ

И Datadog, и Grafana Cloud предоставляют возможности обнаружения аномалий и расследований с помощью ИИ, но они упаковывают эти возможности по-разному. Datadog интегрирует их в свою платформу наблюдаемости с помощью Watchdog, в то время как Grafana Cloud объединяет функции машинного обучения и расследования со своей более широкой экосистемой метрик, логов и трейсов.

Datadog: встроенное обнаружение аномалий с помощью Watchdog

Datadog использует Watchdog в качестве встроенного ИИ-движка для обнаружения аномалий, расследований и анализа первопричин. Он непрерывно анализирует данные наблюдаемости на предмет необычного поведения без необходимости ручной настройки обнаружения аномалий командами.

Watchdog может использовать трейсы APM, метрики инфраструктуры, данные развертываний и аномалии в логах для исследования проблем с производительностью приложений и определения потенциальных причин.

Grafana: обнаружение аномалий и расследования с поддержкой ИИ

Grafana Cloud также предоставляет возможности машинного обучения и анализа с помощью ИИ, а не полагается исключительно на ручное сопоставление сигналов командами. Grafana Machine Learning поддерживает прогнозирование, обнаружение аномалий и выбросов по различным источникам данных, включая Prometheus, Loki, Elasticsearch и Datadog. Команды также могут создавать оповещения на основе обнаруженных аномалий.

Для расследования инцидентов инструмент Grafana Assistant Investigations может запрашивать метрики, логи, трейсы и профили, строить гипотезы и формировать структурированный отчет о расследовании. Это дополняет базовый стек наблюдаемости Grafana, где Loki отвечает за логи, Tempo — за распределенную трассировку, а Mimir предоставляет масштабируемое хранилище метрик.

Таким образом, разница заключается не столько в наличии или отсутствии анализа с помощью ИИ, сколько в том, как именно он интегрирован в каждую платформу. Datadog предлагает Watchdog как встроенный интеллектуальный уровень для всех своих продуктов наблюдаемости, в то время как Grafana Cloud объединяет возможности ИИ и машинного обучения со своей компонуемой экосистемой наблюдаемости.

Ложная дихотомия: удобство SaaS против контроля над открытым исходным кодом

Выбор между Datadog и Grafana может выглядеть как прямой обмен: платить за удобство управляемой SaaS-платформы или тратить время инженеров на поддержку стека наблюдаемости с открытым исходным кодом ради большего контроля. Однако многие команды стремятся снизить как неопределенность затрат, так и операционные расходы.

Это противоречие отражается на приоритетах закупок. Выяснилось, что 65% респондентов называют стоимость важным критерием выбора инструментов, в то время как 38% считают сложность и накладные расходы своей главной проблемой в области наблюдаемости.

Это порождает третий вопрос помимо дилеммы Datadog и Grafana: могут ли команды получить управляемую платформу наблюдаемости, не сталкиваясь ни с непредсказуемыми затратами на использование, ни с операционным бремя самостоятельного администрирования мониторингового стека? Альтернативы Datadog предлагают иной подход к решению этой задачи.

Какую нишу занимает New Relic: полностековая наблюдаемость без компромиссов

New Relic предлагает другой подход: управляемую платформу наблюдаемости, которая поддерживает стандарты телеметрии с открытым исходным кодом без необходимости для команд самостоятельно обслуживать бэкенд. Команды могут сохранить такие инструменты, как Grafana и Prometheus, одновременно снизив требования к инфраструктуре для сбора, хранения и анализа телеметрии.

Совместимость с Grafana, Prometheus и OpenTelemetry

Поскольку все больше команд стандартизируют подходы на основе нейтральных к поставщикам стандартов телеметрии, смена бэкенда наблюдаемости не должна приводить к перенастройке приложений. Проект Cloud Native Computing Foundation (CNCF) перевел OpenTelemetry в статус выпущенных (graduated) в 2026 году, а в разработке проекта приняли участие более 2 800 компаний. Его нейтральный по отношению к поставщикам подход предоставляет командам единый способ сбора метрик, логов и трейсов без привязки этой инструментализации к какой-либо одной платформе наблюдаемости.

New Relic вписывается в эту модель за счет встроенной поддержки OpenTelemetry и Prometheus. Команды могут отправлять метрики Prometheus в New Relic и использовать New Relic в качестве источника данных Prometheus для Grafana, сохраняя существующие панели мониторинга Grafana и одновременно переводя бэкенд телеметрии на управляемую платформу. Этот подход поддерживается New Relic в рамках партнерства с Grafana с 2020 года.

Это дает командам еще один вариант выбора между полной заменой Grafana и продолжением самостоятельной эксплуатации всего стека Loki, Grafana, Tempo и Mimir.

Управляемая инфраструктура без накладных расходов на собственное развертывание

New Relic управляет приемом, хранением и масштабированием телеметрии, сокращая объем инфраструктурных и дежурных задач, связанных с самостоятельно развертываемым стеком наблюдаемости. Консолидация инструментов также объединяет метрики, логи, трейсы и другие данные телеметрии на одной платформе, избавляя команды от необходимости обслуживать раздельные бэкенды.

New Relic тарифицирует телеметрию по объему принятых данных в ГБ, а также по числу пользовательских мест, а не по пользовательской метрике или активному ряду, поэтому добавление такого тега, как customer_id, не влечет за собой отдельную плату за метрики. Каждая учетная запись также включает 100 ГБ бесплатного приема данных в месяц.

Анализ с поддержкой ИИ для метрик, логов и трейсов

Перенос метрик, логов, трейсов и других данных телеметрии в общую платформу данных позволяет осуществлять анализ на базе ИИ по всем сигналам одновременно. Команды могут связывать изменения в производительности приложений с окружающей их инфраструктурой и телеметрией, а не исследовать каждый источник данных по отдельности.

Это решает проблему корреляции, находящуюся в центре сравнения Datadog и Grafana: позволяет связать сигнал на дашборде с поведением системы за ним без необходимости самостоятельно создавать и эксплуатировать уровень корреляции.

Узнайте, как платформа New Relic объединяет телеметрию и аналитику в рамках единого управляемого решения для наблюдаемости, или зарегистрируйтесь бесплатно, чтобы протестировать ее с вашим текущим стеком мониторинга.

Джон Бласт (John Blust) — старший менеджер по генерации спроса в New Relic. Он имеет более чем 5-летний опыт создания контента для компаний в сфере инструментов разработки и ИТ-индустрии, включая Databand (наблюдаемость данных), dbt Labs (трансформация данных), а теперь и New Relic (наблюдаемость программного обеспечения).

Взгляды, выраженные в этом блоге, принадлежат автору и не обязательно отражают точку зрения New Relic. Любые решения, предложенные автором, зависят от конкретного окружения и не являются частью коммерческих решений или поддержки, предоставляемых New Relic. Пожалуйста, присоединяйтесь к нам исключительно в хабе Explorers Hub (support.newrelic.com) по вопросам и поддержке, связанным с этой публикацией в блоге. Этот блог может содержать ссылки на контент сторонних сайтов. Предоставляя такие ссылки, New Relic не принимает, не гарантирует, не одобряет и не поддерживает информацию, взгляды или продукты, доступные на таких сайтах.