Инженерные команды редко выбирают между Datadog и Splunk. Большинство в итоге используют обе системы: одну для мониторинга инфраструктуры и приложений, другую — для логов и аналитики безопасности.

Такое разделение кажется нормальным, пока не происходит инцидент. Ваша панель мониторинга APM фиксирует всплеск задержки в Datadog. Ваши логи хранятся в Splunk. Теперь кто-то вручную сопоставляет две временные шкалы из двух инструментов, в то время как счетчик нарабатывает сумму по обеим счетам.

Главный вопрос 2026 года заключается не в том, какая платформа победит в чистом виде. Вопрос в том, стоит ли сохранение обеих систем дублирующихся данных, дублирующихся лицензий и более медленного поиска первопричин каждый что-то ломает.

Datadog против Splunk с первого взгляда

Обе платформы сильны в том, для чего они создавались. Трудности возникают, когда команде требуется то и другое одновременно.

Основные различия в сценариях использования

Datadog начинался как инструмент мониторинга инфраструктуры и приложений и развивался дальше. Его сильные стороны заключаются в следующем:

Мониторинг облачно-нативной инфраструктуры в контейнерах, Kubernetes и бессерверных средах
Мониторинг производительности приложений (APM) с распределенной трассировкой
Мониторинг реальных пользователей (RUM) для оценки производительности интерфейса

Splunk начал с противоположного конца. Его сильные стороны:

Поиск по огромным объемам структурированных и неструктурированных данных логов
Управление информацией о безопасности и событиями безопасности (SIEM), включая соответствие требованиям и обнаружение угроз
Локальные развертывания (on-premises), где важны требования к локализации данных или устаревшие системы

Splunk продает мониторинг инфраструктуры и APM через Splunk Observability Cloud, но это отдельный продукт с отдельной ценовой политикой по сравнению с платформой Splunk, которую большинство команд использует для работы с логами и безопасности. На практике ни один из базовых продуктов вендоров не закрывает основные задачи другого. Именно этот пробел, а не предпочтения вендоров, заставляет так много команд использовать обе платформы параллельно.

На практике это обычно связано со структурой команды. Команда платформенной инженерии или SRE чаще выбирает Datadog из-за настраиваемых панелей мониторинга и дизайна, ориентированного на работоспособность инфраструктуры и приложений. Команда безопасности или ИТ-операций, особенно та, которая занимается соблюдением нормативных требований, как правило, стандартизирует работу на Splunk независимо от того, что использует остальная часть инженерного отдела для мониторинга.

Оба решения разумны по отдельности. Трудности возникают, когда кто-то задается вопросом, почему компания платит за две полноценные платформы, которые лишь частично перекрывают друг друга.

Управление логами и возможности поиска

Язык обработки поисковых запросов Splunk (SPL) создан для глубокого специального исследования больших объемов логов. Команды безопасности и соответствия требованиям полагаются на него при создании правил корреляции, поиске угроз и соблюдении требований к хранению данных, с которыми инструменты логирования, созданные для мониторинга инфраструктуры, не справляются.

Поиск логов и конвейеры Datadog созданы для того, чтобы подключаться напрямую к той же платформе, что и данные инфраструктуры и APM. Это упрощает переход от строки лога к трассировке или хосту, который ее создал, без необходимости покидать инструмент. Чего он не предлагает, так это глубины языка поиска Splunk или его специализированных инструментов безопасности.

Команда безопасности, расследующая подозрительный вход в систему, получает выгоду от способности Splunk сопоставлять логи аутентификации, сетевые события и исторические базовые показатели в рамках одного поиска. Инженеру, отлаживающему медленный эндпоинт API, больше пользы принесет простота использования Datadog, позволяющая выявить точную трассировку и хост, связанные со всплеском объема логов, без необходимости изучать отдельный язык запросов.

Если ваш основной сценарий использования логов — это расследование инцидентов безопасности, Splunk по-прежнему лишает конкурентов шансов. Если ваша главная цель — сопоставление логов с остальными данными наблюдаемости во время инцидента, интеграция Datadog дает больше преимуществ. Использование обеих систем означает плату за глубину, которая вам не всегда нужна с одной стороны, и отказ от интеграции с другой.

Мониторинг и оповещения в реальном времени

Система оповещений и автоматизации Datadog построена на тех же данных, которые она уже собирает: метриках инфраструктуры, трассировках APM и сеансах RUM. Оповещения могут срабатывать на основе обнаружения аномалий, прогнозов или статических пороговых значений и направляться непосредственно в рабочие процессы дежурных инженеров, привязанные к этой телеметрии.

Система оповещений Splunk работает иначе. Она построена на базе логов и событий, что подходит для сценариев безопасности, таких как выявление необычных паттернов входа в систему или нарушений политик. Для инцидентов на уровне инфраструктуры оповещения в базовой платформе Splunk часто зависят от данных, поступающих из других источников, что добавляет лишний шаг по сравнению с инструментом, изначально созданным для работы с этими данными.

Представьте себе сервис оформления заказа, который начинает периодически выдавать ошибки 500. В Datadog оповещение об аномалии срабатывает по метрике частоты ошибок, и инженер может перейти прямо от этого оповещения к трассировке, вызвавшей ее. В Splunk этот же сбой может проявиться только тогда, когда кто-то догадается поискать в логах приложения этот паттерн ошибки, поскольку оповещение изначально не было настроено под инфраструктурную телеметрию. Ни один из подходов не является ошибочным. Они просто оптимизированы под разные отправные точки.

Это означает, что команды, использующие оба инструмента, в итоге создают параллельную логику оповещений: один набор правил в Datadog для производительности и доступности, другой — в Splunk для безопасности и аномалий на основе логов. Когда инцидент затрагивает обе категории, кто-то должен вручную связать два потока оповещений.

Ценовые модели и общая стоимость

Splunk предлагает ценообразование, привязанное к объему приема данных, поисковой активности или рабочей нагрузке для своей базовой платформы. Страница цен Splunk содержит варианты на основе активности, приема данных и рабочей нагрузки для платформы Splunk Cloud Platform, а также планы Splunk Observability Cloud на основе сущностей по цене от $15 за хост в месяц для мониторинга инфраструктуры при ежегодной оплате.

Datadog взимает плату за хост за мониторинг инфраструктуры и APM, при этом логи оплачиваются отдельно в зависимости от объема. Страница цен Datadog показывает, что мониторинг инфраструктуры начинается с $15 за хост в месяц, в то время как в ее списке цен указано, что APM начинается с $31 за хост в месяц (оба варианта при ежегодной оплате). Прием логов начинается с $0,10 за полученный ГБ в месяц, плюс дополнительные расходы на индексирование и хранение.

Реалистичный сценарий роста

Допустим, сегодня ваша команда обслуживает 50 хостов и генерирует 500 ГБ логов в день. Через год, после запуска продукта и появления пары новых сервисов, это число вырастет до 150 хостов и 1,5 ТБ логов в день. Это не агрессивная кривая роста. Это нормальный показатель.

Согласно публичным прейскурантным ценам Datadog, затраты на инфраструктуру и APM примерно утроятся вместе с количеством хостов, без учета затрат на прием и индексирование логов, которые масштабируются отдельно в зависимости от объема данных.

В случае со Splunk ценообразование на основе приема или рабочей нагрузки напрямую связывает стоимость с объемом данных. Утроение ежедневного объема логов само по себе может утроить счет за прием данных независимо от того, сколько инженеров фактически пользуются платформой.

Запустите обе системы, и обе кривые роста сработают одновременно, по двум разным счетам, за данные, которые все больше дублируют друг друга.

Все это не делает ни один из продуктов слишком дорогим для того, с чем он справляется хорошо. Это означает, что стоимость работы двух полноценных платформ наблюдаемости растет быстрее, чем планирует большинство бюджетов.

Проблема разрастания инструментов

Приведенные выше математические расчеты — это лишь часть затрат. Основные расходы проявляются во время инцидентов.

Отчет New Relic 2026 Observability Forecast показал, что в среднем в каждой организации в 2025 году использовалось около четырех инструментов наблюдаемости, а в текущем году этот показатель снова растет до пяти. Отдельное исследование BlueCat и Enterprise Management Associates (EMA) показало, что 87% команд сетевых операций полагаются на множество инструментов, как правило, без значимой интеграции между ними.

Эта фрагментация проявляется в виде задержек. Когда метрики, трассировки и логи находятся на разных платформах, кому-то приходится вручную восстанавливать хронологию событий по разным инструментам, прежде чем вообще можно будет приступить к поиску первопричины.

В отчете New Relic 2025 Observability Forecast, на который ссылается то же издание Network World, отмечается, что 41% руководителей по-прежнему узнают о сбоях в работе сервисов из жалоб клиентов, тикетов инцидентов или в результате ручных проверок, а не благодаря срабатыванию оповещения там, где это необходимо.

Одновременное использование Datadog и Splunk — это уменьшенная копия той же проблемы. Каждый инцидент, затрагивающий как инфраструктуру, так и логи, означает переключение контекста, повторную аутентификацию во второй платформе и ручную корреляцию временных меток в системах, которые не имеют общей модели данных.

Если лицензионные расходы вызывают главное разочарование, стоит посмотреть на то, как команды самостоятельно оценивают альтернативы Splunk или альтернативы Datadog, вместо того чтобы по умолчанию принимать решение продолжать использовать обе системы.

Единая альтернатива

New Relic исходит из иной предпосылки. Вместо создания отдельных продуктов для инфраструктуры, APM и логов и перекладывания на команды обязанности по их связыванию, она объединяет мониторинг производительности приложений, мониторинг инфраструктуры и управление логами в единую модель данных с одним языком запросов и одним счетом.

Это не делает New Relic замену для SIEM-решений и инструментов комплаенса от Splunk. Что она действительно делает, так это устраняет причину использовать две полноценные платформы только для покрытия инфраструктуры, APM и логов. Платформа мониторинга производительности приложений New Relic выводит метрики инфраструктуры, влияние ошибок и шаблоны логов в том же представлении, что и трассировку, поэтому их сопоставление во время инцидента не требует переключения инструментов или ручной сверки временных метонок.

Ценообразование подчиняется той же логике. New Relic использует ценообразование на основе потребления, привязанное к объему приема данных и пользовательским лицензиям, а не количество хостов, суммируемое по нескольким продуктам. Платформа включает 100 ГБ бесплатного объема принимаемых данных каждый месяц и одну бесплатную лицензию полноценного пользователя, чего достаточно для большинства команд для проведения реальной оценки перед выделением бюджета. Актуальные тарифы указаны на странице цен New Relic.

И Datadog, и Splunk отлично справляются со своими основными задачами. Проблема заключается не в каждой платформе по отдельности. Дело в стоимости и сложности поддержки двух полных стеков для мониторинга, APM и логов, которые все больше дублируют друг друга. Если ваша команда взвешивает, продлевать ли обе лицензии или консолидировать их на одной платформе, стоит протестировать решение на собственных данных. Запустите бесплатную учетную запись New Relic, кредитная карта не требуется.

Часто задаваемые вопросы о сравнении Datadog и Splunk

Можно ли использовать Datadog и Splunk вместе?

Да, и сегодня так поступают многие команды, обычно потому что Datadog охватывает инфраструктуру и APM, в то время как Splunk уже использовался для логов и безопасности. Обратной стороной являются затраты и корреляция. Вы платите за две платформы и вручную связываете данные, которые в противном случае находились бы в одном месте.

Что дороже: Datadog или Splunk?

Это зависит от вашей рабочей нагрузки. Цены Datadog в расчете на хост могут быстро расти по мере увеличения потребностей в инфраструктуре и масштабируемости, в то время как цены Splunk на основе приема данных могут расти с такой же скоростью вместе с объемом логов. Поскольку ни одна из ценовых моделей не учитывает то, что уже покрывает другой инструмент, команды, использующие обе системы, обычно видят не взаимокомпенсацию, а суммирование затрат.

Заменяет ли New Relic одновременно Datadog и Splunk?

New Relic закрывает пересечения между ними: мониторинг инфраструктуры, APM и управление логами на единой платформе. Она не заменяет SIEM-инструменты и средства обеспечения соответствия требованиям от Splunk, поэтому команды безопасности, которые на них полагаются, скорее всего, сохранят их. Для команд, у которых сценарии использования Datadog и Splunk в основном пересекаются с мониторингом и логами, переход на New Relic устраняет дублирование лицензий и позволяет одной модели данных выполнять обе задачи.

Сколько времени занимает миграция со Splunk или Datadog?

Сроки миграции различаются в зависимости от пользовательских инструментов, дашбордов и логики оповещений, используемых в существующей платформе. Команды обычно начинают с запуска New Relic параллельно с существующим инструментом на несколько недель для проверки покрытия, а затем переводят оповещения и дашборды поэтапно, а не все сразу.