Splunk vs. Datadog

Sie haben genug von ergebnislosen Untersuchungen und unliebsamen Überraschungen bei der Abrechnung? Dann ist Splunk das Richtige für Sie: eine schnelle, skalierbare und flexible Monitoring-Lösung für hybride Umgebungen, der nichts entgeht und die mit Ihren geschäftlichen Anforderungen mitwächst. Auf große Unternehmen zugeschnittene Preisstufen und Zugriffskontrollen verhindern, dass Sie mehr zahlen als nötig. Finden Sie heraus, warum führende Unternehmen in Sachen Observability Splunk gegenüber Datadog bevorzugen.

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Datadog

Unkalkulierbare Kosten

Kaum zentrale Steuerungsmöglichkeiten, mangelhaftes Kardinalitätsmanagement¹ und aggressive Tarifmodelle² machen es Datadog-Benutzern sehr schwer, Kosten verlässlich vorherzusagen. Viele bleiben daher auf teuren Überkapazitäten sitzen.

Splunk-Vorteil

Splunk punktet mit transparenten Kosten und proaktiven Steuerungsmöglichkeiten für die gesamte IT. Dafür sorgen Token und Kapazitätskontingente, mit denen Sie den Zugriffs- und Nutzungsumfang mehrerer Teams überwachen und verwalten können. Ein einheitliches Datenmanagement stellt sicher, dass nur relevante Daten gespeichert werden. Und dank detaillierter Nutzungsberichte mit präzisen Kostenprognosen zahlen Sie nicht mehr als nötig.

Datadog

Erkennungslücken

Unvollständige Trace-Daten³, minimale Einblicke in COTS-Anwendungen von Drittanbietern, eine langsame Polling-Architektur^4,5 und stark Tagging-abhängige Suchfunktionen⁶ sind der Grund, warum Datadog-Kunden nicht immer die Einblicke erhalten, die sie im Ernstfall brauchen.

Splunk-Vorteil

Splunk erfasst alle Daten, die für das Troubleshooting vor, während und nach Incidents nötig sind. Auch sonst bietet Splunk das ganze Paket, das Sie benötigen, um Problemen schnell auf den Grund zu gehen. Dazu gehören die komplette Erfassung von Traces, die Aufnahme von Daten beliebiger Formate aus nativen und externen Anwendungen, eine Architektur für schnelles Daten-Streaming, eine vollständige Indizierung und die flexible Splunk Search Processing Language (SPL).

Datadog

Unvollständige OpenTelemetry-Implementierung

Die OpenTelemetry-Implementierung von Datadog entspricht nicht den Zielen der meisten Kunden. Mehrere Collectors, veraltete Dokumentation, nicht standardgemäße Datenbezeichnungen, keine automatische Verknüpfung von Traces und Logs⁷ und fehlende Unterstützung für Span-Ereignisse oder Live-Profiling sorgen für unnötigen manuellen Mehraufwand, lückenhafte Einblicke und umständliches Troubleshooting.

Splunk-Vorteil

Der OpenTelemetry Collector ist unsere native Lösung und wird von Splunk kommerziell unterstützt. Dies bringt zahlreiche Vorteile mit sich, u. a. eine bessere Datenübertragbarkeit, geringere Kosten bei Anbieterwechsel, universellen Zugriff auf gespeicherte Telemetriedaten und die Möglichkeit, Daten ohne parallel laufende Agents oder manuelle Eingriffe zu erfassen, zu verarbeiten, umzuwandeln und zu visualisieren. Dadurch können Sie den geschäftlichen Mehrwert von OpenTelemetry voll ausschöpfen.

Besonders attraktiv an Splunk ist, dass wir enorm von den zentralisierten, anpassbaren Analyse-Dashboards profitieren, die Transaktionen in Echtzeit zusammenfassen und analysieren. So stellen wir sicher, dass wir zeitnah auf Kunden reagieren und gleichzeitig Fehler und Latenzen auf einen Blick erkennen.

Director of Operations, Online- und E-Commerce-Plattform, Lenovo

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Splunk und Datadog im Vergleich

	Splunk	Datadog
Log-Analysen	Splunk erfasst, indiziert und speichert für Menschen lesbare Dateien automatisch, unabhängig von ihrer Herkunft. Metriken und ausnahmslos alle Traces werden automatisch mit Logs korreliert, sodass Ihre Teams Probleme schnell erkennen und lösen können. Unsere bewährten Indizierungs- und Suchfunktionen wachsen mit den Datensets des Unternehmens mit. Engineering- und ITOps-Teams sind so jederzeit in der Lage, bekannte und unbekannte Probleme aufzuspüren.	Der Datenspeicher von Datadog ist weniger flexibel als der von Splunk: Der Schwerpunkt liegt auf der Speicherung von metrischen Zeitreihen und Anwendungs-Logs. Anders als bei Splunk müssen Datadog-Nutzer bei der Suche zwischen Kosten und Leistung abwägen. Stoßen sie dann auf unvorhergesehene Probleme, zieht sich die MTTR in die Länge. Die Folge sind längere Ausfallzeiten und unerwartete Überkapazitäten, weil Logs neu indiziert werden müssen, um Suchanfragen nachträglich zu verbessern.
Erkennung und Warnmeldungen	Die Collectors von Splunk Observability Cloud streamen alle 2 bis 3 Sekunden granulare, jeweils 1 Sekunde umfassende Datenblöcke. Dies ermöglicht Visualisierungen nahezu in Echtzeit sowie präzise Erkennungen und Warnmeldungen. Nutzer profitieren so von einer kürzeren MTTR und einem besseren Anwendungserlebnis. Außerdem erspart Splunk Engineering- und Geschäftsteams jede Menge Frust.	Datadog-Agents fragen Telemetriedaten nur alle 60 Sekunden ab. Dementsprechend länger dauert es, diese Daten zu speichern, zu verarbeiten und zu visualisieren. In der Folge steigt die MTTR, während Erkennungen und Warnmeldungen ausgebremst werden. Letztlich leidet darunter die Customer Experience für Engineering- und Business-Teams.
Datenaufbewahrung und -integration	Dank NoSample^TM-Tracing speichert Splunk sämtliche Traces, aber keine redundanten Spans. Das Metrics Pipeline Management-Feature erleichtert das Transformieren, Redigieren und Ablegen von Daten und ermöglicht so ein ausgewogenes Kosten-Nutzen-Verhältnis. Außerdem unterstützt Splunk die föderierte Suche in AWS S3, was ohne Abstriche bei der Suchleistung Kosten spart. Das Ergebnis: Sie sehen alle wichtigen Daten, um Probleme schnell und einfach eindämmen zu können, ohne dass die Kosten aus dem Ruder laufen.	Datadog speichert 100 % der Trace-Daten nur 15 Minuten lang, danach sind Nutzer auf Trace Sampling angewiesen.⁸Dadurch können Warnmeldungen verlangsamt werden, was wiederum die Fehlerbehebung ausbremst, da Anwender erst warten müssen, bis die Plattform die betreffenden Traces gefunden hat. Beim Pipeline Management kann Datadog mit den soliden Weiterleitungsfunktionen von Splunk nicht mithalten. Die Datentransformation ist weniger flexibel und Daten lassen sich ohne Bearbeitung der zugrunde liegenden Datenquelle auch nicht einfach redigieren. Das zwingt Anwender dazu, Daten zu extrahieren, was die Kosten in die Höhe treibt und das Finden und Eingrenzen von Problemen erschwert.
Troubleshooting-Erlebnis	Splunk weiß, dass service- und teamübergreifende Leistungsprobleme erhebliche geschäftliche Folgen haben können. Deshalb korreliert unsere Plattform Metriken, Logs und Traces basierend auf dynamischen, KI-gestützten Schwellenwerten und visualisiert sie in leicht verständlicher Form. Dank umfassender Vorschlagsbibliotheken und voll indizierter Logs gestaltet sich das Erstellen von Suchabfragen aus beliebigen Datenelementen mit Splunk enorm einfach. Splunk IT Service Intelligence gibt Einblicke in den Zustand von IT-Ressourcen und Services und damit die IT-Performance der ganzen Organisation. Kurzum, wer Splunk nutzt, findet und löst Probleme schneller.	Die Troubleshooting-Funktionen von Datadog sind komplexen Szenarien weniger gewachsen. Die begrenzte Erfassung von Full Traces und die langsame Lerngeschwindigkeit hindern User daran, zur Untersuchung unvorhergesehener Ereignisse dynamische Schwellenwerte einzusetzen. Stattdessen müssen sie Warnmeldungen manuell so einstellen, dass die Ursache erfasst wird. Die Log-Suche funktioniert über eine Kombination aus automatischen und benutzerdefinierten Tags. Sind jedoch keine Tags vorhanden, müssen Anwender auf potenziell langsame Attributanfragen zurückgreifen. Unternehmensansichten unterstützen Drittanbieter-Daten und individuelle Konfigurationen in geringerem Umfang als Splunk.
OpenTelemetry-Unterstützung	Splunk Observability Cloud ist ein wesentlicher Unterstützer des OpenTelemetry-Projekts und zu 100 % OpenTelemetry-nativ. Daher können Splunk-Nutzer OpenTelemetry-Daten erfassen, verarbeiten, umwandeln, visualisieren oder für Warnmeldungen verwenden, ohne sich über Ausnahmen und OpenTelemetry-spezifische Einschränkungen Gedanken machen zu müssen. Dies ermöglicht Usern, direkte Beiträge zur Community zu leisten und alle Vorteile von OpenTelemetry für sich zu nutzen.	Die OpenTelemetry-Dokumentation von Datadog enthält fehlerhaften Beispielcode, den Anwender erst mühsam „reparieren“ müssen, um ihn zu verstehen. Span-Ereignisse werden vom OpenTelemetry-Tracing nicht unterstützt und Nutzer können Traces und Logs nicht verknüpfen, indem sie eigene Logging-Module oder -Bibliotheken manuell patchen. Logging- und Trace-Daten werden separat gespeichert und lassen sich nicht korrelieren. Auch das Abfragen von Span-Daten als Metriken im Dashboard ist nicht möglich.