Splunk et Datadog

Fatigué de rencontrer des impasses dans vos investigations et de recevoir des factures inattendues ? Splunk combine rapidité, évolutivité et flexibilité pour superviser les environnements hybrides complexes. Ses solutions vous aident à vous adapter rapidement à l’évolution des besoins de votre entreprise sans perdre en visibilité. Vous bénéficiez également de contrôles professionnels sur les coûts et les accès, afin d’éviter les dépassements de facturation inattendus. Découvrez pourquoi les plus grandes entreprises choisissent Splunk plutôt que Datadog pour l’observabilité.

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Datadog

Coûts imprévisibles

Avec ses contrôles faiblement centralisés, sa mauvaise gestion de la cardinalité¹ et ses tarifs agressifs², Datadog a un coût extrêmement difficile à contrôler et à prédire, et les excédents coûteux sont monnaie courante.

L’avantage de Splunk

Splunk garantit des coûts transparents et des contrôles proactifs sur l’ensemble du parc informatique à l’aide de jetons et de quotas de capacité qui permettent de superviser et gérer les accès et la consommation de plusieurs équipes. Grâce à la gestion unifiée des données, les utilisateurs stockent uniquement les données dont ils ont besoin. Des rapports d’utilisation détaillés prédisent les coûts avec précision pour éviter les dépassements.

Datadog

Angles morts

Les données de trace incomplètes³, la visibilité minimale sur les applications COTS tierces, les lenteurs de l’architecture d’interrogation^4,5 et la surutilisation du balisage pour la recherche⁶ empêchent les clients d’obtenir facilement les informations dont ils ont besoin au moment critique.

L’avantage de Splunk

Splunk réunit tout ce dont vous avez besoin pour rechercher et résoudre les problèmes avant, pendant et après un incident. Collecte complète de traces, importation des données d’applications internes et tierces dans n’importe quel format, architecture de diffusion de métriques à grande vitesse, indexation complète et flexibilité du langage de recherche Splunk (SPL) : vous avez toutes les cartes en main pour trouver rapidement et facilement les causes profondes détaillées des problèmes qui surviennent.

Datadog

Implémentation incomplète d’OpenTelemetry

L’implémentation d’OpenTelemetry par Datadog ne répond pas aux objectifs commerciaux de la plupart des clients. Un éventail de collecteurs, une documentation obsolète, une dénomination des données non standards, l’impossibilité de lier les traces et les logs par défaut⁷ et l’absence de prise en charge des événements de span ou du profilage en direct sont lourds de conséquences : efforts inutiles pour les équipes, lacunes dans la visibilité et procédures de dépannage fragmentées.

L’avantage de Splunk

L’OpenTelemetry Collector est notre solution native et Splunk le prend en charge commercialement. Ses atouts : une meilleure portabilité des données, des coûts réduits en cas de changement de fournisseur, un accès universel à la télémétrie stockée et la possibilité de collecter, traiter, transformer et visualiser les données sans agents simultanés ni opération manuelle. Autant d’avantages qui vous permettent de profiter pleinement du potentiel d’OpenTelemetry.

Ce que nous apprécions particulièrement avec Splunk, ce sont les avantages considérables que nous tirons de ses tableaux de bord d’analyse centralisés et personnalisables qui rassemblent et analysent les transactions en temps réel ; ils nous permettent de répondre aux clients sans délai tout en repérant les erreurs et les problèmes de latence en un coup d’œil.

Directeur des opérations, plateforme en ligne et e-commerce, Lenovo Lenovo

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Splunk et Datadog

	Splunk	Datadog
Analyse des logs	Splunk ingère, indexe et stocke automatiquement tout fichier lisible par l’homme, quelle que soit sa source. Les métriques et l’intégralité des traces sont automatiquement corrélées aux logs, ce qui permet aux équipes de localiser et de résoudre rapidement les problèmes. Nous avons fait nos preuves en matière d’indexation et de recherche à grande échelle sur les données d’entreprise. Nos solutions mettent au jour les éléments connus et inconnus pour que les équipes d’ingénierie et d’ITOps trouvent ce dont elles ont besoin, quand elles en ont besoin.	Le dépôt de données de Datadog n’a pas la flexibilité de Splunk et se concentre principalement sur le stockage de séries chronologiques de métriques et des logs d’applications. Contrairement à ce que permet Splunk, les utilisateurs doivent faire un choix entre coût et performance pour les recherches, ce qui prolonge le MTTR lorsque les ingénieurs rencontrent des problèmes imprévus. Le résultat : des interruptions prolongées et des frais imprévus lorsqu’il faut réindexer les logs afin d’améliorer les requêtes après coup.
Détection et alertes	Les collecteurs Splunk Observability Cloud diffusent des données granulaires d’une seconde toutes les 2 à 3 secondes, ce qui permet de créer des visualisations, de détecter les problèmes et de générer des alertes en quasi temps réel. Cette vitesse améliore le MTTR et l’expérience du consommateur, et elle réduit la frustration des ingénieurs et des responsables métiers.	Les agents de Datadog interrogent les données de télémétrie APM toutes les 60 secondes. Le stockage, le traitement et la visualisation de la télémétrie prennent plus de temps. Ce retard entraîne une augmentation du MTTR, un ralentissement de la détection et des alertes et une dégradation de l’expérience pour les ingénieurs et responsables métiers.
Conservation et intégration des données	La traçabilité NoSample^TM de Splunk conserve toutes les traces, sans risque de stocker des traces redondantes. La gestion du pipeline de métriques facilite la transformation, l’édition et la suppression des données afin de trouver le bon équilibre entre coûts et performances. Nous prenons également en charge la recherche fédérée dans AWS S3, afin de réduire les coûts tout en conservant la fonctionnalité de recherche. Le résultat ? Vous disposez de toutes les données dont vous avez besoin pour isoler les problèmes rapidement et facilement, tout en gardant un contrôle total sur les coûts.	Datadog conserve 100 % des données de trace pendant les 15 premières minutes, après quoi les utilisateurs sont obligés d’échantillonner les traces.⁸Cela peut retarder certaines alertes et ralentir le dépannage, parce que les ingénieurs doivent attendre que la plateforme capture les traces suspectes. Il manque au pipeline de Datadog les capacités de routage robustes dont dispose Splunk. Ses transformations sont moins flexibles et parviennent difficilement à expurger les données sans modifier la source sous-jacente. Les clients sont encouragés à « déshydrater » les données, ce qui augmente les coûts et complique la tâche des ingénieurs quand ils doivent rechercher et isoler des problèmes.
Expérience de dépannage	Splunk identifie l’impact commercial des problèmes de performances qui englobent plusieurs services et équipes. Nous corrélons les métriques, les logs et les traces au sein de visualisations cohérentes et claires, associées à des seuils d’alerte dynamiques enrichis par IA. Splunk permet d’élaborer très facilement des requêtes de recherche à partir de n’importe quel élément de données grâce à de vastes bibliothèques de suggestions et à des logs entièrement indexés. Splunk IT Service Intelligence offre une visibilité sur la santé de l’entreprise et ses liens avec celle des actifs et des services informatiques. Les utilisateurs localisent et résolvent les problèmes plus rapidement avec Splunk.	Dans les scénarios complexes, les capacités de dépannage de Datadog ne sont pas aussi robustes. La collecte limitée de traces complètes et la longueur de la période d’apprentissage empêchent les ingénieurs d’utiliser des seuils d’alerte dynamiques pour investiguer les problèmes imprévus. Ils sont contraints de régler manuellement les alertes pour parvenir à la source des problèmes. L’analyse de logs repose sur à une combinaison de balises définies automatiquement et par l’utilisateur. En l’absence de balises, les utilisateurs ont recours à des requêtes d’attributs potentiellement lentes. Les vues métiers ne prennent pas en charge les données tierces et ne peuvent pas être aussi finement personnalisées que ne le permet Splunk.
Prise en charge d’OpenTelemetry	Splunk Observability Cloud intègre nativement OpenTelemetry et Splunk contribue activement au projet. Les utilisateurs de Splunk peuvent, en toute confiance, collecter les données OpenTelemetry, les traiter, les transformer, les visualiser et s’en servir de base pour créer des alertes, sans s’inquiéter des exceptions et des contraintes spécifiques à OpenTelemetry. Ils ont la possibilité de contribuer directement à la communauté et de profiter pleinement des avantages d’OpenTelemetry.	La documentation OpenTelemetry de Datadog comporte des erreurs et fait perdre du temps aux utilisateurs qui doivent corriger les exemples de code avant de pouvoir les comprendre. Son traçage OpenTelemetry ne prend pas en charge les événements de span et les utilisateurs ne peuvent pas relier les traces et les logs en modifiant manuellement leur propre module ou bibliothèque de logging. Les données de logging et de traces sont conservées séparément : il est donc impossible de les corréler, et les utilisateurs ne peuvent pas interroger les données de span sous forme de métriques dans leur tableau de bord.