Splunk et New Relic

Nos métriques et nos traces haute fidélité se corrèlent parfaitement aux données de logs pour permettre aux utilisateurs de localiser et résoudre rapidement les problèmes. Grâce à nos outils éprouvés d’indexation et de recherche, qui couvrent l’ensemble des groupes de données de l’entreprise, vous trouvez rapidement ce dont vous avez besoin, au moment voulu. 

Les capacités de corrélation des fichiers de logs sont rudimentaires et les utilisateurs se plaignent de la lenteur et de l’inefficacité des recherches, ce qui rend l’interrogation des données de logs difficile et ralentit le dépannage. New Relic n’importe pas tous les types de fichiers de log et n’utilise pas de contenu connexe pour les analyser. Sans balisage automatique des champs dans les données non structurées, les logs sont difficilement exploitables à moins de procéder manuellement.  

L’architecture de streaming en temps réel de Splunk collecte les données à intervalles d’une seconde et produit des rapports en moins de 10 secondes. Cela vous permet de visualiser, d’analyser et de signaler les modifications en quelques secondes seulement, pour localiser et résoudre rapidement les problèmes dans les applications et les infrastructures cloud-native.

Les agents New Relic peuvent collecter des données granulaires.  Ils utilisent un traitement par batch pour sonder les données de télémétrie et produisent des rapports à intervalles d’une minute en général, ce qui ralentit la détection et le signalement des problèmes. 

Splunk capture, présente et analyse chaque métrique, trace, log et événement des séries chronologiques à l’échelle de la ligne de code, pour que vous ne manquiez aucun signal critique. De plus, la gestion des pipelines de métriques vous permet de contrôler le volume des métriques au point d’ingestion pour optimiser vos dépenses d’observabilité.

La traçabilité New Relic collecte 100 % des données de traces des navigateurs web et des applications mobiles, mais elle échantillonne les traces de back-end. Résultat : des unités logiques déconnectées et redondantes, qui peuvent ralentir le dépannage, accroître les coûts et empêcher de circonscrire les problèmes.

Cohérents et exhaustifs, les workflows de dépannage de Splunk Observability Cloud permettent aux ingénieurs de partir de la couche utilisateur, service, application ou infrastructure, d’identifier les éléments affectés et d’isoler rapidement ce qui est défectueux. Avec Splunk IT Service Intelligence, les équipes ITOps établissent rapidement le lien entre la santé des services informatiques et l’impact sur les fonctions métiers afin de remonter à l’origine des pertes de revenus, d’identifier les utilisateurs à trier et de faciliter la communication à l’échelle de l’entreprise.

La fragmentation des produits et des fonctionnalités n’aide pas l’utilisateur à travailler de façon méthodique. Il doit se confronter à des expériences redondantes et déconnectées en passant d’un produit à un autre. C’est particulièrement le cas avec New Relic Explorer, Lookout, Navigator, Time Warp et Workloads, en raison du chevauchement des fonctionnalités et des tableaux de bord intégrés d’APM et de supervision de l’infrastructure.

Contributeur majeur au projet, Splunk utilise un collecteur OpenTelemetry comme mécanisme natif de collecte. Les utilisateurs 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.

Bien que New Relic soit associé à la Cloud Native Computing Foundation (CNCF) et propose en effet des agents OpenTelemetry, la solution ne permet pas aux utilisateurs de visualiser ni d’exporter facilement les données ; un obstacle de poids pour les clients qui veulent profiter de tous les avantages métier d’OpenTelemetry.