Datadog vs Splunk : Comparaison des outils d'observabilité

L'observabilité est cruciale pour l'informatique moderne car elle fournit des insights sur l'infrastructure et les applications. Datadog et Splunk sont des plates-formes d'observabilité leaders avec des forces différentes. Datadog excelle dans les environnements DevOps modernes, proposant une surveillance complète. Splunk est forte dans l'analyse de journaux et la gestion de l'information et des événements de sécurité (SIEM). Datadog utilise des agents pour collecter des données, les visualisant dans des tableaux de bord en temps réel et offrant des fonctionnalités comme APM et RUM. Splunk collecte des données via des forwarders, les indexant et les stockant pour analyse à l'aide du langage de traitement Splunk (SPL). Datadog est facile à utiliser, avec une bonne interface utilisateur et des fonctionnalités, mais peut être coûteux et manque d'un mode sans agent. Splunk se targue d'une collecte de données extensive et de puissantes capacités de données, mais a une courbe d'apprentissage abrupte et peut être coûteux. Datadog cible les équipes cloud-orientées, tandis que Splunk dessert les grandes entreprises nécessitant une analyse de données approfondie. Datadog est basé sur le cloud, tandis que Splunk offre des options de déploiement on-premise, hybride et cloud. Les deux offrent une surveillance et une alerte en temps réel, avec Splunk mettant l'accent sur les capacités de recherche de données.