Obseria vs Datadog

Funktionsvergleich

Obseria als Datadog Alternative: die Kurzfassung

Datadog und Obseria decken beide Infrastructure Monitoring, APM, Log-Analyse, Digital Experience Monitoring, Security und KI-gestützten Betrieb in einem SaaS-Produkt ab. Die entscheidenden Unterschiede liegen weniger in der Feature-Liste als darin, wie die Plattformen abrechnen, wie sie Daten speichern und wie eng die Instrumentierung an den Anbieter gebunden ist. Wenn Sie eine Datadog Alternative prüfen, entscheiden diese drei Punkte, ob sich ein Wechsel lohnt. Der folgende Vergleich stützt sich auf die öffentliche Preisseite und Dokumentation von Datadog, Stand Oktober 2026.

Preismodell: pro Host und Produkt oder pro Signal

Datadog rechnet jedes Produkt in einer eigenen Einheit ab. Laut öffentlicher Preisseite werden Infrastructure Monitoring und APM pro Host und Monat berechnet, mit Kontingenten für Container, Custom Metrics sowie ingestierte und indizierte Spans, die im Account gepoolt werden. Log Management besteht aus einer Ingest-Gebühr pro GB und einer Indexierungsgebühr pro Million Log-Events, deren Höhe von der Aufbewahrungsdauer abhängt. Flex Logs ergänzt eine günstigere Speicherstufe für langfristige Log-Daten. Real User Monitoring, Synthetic Monitoring, Security-Produkte und Bits-AI-Credits haben eigene Einheiten; Jahresverträge sind gegenüber On-Demand-Preisen rabattiert.

Diese Struktur ist pro Produkt transparent, und große Kunden können jeden Baustein einzeln verhandeln. Für Plattform-Teams ist vor allem die Prognose schwierig: Die Monatsrechnung hängt von Host-Anzahl, Container-Dichte, Kardinalität der Custom Metrics, Span-Volumen und indizierten Log-Events ab, und jeder dieser Faktoren verändert sich unabhängig, sobald Cluster skalieren oder neue Teams dazukommen.

Obseria nutzt ein einheitliches, nutzungsbasiertes Modell über alle Signale und berechnet weder Hosts noch Seats:

• Logs, Spans und RUM-Web-Events: 0,060 $ pro Million ingestiert und 0,540 $ pro Million gespeichert (30 Tage Aufbewahrung).
• Metrik-Datenpunkte: 0,020 $ pro Million ingestiert und 0,180 $ pro Million gespeichert (13 Monate Aufbewahrung).
• Synthetic-API-Checks: 0,20 $ pro tausend Ausführungen; Agent Credits für Obseria Intelligence: 0,60 $ pro Credit.
• In Obseria Pipeline gefilterte Daten kosten nur die Ingestion. Dashboards, Alerting, SLOs, Automatisierung, API, CLI, MCP-Server sowie SSO/RBAC sind für unbegrenzt viele Nutzer enthalten.

Keines der beiden Modelle ist per se günstiger. Umgebungen mit wenigen großen, stabilen Hosts passen gut zu Host-Preisen. Umgebungen mit vielen kurzlebigen Containern, hohem Log-Volumen oder vielen Teams, die Zugriff brauchen, profitieren meist von einer Abrechnung, die nur dem Datenvolumen folgt.

Datenmodell und Speicherung

Bei Datadog werden durchsuchbare Logs in Indizes geleitet, jeweils mit eigener Aufbewahrungsdauer. Nicht indizierte Logs können in Archive im eigenen Object Storage geschrieben und später rehydriert oder in Flex Logs für günstigere Langzeitabfragen gehalten werden. Traces werden über Retention Filter aufbewahrt, Metriken liegen im Time-Series-Speicher von Datadog. Das erlaubt feingranulare Steuerung, bedeutet aber auch, dass Teams vorab entscheiden, welche Daten indiziert, gesampelt oder archiviert werden.

Obseria Lake ist ein indexfreies Lakehouse mit Schema-on-Read. Logs, Metriken, Spans, Profile, RUM-Events und Security-Signale landen in einem gemeinsamen Speicher im Petabyte-Maßstab, Felder werden erst zur Abfragezeit interpretiert. Sie müssen vor einer Analyse weder Indizes definieren noch Archive rehydrieren; Datenschutz auf Feldebene regelt, wer welche Attribute sehen darf. Obseria Pipeline filtert, reichert an, maskiert personenbezogene Daten und routet bereits beim Ingest, sodass Kostenkontrolle vor der Speicherung stattfindet und nicht über Index-Design.

Für Abfragen bietet Obseria OQL, eine Pipe-basierte Sprache für alle Signale, sowie PromQL und SQL:

fetch logs
| filter service == "payments"
| summarize count(), by:{level}

OpenTelemetry und Vendor-Lock-in

Datadog hat deutlich in OpenTelemetry investiert. Der Datadog Agent nimmt OTLP direkt an, und die Datadog Distribution des OpenTelemetry Collectors (DDOT) integriert einen Collector in den Agent. Viele Datadog-Kunden nutzen dennoch weiterhin den Datadog Agent und die Datadog-Tracing-Bibliotheken, weil diese die tiefste Integration mit den Datadog-Funktionen bieten.

Obseria ist OpenTelemetry-nativ. OTLP ist das primäre Ingest-Protokoll, die Semantic Conventions bilden das Datenmodell, und Sie können Ihre Daten jederzeit per OTLP exportieren. Teams mit vorhandenen OpenTelemetry SDKs sehen ihren ersten Trace in der Regel nach 15 Minuten. Für mehr als Anwendungstelemetrie wird der Obseria Agent einmal pro Host installiert und erfasst Metriken, Logs, Traces, Profile und Security-Signale. Obseria TopoGraph erstellt daraus automatisch die Topologie von Anwendungen und Infrastruktur.

Die praktische Lock-in-Frage lautet: Wo steckt Ihre Instrumentierung? Mit OpenTelemetry instrumentierter Code lässt sich durch einen Wechsel des Exporters an jedes kompatible Backend anbinden. Code mit herstellerspezifischen Bibliotheken muss vor einem Wechsel neu instrumentiert werden.

KI und Ursachenanalyse

Datadog bietet Watchdog für automatische Anomalie- und Ausreißererkennung sowie Bits AI als Assistenz- und Agentenschicht für Analysen, Code-Fixes und Chat. Laut Datadog-Preisseite wird Bits AI über AI Credits abgerechnet, entweder als monatliches Kontingent oder On-Demand.

Obseria Intelligence kombiniert kausale, prädiktive und generative KI. Agentische Root-Cause-Analysen durchlaufen den TopoGraph und die Telemetrie in Obseria Lake und liefern eine nachvollziehbare Beweiskette, sodass Engineers jeden Schritt prüfen können, statt einer Zusammenfassung vertrauen zu müssen. Agent Credits kosten 0,60 $ pro Stück. Kundendaten werden nie für das Training von KI-Modellen verwendet.

Datenresidenz und Compliance

Datadog betreibt mehrere regionale Sites, darunter EU1 in Deutschland; die Site wird beim Anlegen der Organisation festgelegt. Die Zertifizierungen von Datadog sind im Trust Center des Anbieters aufgeführt.

Obseria speichert Daten wahlweise in der EU (Frankfurt, Dublin), in Großbritannien (London) oder in Ihrem eigenen Cloud-Account (BYOC). Obseria ist nach ISO 27001, 27017 und 27018, SOC 2 Type II, BSI C5 (EU-Region) und TISAX zertifiziert und unterstützt Anforderungen aus DORA, NIS2 und DSGVO mit automatischer PII-Maskierung, Zugriffskontrolle auf Feldebene, Audit-Logs und 99,95 % SLA.

Migration von Datadog zu Obseria

Die meisten Migrationen laufen parallel statt als harter Cutover:

1. Dual-Shipping mit OpenTelemetry: Betreiben Sie einen OpenTelemetry Collector oder den Obseria Agent neben der bestehenden Erfassung und senden Sie einige Wochen lang dieselben Daten an beide Plattformen.
2. Dashboards, Monitore und SLOs übertragen: Bauen Sie zuerst die Ansichten nach, die Ihre On-Call-Teams tatsächlich nutzen, in OQL oder PromQL, und vergleichen Sie die Alerts direkt.
3. Schrittweise neu instrumentieren: Ersetzen Sie herstellerspezifische Tracing-Bibliotheken Service für Service durch OpenTelemetry SDKs, beginnend mit den kritischsten Pfaden.

Die 14-tägige Testphase ohne Kreditkarte reicht in der Regel für einen Proof of Concept auf einem Cluster oder einer Service-Gruppe.

Welches Tool passt zu Ihnen?

Der Wechsel in drei Schritten

1. Telemetrie parallel senden. Betreiben Sie während der Evaluierung einen OpenTelemetry Collector oder den Obseria Agent parallel und senden Sie dieselben Daten an beide Plattformen.
2. Kritische Ansichten nachbauen. Bilden Sie die Dashboards, Monitore und SLOs Ihrer On-Call-Teams in OQL oder PromQL nach und vergleichen Sie das Alert-Verhalten.
3. Instrumentierung umstellen. Ersetzen Sie herstellerspezifische Tracing-Bibliotheken Service für Service durch OpenTelemetry SDKs und schalten Sie danach die alte Pipeline ab.