Obseria vs Grafana

Funktionsvergleich

Obseria als Grafana Alternative: die Kurzfassung

Grafana gehört zu den am weitesten verbreiteten Open-Source-Dashboarding-Tools, und Grafana Labs hat darum einen vollständigen Observability-Stack aufgebaut: Mimir für Metriken, Loki für Logs, Tempo für Traces und Pyroscope für Profile, oft als LGTM-Stack bezeichnet. Sie können ihn selbst betreiben oder Grafana Cloud als Managed Service nutzen. Obseria verfolgt einen anderen Ansatz: eine integrierte Plattform mit einem Speicher und einer Abfragesprache für alle Signale. Wenn Sie eine Grafana Alternative prüfen, lautet die Kernfrage, ob Sie kombinierbare Open-Source-Bausteine oder eine integrierte Plattform bevorzugen. Grundlage dieses Vergleichs sind die öffentliche Preisseite und Dokumentation von Grafana Labs, Stand Oktober 2026.

Preismodell: Plattformgebühr plus Nutzung oder Abrechnung pro Signal

Laut Preisseite hat Grafana Cloud drei Stufen. Der Free Tier ist dauerhaft kostenlos und enthält monatliche Kontingente für Metrik-Series, Logs, Traces, Profile und mehrere Produkte bei 14 Tagen Aufbewahrung. Der Pro Tier kombiniert eine monatliche Plattformgebühr mit nutzungsbasierter Abrechnung: Metriken werden pro Active Series berechnet, Logs, Traces und Profile pro GB mit getrennten Komponenten für Verarbeitung, Schreiben und Aufbewahrung, und Produkte wie Kubernetes Monitoring, Application Observability, Frontend Observability und der Grafana Assistant haben eigene Einheiten, teils pro Host-Stunde, pro Session oder pro aktivem Nutzer. Enterprise beginnt mit einem jährlichen Ausgaben-Commitment und ergänzt individuelle Aufbewahrung, Premium-Support und Deployment-Optionen bis hin zu Bring Your Own Cloud.

Der Free Tier ist echt nützlich, und Adaptive Metrics sowie Adaptive Logs senken Kosten, indem sie ungenutzte Series aggregieren und ungenutzte Log-Muster verwerfen. Die Herausforderung: Die Kosten verteilen sich auf viele Dimensionen, und gerade die Kardinalität der Active Series kann in Kubernetes durch Labels schnell wachsen.

Obseria beschränkt die Abrechnung auf wenige Dimensionen:

• Logs, Spans und RUM-Web-Events: 0,060 $ pro Million ingestiert, 0,540 $ pro Million gespeichert, 30 Tage Aufbewahrung.
• Metrik-Datenpunkte: 0,020 $ pro Million ingestiert, 0,180 $ pro Million gespeichert, 13 Monate Aufbewahrung.
• Synthetic-API-Checks: 0,20 $ pro tausend Ausführungen. Agent Credits für Intelligence: 0,60 $ pro Credit.
• Unbegrenzt viele Nutzer, keine Host-Gebühren, alle Funktionen inklusive. In Obseria Pipeline gefilterte Daten kosten nur die Ingestion.

Architektur und Datenmodell

Der LGTM-Stack nutzt pro Signal ein spezialisiertes Backend. Mimir ist ein horizontal skalierbarer, Prometheus-kompatibler Metrik-Speicher, Loki indiziert nur Labels und legt Log-Zeilen komprimiert im Object Storage ab, und Tempo speichert Traces mit minimaler Indexierung im Object Storage. Jedes Backend hat eine eigene Abfragesprache: PromQL, LogQL und TraceQL. Grafana korreliert die Daten anschließend in Dashboards und Explore. Dieses Design ist effizient und flexibel, zudem kann Grafana viele externe Datenquellen direkt visualisieren.

Obseria Lake speichert Logs, Metriken, Spans, Profile, RUM-Events und Security-Signale in einem indexfreien Lakehouse mit Schema-on-Read und Datenschutz auf Feldebene. OQL arbeitet in einer Pipeline über alle Signale, PromQL und SQL stehen für Teams bereit, die diese bevorzugen:

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

Obseria TopoGraph erstellt die Topologie von Anwendungen und Infrastruktur automatisch, sodass die Korrelation über Signale hinweg nicht von einheitlichen Label-Konventionen in jedem Team abhängt. Das erleichtert vor allem großen Organisationen mit vielen eigenständigen Teams die Analyse.

Open Source, OpenTelemetry und Lock-in

Die Kernprojekte von Grafana Labs, darunter Grafana, Loki, Tempo und Mimir, sind Open Source unter der Lizenz AGPLv3. Sie können sie also selbst betreiben und zwischen Eigenbetrieb und Grafana Cloud wechseln. Grafana Cloud nimmt OTLP nativ an, und Grafana Alloy ist die Distribution des OpenTelemetry Collectors von Grafana Labs. Der Eigenbetrieb bedeutet allerdings, mehrere verteilte Systeme zu betreiben, inklusive Skalierung, Upgrades und Object Storage.

Obseria ist eine verwaltete kommerzielle Plattform und bietet keine selbst betriebene Open-Source-Edition. Lock-in begegnet Obseria stattdessen über OpenTelemetry: OTLP ist das native Protokoll, die Semantic Conventions bilden das Datenmodell, und Sie können Daten jederzeit per OTLP exportieren. Mit vorhandenen OpenTelemetry SDKs kommt der erste Trace meist nach 15 Minuten an. Wenn Daten in Ihrer eigenen Umgebung bleiben müssen, läuft Obseria auch in Ihrem eigenen Cloud-Account (BYOC).

KI und Ursachenanalyse

Grafana Cloud bietet den Grafana Assistant, einen KI-Assistenten für Abfragen, Dashboard-Erstellung und Fehleranalyse, sowie eine Investigations-Funktion; beide werden im Pro Tier nutzungsbasiert abgerechnet.

Obseria Intelligence kombiniert kausale, prädiktive und generative KI auf Basis von TopoGraph. Agentische Root-Cause-Analysen liefern eine Beweiskette, die Engineers Schritt für Schritt prüfen können. Agent Credits kosten 0,60 $ pro Stück, Kundendaten werden nie für KI-Training verwendet.

Datenresidenz und Compliance

Grafana Cloud ist in mehreren Cloud-Regionen verfügbar, darunter Frankfurt auf AWS; die Region eines Stacks lässt sich nach dem Anlegen nicht mehr ändern. Beim Eigenbetrieb des Open-Source-Stacks haben Sie volle Kontrolle über den Standort.

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

Migration von Grafana zu Obseria

Wenn Sie mit OpenTelemetry oder Grafana Alloy erfassen, ergänzen Sie Obseria als zusätzliches OTLP-Ziel und betreiben beide parallel. Da Obseria PromQL unterstützt, lassen sich viele Metrik-Panels und Alert-Regeln mit geringen Anpassungen übernehmen; LogQL- und TraceQL-Abfragen werden nach OQL übersetzt. Beginnen Sie mit den Dashboards und Alerts, auf die Ihre On-Call-Teams angewiesen sind, validieren Sie sie im Parallelbetrieb und stellen Sie dann Service für Service um. Die 14-tägige Testphase erfordert keine Kreditkarte.

Wenn Sie den LGTM-Stack heute selbst betreiben, sollten Sie den Betriebsaufwand in den Vergleich einbeziehen: Rechenleistung, Object Storage, Upgrades und Bereitschaftszeiten für den Observability-Stack selbst sind reale Kosten, die bei einer verwalteten Plattform entfallen. Umgekehrt gilt: Wenn Ihr Team diesen Betrieb bereits souverän beherrscht und die Kontrolle über jede Komponente schätzt, ist das ein legitimer Grund, beim Eigenbetrieb zu bleiben.

Welches Tool passt zu Ihnen?

Der Wechsel in drei Schritten

1. OTLP-Ziel ergänzen. Konfigurieren Sie Ihren OpenTelemetry Collector oder Grafana Alloy so, dass Daten parallel an Obseria gehen.
2. PromQL weiterverwenden. Übernehmen Sie Metrik-Panels und Alert-Regeln per PromQL; übersetzen Sie LogQL- und TraceQL-Abfragen nach OQL.
3. Service für Service umstellen. Validieren Sie On-Call-Dashboards und Alerts im Parallelbetrieb und stellen Sie Teams nacheinander um.