- Netzwerk-Latenz ist die häufigste Ursache für Cloud-Probleme (40 %).
- Unternehmen, die Monitoring-Tools einsetzen, reduzieren durchschnittliche Ausfallzeiten um bis zu 60 % und steigern die Kundenzufriedenheit um 35 %.
- Kriterien bei der Tool-Auswahl: Benutzerfreundlichkeit, Funktionsumfang, Integrationsfähigkeit und Kosten.
- Datadog: Zentralisierte Überwachung für Multi-Cloud-Umgebungen mit über 850 Integrationen. Ab ca. 15 €/Host monatlich.
- New Relic: Telemetrie-Plattform mit Code-Level-Diagnostik und KI-gestützter Anomalieerkennung. Kostenloser Tarif verfügbar.
- Dynatrace: KI-basierte Full-Stack-Monitoring-Lösung mit automatischer Konfiguration. Preise ab ca. 21 €/8 GB Host monatlich.
- AppDynamics: Echtzeit-Analyse von Anwendungen und Infrastruktur, Teil des Splunk-Portfolios. Ab ca. 30 €/CPU-Kern monatlich.
- Prometheus & Grafana: Open-Source-Kombination für Kubernetes-Umgebungen. Kostenlos nutzbar, Grafana Cloud ab 8 €/Nutzer monatlich.
- Amazon CloudWatch: AWS-spezifisches Monitoring mit Pay-per-Use-Modell. Ab 0,30 €/Metrik monatlich.
- LogicMonitor: Hybride Monitoring-Plattform mit über 2.000 Integrationen. Ab ca. 15 €/Gerät monatlich.
| Tool | Cloud-Plattformen | Preis (ab) | KI-Funktionalität | Integrationen |
|---|---|---|---|---|
| Datadog | AWS, Azure, GCP, Hybrid | 15 €/Host | ML-basierte Alarme | 850+ |
| New Relic | AWS, Azure, GCP, Hybrid | Kostenlos | KI-Insights | 500+ |
| Dynatrace | AWS, Azure, GCP, VMware | 21 €/8 GB Host | Davis AI | 750+ |
| AppDynamics | AWS, Azure, GCP, Hybrid | 30 €/CPU-Kern | KI-Anomalieerkennung | 200+ |
| Prometheus & Grafana | Beliebig (Open Source) | Kostenlos | Plugins erforderlich | Viele Plugins |
| Amazon CloudWatch | AWS | 0,30 €/Metrik | Basis-ML | AWS-nativ |
| LogicMonitor | AWS, Azure, GCP, Hybrid | 15 €/Gerät | AIOps | 2.000+ |
Für Multi-Cloud-Umgebungen punkten Datadog, Dynatrace und LogicMonitor mit umfangreichen Funktionen. Prometheus & Grafana bieten eine kostengünstige Lösung für Kubernetes-Enthusiasten, während Amazon CloudWatch ideal für AWS-Nutzer ist. Testversionen helfen, die beste Lösung für Ihre Anforderungen zu finden.
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1. Datadog
Datadog bietet eine umfassende Übersicht über die Cloud-Infrastruktur. Die Plattform kombiniert Metriken, Logs, Traces und Sicherheitsdaten in einer einzigen Benutzeroberfläche und erleichtert so die Verwaltung komplexer Multi-Cloud-Umgebungen. Im Folgenden ein genauerer Blick auf die zentralen Funktionen.Unterstützte Cloud-Plattformen
Datadog ist mit allen wichtigen Cloud-Anbietern kompatibel, darunter AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform und Kubernetes. IT-Teams können alle Ressourcen zentral überwachen, und die Plattform ermöglicht eine nahtlose Integration in hybride Umgebungen. Dadurch lassen sich sowohl On-Premises- als auch Cloud-Ressourcen effizient überwachen, was die Komplexität der Verwaltung deutlich reduziert.Zentrale Monitoring-Funktionen
Die Stärke von Datadog liegt in der zentralisierten Überwachung von vier Hauptbereichen: Metriken, Logs, Traces und Sicherheitsdaten werden in Echtzeit gesammelt. So können IT-Teams sofort kritische Werte oder Anomalien erkennen. Die zentrale Logs-Aggregation macht Systemprotokolle durchsuchbar, während das Distributed Tracing die Performance einzelner Anwendungskomponenten detailliert analysiert. Besonders hilfreich ist die Möglichkeit, diese verschiedenen Datenquellen miteinander zu verknüpfen, um Probleme schneller zu identifizieren und zu beheben.KI- und Machine-Learning-Funktionen
Datadog bietet zusätzlich KI-gestützte Anomalieerkennung. Mithilfe von KI-basierten Alerts werden historische und aktuelle Daten verglichen, um plötzliche Latenzspitzen oder Fehlerquoten frühzeitig zu erkennen. So können IT-Teams proaktiv handeln und Probleme beheben, bevor sie sich negativ auf Endnutzer auswirken.Integrationsmöglichkeiten
Mit über 850 Integrationen lässt sich Datadog problemlos in bestehende IT-Umgebungen einbinden – beispielsweise in Tools wie Slack, Jira oder ServiceNow. Die API-Integration ermöglicht die Erstellung individueller Dashboards und die Einbindung von Monitoring-Daten in ERP- oder CRM-Systeme. Besonders praktisch: Die Dashboards können an deutsche Standards angepasst werden, etwa durch das 24-Stunden-Zeitformat oder die Nutzung eines Kommas als Dezimaltrennzeichen. Die flexible Preisstruktur beginnt bei etwa 15 € pro Host und Monat. Zudem gibt es eine kostenlose Basisversion für grundlegendes Monitoring, was eine planbare und kosteneffiziente Nutzung ermöglicht.2. New Relic
New Relic ist eine umfassende Telemetrie-Plattform, die APM, Infrastrukturüberwachung, Log-Management und Distributed Tracing in einer Lösung vereint. Dank der Code-Level-Diagnostik können Probleme direkt im Quellcode identifiziert werden. Im Folgenden werfen wir einen genaueren Blick auf die unterstützten Plattformen und die wichtigsten Funktionen.Unterstützte Cloud-Plattformen
New Relic arbeitet mit AWS, Azure, Google Cloud sowie containerisierten Umgebungen zusammen. Diese breite Unterstützung macht es Unternehmen möglich, Anwendungen und Infrastrukturen in Multi-Cloud- oder hybriden Umgebungen zu überwachen. Darüber hinaus ist die Plattform perfekt geeignet für moderne Cloud-native Architekturen, da sie nahtlos mit Kubernetes und containerisierten Anwendungen funktioniert.Wichtige Monitoring-Funktionen
New Relic bietet nicht nur Standard-Monitoring, sondern hebt sich durch seine direkte Code-Diagnostik hervor. Es kombiniert Metriken, Logs und Traces in einer zentralen Benutzeroberfläche. Das APM liefert einen umfassenden Überblick über Anwendungs-, Infrastruktur- und Benutzerdaten. Ergänzt wird dies durch die Custom Events API, die benutzerdefinierte Geschäftsmetriken erfasst, während SQL-Abfragen tiefere Analysen ermöglichen.KI- und Machine-Learning-Funktionen
Mit KI- und ML-gestützter Anomalieerkennung sowie prädiktiven Analysen sorgt New Relic dafür, dass Performance-Probleme erkannt werden, bevor sie Auswirkungen auf die Nutzer haben. Die Plattform analysiert Telemetrie-Daten, entdeckt ungewöhnliche Muster, löst Alerts aus und schlägt mögliche Ursachen vor. Laut Branchenberichten konnten Unternehmen dadurch ihre Problemlösungszeit um 30–50 % verkürzen und Ausfallzeiten um 25 % reduzieren.Integrationsmöglichkeiten
New Relic punktet mit einer Vielzahl an Integrationen: Über 500 unterstützte Technologien ermöglichen die nahtlose Einbindung in CI/CD-Pipelines sowie Alerting-Systeme wie Slack oder PagerDuty. Besonders für deutsche Unternehmen relevant: Die Plattform bietet GDPR-konforme Datenverarbeitung und berücksichtigt lokale Anforderungen wie Euro-Währung, metrische Einheiten sowie Datums- und Zeitformate. Die flexible Preisgestaltung, die mit einem kostenlosen Tarif beginnt, macht New Relic auch für Start-ups und kleinere Teams interessant. Außerdem können deutsche Unternehmen über den Software-Shop PS1CODE kostengünstige Lizenzschlüssel erwerben, was die Gesamtkosten für Cloud-Monitoring erheblich senkt.3. Dynatrace
Dynatrace ist eine Plattform für Full-Stack-Monitoring, die auf KI-Technologie basiert und speziell für hybride und Multi-Cloud-Umgebungen entwickelt wurde. Dank der OneAgent-Technologie erfolgt die Überwachung automatisch und ohne zusätzliche Konfiguration. Diese Automatisierung erfüllt die Anforderungen an eine benutzerfreundliche Bedienung und eine schnelle Problemerkennung. Im Folgenden werden die unterstützten Plattformen und Funktionen näher erläutert.Unterstützte Cloud-Plattformen
Dynatrace arbeitet problemlos mit führenden Cloud-Anbietern und VMware zusammen. Diese Kompatibilität ermöglicht es Unternehmen in Deutschland, ihre gesamte IT-Infrastruktur zentral zu überwachen. Besonders in Branchen mit hohen Anforderungen an Flexibilität bietet dies erhebliche Vorteile.Wichtige Monitoring-Funktionen
Die OneAgent-Technologie sammelt in Echtzeit Daten wie Metriken, Logs, Traces und Geschäftsinformationen und speichert sie im Grail Data Lakehouse. Dies ermöglicht schnelle und präzise Root-Cause-Analysen. Durch die automatische Erkennung und Zuordnung aller Komponenten können Unternehmen sicherstellen, dass selbst in komplexen Cloud-Umgebungen keine Überwachungs-Lücken entstehen.KI- und Machine-Learning-Funktionen
Die Davis AI Engine von Dynatrace erkennt Anomalien, analysiert deren Ursachen automatisch und liefert konkrete Lösungsvorschläge. Diese KI-gestützte Funktionalität hilft, Performance-Probleme zu beheben, bevor sie sich negativ auf die Nutzererfahrung auswirken. Ein Beispiel: Ein deutsches E-Commerce-Unternehmen kann mit Dynatrace langsame Transaktionszeiten automatisch identifizieren, die Ursachen analysieren und Optimierungsvorschläge erhalten.Integrationsmöglichkeiten
Neben den umfassenden Überwachungsfunktionen bietet Dynatrace vielseitige Integrationsoptionen. Mit der Unterstützung von über 750 Technologien gehört die Plattform zu den flexibelsten auf dem Markt. Sie lässt sich nahtlos in DevOps-, ITSM- und CI/CD-Tools wie ServiceNow, Jira und Slack einbinden. APIs, Plugins und Konnektoren sorgen für einheitliche Workflows und ermöglichen automatisiertes Incident-Management. Darüber hinaus erfüllt Dynatrace die Anforderungen der DSGVO und lokale Standards, einschließlich der Verarbeitung in Euro (€) und metrischen Einheiten. Die Preise beginnen bei 49 USD (etwa 45 €) pro Kernbenutzer und Monat.4. AppDynamics
AppDynamics, ein Bestandteil des Splunk Observability-Portfolios, bietet eine umfassende Überwachungslösung für hybride und Multi-Cloud-Umgebungen. Mit Funktionen zur Echtzeit-Analyse von Anwendungen, Infrastruktur und Nutzererfahrungen bietet die Plattform deutschen Unternehmen eine zentrale Anlaufstelle, um komplexe IT-Landschaften effizient zu managen. Hier ein Überblick über die wesentlichen Funktionen von AppDynamics.Unterstützte Cloud-Plattformen
AppDynamics ist kompatibel mit AWS, Azure, Google Cloud und VMware-Umgebungen. Diese breite Unterstützung ermöglicht eine einheitliche Überwachung sowohl von Cloud-basierten als auch lokalen Ressourcen. Besonders praktisch ist die Möglichkeit, verteilte Anwendungsarchitekturen zentral zu analysieren, was die Verwaltung deutlich erleichtert.Wichtige Monitoring-Funktionen
Die Plattform kombiniert verschiedene Datenquellen wie Metriken, Logs und Traces, um eine umfassende Überwachung zu gewährleisten. Sie misst essenzielle Leistungskennzahlen wie Antwortzeiten, Durchsatz oder Fehlerquoten und bietet mit Transaction Tracing detaillierte Einblicke in die Abläufe verteilter Anwendungen. So lassen sich Abhängigkeiten und Schwachstellen auf allen Ebenen der Performance gezielt analysieren.KI- und Machine-Learning-Funktionen
Durch den Einsatz von KI und maschinellem Lernen erkennt AppDynamics Anomalien und analysiert deren Ursachen, bevor sie zu größeren Problemen führen. Diese proaktive Herangehensweise ermöglicht es, Performance-Engpässe frühzeitig zu beheben und die mittlere Lösungszeit (MTTR) erheblich zu verkürzen. Gleichzeitig sorgt sie für optimierte IT-Prozesse und minimierte Ausfallzeiten – ein entscheidender Vorteil für Unternehmen.Integrationsmöglichkeiten
Als Teil des Splunk Observability-Portfolios integriert sich AppDynamics nahtlos in Splunks umfassende Plattform. Diese Verbindung eröffnet zusätzliche Möglichkeiten, wie etwa Sicherheitsüberwachung, Log-Analysen und tiefgehende Datenanalysen. Dank rollenbasierter Zugriffskontrolle, individuell anpassbarer Dashboards und der Integration in bestehende Monitoring-Systeme können Unternehmen ihre IT-Prozesse effizient steuern und dabei die DSGVO-Vorgaben einhalten. Dieser ganzheitliche Ansatz verschafft deutschen Unternehmen einen klaren Vorteil gegenüber isolierten Lösungen.sbb-itb-fc744e0
5. Prometheus & Grafana
Prometheus und Grafana gehören zu den bekanntesten Open-Source-Tools für das Monitoring von Cloud-Performance. Diese Kombination hat sich insbesondere in der Cloud-Native-Community etabliert und wird oft als Standardlösung für containerisierte Umgebungen angesehen. Prometheus dient dabei als leistungsstarke Zeitreihendatenbank, die Metriken sammelt, während Grafana diese Daten in interaktiven und optisch ansprechenden Dashboards visualisiert. Diese flexible Lösung ermöglicht eine plattformübergreifende Überwachung, die im Folgenden näher beleuchtet wird.Unterstützte Cloud-Plattformen
Prometheus und Grafana sind plattformunabhängig und unterstützen eine Vielzahl von Umgebungen, darunter AWS, Azure, Google Cloud sowie hybride Infrastrukturen. Im Gegensatz zu herstellerspezifischen Lösungen vermeiden diese Tools einen Vendor-Lock-in und können sowohl in der Cloud als auch in lokalen Rechenzentren eingesetzt werden. Besonders in Kubernetes-Umgebungen zeigt sich ihre Stärke: Prometheus kann hier durch Service Discovery automatisch neue Services erkennen und überwachen. Diese Vielseitigkeit macht die Tools ideal für Unternehmen, die verschiedene Cloud-Infrastrukturen verwalten oder unabhängig von spezifischen Anbietern bleiben möchten.Wichtige Monitoring-Funktionen
Prometheus ist spezialisiert auf die Erfassung und Speicherung von Zeitreihen-Metriken, also numerischen Datenpunkten, die über einen bestimmten Zeitraum gesammelt werden. Zu den erfassten Daten gehören Infrastrukturkennzahlen wie CPU-Auslastung, Speicherverbrauch, Festplatten-I/O, Netzwerkstatistiken sowie anwendungsspezifische Performance-Indikatoren. Mit PromQL, der Abfragesprache von Prometheus, können auch detaillierte Analysen durchgeführt werden, die weit über einfache Visualisierungen hinausgehen. Grafana ergänzt diese Funktionen durch individuell anpassbare Dashboards und die Möglichkeit, verschiedene Datenquellen zu integrieren. Der integrierte AlertManager von Prometheus erlaubt es zudem, flexible Benachrichtigungsregeln einzurichten – etwa per E-Mail, Slack oder PagerDuty. Während sich die Kombination hauptsächlich auf Metriken konzentriert, sind für ein umfassendes Observability-Konzept zusätzliche Tools für Logs und Traces erforderlich.Integration in bestehende Systeme
Neben der präzisen Datenerfassung bieten Prometheus und Grafana zahlreiche Möglichkeiten zur Integration in bestehende Systeme. Dank ihres Open-Source-Ansatzes lassen sich beide Tools nahtlos in Enterprise-Umgebungen einfügen. Grafana unterstützt die Verbindung zu unterschiedlichen Datenquellen wie Datenbanken und Cloud-Diensten, sodass einheitliche Dashboards über verschiedene Tools hinweg erstellt werden können. Prometheus sammelt Metriken von Anwendungen und Infrastrukturen, die das Prometheus-Format unterstützen. Viele populäre Cloud-Dienste bieten Exporter, um die Integration zu erleichtern. Funktionen wie das Teilen von Dashboards und Vorlagen in Grafana ermöglichen es, Monitoring-Standards projektübergreifend zu etablieren. Für kostenbewusste Organisationen ist das Open-Source-Modell eine attraktive Option. Alternativ stehen verwaltete Services wie Grafana Cloud zur Verfügung, die zwischen 8 und 20 € pro Nutzer und Monat kosten. Diese Kombination aus Prometheus und Grafana bietet eine flexible und budgetfreundliche Lösung für Unternehmen mit komplexen Cloud-Infrastrukturen.6. Amazon CloudWatch
Amazon CloudWatch ist Amazons eigene Lösung für Monitoring und Observability, speziell zugeschnitten auf AWS-Umgebungen. Es ermöglicht die Überwachung von AWS-Ressourcen und Anwendungen in Echtzeit. Im Gegensatz zu Tools, die Multi-Cloud-Umgebungen abdecken, konzentriert sich CloudWatch ausschließlich auf das AWS-Ökosystem. Mit einer Integration in über 70 AWS-Services ist es besonders geeignet für Unternehmen, die ihre Infrastruktur vorwiegend auf AWS ausgerichtet haben.Unterstützte Cloud-Plattformen
CloudWatch ist ausschließlich für AWS-Umgebungen ausgelegt und unterstützt keine anderen Public-Cloud-Anbieter wie Azure oder Google Cloud. Diese Spezialisierung sorgt für eine reibungslose Integration mit AWS-Services wie EC2, Lambda, DynamoDB und ECS. Für Unternehmen in Deutschland ist es wichtig zu wissen, dass CloudWatch in der EU-Region Frankfurt verfügbar ist und die lokalen Datenschutzanforderungen erfüllt. Zusätzlich können auch On-Premises-Server und benutzerdefinierte Anwendungen über Agents und APIs eingebunden werden. Während diese Fokussierung eine optimale Nutzung für AWS-zentrierte Infrastrukturen ermöglicht, müssen Unternehmen mit Multi-Cloud-Strategien gegebenenfalls auf zusätzliche Tools zurückgreifen.Zentrale Monitoring-Funktionen
CloudWatch kombiniert Metriken, Logs und Traces auf einer Plattform, um umfassende Einblicke in AWS-Umgebungen zu bieten. Es erfasst Systemmetriken wie CPU-Auslastung, Speicherverbrauch und Netzwerkstatistiken sowie anwendungsspezifische Daten wie Anfragenraten und Fehlerzahlen. Ein Highlight ist die Möglichkeit, benutzerdefinierte Metriken zu erstellen. Die Daten werden nahezu in Echtzeit (bis zu einer Minute) gesammelt. Zusätzlich konsolidiert CloudWatch Logs aus verschiedenen AWS-Services, darunter Anwendungs-, System- und Audit-Logs, und stellt diese für detaillierte Analysen bereit. Automatisierte Alarme, die auf individuell definierten Schwellenwerten basieren, ermöglichen es, frühzeitig auf Performance-Probleme zu reagieren. Beispiele hierfür sind das automatische Skalieren von EC2-Instanzen oder das Anpassen der Durchsatzleistung von DynamoDB während Lastspitzen.KI/ML-Funktionen für proaktive Überwachung
Mit der Anomalieerkennung auf Basis von maschinellem Lernen (ML) identifiziert CloudWatch automatisch ungewöhnliche Muster in den erfassten Metriken. Dies reduziert die mittlere Zeit zur Wiederherstellung (MTTR). Die Technologie lernt das normale Verhalten des Systems und sendet Benachrichtigungen, sobald Performance-Werte von den erwarteten Mustern abweichen. Besonders SaaS-Anbieter profitieren davon, da sie potenzielle Latenzprobleme frühzeitig erkennen und beheben können.Integration in bestehende Systeme
CloudWatch bietet flexible Integrationsmöglichkeiten über APIs, SDKs und AWS Lambda, was benutzerdefinierte Automatisierungen erleichtert. Daten können per API oder über Tools wie Grafana exportiert werden. Für Sicherheitsüberwachungen arbeitet CloudWatch eng mit AWS CloudTrail zusammen und ermöglicht automatisierte Workflows über AWS Systems Manager oder Lambda-Funktionen. Häufige Integrationen umfassen das Versenden von Alerts an Plattformen wie Slack oder PagerDuty sowie den Export von Logs an SIEM-Systeme, um Compliance-Anforderungen wie GDPR oder ISO 27001 zu erfüllen. Die Abrechnung erfolgt nach dem Pay-per-Use-Modell in Euro (€). Ein Preisrechner hilft dabei, die monatlichen Kosten basierend auf der individuellen Nutzung abzuschätzen.7. LogicMonitor
LogicMonitor ist eine cloudbasierte Plattform, die speziell für das Monitoring von hybriden und Multi-Cloud-Umgebungen entwickelt wurde. Mit Funktionen wie automatischer Erkennung und umfassender Überwachung von Geräten, Netzwerken und Anwendungen bietet sie Unternehmen eine zentrale Lösung, um ihre IT-Infrastruktur im Blick zu behalten.Unterstützte Cloud-Plattformen
LogicMonitor unterstützt alle großen Cloud-Anbieter, darunter AWS, Microsoft Azure und Google Cloud. Die Plattform ermöglicht es, hybride Umgebungen zu überwachen, indem sie sowohl cloudbasierte als auch lokale Infrastrukturen in einer einzigen Ansicht zusammenführt. Diese Fähigkeit ist besonders hilfreich für Unternehmen, die ihre Workloads auf mehrere Anbieter verteilen oder schrittweise in die Cloud migrieren möchten. Dank der automatischen Erkennung von Ressourcen entfällt die manuelle Konfiguration, was den Arbeitsaufwand für IT-Teams erheblich reduziert. Diese nahtlose Verbindung zwischen verschiedenen Plattformen bildet die Basis für die vielseitigen Monitoring-Funktionen von LogicMonitor.Zentrale Monitoring-Funktionen
LogicMonitor bietet umfangreiche Überwachungsfunktionen, darunter Echtzeit-Metriken, Log-Aggregation und verteiltes Tracing. IT-Teams können Performance-Daten visualisieren, Alarme automatisieren und Trends in der gesamten Infrastruktur analysieren. Mit flexiblen Dashboards und vorkonfigurierten Templates lässt sich die Plattform auf spezifische Anforderungen anpassen. Sie erfasst sowohl grundlegende System-Metriken wie CPU-Auslastung und Speicherverbrauch als auch anwendungsspezifische Daten wie Antwortzeiten und Durchsatzraten.KI/ML-Funktionen für proaktive Überwachung
Die Plattform nutzt AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) und maschinelles Lernen, um Anomalien zu erkennen, Alarm-Rauschen zu minimieren und umsetzbare Erkenntnisse zu liefern. Prädiktive Alarme ermöglichen es, potenzielle Probleme frühzeitig zu beheben, bevor sie Endnutzer beeinträchtigen. Dadurch wird die Verfügbarkeit erhöht und die mittlere Zeit bis zur Wiederherstellung (MTTR) verkürzt. Zudem fügt sich LogicMonitor nahtlos in bestehende Systeme ein, um einen störungsfreien Datenfluss zu gewährleisten.Integration in bestehende Systeme
Mit über 2.000 vorkonfigurierten Integrationen bietet LogicMonitor eine breite Kompatibilität mit IT-Systemen wie Cloud-Anbietern, lokalen Geräten, Ticketing-Tools, Kollaborationsplattformen und Automatisierungslösungen. Zudem stehen APIs für benutzerdefinierte Integrationen zur Verfügung, um Workflows zu optimieren und Daten effizient auszutauschen. Rollenbasierte Zugangskontrollen sorgen für eine sichere und DSGVO-konforme Überwachung, die speziell für die Anforderungen deutscher Unternehmen entwickelt wurde. Optionen für Datenresidenz und sichere Datenverarbeitung runden das Angebot ab. Die Kombination aus automatisierter Erkennung, umfangreichen Anpassungsmöglichkeiten und einer cloudbasierten Architektur macht LogicMonitor zu einer idealen Lösung für große Unternehmen mit komplexen IT-Umgebungen. Die Plattform ist skalierbar und kann Tausende von Geräten und Services überwachen.Tool-Vergleichstabelle
Die folgende Tabelle bietet einen schnellen Überblick über die Hauptunterschiede der sieben Cloud-Monitoring-Tools. Sie hilft dabei, eine Auswahl zu treffen, die spezifischen Anforderungen gerecht wird.| Tool | Cloud-Plattformen | Monitoring-Funktionen | KI/ML-Features | Integrationen | Preise (EUR, Stand Nov. 2025) | Deutsche Sprache |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Datadog | AWS, Azure, GCP, Hybrid | Infrastruktur, APM, Logs, Security | Ja (ML-Alarme) | 850+ Integrationen | ~15–20 €/Host/Monat | Vollständig |
| New Relic | AWS, Azure, GCP, Hybrid | Infrastruktur, APM, Logs, Browser, Synthetics | Ja (KI-Insights) | 500+ Integrationen | Kostenlos; ~50 €/Nutzer/Monat | Vollständig |
| Dynatrace | AWS, Azure, GCP, VMware, Hybrid | Infrastruktur, APM, Logs, User Experience | Ja (Davis AI, Grail) | 750+ Integrationen | ~21 €/8 GiB Host/Monat | Vollständig |
| AppDynamics | AWS, Azure, GCP, Hybrid | Infrastruktur, APM, Business-Metriken | Ja (KI-Anomalieerkennung) | 200+ Integrationen | ~30–50 €/CPU-Kern/Monat | Vollständig |
| Prometheus & Grafana | Beliebig (bes. Kubernetes, Hybrid) | Metriken, Logs, Dashboards | Begrenzt (via Plugins) | 70+ AWS, viele Plugins | Kostenlos (Open Source); Grafana Cloud 8–50+ €/Nutzer/Monat | Community-basiert |
| Amazon CloudWatch | AWS (optimal), Hybrid (begrenzt) | Infrastruktur, APM, Logs, Alarme | Begrenzt (Basic ML) | AWS-nativ, API | Kostenlos (Basic); 0,30 €/Metrik/Monat | Ja |
| LogicMonitor | AWS, Azure, GCP, Hybrid | Infrastruktur, APM, Logs, Netzwerk, Cloud | Ja (AIOps) | 2.000+ Integrationen | ~15–20 €/Gerät/Monat | Vollständig |
Kurze Analyse der Tabelle
Integrationen und Flexibilität:Datadog bietet 850 Integrationen, was es zu einer vielseitigen Lösung macht. LogicMonitor hebt sich jedoch mit über 2.000 vorkonfigurierten Verbindungen hervor und eignet sich ideal für komplexe IT-Umgebungen. Dynatrace unterstützt 750+ Technologien und bietet mit seiner Davis AI eine fortschrittliche KI für automatische Erkennung und Ursachenanalyse. Kostenübersicht:
Die Preisgestaltung variiert deutlich: Open-Source-Tools wie Prometheus & Grafana sind kostenlos nutzbar, während kommerzielle Lösungen zwischen 15 und 50 € pro Monat kosten. New Relic bietet einen kostenlosen Tarif für kleinere Projekte, während AppDynamics mit bis zu 50 € pro CPU-Kern zu den teuersten Optionen gehört. Sprachunterstützung:
Für deutsche Unternehmen bieten Datadog, New Relic, Dynatrace, AppDynamics und LogicMonitor eine vollständige deutsche Benutzeroberfläche und Dokumentation. Bei Prometheus & Grafana hingegen ist man auf Community-Übersetzungen angewiesen, die nicht immer vollständig oder konsistent sind. KI-Funktionalitäten:
Die KI-Features unterscheiden sich stark: Dynatrace überzeugt mit Davis AI und der Grail-Datenengine, während Datadog ML-basierte Alarme bietet. LogicMonitor setzt auf AIOps, während Amazon CloudWatch und Prometheus & Grafana nur grundlegende bzw. plugin-basierte KI-Funktionen bereitstellen. Fazit:
Dynatrace und Datadog sind besonders gut für Großunternehmen geeignet, die umfassende Funktionen benötigen. Prometheus & Grafana hingegen bieten eine kosteneffiziente, anpassbare Lösung. LogicMonitor überzeugt durch die höchste Anzahl an Integrationen und eignet sich hervorragend für komplexe Infrastrukturen.