Az IT-beszerzéseknél gyakran az első kérdés így hangzik: „Mennyibe kerül?” De a tapasztalat azt mutatja, hogy ez önmagában félrevezető lehet. A jó döntés nem az árcédulán múlik, hanem azon, hogy milyen gyorsan és milyen mértékben térül meg az adott beruházás. Egy observability vagy monitoring eszköz nem önmagában jó vagy rossz, drága vagy olcsó. A valódi kérdés az: „Melyik megoldás a legmegfelelőbb az adott szervezet méretéhez, érettségi szintjéhez és a vállalati működés kritikus pontjaihoz?” A Telvice-nél kiemelten fontosnak tartjuk, hogy ügyfeleink ne csak egy „monitoring eszközt”, hanem egy megtérülő, megbízható, üzletileg is értelmes megoldást kapjanak. Soha nem ajánlunk olyan rendszert, amely csak a mi szempontunkból előnyös, csak olyat, ami az adott vállalatnak valóban működni fog, és hosszú távon is értéket termel.
Most nézzük meg, mikor melyik típusú megoldás a legjobb választás, és miért térül meg hosszú távon a biztos, prémium minőségű megközelítés.
1. Az „ingyenes” open source eszközök valódi ára
Az olyan nyílt forráskódú eszközök, mint a Prometheus, Grafana vagy az ELK stack, sok IT-csapat számára jelentették az első lépést a rendszerszintű megfigyelés felé. Elérhetőek, testreszabhatóak, és indulásként gyakran működőképesek.
De fontos látni: ezek nem komplett, dobozos megoldások, és nem is annak készültek. Egyéni konfigurációra, manuális beállításokra és folyamatos karbantartásra épülnek, így az idő előrehaladtával jelentős rejtett költségeket generálhatnak.
Mire használhatók jól?
- Egyszerű metrika- vagy loggyűjtésre homogén környezetben.
- Alapszintű szolgáltatásfigyelésre, ha kevés a komponens és kevés a kritikus követelmény.
- Olyan környezetekben, ahol rendelkezésre áll házon belüli kompetencia az eszközök napi szintű kezelésére.
Mikor válnak problémássá?
Amikor a rendszer:
- összetett (mikro szolgáltatásokat tartalmaz, konténerizált, multi-cloud),
- üzletkritikus (egy hiba leállást vagy reputációvesztést okoz),
- gyors válaszokat, megelőzést és átláthatóságot igényel.
Ezekben az esetekben az open source megoldások nem tudnak lépést tartani az elvárásokkal.
Tipikus korlátok és rejtett költségek:
- Külön monitoring stack kiépítése, összehangolása, ami folyamatos technikai fenntartást igényel.
- Automatizált AI-analitika és gyökérok-feltárás hiányában minden korrelációs és incidenskezelési logikát kézzel kell építeni.
- Széttagolt adatok, külön dashboardok, így az összefüggések felismerése manuális következtetésre épül.
- Lassabb hibadetektálás és elhárítás – az értelmezéshez és javításhoz idő és emberi erőforrás kell.
- Rejtett költségek: fejlesztői idő, dokumentálás, oktatás, tesztelés, compliance.
Mind olyan tétel, ami az elején nem látszik a „nulla forintos” ár mögött.
A legnagyobb kockázat? Az, amikor egy súlyos incidens nem derül ki időben, vagy nem értjük elég gyorsan az okát, és emiatt leáll a működés, sérül az ügyfélélmény vagy épp a cég hírneve.
A tanulság:
Az open source monitoring hasznos lehet induláshoz vagy szűk, jól kontrollált célokra. De nagyvállalati környezetben, ahol a kockázat, a komplexitás és az elvárt reakcióidő magas, gyorsan kiderül, hogy az „ingyenes” megoldás valójában drága kompromisszum.
2. Moduláris felépítés, korlátozott összhang – a Datadog szerepe nagyobb rendszerekben
A Datadog széles körben elterjedt observability-platform, ahol az egyes funkciók – például infrastruktúra-monitorozás, APM, logkezelés, biztonság – külön modulokként érhetőek el.
Ez a megközelítés jól működhet olyan vállalatoknál, ahol:
- a megfigyelési igények fokozatosan épülnek fel,
- külön csapatok kezelik a különböző komponenseket,
- a szervezet rendelkezik belső kapacitással a konfiguráció és integráció kezelésére.
Hol jelentkeznek mégis a korlátok?
A Forrester és a Dynatrace tapasztalatai alapján egyre több szervezet vált Datadogról Dynatrace-re akkor, amikor:
- a rendszer dinamikusabbá válik (AI-komponensek, LLM-ek, multi cloud architektúra),
- az IT támogató funkcióból üzletkritikus szereplővé lép elő,
- és az igény már nem csak az adatok gyűjtésére, hanem összefüggések, következmények és cselekvési lehetőségek feltárására irányul.
Jellemző kihívások nagyobb rendszerek esetén:
- A Datadog moduláris felépítése korlátot szab az adatok egységes kontextusba helyezésének. A különálló dashboardok és termékek közötti szinkron gyakran manuális munkát igényel.
- A hibadetektálás és root cause elemzés főként korreláción alapul – nem áll rendelkezésre natív, kauzális AI-alapú értelmezés, mint a Dynatrace Davis® AI esetében.
- A generatív AI képességek jelenleg korlátozottak: nem lehet természetes nyelvű lekérdezéseket futtatni több adattípuson és komponensen átívelően.
- A rendszer komplexitása a skálázással együtt nő – a felhasználók gyakran számolnak be arról, hogy az adatbőség ellenére nehéz gyors válaszokat kinyerni.
- Az árazási modell sokszor kiszámíthatatlan: a funkcionalitás bővítéséhez új modulokat kell vásárolni, és túlfogyasztás esetén extra költségek jelentkeznek.
Egy Datadog-ügyfél találóan fogalmazott:
„Mi értelme figyelni a rendszert, ha nem tudjuk, mi a hiba oka?”
A tanulság:
A Datadog olyan megoldás, amely moduláris felépítésével sok helyzetre kínál válaszokat, de ha egy szervezet mérete, komplexitása vagy üzleti kitettsége meghalad egy bizonyos szintet, akkor a különálló modulok összehangolása és mély integrációja válik a fő kihívássá. Nem minden cég számára jelent ez problémát – de azoknál, akik ténylegesen egységes, intelligens és proaktív observability-megoldást keresnek, ez lehet az a pont, ahol új platform után néznek.
A Dynatrace megközelítése – ha nem csak látni akarjuk, hanem érteni is
A Dynatrace egy komplex, egységes platform, amelyet kifejezetten arra terveztek, hogy a modern, nagyméretű IT-környezeteket átláthatóvá, értelmezhetővé és irányíthatóvá tegye. A cél nem csupán az, hogy mérjünk – hanem hogy összefüggéseket ismerjünk fel, megelőzzük a problémákat, és intelligens döntéseket hozzunk a technológiai működés és az üzleti eredmények érdekében.
Ez a szemlélet nagy előrelépés, de egyben el is vár egy bizonyos szintű érettséget és nyitottságot a szervezeti oldalon.
A Dynatrace azokban a környezetekben hozza ki magából a legtöbbet, ahol:
- komplex, dinamikus rendszerek működnek (pl. mikroszolgáltatások, konténeres architektúra, multicloud),
- magas a digitális kitettség, vagyis minden másodperc számít (pl. banki rendszerek, e-kereskedelem, közművek),
- és ahol az IT működése közvetlen hatással van az ügyfélélményre, bevételre, vagy a márka megítélésére.
Ezekben a helyzetekben a Dynatrace valóban többet nyújt, mint egy eszköz. Ez egy olyan digitális operációs réteg, amely kontextusban mutatja meg a rendszer működését, azonnali válaszokat ad, és automatizáltan be is tud avatkozni.
De ezt az előnyt csak akkor tudja biztosítani, ha a vállalat hajlandó:
- átlépni a „monitorozunk, mert kell” gondolkodáson,
- és elfogadni, hogy egy ilyen rendszer szervezeti átalakulással is jár: a silók lebontásával, közös adatnyelv kialakításával, és az AI-alapú működés elfogadásával.
Davis® AI – a Dynatrace legerősebb fejlesztése
A Dynatrace Davis® AI motorja a piacon elérhető egyik legfejlettebb mesterséges intelligencia-megoldás, amely a megfigyelhetőség fogalmát új szintre emeli. Ez az AI-réteg értelmezi az összefüggéseket, döntés támogatást nyújt, és számos esetben teljesen automatizált beavatkozásra is képes emberi közreműködés nélkül.
A Davis AI működése három pillérre épül:
- Kauzális AI: azonosítja a valódi gyökérokokat, segít gyorsan és célzottan reagálni – nem találgat, hanem tényleges összefüggéseket mutat.
- Prediktív AI: előre jelzi a várható eseményeket, torzulásokat, hiba kockázatokat. Időt ad a megelőzésre, mielőtt a probléma bekövetkezne.
- Generatív AI: lehetővé teszi, hogy a felhasználók természetes nyelven kérdezzenek rá a rendszer állapotára, üzleti hatásokra, múltbeli eseményekre – és az AI pontos, strukturált válaszokat ad.
A Davis AI bevezetésével a szervezetek:
- jelentős mértékben csökkenthetik az operatív terheket,
- minimalizálhatják a hibák elhúzódásából eredő üzleti veszteségeket,
- és erőforrásokat szabadíthatnak fel magasabb értékű munkára.
A Dynatrace platformján az AI nem kiegészítő funkció, hanem alaptechnológia, amely a rendszer minden részében aktívan működik.
Költségek és megtérülés – mit jelent a „drágább” a valóságban?
A Dynatrace nem a legolcsóbb megoldás. A licenszárak magasabbak lehetnek, mint más eszközöké – főként az open source vagy moduláris rendszerekhez képest. De a költség itt nem csupán forint vagy euró, hanem idő, hibák, kiesés, reputáció, és emberi erőforrás is.
A Telvice szakmai partnerként abban segít, hogy:
- a licensz keretet valóban optimálisan használja ki a szervezet,
- és az observability rendszer ne csak technikailag működjön, hanem üzletileg is értelmet nyerjen.
4. Útmutató döntéshozóknak – hogyan válasszunk jól?
Egy megfigyelhetőségi (observability) rendszer kiválasztása egy üzleti döntés, amely hatással van a működés folyamatosságára, a csapatok hatékonyságára, az ügyfélélmény minőségére és az IT-költségstruktúrára is.
A hibás választás – még akkor is, ha olcsónak tűnik – hosszú távon többe kerülhet, mint egy átgondolt, stratégiai beruházás.
Ezért a kérdés nem az, hogy „mennyibe kerül az eszköz?”, hanem az, hogy:
- mikor térül meg,
- mekkora működési és üzleti kockázatot csökkent,
- és mennyi erőforrást tud felszabadítani.
Observability-megoldások összehasonlítása döntéshozói szempontból
| Szempont | Open source | Datadog | Dynatrace |
| Kezdő költség | Alacsony / ingyenes | Közepes, moduláris | Magasabb, előfizetéses |
| Átláthatóság, előre kalkulálhatóság | Alacsony (rejtett üzemeltetési költségek) | Korlátozott (modulonkénti díjak, túlfogyasztás) | Magas (transzparens, egységes DPS modell) |
| Bevezetési idő és komplexitás | Hosszú, manuális építés | Gyorsabb indulás, de konfiguráció-igényes | Teljes platform, gyors telepítés OneAgent-tel |
| AI-képességek | Nincs beépítve | Korlátozott, korreláción alapul | Fejlett, beépített kauzális–prediktív–generatív AI |
| Automatizáció | Manuális beavatkozást igényel | Alapszintű, nem egységes | Mély automatizmusok: triage, predikció, remediáció |
| Rendszerkontextus, gyökérok-feltárás | Kézi korrelációval építhető | Moduláris, részleges | Teljes rendszerkép, automatikus root cause AI-val |
| Üzleti és IT összekapcsolása | Nem jellemző | Korlátozott, fejlesztésfüggő | Natív támogatás: üzleti folyamat, KPI, CX |
| Licenszköltségek optimalizálhatósága | Nincs | Korlátozott | Magas – Telvice segítségével célszerűen testreszabható |
| Skálázás nagyvállalati környezetben | Nehezen fenntartható | Egy ideig működőképes | Kifejezetten ilyen környezetre tervezve |
Ha szeretnéd átgondoltan kiválasztani azt a megoldást, amely nem csak működik, hanem hosszú távon üzletileg is támogat, a Telvice csapata segít! Vedd fel velünk a kapcsolatot egy kötetlen konzultációért!
