Prometheus vs. Datadog: Das Monitoring-Duell 2025
Observability ist in der modernen Software-Entwicklung unverzichtbar. Prometheus und Datadog sind zwei der populärsten Monitoring-Lösungen – aber sie könnten unterschiedlicher kaum sein: Open-Source Self-Hosted vs. kommerzieller All-in-One-SaaS.
Prometheus: Open-Source-Monitoring-Standard
Prometheus wurde 2012 bei SoundCloud entwickelt und ist heute das Herzstück des Cloud-Native-Monitorings. Es ist das erste Projekt (nach Kubernetes), das vom CNCF den Status "Graduated" erhalten hat.
Prometheus allein ist ein Metrics-Collector und Time-Series-Datenbank. In der Praxis wird es fast immer mit Grafana (Visualisierung), Alertmanager (Alerting) und einem Exporters-Ökosystem kombiniert.
Stärken von Prometheus:
- Kostenlos und Open-Source – keine Lizenzkosten
- Pull-Modell – Prometheus scraped Metrics von Endpoints
- PromQL – mächtige Abfragesprache für Metriken
- Exzellentes Kubernetes-Integration – kube-state-metrics, node-exporter
- Riesiges Exporter-Ökosystem – Redis, PostgreSQL, NGINX, JVM, …
- Kein Vendor-Lock-in – volle Datenkontrolle
Schwächen:
- Kein eingebautes Logging – Loki oder ELK als Ergänzung nötig
- Kein APM – Application Performance Monitoring braucht Jaeger/Tempo
- Setup-Aufwand – Prometheus + Grafana + Alertmanager konfigurieren
- Langzeit-Speicherung – Prometheus allein nicht für Monate/Jahre ausgelegt (Thanos/Cortex nötig)
- Kein Out-of-the-Box-Dashboard – Grafana-Dashboards müssen konfiguriert werden (oder von Grafana.com importiert)
Datadog: Der kommerzielle Alleskönner
Datadog ist eine vollständige Observability-Plattform als SaaS: Metrics, Logs, Traces, APM, Synthetic Monitoring, Security Monitoring – alles aus einer Hand.
Stärken von Datadog:
- Vollständige Observability – Metrics, Logs, Traces, APM in einem Tool
- Exzellente UX – intuitive Dashboards, kein Setup nötig
- 650+ Integrationen – fertige Anbindungen für alle gängigen Dienste
- Out-of-the-Box-Dashboards – sofort nutzbar nach Agent-Installation
- Korrelation – Logs, Metrics und Traces direkt verknüpft
- Machine Learning – automatische Anomalie-Erkennung
Schwächen:
- Kosten – Datadog kann teuer werden, besonders bei hohem Log-Volumen
- Vendor-Lock-in – alle Daten liegen bei Datadog
- Datenschutz – Logs verlassen die eigene Infrastruktur
- Preismodell – komplex, schwer vorherzusagen (Host + Metrics + Logs × Retention)
Kostvergleich: Self-Hosted vs. SaaS
Das ist der entscheidende Faktor für viele Teams.
Prometheus-Stack (Self-Hosted):
- Infrastrukturkosten: Server/Kubernetes-Nodes (bereits vorhanden)
- Software: Kostenlos
- Aufwand: Initiales Setup + laufende Pflege
Datadog:
- Pro Host: ca. 15–23 USD/Monat (Infra)
- Logs: ca. 0,10 USD pro GB/Monat + Retention-Kosten
- APM: zusätzlich pro Host
- 10 Hosts + Logs + APM: leicht 500–1.500 USD/Monat
Für kleine bis mittlere Teams und Self-Hosters ist Prometheus klar wirtschaftlicher.
Direkter Vergleich
| Merkmal | Prometheus | Datadog |
|---|---|---|
| Kosten | Kostenlos (Infrastruktur) | Teuer, SaaS-Modell |
| Metrics | Ja | Ja |
| Logs | Nein (Loki/ELK nötig) | Ja (integriert) |
| Tracing/APM | Nein (Jaeger/Tempo) | Ja (exzellent) |
| Setup-Aufwand | Hoch | Gering |
| Visualisierung | Grafana (separat) | Integriert |
| Vendor-Lock-in | Nein | Ja |
| Datenschutz | Vollständige Kontrolle | Daten bei Datadog |
| Kubernetes-Support | Exzellent | Exzellent |
| Alerting | Alertmanager | Integriert |
Meine Empfehlung
Prometheus + Grafana + Loki für:
- Self-Hoster und kleine bis mittlere Teams
- Kubernetes-Umgebungen (native Integration)
- DSGVO-sensible Umgebungen (Daten bleiben intern)
- Kostenoptimierung bei hohem Log-Volumen
Datadog für:
- Große Enterprise-Teams mit Budget
- Teams ohne DevOps-Kapazität für selbst verwaltetes Monitoring
- Wenn vollständiges APM mit Traces out-of-the-box benötigt wird
- Schneller Start ohne Setup-Aufwand
Für meine eigene Infrastruktur setze ich auf den Prometheus + Grafana + Loki-Stack – full control, kein Vendor Lock-in, und bei meinem Monitoring-Volumen sind die Kosten ein Bruchteil von Datadog.