【2026年版】オブザーバビリティプラットフォーム比較:Datadog・Grafana Cloud・New Relicの選定ガイド

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- 5 minutes read - 866 wordsはじめに
現代のクラウドネイティブ環境では、マイクロサービスアーキテクチャの普及に伴い、システムの可観測性(オブザーバビリティ)が運用の生命線となっています。メトリクス・ログ・トレースの3本柱を統合的に管理できるプラットフォームの選定は、SREチームにとって最重要の意思決定の一つです。
2026年現在、オブザーバビリティ市場はDatadog、Grafana Cloud、New Relicの3強が競争を繰り広げています。それぞれのプラットフォームは独自の強みを持ち、組織の規模やニーズによって最適解が異なります。
本記事では、これら3つのプラットフォームを多角的に比較し、組織に最適なオブザーバビリティ基盤を選定するためのガイドを提供します。
オブザーバビリティの3本柱と最新動向
メトリクス・ログ・トレースの統合
オブザーバビリティの基本概念であるメトリクス・ログ・トレースは、それぞれが異なる視点からシステムの状態を可視化します。
| 柱 | 役割 | 具体例 |
|---|---|---|
| メトリクス | 数値的な時系列データ | CPU使用率、リクエスト数、レイテンシ |
| ログ | イベントの詳細記録 | エラーログ、アクセスログ、アプリケーションログ |
| トレース | リクエストの追跡 | 分散トレーシング、サービス間の呼び出し関係 |
2026年の新しいトレンド
2026年に入り、オブザーバビリティ領域では以下のトレンドが顕著になっています。
- AIオプス統合: 異常検知・根本原因分析へのAI/ML活用が標準化
- OpenTelemetry の成熟: ベンダー中立なテレメトリ収集の事実上の標準
- コスト最適化: テレメトリデータの増大に伴うコスト管理の重要性
- セキュリティオブザーバビリティ: SIEM機能との融合が進行
- フロントエンドオブザーバビリティ: RUM(Real User Monitoring)の高度化
プラットフォーム概要比較
基本情報
| 項目 | Datadog | Grafana Cloud | New Relic |
|---|---|---|---|
| 提供形態 | SaaS | SaaS / Self-hosted | SaaS |
| 設立年 | 2010年 | 2014年(Grafana Labs) | 2008年 |
| 主なアプローチ | 統合プラットフォーム | オープンソースベース | フルスタック統合 |
| OpenTelemetry対応 | ネイティブ対応 | 完全対応 | ネイティブ対応 |
| 無料プラン | 14日間トライアル | 永久無料枠あり | 100GB/月 無料 |
| セルフホスト選択肢 | なし | Grafana Stack | なし |
Datadog:統合型プラットフォームの王者
特徴と強み
Datadogは、750以上のインテグレーションを誇る業界最大級の統合オブザーバビリティプラットフォームです。
主な機能:
- Infrastructure Monitoring: ホスト・コンテナ・サーバーレスの統合監視
- APM & Distributed Tracing: 分散トレーシングとサービスマップ
- Log Management: ログの収集・分析・アーカイブ
- Synthetics: 外形監視とAPIテスト
- RUM: リアルユーザーモニタリング
- Security Monitoring: SIEM・CSPM統合
- Watchdog AI: AIベースの異常検知
アーキテクチャとセットアップ
Datadogエージェントの導入は非常にシンプルです。
# docker-compose.yml - Datadog Agent
version: '3'
services:
datadog-agent:
image: gcr.io/datadoghq/agent:latest
environment:
- DD_API_KEY=${DD_API_KEY}
- DD_SITE=datadoghq.com
- DD_APM_ENABLED=true
- DD_LOGS_ENABLED=true
- DD_PROCESS_AGENT_ENABLED=true
volumes:
- /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock:ro
- /proc/:/host/proc/:ro
- /sys/fs/cgroup/:/host/sys/fs/cgroup:ro
ports:
- "8126:8126" # APM
- "8125:8125" # DogStatsD
Kubernetes環境での導入
# Datadog Agent on Kubernetes (Helm values)
datadog:
apiKey: <YOUR_API_KEY>
appKey: <YOUR_APP_KEY>
site: datadoghq.com
logs:
enabled: true
containerCollectAll: true
apm:
portEnabled: true
processAgent:
enabled: true
processCollection: true
networkMonitoring:
enabled: true
serviceMonitoring:
enabled: true
clusterAgent:
enabled: true
metricsProvider:
enabled: true
料金体系(2026年)
| プラン | インフラ監視 | APM | ログ管理 |
|---|---|---|---|
| Free | 5ホストまで | - | - |
| Pro | $18/ホスト/月 | $36/ホスト/月 | $0.10/GB(取り込み) |
| Enterprise | $27/ホスト/月 | $45/ホスト/月 | $0.10/GB + 追加機能 |
注意点: 各機能が個別課金のため、フルスタックで利用すると費用が急増する傾向があります。
Grafana Cloud:オープンソースの力
特徴と強み
Grafana Cloudは、Grafana Labs が提供するオープンソースエコシステムをベースとしたプラットフォームです。
コアコンポーネント:
- Grafana: ダッシュボード・可視化
- Mimir: 長期メトリクスストレージ(Prometheus互換)
- Loki: ログ集約システム
- Tempo: 分散トレーシングバックエンド
- Pyroscope: 継続的プロファイリング
- Alloy: OpenTelemetryコレクター
- k6: 負荷テスト
- OnCall: インシデント管理
Prometheus + Grafana の基本構成
# prometheus.yml
global:
scrape_interval: 15s
evaluation_interval: 15s
remote_write:
- url: https://prometheus-prod-01-prod-ap-northeast-1.grafana.net/api/prom/push
basic_auth:
username: <GRAFANA_CLOUD_USER>
password: <GRAFANA_CLOUD_API_KEY>
scrape_configs:
- job_name: 'kubernetes-pods'
kubernetes_sd_configs:
- role: pod
relabel_configs:
- source_labels: [__meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_scrape]
action: keep
regex: true
Loki でのログ集約
# Grafana Alloy config for Loki
loki.source.kubernetes "pods" {
targets = discovery.kubernetes.pods.targets
forward_to = [loki.write.grafana_cloud.receiver]
}
loki.write "grafana_cloud" {
endpoint {
url = "https://logs-prod-ap-northeast-1.grafana.net/loki/api/v1/push"
basic_auth {
username = env("GRAFANA_CLOUD_USER")
password = env("GRAFANA_CLOUD_API_KEY")
}
}
}
料金体系(2026年)
| プラン | メトリクス | ログ | トレース |
|---|---|---|---|
| Free | 10,000系列 | 50GB/月 | 50GB/月 |
| Pro | $8/1,000系列/月 | $0.50/GB | $0.50/GB |
| Advanced | カスタム | カスタム | カスタム |
Grafana Cloudの最大のメリットは、無料枠が充実していることと、セルフホストへの移行パスが確保されている点です。
New Relic:データ量ベースのシンプル課金
特徴と強み
New Relicは、フルスタックオブザーバビリティをシンプルなデータ量ベースの課金で提供しています。
主な機能:
- APM: 多言語対応のアプリケーション性能監視
- Infrastructure: インフラストラクチャ監視
- Logs: ログ管理
- Browser: フロントエンド監視
- Mobile: モバイルアプリ監視
- Synthetics: 外形監視
- NRQL: 強力なクエリ言語
- AI Monitoring: LLMアプリケーション監視
NRQL によるデータ分析
New Relicの最大の特徴の一つが、SQL風のクエリ言語NRQLです。
-- サービスごとのエラーレート
SELECT percentage(count(*), WHERE error IS true)
FROM Transaction
FACET appName
SINCE 1 hour ago
TIMESERIES 5 minutes
-- P99レイテンシの推移
SELECT percentile(duration, 99) as 'P99 Latency'
FROM Transaction
WHERE appName = 'production-api'
SINCE 24 hours ago
TIMESERIES 15 minutes
-- デプロイメント前後の比較
SELECT average(duration), count(*)
FROM Transaction
WHERE appName = 'production-api'
SINCE 1 day ago
COMPARE WITH 1 week ago
TIMESERIES
OpenTelemetry統合
# Python + OpenTelemetry + New Relic
from opentelemetry import trace
from opentelemetry.sdk.trace import TracerProvider
from opentelemetry.sdk.trace.export import BatchSpanProcessor
from opentelemetry.exporter.otlp.proto.grpc.trace_exporter import OTLPSpanExporter
# New Relic OTLP endpoint
exporter = OTLPSpanExporter(
endpoint="https://otlp.nr-data.net:4317",
headers={"api-key": "<NEW_RELIC_LICENSE_KEY>"}
)
provider = TracerProvider()
processor = BatchSpanProcessor(exporter)
provider.add_span_processor(processor)
trace.set_tracer_provider(provider)
tracer = trace.get_tracer(__name__)
@tracer.start_as_current_span("process_order")
def process_order(order_id: str):
span = trace.get_current_span()
span.set_attribute("order.id", order_id)
# ビジネスロジック
validate_order(order_id)
charge_payment(order_id)
return {"status": "completed"}
料金体系(2026年)
| プラン | 月間データ量 | ユーザー数 | 料金 |
|---|---|---|---|
| Free | 100GB/月 | 1ユーザー | 無料 |
| Standard | 100GB〜 | 無制限(基本) | $0.30/GB超過分 |
| Pro | 100GB〜 | 無制限 | $0.50/GB(全機能) |
| Enterprise | カスタム | カスタム | 個別見積り |
New Relicの特徴は、データ量ベースのシンプルな課金モデルで、初期の100GBが無料な点です。
機能別詳細比較
メトリクス収集・可視化
| 機能 | Datadog | Grafana Cloud | New Relic |
|---|---|---|---|
| カスタムメトリクス | DogStatsD | Prometheus形式 | Metric API |
| メトリクス保持期間 | 15ヶ月 | 13ヶ月(Pro) | 最大13ヶ月 |
| ダッシュボード | 独自UI | Grafana(業界標準) | 独自UI |
| アラート | 高機能 | Grafana Alerting | NRQL Alert |
| 異常検知AI | Watchdog | ML対応 | AI Ops |
| SLO管理 | ネイティブ | SLOプラグイン | Service Levels |
ログ管理
| 機能 | Datadog | Grafana Cloud | New Relic |
|---|---|---|---|
| 取り込み速度 | 非常に高速 | 高速(Loki) | 高速 |
| クエリ言語 | 独自構文 | LogQL | NRQL |
| ログパイプライン | 高機能 | Alloyで処理 | パース機能あり |
| アーカイブ | S3/GCS連携 | 長期ストレージ | NRDB保存 |
| ログからメトリクス | 対応 | Recording Rules | 対応 |
| コスト | 高(取り込み課金) | 中(GB課金) | 中(GB課金) |
分散トレーシング
| 機能 | Datadog | Grafana Cloud | New Relic |
|---|---|---|---|
| トレースバックエンド | 独自 | Tempo | 独自 |
| サービスマップ | 自動生成 | Service Graph | 自動生成 |
| サンプリング | ヘッド・テール | テールベース | 適応型 |
| OpenTelemetry | ネイティブ | 完全対応 | ネイティブ |
| プロファイリング連携 | Continuous Profiler | Pyroscope | CodeStream |
規模別の最適選定ガイド
スタートアップ・小規模チーム(〜10名)
推奨: New Relic Free → Grafana Cloud Free
判断フロー:
1. まず New Relic Free(100GB/月)で開始
2. データ量が100GBを超えたら Grafana Cloud Free を併用
3. チーム拡大時に本格的なプラットフォームを選定
理由:
- New Relicの100GB無料枠で基本的な監視をカバー
- Grafana Cloudの無料枠でダッシュボード拡張
- 初期コストゼロで本格的なオブザーバビリティ基盤を構築可能
中規模チーム(10〜50名)
推奨: Grafana Cloud Pro / New Relic Standard
| 判断基準 | Grafana Cloud | New Relic |
|---|---|---|
| Prometheus運用経験あり | 最適 | - |
| NRQL的な分析が必要 | - | 最適 |
| コスト重視 | 最適 | - |
| セルフホスト将来性 | 最適 | - |
| オールインワン希望 | - | 最適 |
大規模組織(50名以上)
推奨: Datadog Enterprise / Grafana Cloud Advanced
大規模組織では以下の要因が選定を左右します。
- ガバナンス要件: 組織横断のRBAC、データ分離
- コスト予測可能性: 利用量の増大に対するコスト見通し
- 既存エコシステム: 社内ツールとのインテグレーション
- サポート品質: エンタープライズサポートの必要性
OpenTelemetry を活用したベンダーロックイン回避
OpenTelemetry Collector の構成
# otel-collector-config.yaml
receivers:
otlp:
protocols:
grpc:
endpoint: 0.0.0.0:4317
http:
endpoint: 0.0.0.0:4318
processors:
batch:
timeout: 5s
send_batch_size: 1024
memory_limiter:
check_interval: 5s
limit_mib: 512
attributes:
actions:
- key: environment
value: production
action: upsert
exporters:
# Datadog
datadog:
api:
key: ${DD_API_KEY}
# Grafana Cloud (OTLP)
otlphttp/grafana:
endpoint: https://otlp-gateway-prod-ap-northeast-1.grafana.net/otlp
headers:
Authorization: "Basic ${GRAFANA_CLOUD_TOKEN}"
# New Relic
otlp/newrelic:
endpoint: https://otlp.nr-data.net:4317
headers:
api-key: ${NEW_RELIC_LICENSE_KEY}
service:
pipelines:
traces:
receivers: [otlp]
processors: [memory_limiter, batch, attributes]
exporters: [datadog] # 切り替え可能
metrics:
receivers: [otlp]
processors: [memory_limiter, batch]
exporters: [datadog]
logs:
receivers: [otlp]
processors: [memory_limiter, batch]
exporters: [datadog]
マルチバックエンド戦略
OpenTelemetryを活用することで、将来的なプラットフォーム移行を容易にできます。
[アプリケーション]
↓ (OTLP)
[OpenTelemetry Collector]
↓ (Fan-out)
├── [Datadog] ← メイン
├── [Grafana Cloud] ← 評価用
└── [ローカルJaeger] ← 開発用
コスト最適化のベストプラクティス
テレメトリデータの最適化
| 手法 | 効果 | 適用対象 |
|---|---|---|
| メトリクス集約 | 30-50%削減 | 高カーディナリティメトリクス |
| ログサンプリング | 40-70%削減 | 大量の類似ログ |
| トレースサンプリング | 50-80%削減 | 高トラフィックサービス |
| データ保持期間調整 | 20-40%削減 | 長期保存データ |
| 不要タグの除外 | 10-30%削減 | タグ爆発の防止 |
月額コスト試算例(100ホスト規模)
| 項目 | Datadog | Grafana Cloud | New Relic |
|---|---|---|---|
| インフラ監視 | $2,700/月 | $800/月 | データ量に含む |
| APM | $4,500/月 | $500/月 | データ量に含む |
| ログ(1TB/月) | $100/月 | $500/月 | $270/月 |
| トレース | 含む | $500/月 | データ量に含む |
| 合計(概算) | $7,300/月 | $2,300/月 | $3,000/月 |
※ 実際の料金は利用パターンにより大きく変動します。
導入時の実践チェックリスト
1. 要件定義フェーズ
- 監視対象システムの棚卸し(ホスト数、サービス数、言語)
- 必要なテレメトリデータの種類と量の見積り
- チームの技術スキルセットの確認
- 予算上限の確認
- コンプライアンス・データレジデンシー要件の確認
2. PoC(概念実証)フェーズ
- 代表的なサービス2〜3個で各プラットフォームを評価
- ダッシュボード作成の容易さを比較
- アラート設定と通知フローの検証
- クエリ言語の習得コストの比較
- APIアクセスとカスタマイズ性の確認
3. 本格導入フェーズ
- OpenTelemetry SDKの統一的な導入
- CI/CDパイプラインとの統合
- インシデント管理ワークフローの構築
- チーム全体のトレーニング実施
- コスト監視ダッシュボードの設置
まとめ
オブザーバビリティプラットフォームの選定は、技術的な機能比較だけでなく、組織の規模・予算・技術スタック・将来計画を総合的に考慮する必要があります。
各プラットフォームの最適ユースケース:
- Datadog: 大規模組織で統合プラットフォームを求める場合。豊富なインテグレーションと高度なAI機能が魅力
- Grafana Cloud: オープンソースエコシステムを活用したい場合。コスト効率とカスタマイズ性のバランスが優秀
- New Relic: シンプルな課金モデルを求める場合。100GBの無料枠とNRQLの分析力が強み
いずれのプラットフォームを選択する場合も、OpenTelemetryを基盤としたインストルメンテーションを採用することで、将来的なベンダー切り替えの柔軟性を確保できます。まずはPoCで実際に試し、組織に最適なプラットフォームを見極めましょう。