Die Observability-Rechnung ist die, die zweimal überrascht. Das erste Mal, wenn sie eintrifft und ein Drittel der Compute-Rechnung ausmacht. Das zweite Mal ein Jahr später, wenn sie höher ist als die Compute-Rechnung, weil Compute pro Einheit günstiger wurde, während Sie optimiert haben, und Telemetrie pro Einheit teurer, während Sie Tags hinzugefügt haben.
Wir haben darüber geschrieben, Logs, Traces und Alarme Cloud-neutral zu halten. Diese Reihe führt ein architektonisches Argument. Dieser Artikel führt das finanzielle, mit Zahlen, für die drei Arten, wie man das Backend tatsächlich kaufen kann: ein Full-Service-Anbieter, ein gehosteter Open-Source-Stack oder der Open-Source-Stack im Eigenbetrieb.
Der Workload
Um Gleiches mit Gleichem zu vergleichen, ein Workload, in der Größenordnung, ab der die Entscheidung relevant wird:
| Signal | Volumen | Anmerkungen |
|---|---|---|
| Logs | 100 GB / Tag | JSON, ~3 TB / Monat, 30 Tage Aufbewahrung |
| Traces | 50 GB / Tag nach Tail-Sampling | ~1,5 TB / Monat, 14 Tage Aufbewahrung |
| Metriken | 300.000 aktive Zeitreihen | alle 15 s gescrapt, 13 Monate Aufbewahrung |
| Hosts | 40 | Eine Mischung aus Kubernetes-Nodes und Containern |
Das ist grob ein mittelgroßes Produkt mit ein paar hundert Requests pro Sekunde. Kleine Teams liegen darunter; die meisten Unternehmen mit Plattform-Team darüber. Die Form der Schlussfolgerungen gilt an beiden Enden; die absoluten Zahlen skalieren nahezu linear.
Option 1: ein Full-Service-Anbieter
Datadog ist die Referenz. Listenpreise 2026, grob, und jeder große Kunde handelt 20–40 % Rabatt aus, also betrachten Sie dies als Obergrenze:
| Posten | Einzelpreis | Monatlich |
|---|---|---|
| Log-Ingestion | ~$0,10 / GB | $300 |
| Log-Indexierung, 30 Tage | ~$2,50 / Mio. Ereignisse (~2,5 KB je → ~40 Mio. Ereignisse / Tag) | $3.000 |
| APM-Hosts | ~$40 / Host | $1.600 |
| Ingestierte Spans über das inkludierte Kontingent hinaus | ~$0,10 / GB (nach 150 GB / Host inklusive) | ~$0 bei diesem Volumen |
| Infrastruktur-Monitoring | ~$23 / Host | $920 |
| Custom Metrics über die inkludierten 100 / Host | ~$5 / 100 Metriken · 296.000 zusätzlich | ~$1.500 |
| Summe | ~$7.300 |
Der Posten für Log-Indexierung dominiert, und mit ihm rechnet niemand: Ingestion ist billig, suchen zu können kostet. Der Custom-Metrics-Posten ist die zweite Überraschung, weil „custom“ jede Metrik meint, die nicht aus einer Agent-Integration stammt, also jede Anwendungsmetrik, die Sie emittieren.
Was Sie dafür bekommen, ist real: ein Agent, eine UI, jede Integration bereits gebaut, Security-Monitoring und RUM einen Haken entfernt, und ein Supportvertrag. Für ein Team, in dem niemand Infrastruktur betreibt, ist das der ganze Punkt.
Option 2: gehostetes Open Source
Grafana Cloud, das Loki, Tempo und Mimir mit demselben Datenmodell hostet, das Sie selbst betreiben würden. Listenpreise, grob:
| Posten | Einzelpreis | Monatlich |
|---|---|---|
| Logs | ~$0,50 / GB ingestiert, 30 Tage inklusive | $1.500 |
| Traces | ~$0,50 / GB ingestiert, 14 Tage inklusive | $750 |
| Metriken | ~$8 / 1.000 Zeitreihen | $2.400 |
| Nutzer, Alerting, Dashboards | in dieser Stufe inklusive | $0 |
| Summe | ~$4.650 |
Etwa ein Drittel günstiger als der Anbieter, und die Lücke wächst mit dem Log-Volumen, weil es keinen Indexierungs-Multiplikator gibt. Metriken sind hier das teure Signal, das Gegenteil des Anbieterprofils. Und es gibt unausgesprochene Kosten, die für uns zählen: unsere Daten verlassen die Cloud des Kunden und landen in der des Providers, was für einen unserer Kunden ein vertragliches und für einen anderen ein Datenresidenz-Problem ist.
Option 3: selbst gehostet
Dieselben drei Komponenten auf eigenem Compute, im Konto des Kunden, mit Object Storage. Die Zahlen unten gelten für ein Deployment, das wir tatsächlich betreiben, in etwa dieser Größe, zu AWS-Listenpreisen:
| Posten | Was | Monatlich |
|---|---|---|
| Loki | 3 × m6i.large (write, read, backend), je ~$70 | $210 |
| Tempo | 2 × m6i.large | $140 |
| Mimir | 3 × r6i.large (speicherlastig), je ~$125 | $375 |
| Grafana + Alerting | 1 × t3.medium | $30 |
| Object Storage | ~1,2 TB komprimierte Logs + Traces + Metrikblöcke zu $0,023 / GB | $30 |
| Load Balancer, EBS für WAL | $60 | |
| Infrastruktur gesamt | ~$845 | |
| Betrieb | ~0,15 FTE: Upgrades, Kapazität, Bereitschaft für den Stack selbst | ~$1.500–2.500 |
| Summe | ~$2.300–3.300 |
Die Infrastruktur ist ein Rundungsfehler. Der ehrliche Posten ist der Betrieb. Wir schätzen 0,15 eines Engineers, grob ein Tag alle zwei Wochen: die drei Komponenten aktualisieren, ihre eigenen Dashboards beobachten, Aufbewahrung und Compaction nachjustieren und die Person sein, die geweckt wird, wenn der Observability-Stack das ist, was kaputt ist. Diese Zahl ist real, und auf sie zeigen Anbieter zu Recht. Sie ist aber auch eine Zahl, die nicht mit dem Volumen wächst: das zehnte Terabyte am Tag kostet dieselben Engineer-Stunden wie das erste.
Der Schnittpunkt, und warum er nicht dort liegt, wo Sie denken
Bei 10 GB am Tag liegt der Anbieter bei etwa $1.200, gehostetes Open Source bei etwa $700, und selbst gehostet sind es immer noch $845 Infrastruktur plus dieselben Betriebskosten, also $2.500. Selbsthosten verliert im Kleinen, eindeutig. Die 0,15 FTE sind Fixkosten, und bei kleinen Volumen sind sie die ganze Rechnung.
Bei 100 GB am Tag, die Tabelle oben: selbst gehostet gewinnt um den Faktor zwei bis drei, und die Lücke ist größtenteils der Log-Indexierungs-Posten.
Bei 1 TB am Tag liegt der Anbieter nach Rabatten irgendwo jenseits von $50.000 im Monat, gehostetes Open Source um $30.000, und selbst gehostet sind es etwa $4.000 Infrastruktur und vielleicht 0,3 FTE, also unter $10.000. In dieser Größenordnung sind die Betriebskosten nicht mehr die Geschichte.
Der Schnittpunkt liegt bei etwa 40–60 GB Logs am Tag, niedriger, als die meisten schätzen. Er liegt niedriger, weil der Betrieb beim Selbsthosten nicht mit dem Volumen skaliert und die Indexierungsgebühr des Anbieters es tut. Wenn Sie bei 20 GB am Tag liegen und 10 % im Monat wachsen, überschreiten Sie ihn in etwa einem Jahr, und ein Observability-Backend zu migrieren ist ein Projekt, das Sie lieber erledigen, bevor Sie es müssen.
Was die Tabelle nicht zeigt
Der Ort Ihrer Daten. Selbst gehostet bleibt jede Log-Zeile in Ihrem Konto, in Ihrer Region, unter Ihrem KMS-Schlüssel. Für zwei unserer Kunden ist das keine Präferenz, sondern eine Anforderung, und sie nimmt die Optionen 1 und 2 vom Tisch, bevor über Preise gesprochen wird.
Egress. Wenn Ihre Workloads in einer Cloud liegen und der Ingestion-Endpunkt des Anbieters anderswo, zahlt jedes Gigabyte auf dem Weg hinaus Egress. Bei 150 GB Logs und Traces am Tag sind das weitere $400 im Monat, und die stehen in keiner Preisliste.
Lock-in, in beide Richtungen. Abfragesprache, Dashboards und Alarmdefinitionen des Anbieters lassen sich nicht exportieren. Die des Open-Source-Stacks schon, ob gehostet oder selbst betrieben: ein Grafana-Dashboard-JSON und eine PromQL-Alarmregel wandern unverändert zwischen Grafana Cloud und Ihrer eigenen Grafana. Das ist das stärkste Argument für Option 2 gegenüber Option 1, selbst bei ähnlichen Preisen: es hält Option 3 offen.
Die 0,15 FTE sind optimistisch, wenn niemand den Job will. Wir haben Leute, die Loki gern betreiben. Wenn Ihr Team das nicht hat, sind die Betriebskosten nicht 0,15 FTE, sondern ein Stack, der sechs Versionen hinterherhinkt, und ein Ausfall, den niemand versteht. Seien Sie darin ehrlich, bevor Sie Option 3 wählen.
Was wir empfehlen
- Unter etwa 30 GB am Tag, oder ohne jemanden, der es besitzt: gehostetes Open Source. Günstiger als der Anbieter, hält das Datenmodell portabel, kein Betrieb.
- Über etwa 50 GB am Tag, mit jemandem, der es betreiben will: selbst gehostet, in der Cloud des Kunden, auf Object Storage. Die Engineer-Stunden ausdrücklich budgetieren und auf dieselbe Tabelle setzen wie die Lizenz, die Sie nicht gekauft haben.
- Regulierte Daten oder vertragliche Residenz: selbst gehostet, unabhängig vom Volumen.
- Der Full-Service-Anbieter: wenn Sie den Aufpreis für die Integrationen und den Support zahlen würden und klein genug sind, dass der Aufpreis kleiner ist als eine Person. Das ist ein echtes Segment, und es ist nicht unseres.
Die Zahlen bewegen sich jedes Jahr; die Form nicht. Indexierung und Preise pro Host wachsen linear mit Ihrem Produkt. Ein Engineer, der drei Open-Source-Binaries auf Object Storage betreibt, nicht. Wo immer sich diese Linien für Sie kreuzen, das ist Ihr Entscheidungspunkt, und er ist wahrscheinlich näher, als Sie denken.
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