Prometheus o Datadog: lo gratis puede salir caro entre 20 y 1.000 hosts

Prometheus puede salir más caro que Datadog entre 20 y 1.000 hosts si mantenerlo exige infraestructura, horas de ingeniería y guardias adicionales. Un modelo independiente de coste total encuentra esa posibilidad en la franja intermedia y sitúa ventajas potenciales de la instalación propia por debajo y a partir de esos extremos. Sus cifras dependen del personal, la disponibilidad y las funciones incluidas: son escenarios, no puntos de equilibrio universales.

La respuesta para un equipo concreto exige comparar el mismo alcance. Datadog cobra por hosts y por ciertos usos o módulos; Prometheus evita una licencia por host, pero alguien debe operar la recopilación, el almacenamiento y las alertas. Logs, retención y respuesta a fallos deben entrar en ambas cuentas si forman parte del servicio que se quiere ofrecer.

Qué cubre cada precio

La descripción oficial de Prometheus presenta un sistema abierto bajo licencia Apache 2 que recopila métricas por HTTP, las almacena como series temporales y permite definir reglas y alertas. El servidor puede instalarse sin comprar una licencia por host. Una instalación de observabilidad con visualización, gestión de logs y disponibilidad sostenida requiere presupuestar también los componentes y el trabajo elegidos para esas funciones.

La lista de precios de Datadog fija Infrastructure Pro en 15 dólares por host y mes con facturación anual, o 18 dólares con pago mensual; presenta además precios separados para contenedores, métricas personalizadas, ingestión e indexación de logs y APM. Multiplicar la flota por la tarifa de Infrastructure Pro da una base, pero deja fuera el uso que activa esos otros cargos. La factura contratada puede diferir de la lista pública.

Cómo cambian la cuenta el autoscaling y las series

En una flota que crece y se reduce, un único número habitual de hosts oculta cuánto tiempo permanece activa la capacidad adicional. Para estimar Datadog hay que distinguir el compromiso contratado del uso que lo supera y conservar una serie horaria de hosts y contenedores. Un aumento breve y otro sostenido pueden producir costes distintos según la modalidad de facturación; proyectar ambos como si duraran todo el mes distorsiona la comparación.

Los cupos de Infrastructure Pro incluyen 100 métricas personalizadas y cinco contenedores por host, con reglas de cómputo que varían entre modalidades mensuales y horarias. Hay que descontar esos cupos antes de valorar excedentes. En Prometheus, aumentar destinos o series tampoco genera una licencia nueva, pero sí puede exigir más memoria, capacidad de recopilación y disco. El número de hosts, por tanto, sirve para iniciar la cuenta; la carga de métricas determina otra parte del coste.

El trabajo que asume quien opera Prometheus

La guía de almacenamiento de Prometheus explica que la base local guarda series en disco y que ese almacenamiento, por sí solo, no está replicado ni distribuido en un clúster. También documenta retención configurable, instantáneas para copias e integración con almacenamiento remoto. Si la monitorización debe resistir la pérdida de un nodo o conservar datos durante más tiempo, el diseño y la operación necesarios forman parte del presupuesto.

La cuenta propia incluye cómputo, disco, copias, actualizaciones, mantenimiento de reglas y tiempo dedicado a incidencias de la plataforma. Los logs necesitan una solución y una política de retención adicionales al servidor de métricas. La guardia merece una partida visible: cuando falla una aplicación, reparar a la vez el sistema que debería mostrar sus métricas consume capacidad del mismo equipo. Esa exposición tiene un coste operativo aunque no aparezca en una factura de licencia.

Una calculadora con supuestos editables

La unidad de comparación es un mes con iguales métricas, logs, retención y nivel de disponibilidad. Para Datadog, el cálculo suma hosts facturables, contenedores y métricas por encima de los cupos, gigabytes de logs ingeridos, eventos indexados según su retención y los módulos requeridos. Para la opción propia, suma infraestructura, horas de ingeniería multiplicadas por su coste completo, amortización de la puesta en marcha y guardias. Una partida desconocida debe quedar identificada como supuesto.

Ejemplo hipotético: una flota estable de 100 hosts usa Infrastructure Pro con facturación anual, mantiene 700 contenedores, ingiere e indexa 13.000 métricas personalizadas, ingiere 300 GB de logs e indexa 50 millones de eventos con retención de 15 días. Aplicando los precios públicos y cupos indicados, los hosts cuestan 1.500 dólares mensuales; los contenedores que exceden el cupo, 200; las métricas indexadas excedentes, 150; las ingeridas excedentes, 3; la ingestión de logs, 30; y su indexación, 85. El total ilustrativo es de 1.968 dólares al mes, antes de APM, impuestos, descuentos u otras condiciones contractuales.

Supongamos que ofrecer ese mismo alcance con sistemas propios cuesta 600 dólares mensuales de infraestructura y que cada hora de ingeniería tiene un coste completo de 60 dólares. La diferencia frente a 1.968 dólares alcanza para 22,8 horas mensuales de operación; la puesta en marcha y las guardias reducen ese margen. Si los 600 dólares no incluyen el sistema de logs, las copias o la disponibilidad exigida, el cálculo favorece artificialmente a la instalación propia.

Conviene introducir por separado las horas de mantenimiento previstas, las de guardia y las de respuesta a fallos. También deben variar la duración de los picos, el volumen de logs y la retención: una flota estable con pocos eventos puede dar un resultado distinto de otra con los mismos hosts y mucha actividad. Así se ve qué partida cambia la elección, en lugar de atribuir todo el efecto al precio por host.

Cuándo tiene sentido cada opción

Prometheus puede ser la opción más económica si el equipo ya dispone de capacidad para operarlo y sus requisitos de retención y disponibilidad caben en esa capacidad. En el extremo de gran escala, un equipo de plataforma puede repartir el trabajo entre muchos servicios, aunque debe contar la carga real de esa plataforma. Datadog gana atractivo cuando montar y sostener la solución propia requeriría apartar personal de otras tareas o ampliar las guardias.

La elección depende finalmente de dos recursos distintos: dinero facturado y tiempo de ingeniería disponible. Una tarifa de licencia baja o nula no elimina el segundo; una tarifa SaaS por host tampoco representa toda la primera. Comparar ambos con el mismo alcance permite identificar el coste que de verdad soportará el equipo.

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