В этом году инструменты observability с открытым исходным кодом вышли за рамки простого мониторинга. Теперь они конкурируют, а зачастую и превосходят коммерческие SaaS‑платформы по масштабируемости, гибкости и совместимости. Команды из разных отраслей внедряют стеки решений наблюдения с открытым исходным кодом, чтобы избежать привязки к одному поставщику, обеспечения сквозной прозрачности (логи, метрики, трассировки), экономии на лицензиях и много другого.

В этой статье мы рассмотрим 10 лучших инструментов наблюдения с открытым исходным кодом 2025 года, изучив их сильные стороны, недостатки и наилучшие варианты использования для современных DevOps‑ и SRE‑команд.

Что такое инструменты наблюдения?

Инструменты наблюдения — это программные решения, обеспечивающие глубокое понимание внутреннего состояния ваших систем, приложений и инфраструктуры. В отличие от традиционного мониторинга, ориентированного на предопределенные метрики или журналы, инструменты наблюдения разработаны для ответа на любые вопросы о поведении системы в режиме реального времени, используя данные, собранные из метрик, журналов, трассировок и событий.

Наблюдаемость критически важна для распределенных систем, облачных архитектур и сервисов с искусственным интеллектом. Современные инструменты ориентированы на унифицированную телеметрию, то есть объединение журналов, метрик, трассировок и фронтенд‑телеметрии в одном месте.

Аналитику в реальном времени позволяет выполнять высокопроизводительные запросы для обнаружения аномалий, мониторинга уровня обслуживания (SLO) и тенденций производительности.

Современные средства observability должны поддерживать различные модели развертывания — облачные, локальные или гибридные без привязки к провайдеру.

Инструменты наблюдения позволяют командам выявлять проблемы до того, как они повлияют на пользователей, снижать уровень шума и оптимизировать производительность системы в крупномасштабных средах.

1. OpenObserve

OpenObserve — это полнофункциональная платформа наблюдения с открытым исходным кодом, предлагающая унифицированный обзор журналов, метрик, трассировок и фронтенд‑телеметрии. Будучи разработанной как для крупных компаний, так и для стартапов, она предоставляет SQL и PromQL‑запросы, конвейеры в реальном времени, панели мониторинга и оповещения — всё в едином пользовательском интерфейсе.

Преимущества OpenObserve

Унифицированное наблюдение объединяет метрики, журналы, трассировки и фронтенд‑мониторинг на одной платформе. Решение поддерживает SQL и PromQL для расширенной фильтрации и корреляции. Также в OpenObserve поддерживается многопользовательская среда и безопасность RBAC, OAuth, SSO и соответствие требованиям (ISO, SOC2, GDPR).

Решение можно масштабировать от одноузловых конфигураций до петабайтных кластеров.

Недостатки OpenObserve: достаточно новая экосистема; интеграция с сообществом продолжает расширяться.

Данный продукт подходит для команд, ищущих автономное полнофункциональное решение для наблюдения корпоративного уровня. Также подойдет для организаций, которым необходимо сопоставлять журналы, метрики и трассировки, не прибегая к использованию нескольких отдельных инструментов. Облачные среды или среды с большим количеством микросервисов, где важны масштабируемость и соответствие требованиям.

2. Стек Grafana LGTM

Стек LGTM (Loki, Grafana, Tempo, Mimir) — это модульный стек с открытым исходным кодом для наблюдения, объединяющий логи, метрики и трассировки. Каждый компонент оптимизирован для своего типа телеметрии, а Grafana обеспечивает унифицированную визуализацию.

Преимущества Grafana LGTM

Единый пользовательский интерфейс Grafana унифицирован для метрик, журналов и трассировок. Также Grafana работает с Prometheus, OpenObserve, OpenTelemetry и другими источниками и может легко масштабироваться.

К недостаткам можно отнести сложную настройку: требуется развертывание нескольких компонентов (Loki, Tempo, Mimir) и операционные расходы, так как управление несколькими сервисами, масштабирование и обновления могут быть сложными.

Оптимально для команд, которым нужен настраиваемый модульный стек с расширенной визуализацией, готовых управлять несколькими компонентами.

3. ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana)

ELK Stack — это зрелая платформа анализа журналов с открытым исходным кодом, широко применяемая для централизованного агрегирования, поиска и визуализации журналов. Elasticsearch выступает в качестве бэкэнда, Logstash (или Beats) собирает данные, а Kibana предоставляет панели мониторинга.

Преимущества ELK Stack

Мощная аналитика журналов: решение содержит полнотекстовый поиск, индексацию и сложные запросы. Панели мониторинга Kibana поддерживают настраиваемые диаграммы, тепловые карты и оповещения.

Также, обработка больших объемов журналов, подходит для корпоративных рабочих нагрузок.

К минусам стека ELK можно отнести ресурсоёмкость, так как решение требует тщательного подбора размера, особенно для больших кластеров. Также ограниченная поддержка метрик, так как ELK ориентировано в первую очередь на журналы и требуются дополнительные инструменты, такие как Prometheus, для работы с метриками.

Многоузловые кластеры требуют специального обслуживания и настройки, что усложняет эксплуатацию.

Оптимально для команд, занимающихся агрегацией и аналитикой журналов, готовых справиться со сложными эксплуатационными задачами для получения аналитической информации корпоративного уровня.

4. OpenSearch

OpenSearch — это разработанный сообществом форк Elasticsearch, предоставляющий возможности поиска, аналитики и наблюдения с лицензией Apache 2.0. Он включает в себя OpenSearch Dashboards для визуализации и поддерживает журналы, метрики и трассировки посредством интеграций.

Преимущества OpenSearch

Решение имеет полностью открытый исходный код с активной поддержкой сообщества. Благодаря возможностям запросов и агрегации можно реализовать достаточно мощную аналитику. OpenSearch работает с Beats, Fluent Bit, OpenTelemetry и экспортерами Prometheus.

К недостаткам OpenSearch можно отнести операционные издержки: требуются экспертные знания для управления кластером и его настройки.

Метрики/трассировки требуют дополнительных компонентов, так как полная наблюдаемость достигается за счет интеграции с другими системами, такими как Prometheus или Jaeger.

Панели мониторинга менее проработаны по сравнению с Grafana.

Высокая стоимость: Наследует базовую архитектуру Elasticsearch, которая использует плотное индексирование, что приводит к высоким затратам на хранение и вычислительные ресурсы по сравнению с решениями на основе столбцов.

Хорошо подходит для: Команд, которым требуются инструменты поиска и анализа журналов с открытым исходным кодом с расширениями наблюдения корпоративного уровня.

5. Apache SkyWalking

Apache SkyWalking — это полнофункциональная платформа наблюдения, обеспечивающая распределенную трассировку, метрики и анализ топологии сервисов. Она широко используется в облачных микросервисах, Kubernetes и приложениях на базе Java, помогая командам понимать зависимости сервисов, контролировать соответствие SLA/SLO и устранять сложные неполадки.

Преимущества Apache SkyWalking

Прежде всего это полнофункциональная телеметрия: решение собирает метрики, трассировки и данные сервисной сетки на одной платформе.

Распределенная трассировка автоматически отслеживает запросы к микросервисам, базам данных и внешним сервисам. Также решение визуализирует взаимосвязи сервисов и узкие места производительности и интегрируется с Envoy, Istio и другими современными облачными платформами.

К минусам Apache SkyWalking можно отнести сложность настройки: для полного наблюдения требуется множество компонентов и тщательная настройка. Также хотя визуализация и мощный инструмент, но он может быть менее интуитивно понятным для команд, не использующих Java или не использующих облачные технологии.

Запуск конвейеров полного наблюдения может потребовать больших затрат на хранилище и вычислительные ресурсы.

Оптимально для команд, использующих архитектуры микросервисов или сервисные сетки, которым требуется унифицированная трассировка, метрики и визуализация зависимостей сервисов с функциями корпоративного уровня, но которые предпочитают платформу с открытым исходным кодом.

6. Zipkin

Zipkin — это распределённая система трассировки с открытым исходным кодом, изначально разработанная Twitter. Она помогает командам отслеживать и устранять проблемы с задержками в архитектурах микросервисов, собирая данные о времени выполнения запросов по мере их прохождения через распределённые системы.

Преимущества Zipkin

Благодаря распределённой трассировке решение отслеживает запросы между несколькими сервисами для выявления узких мест. Инструменты анализа первопричин помогают определить, какой сервис или компонент вызвал задержки или ошибки.

Zipkin хорошо работает с OpenTelemetry, Spring Boot, Prometheus, Grafana и другими инструментами наблюдения.

Как и другие зрелые решения с открытым кодом имеет большую поддержку сообщества.

Важным недостатком ZIpkin является необходимость интеграции с Prometheus, OpenObserve или другими инструментами для полного наблюдения. Основное внимание уделено трассировке и для получения полной информации о стеке требуются дополнительные источники телеметрии.

При сборе больших объемов данных трассировки требуется тщательное планирование и управление хранилищем.

Решение оптимально для команд, работающих с микросервисами или распределенными системами, которым требуется точное отслеживание задержек и визуализация зависимостей сервисов, особенно в сочетании с бэкэндом метрик/журналов для обеспечения полной наблюдаемости.

7. Prometheus

Prometheus остается золотым стандартом для мониторинга метрик в облачных средах. Он эффективно собирает, хранит и запрашивает данные временных рядов и интегрируется с большинством систем через экспортеров, что делает его основополагающим инструментом для современных стеков наблюдаемости.

Преимущества Prometheus

Проверенный проект CNCF широко распространен благодаря активной поддержке сообщества и частым обновлениям. Мощный язык запросов (PromQL) поддерживает сложные запросы, агрегации и условия оповещения. Обширная экосистема экспортеров имеет расширенные возможности интеграции с Kubernetes, базами данных, приложениями и пользовательскими сервисами.

При этом, Prometheus прост в развертывании и легко расширяется благодаря экспортерам и дополнительным модулям.

Встроенная система оповещений через Alertmanager поддерживает оповещения с пороговыми значениями, паузы и маршрутизацию уведомлений в Slack, PagerDuty, электронную почту и так далее

К недостаткам решения можно отнести ограниченный объём долговременного хранилища по умолчанию, так для надёжного хранения и агрегации нескольких кластеров требуются дополнения, такие как Thanos или Cortex. Помимо этого, горизонтальное масштабирование не является встроенным и требует федерации или внешних решений.

Также Prometheus ориентирован только на метрики, и для журналов и трассировок требуется интеграция с другими инструментами, такими как OpenObserve, ELK или Jaeger.

Prometheus оптимально подходит для мониторинга кластеров Kubernetes, контейнеризированных микросервисов и метрик инфраструктуры в любом масштабе.

8. VictoriaMetrics

VictoriaMetrics — это высокопроизводительная база данных временных рядов с открытым исходным кодом и решение для мониторинга, оптимизированное для хранения больших объемов метрик. Она известна своей простотой, эффективностью и экономичной архитектурой, что делает ее популярной альтернативой Prometheus для долгосрочного хранения метрик и аналитики.

Преимущества VictoriaMetrics

Решение эффективно обрабатывает большой объем данных при низком потреблении ресурсов. Также оно совместимо с Prometheus, так как полностью поддерживает PromQL, что обеспечивает беспроблемную миграцию или интеграцию.

Варианты развертывания в кластере или на одном узле: гибкое развертывание как для небольших, так и для крупных сред. Отлично подходит для хранения исторических метрик со сжатием и дедупликацией.

Простые исполняемые файлы и минимальная конфигурация упрощают настройку и снижают эксплуатационные расходы.

VictoriaMetrics хорошо работает с Grafana, OpenObserve и другими инструментами наблюдения для визуализации и корреляции.

К недостаткам решения можно отнести отсутствие встроенной обработки журналов и трассировок, а также ограниченные возможности встроенной визуализации и отсутствие встроенной системы оповещений.

Оптимально для команд, которым требуется экономичный и высокопроизводительный бэкэнд для работы с метриками данных Prometheus или OpenTelemetry. Идеально подходит для крупномасштабных сред, требующих длительного хранения метрик и высокой производительности запросов без высоких затрат на инфраструктуру.

9. Jaeger

Jaeger — это распределённая система трассировки с открытым исходным кодом, изначально разработанная Uber, а теперь являющаяся проектом CNCF. Она помогает командам отслеживать и устранять неполадки транзакций в сложных архитектурах микросервисов.

Преимущества Jaeger

Распределённая трассировка позволяет отслеживать запросы между сервисами для выявления узких мест. Средства анализа первопричин позволяют быстро выявлять задержки сервисов или компонентов.

Визуализация предоставляет временные шкалы трассировки, Flame‑графы и диаграммы зависимостей. Jaeger работает с OpenTelemetry, Prometheus, Grafana и OpenObserve. Поддерживается активная разработка при поддержке CNCF.

Недостатками Jaeger является отсутствие механизмов работы с метриками и логами. Для полной доступности требуются другие системы, такие как Prometheus или OpenObserve.

Сложность масштабирования: трассировка больших объёмов данных требует тщательного планирования и управления хранилищем.

Идеально подходит для команд, работающих с микросервисами или распределенными системами, которым требуется точная трассировка на уровне запросов, особенно в сочетании с бэкендами метрик/журналов для обеспечения полного контроля.

10. Pinpoint

Pinpoint — это инструмент мониторинга производительности приложений с открытым исходным кодом, разработанный для крупномасштабных Java‑приложений. Он обеспечивает распределенную трассировку, метрики и сопоставление зависимостей сервисов, помогая командам оценивать производительность приложений и устранять сложные проблемы в микросервисах.

Преимущества Pinpoint

Распределенная трассировка позволяет отслеживать запросы между сервисами, базами данных и внешними API для выявления узких мест. Сопоставление зависимостей сервисов визуализирует взаимодействие сервисов, помогая выявлять проблемы производительности и сбои. Решение работает с Elasticsearch и Grafana для создания панелей мониторинга и аналитики.

К выявленным недостаткам Pinpoint можно отнести ориентированность на Java и ограниченную поддержку других языков. Также требуется интеграция с инструментами управления журналами, такими как ELK, OpenObserve или Graylog, для обеспечения полного контроля. Решение не оптимизировано для Kubernetes или контейнерных микросервисов по сравнению со SkyWalking или OpenObserve.

Оптимально для команд, работающих с крупномасштабными Java‑приложениями или микросервисами, которым требуется распределенная трассировка, мониторинг производительности и визуализация зависимостей сервисов. Оптимально сочетается с системами журналов и метрик для обеспечения полного контроля.

Заключение

Мы рассмотрели 10 инструментов Observability с открытым кодом, которые активно используются в 2025 году. Каждое из них имеет свои достоинства и недостатки, и в зависимости от тех задач, которые стоят перед DevOps специалистами, мы можем выбрать наиболее подходящее.

Если после обзора инструментов хочется не зоопарк дашбордов, а цельный стек под свои SLO, под это в OTUS есть курс «Observability: мониторинг, логирование, трейсинг». На практике разбирают Prometheus, Alertmanager, Grafana, ELK/EFK, Loki, Tempo, Thanos, VictoriaMetrics и учат выстраивать метрики, логи и трассировки так, чтобы они реально помогали в продакшене, а не просто красиво мигали. Готовы к серьезному обучению? Пройдите вступительный тест.

Для знакомства с форматом обучения и экспертами приходите на бесплатные демо-уроки:

• 3 декабря: OpenTelemetry — наблюдаемость на блюдечке. Записаться

• 16 декабря: Разгоняем kube-prometheus-stack: секретный ингредиент. Записаться

• 22 декабря: Проектирование высоконагруженного мониторинга в распределенных системах. Записаться