Grafana y Datadog resuelven el mismo problema, saber qué está pasando dentro de tus sistemas antes de que te lo cuente un usuario enfadado, pero por caminos opuestos. Grafana es software libre que montas en tu propia infraestructura sin pagar licencias, a cambio de operarlo tú. Datadog es un servicio en la nube que funciona en una tarde y factura por servidor, por gigabyte y por función, con una cuenta que crece al mismo ritmo que la plataforma. Aquí van los precios de los dos, comprobados en sus páginas oficiales, y el criterio con el que elegimos nosotros en cada caso.
Qué es Grafana y qué es Datadog
Grafana es una plataforma de visualización y alertado de código abierto, con licencia AGPLv3, que se conecta a fuentes de datos ya existentes y las pinta en cuadros de mando. Por sí sola no guarda nada: el conjunto se completa con Prometheus o Mimir para las métricas, Loki para los registros, Tempo para las trazas y Alloy como agente de recogida. La versión estable actual es la 13.2.4, publicada el 13 de octubre de 2026, y se instala en cualquier servidor Linux.
Datadog es una plataforma de observabilidad en modo servicio. Se instala un agente en cada servidor o contenedor y los datos viajan a la infraestructura del fabricante, donde ya están montados la ingesta, el almacenamiento, los paneles, las alertas, el rendimiento de aplicaciones y la correlación entre todo ello. No hay nada que operar, y eso es justo lo que se paga. Si el reparto entre métricas, registros y trazas te suena confuso, lo desarrollamos en monitorización y observabilidad, en qué se diferencian.
Precios de lista, consultados en octubre de 2026
Los dos publican tarifas en dólares y las dos son fáciles de leer mal, porque cada uno cobra por cosas distintas. Estas son las cifras de sus páginas oficiales, con el equivalente en euros entre paréntesis (cambio del BCE del 19 de octubre de 2026, 1 € = 1,1225 dólares).
Grafana
- Grafana OSS autoalojado: cero en licencias, sin límite de usuarios ni de series. Pagas el servidor, el almacenamiento y el trabajo de mantenerlo.
- Grafana Cloud Free: 10.000 series activas de métricas, 50 GB al mes de registros y otros 50 GB de trazas, 14 días de retención y 3 usuarios activos.
- Grafana Cloud Pro: 19 dólares (16,93 €) al mes de plataforma más consumo. Las métricas empiezan en 6,50 dólares (5,79 €) por cada 1.000 series y los registros en 0,40 dólares (0,36 €) por GB escrito más 0,10 (0,09 €) por GB retenido. La retención sube a 13 meses en métricas y 30 días en registros.
- Grafana Cloud Enterprise: a partir de un compromiso de 25.000 dólares al año (unos 22.270 €), con precios de métricas que bajan hasta los 3 dólares (2,67 €) por cada 1.000 series.
Datadog
- Plan gratuito: hasta 5 servidores y 1 día de retención de métricas. Sirve para probar, no para operar.
- Infrastructure Pro: 15 dólares (13,36 €) por servidor y mes con facturación anual, 18 (16,04 €) si se paga sobre la marcha, con 15 meses de retención de métricas.
- Infrastructure Enterprise: 23 dólares (20,49 €) por servidor y mes anual, 27 (24,05 €) sobre la marcha, con alertas basadas en aprendizaje automático y control de procesos en vivo.
- Gestión de registros: 0,10 dólares (0,09 €) por GB ingerido, más 1,70 dólares (1,51 €) por millón de eventos indexados y mes en facturación anual (2,55 dólares, 2,27 €, sobre la marcha). El almacenamiento flexible baja a 0,05 dólares (0,045 €) por millón de eventos.
- Rendimiento de aplicaciones: desde 31 dólares (27,62 €) por servidor y mes con facturación anual, 36 (32,07 €) sobre la marcha.
Sumado, sale caro enseguida. Una plataforma modesta de treinta servidores en Infrastructure Pro son 450 dólares al mes (unos 400 €) solo por métricas de sistema. Si diez de ellos llevan aplicación instrumentada, se suman 310 dólares más (unos 276 €), y los registros van aparte según lo que se ingiera y lo que se indexe. El mismo conjunto con Grafana y Prometheus autoalojados cuesta cero en licencias y un servidor de tamaño medio con disco suficiente.
El coste que no está en la lista de precios
Comparar 450 dólares contra cero sería tramposo, porque el modelo abierto traslada el gasto a otro sitio. Con Grafana autoalojado, la plataforma de observabilidad pasa a ser un sistema crítico más de tu infraestructura, con todo lo que eso arrastra. Hay que dimensionar el almacenamiento, que crece más rápido de lo previsto en cuanto se ingieren registros. Hay que actualizar los componentes y aplicar sus parches de seguridad. Hay que hacerle copias, porque los paneles y las reglas de alerta son trabajo acumulado. Y hay que construir esos paneles y esas alertas, y ahí se van la mayoría de las horas, porque un cuadro de mando útil exige saber qué falla en esa plataforma concreta.
Con Datadog el coste oculto es el contrario, la factura variable. Las métricas personalizadas, los registros indexados y la retención suben sin avisar cuando alguien despliega un servicio nuevo o activa un modo de depuración. Se gobierna, pero exige disciplina de FinOps, o sea, revisar cada mes qué se está ingiriendo, qué se indexa de verdad y qué se puede mandar a almacenamiento barato. Sin esa revisión, la subida se descubre en la renovación anual.
Resumen de diferencias
| Criterio | Grafana autoalojado | Datadog |
|---|---|---|
| Coste de licencia | Cero; pagas servidor y horas | Por servidor, por GB y por función |
| Puesta en marcha | Días o semanas, según el alcance | Horas |
| Dónde viven los datos | Donde tú decidas, incluida tu nube privada | En la región elegida al crear la cuenta; hay sitio europeo en Alemania |
| Correlación entre métricas, registros y trazas | Hay que montarla y etiquetar bien | Integrada de serie |
| Encaja cuando | Hay quien lo opere y el coste por servidor pesa | Se quiere resultado inmediato y sin equipo dedicado |
Soberanía del dato
Los datos de observabilidad son sensibles. Los registros de una aplicación contienen rutas internas, nombres de usuario, cabeceras y, cuando alguien se descuida, datos personales. Datadog permite elegir sitio europeo, alojado en Alemania, y cada sitio es independiente, así que la decisión se toma al crear la cuenta y no se cambia con un botón. Aun así el proveedor es estadounidense, y en pliegos públicos o en contratos con cláusulas estrictas de soberanía del dato eso a veces basta para descartarlo. Con el conjunto abierto autoalojado la pregunta ni se plantea, porque los datos no salen de tu infraestructura.
Un escenario típico: la factura que creció sola
Una empresa de software de unas treinta y cinco personas con su producto en la nube, unos veinte servidores entre producción y preproducción y un equipo de desarrollo que instrumentó todo con Datadog en dos tardes. Al principio la decisión fue acertada, porque en una semana tenían paneles, alertas y trazas correlacionadas sin haber tocado un servidor de monitorización.
El problema llegó al año siguiente. Preproducción quedó activada con el mismo nivel de detalle que producción, un servicio nuevo empezó a escupir registros en modo depuración y nadie los desactivó, y las métricas personalizadas se multiplicaron porque cada equipo añadía las suyas. La renovación llegó con una subida que nadie supo justificar línea a línea.
La salida fue repartir. Preproducción y los servidores de infraestructura pasaron a un conjunto Prometheus, Loki y Grafana autoalojado, operado como un servicio más de la plataforma, con sus copias y sus actualizaciones. Datadog se quedó solo en producción y solo para el rendimiento de aplicación, que es donde su correlación aporta algo que cuesta reproducir. La factura bajó a menos de la mitad y, de paso, el equipo dejó de ingerir registros que nadie leía.
Qué usamos nosotros y por qué
Nuestra opción por defecto para infraestructura de pymes es el conjunto abierto, con Prometheus para métricas, Loki para registros, Alloy como agente y Grafana como capa de visualización y alertado. La razón es económica y operativa. En una plataforma de decenas de servidores el coste por servidor de una herramienta comercial se come el presupuesto de mejora, y como nosotros ya operamos servidores para el cliente, añadir uno más de observabilidad no supone un salto de complejidad. Lo montamos, lo actualizamos y lo vigilamos dentro del servicio de monitorización y observabilidad, con guardia opcional para incidencias críticas fuera de horario.
Recomendamos Datadog sin reservas en un caso concreto: producto propio muy instrumentado, equipo de desarrollo que va a vivir dentro de la herramienta y nadie disponible para operar una plataforma de monitorización. Ahí lo que se paga es tiempo, y sale a cuenta. Si estás valorando alternativas abiertas más allá de Grafana, comparamos las principales en las mejores herramientas de monitorización open source.
Tres preguntas para decidir
Primero, cuántos servidores y contenedores hay que vigilar, porque el precio por servidor cambia la cuenta a partir de unas pocas decenas. Segundo, quién va a operar la plataforma de observabilidad y quién atenderá las alertas de madrugada si las hay. Y tercero, si los registros de tus aplicaciones pueden salir de tu infraestructura o no. Con esas tres respuestas, la elección entre abierto y de pago queda bastante clara. Si quieres contrastarlo con tu caso, hacemos un diagnóstico gratuito del estado de tu monitorización y de lo que costaría cada camino; cuéntanos qué tienes hoy en marcha.
Si te interesa el camino abierto, aquí comparamos las opciones disponibles en las mejores herramientas de monitorización open source.