# Datadog vs New Relic: qual observabilidade?

> Datadog vs New Relic: duas plataformas de observabilidade full-stack. Cobertura, modelo de preços, APM e adequação a CI/deploy comparados honestamente.

Source: https://latchkey.dev/pt/learn/tool-comparisons/datadog-vs-new-relic  
Updated: 2026-06-26

O Datadog é uma plataforma de observabilidade ampla e modular cobrada por produto; o New Relic é uma plataforma full-stack consolidada com preços baseados em uso.

O Datadog oferece uma enorme amplitude de produtos (infra, APM, logs, RUM, segurança) com integrações profundas, cobrados por módulo, o que é poderoso mas pode ficar caro conforme você adiciona produtos. O New Relic consolida a observabilidade em uma plataforma com preços baseados em uso (ingestão de dados mais usuários), muitas vezes mais simples de entender. O Datadog favorece amplitude e integrações; o New Relic favorece um modelo consolidado baseado em uso.

## Comparison

|  | Datadog | New Relic |
| --- | --- | --- |
| Modelo | Produtos modulares | Plataforma consolidada |
| Preços | Por produto | Ingestão + usuários |
| Integrações | Muito amplas | Amplas |
| Amplitude | Infra, APM, logs, RUM, segurança | Full-stack liderada por APM |
| Melhor para | Cobertura profunda e modular | Preços all-in-one mais simples |

## Caso de uso e preços

O Datadog atende times que querem o conjunto de produtos mais amplo e o maior número de integrações, aceitando o crescimento de custo por módulo. O New Relic atende times que querem uma única plataforma com preços baseados em uso mais fáceis de prever. Ambos cobrem bem métricas, traces e logs; o modelo de custo muitas vezes decide na escala.

## Em CI

Ambos ingerem métricas de CI/CD e marcadores de deploy, e podem acompanhar a saúde do pipeline e eventos de release. Qualquer um integra a partir de runners gerenciados, onde runners mais rápidos encurtam as etapas de teste/build que você está observando.

## The switching cost is mostly in the parts nobody lists

- Assertions and mocks usually port mechanically when the target implements a compatible API; custom transformers and framework plugins do not.
- Snapshot formats differ between runners, so plan to regenerate and review rather than port.
- Run both suites in parallel in CI for a period and diff the results. A migration that changes which tests fail is not a migration, it is a regression you have not found yet.
- Coverage numbers move on a runner change even when the tests do not, because instrumentation differs. Re-baseline any coverage gate deliberately.

## O veredito

Querer a observabilidade mais ampla, integrada e modular e gerenciar o custo por produto: Datadog. Querer uma plataforma full-stack consolidada com preços mais simples baseados em uso: New Relic. Ambos são capazes; a escolha frequentemente se resume à previsibilidade de preços na sua escala.

## FAQ

### Datadog vs New Relic: Which Observability?

Datadog offers a huge breadth of products (infra, APM, logs, RUM, security) with deep integrations, billed per module, which is powerful but can get expensive as you add products. New Relic consolidates observability into one platform with usage-based (data ingest plus users) pricing, often simpler to reason about.

### Use case and pricing?

Datadog suits teams wanting the broadest product set and the most integrations, accepting per-module cost growth. New Relic suits teams wanting a single platform with usage-based pricing that is easier to forecast. Both cover metrics, traces, and logs well; the cost model often drives the decision at scale.

### In CI?

Both ingest CI/CD metrics and deployment markers, and can track pipeline health and release events. Either integrates from managed runners, where faster runners shorten the test/build steps you are observing.

### Which should I choose?

Want the broadest, most integrated, modular observability and will manage per-product cost: Datadog. Want a consolidated full-stack platform with simpler usage-based pricing: New Relic. Both are capable; the choice frequently comes down to pricing predictability at your scale.

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