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Un comparatif neutre vis-à-vis des éditeurs des principales plateformes APM : points forts, différences, et critères de choix selon votre stack, vos exigences de gouvernance et votre budget. Pensé pour les équipes Engineering, SRE et Produit. Besoin d’un rappel ? Découvrez qu’est-ce que l’APM.
Chaque plateforme est notée de 1 à 5 selon des critères concrets en production :
Tracing, carte de services, analyse de spans, triage des erreurs.
Traces ↔ logs ↔ métriques infra, marqueurs de déploiement, flags.
Validation impact utilisateur + garde-fous proactifs.
Langages, frameworks, SDKs mobiles, écosystèmes.
SSO/RBAC, masquage PII, résidence des données UE / on-prem.
Contrôles de sampling/rétention & transparence des prix.
Auto-instrumentation, onboarding, intégrations.
Un raccourci pour aller directement vers la solution APM la plus adaptée. Chaque carte renvoie à la fiche détaillée.
Suite APM + RUM + Synthétique orientée RGPD avec options hybride/on-prem et contrôles de données fins.
Forte corrélation traces ↔ logs ↔ métriques, large écosystème et add-ons de session replay.
Détection d’anomalies pilotée par IA et cartographie automatique des dépendances apps/infra/services.
Onboarding rapide, vues guidées et UX développeur solide pour traces & erreurs.
Modèle transactions métier mature, diagnostics JVM/.NET profonds et gouvernance avancée.
Tracing distribué avancé avec diagrammes de services et décomposition fine de la latence.
Pipeline OpenTelemetry avec Tempo/Jaeger, Loki & Prometheus pour contrôle et coûts maîtrisés.
Découverte automatique et profiling continu avec cartes de services lisibles et baselines intelligentes.
Suivi des erreurs et performance front/back avec triage rapide pour équipes dev.
Survolez d’un coup d’œil les capacités clés. Faites défiler horizontalement sur mobile. Cliquez sur un nom d’outil pour aller à la fiche détaillée plus bas.
| Outil | Idéal pour | APM (traces/logs/metrics) | Profiling continu | RUM (web / mobile) | Monitoring synthétique | OTel / Intégrations | Gouvernance & résidence | Prix de départ* | Essai |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Ekara by IP-Label | Souveraineté UE | ✓ Traces + logs + métriques | Disponible | ✓ Web/Mobile | ✓ Navigateur & API | OTel + connecteurs | UE / Hybride / On-prem | Sur devis | À la demande |
| Datadog APM | Observabilité globale | ✓ Corrélation riche | ✓ | ✓ + Replay | ✓ Uptime & parcours | ✓ OTel natif | Cloud multi-régions | À l’usage | Oui |
| Dynatrace | RCA assistée IA | ✓ Full-stack | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ Large écosystème | SaaS régional & Managed | Niveaux / usage | Oui |
| New Relic | Time-to-Value | ✓ Traces & erreurs | Disponible | ✓ Web/Mobile | ✓ | ✓ OTel support | Cloud multi-régions | À l’usage | Oui |
| AppDynamics (Cisco) | Java/.NET entreprise | ✓ Transactions métier | Disponible | ✓ | ✓ | Intégrations | Cloud / On-prem | Paliers | Sur demande |
| Splunk APM / Lightstep | Tracing avancé | ✓ Traces haute fidélité | Disponible | ✓ | ✓ | ✓ OTel fort | Cloud (régions) | À l’usage | Oui |
| Elastic APM / Grafana + OTel | Open-source | ✓ Traces/logs/metrics | — | ✓ (Elastic RUM) | Disponible | ✓ OTel/Tempo/Jaeger | Auto-hébergé | Infra uniquement | N/A |
| Instana (IBM) | Auto-découverte | ✓ Service map clair | ✓ Profiling | ✓ | ✓ | Intégrations | Cloud / Managed | Paliers | Oui |
| Sentry Performance | Dev-centric | Disponible (traces+erreurs) | — | ✓ Front/mobile | — | Intégrations | Cloud | Paliers | Oui |
Des sections homogènes et comparables pour chaque plateforme. Utilisez la navigation rapide, puis scannez pourquoi l’outil se démarque, ses capacités, la gouvernance, les notes de tarification et le bon périmètre d’usage.
Ekara by IP-Label Datadog APM Dynatrace New Relic AppDynamics Splunk APM Lightstep Elastic APM Grafana + OTel Instana Sentry Performance SolarWindsRégions UE, options hybride et on-prem. RBAC, journaux d’audit, masquage, export et portabilité.
Éditions avec leviers d’usage (sampling, rétention). Contactez les ventes pour le dimensionnement & la résidence.
SaaS avec hébergement régional (incl. UE). SSO/RBAC, portées de tokens, contrôles de données.
À l’usage selon produits ; maîtriser via sampling, paliers de rétention, routage des logs.
Déploiements SaaS (régional) et Managed. RBAC, audit, masquage, options d’export.
Paliers/usage. Contrôlez le volume de spans et la rétention pour maîtriser le TCO.
SaaS multi-régions. SSO/RBAC, contrôles de données, export.
À l’usage avec quotas ; ajuster sampling et rétention pour une meilleure prévisibilité.
Quatre prismes complémentaires. Utilisez la matrice pour visualiser forces/limites, puis suivez le guide de décision rapide pour choisir l’instrument adapté à votre scénario.
| Dimension | APM | Observabilité | RUM | Synthétique |
|---|---|---|---|---|
| Objectif principal | Performance au niveau du code & cause racine | « Poser n’importe quelle question » à travers les signaux | Mesurer l’expérience réelle des utilisateurs | Contrôles proactifs et scriptés |
| Idéal pour | Tracer services, erreurs, dépendances | « Inconnus-inconnus », problèmes transverses | CWV/INP, découpes par zone/appareil/FAI | Uptime, parcours, détection de régressions |
| Équipes responsables | Back-end/équipes dev, SRE | Plateforme/SRE, équipes observabilité | Front-end, produit, perf web | SRE, QA, test perf, DevOps |
| Source de données | Agents applicatifs, traces, métriques, logs | Traces/logs/métriques/événements unifiés | Données terrain navigateur/mobile | Navigateurs headless & scripts API |
| Type de signal | Côté serveur, service-à-service | Télémetrie système (infra → métier) | Côté client, trafic réel | Trafic contrôlé, en labo |
| Forces | ✓ Cause racine, flame graphs, carte des services | ✓ Corrélation & analyses exploratoires | ✓ UX p75/p95, Core Web Vitals | ✓ Couverture globale, garde-fous CI |
| Limites | • Nécessite trafic & instrumentation | • Complexité outillage, coûts | • Données bruyantes, moins reproductible | • Pas d’utilisateurs réels, contexte limité |
| Types d’alertes | Anomalies SLO/taux d’erreur/latence | Multi-signaux, inter-domaines | Régressions UX, seuils CWV | Disponibilité/échec transaction/SLA |
| KPIs exemples | Latence p95 des spans, taux d’erreur, débit | MTTR, temps d’incident corrélé | INP/LCP/CLS au p75, impact conversion | % disponibilité, temps de succès txn |
| Bon couplage | + RUM pour valider l’impact utilisateur | + APM pour des réponses au niveau code | + APM/Synthétique pour diagnostiquer | + RUM pour confirmer l’impact terrain |
Commencez par le RUM pour quantifier l’impact (par route, zone, appareil), puis pivotez vers l’APM pour la cause racine.
Utilisez le Synthétique dans la CI/CD pour des parcours scriptés ; gardez l’APM pour valider les changements backend.
Observabilité (traces/logs/métriques) pour corréler infra ↔ app ; approfondissez avec des spans APM.
APM en premier (services chauds, endpoints lents, appels DB), puis reproduisez avec le Synthétique.
Astuce : les équipes matures exploitent APM + RUM + Synthétique ensemble, avec un lac d’observabilité pour investiguer les incidents transverses.
Mise en page scindée : index collant à gauche, sections dépliables à droite. Sur mobile, tout passe en accordéons accessibles.
traceparent)Mettez en place l’APM rapidement avec un pipeline OpenTelemetry (OTel) neutre vis-à-vis des fournisseurs. Pointez OTLP vers la plateforme de votre choix (Datadog, Dynatrace, New Relic, Elastic, Grafana/Tempo, Ekara via passerelle, etc.), puis itérez sur l’échantillonnage et la rétention pour maîtriser les coûts.
Récupérez l’endpoint OTLP (gRPC ou HTTP) et le jeton d’authentification auprès de votre fournisseur APM ou de votre passerelle auto-hébergée.
Définissez OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT, les en-têtes d’authentification, et OTEL_SERVICE_NAME pour chaque service.
Utilisez l’auto-instrumentation du langage pour émettre traces/metrics/logs avec un minimum de changements de code.
Envoyez des marqueurs de release (CI/CD) pour corréler la performance avec les déploiements et les feature flags.
Ajustez l’échantillonnage (head/tail) et la rétention avant de monter en charge ; ajoutez des règles de drop pour les attributs à forte cardinalité.
# Télécharger la dernière version de l’agent OpenTelemetry Java (jar)
# https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-java-instrumentation/releases
export OTEL_SERVICE_NAME=checkout-service
export OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT=https://otlp.example.com
export OTEL_EXPORTER_OTLP_HEADERS="authorization=Bearer <TOKEN>"
export OTEL_TRACES_SAMPLER=parentbased_traceidratio
export OTEL_TRACES_SAMPLER_ARG=0.2 # 20% d’échantillonnage head pour démarrer
java -javaagent:/path/opentelemetry-javaagent.jar \
-Dotel.resource.attributes=deployment.environment=prod \
-jar app.jar
# Installation
npm i @opentelemetry/sdk-node @opentelemetry/auto-instrumentations-node \
@opentelemetry/exporter-trace-otlp-grpc
// tracing.js
const { NodeSDK } = require('@opentelemetry/sdk-node');
const { getNodeAutoInstrumentations } = require('@opentelemetry/auto-instrumentations-node');
const { OTLPTraceExporter } = require('@opentelemetry/exporter-trace-otlp-grpc');
const exporter = new OTLPTraceExporter({
url: process.env.OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT, // ex. https://otlp.example.com
metadata: { Authorization: 'Bearer ' + process.env.OTLP_TOKEN }
});
const sdk = new NodeSDK({
traceExporter: exporter,
serviceName: process.env.OTEL_SERVICE_NAME || 'checkout-service',
instrumentations: [getNodeAutoInstrumentations()]
});
sdk.start();
// index.js
require('./tracing');
require('./server');
# Installation
pip install opentelemetry-distro opentelemetry-exporter-otlp
export OTEL_SERVICE_NAME=checkout-service
export OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT=https://otlp.example.com
export OTEL_EXPORTER_OTLP_HEADERS="authorization=Bearer <TOKEN>"
export OTEL_TRACES_SAMPLER=parentbased_traceidratio
export OTEL_TRACES_SAMPLER_ARG=0.2
# Exécution auto-instrumentée
opentelemetry-instrument --traces_exporter otlp --metrics_exporter none \
gunicorn app:wsgi
go get go.opentelemetry.io/otel/sdk/trace \
go.opentelemetry.io/otel/exporters/otlp/otlptrace/otlptracehttp
import (
"context"
"go.opentelemetry.io/otel"
"go.opentelemetry.io/otel/sdk/resource"
"go.opentelemetry.io/otel/sdk/trace"
"go.opentelemetry.io/otel/semconv/v1.24.0"
"go.opentelemetry.io/otel/exporters/otlp/otlptrace/otlptracehttp"
)
func initTracer() func(context.Context) error {
exp, _ := otlptracehttp.New(context.Background(),
otlptracehttp.WithEndpointURL("https://otlp.example.com"),
otlptracehttp.WithHeaders(map[string]string{"authorization":"Bearer TOKEN"}),
)
tp := trace.NewTracerProvider(
trace.WithBatcher(exp),
trace.WithResource(resource.NewWithAttributes(
semconv.SchemaURL, semconv.ServiceName("checkout-service"),
)),
)
otel.SetTracerProvider(tp)
return tp.Shutdown
}
# Installation
dotnet add package OpenTelemetry.Extensions.Hosting
dotnet add package OpenTelemetry.Exporter.OpenTelemetryProtocol
dotnet add package OpenTelemetry.Instrumentation.AspNetCore
// Program.cs (.NET 8)
builder.Services.AddOpenTelemetry()
.ConfigureResource(r => r.AddService("checkout-service"))
.WithTracing(t => t
.AddAspNetCoreInstrumentation()
.AddHttpClientInstrumentation()
.AddOtlpExporter(o => {
o.Endpoint = new Uri("https://otlp.example.com");
o.Headers = "authorization=Bearer <TOKEN>";
})
);
Des réponses courtes et pratiques aux questions les plus fréquentes quand on sélectionne et déploie un outil d'Application Performance Monitoring.
L'APM instrumente vos applications pour collecter des traces, métriques et logs, afin de voir où le temps est passé à travers services, bases de données, appels externes et files. Il aide à diagnostiquer la latence et les erreurs, prioriser les correctifs et protéger vos SLO.
Non. L'APM se concentre sur la performance au niveau du code et la recherche de cause racine. L'observabilité est plus large : elle unifie traces, logs, métriques (et événements) pour poser de nouvelles questions sans prédéfinir les dashboards. La plupart des équipes utilisent l'APM au sein d'une pile d'observabilité.
Oui pour le web/mobile. L'APM montre la santé du backend ; le RUM montre l'expérience réelle des utilisateurs par route, géographie, appareil et réseau. Coupler APM + RUM relie les changements backend aux indicateurs UX (p. ex. INP/LCP/CLS) et à l'impact conversion.
Utilisez-le pour attraper proactivement les régressions (gates CI/CD), tester les parcours critiques 24/7 depuis plusieurs régions et valider les SLA quand le trafic réel est faible. Corrélez ensuite les échecs avec les traces APM.
OTel est le standard ouvert pour émettre traces/métriques/logs. Utilisez les SDK OTel/Collector pour éviter l'enfermement et exporter via OTLP vers votre plateforme. Démarrez avec l'auto-instrumentation, puis ajoutez des spans personnalisés sur les chemins critiques.
Appliquez un head/tail ou dynamic sampling, supprimez les attributs à forte cardinalité, définissez des rétentions par palier, redirigez les logs bruyants et suivez des tableaux de bord coûts par service. Étiquetez toujours les spans avec service, env, version.
Choisissez des éditeurs avec des régions UE, masquage PII et RBAC, ou optez pour un déploiement hybride/on-prem. Préférez l'enrichissement côté serveur et masquez les champs sensibles à la source.
Définissez des SLO sur la latence, le taux d'erreur et la disponibilité. Branchez les alertes aux outils d'astreinte, utilisez les cartes de services et les marqueurs de déploiement pour une RCA rapide, et corrélez traces ↔ logs pour réduire le MTTR.
Propagez le contexte avec traceparent, standardisez la nomenclature des services, activez l'auto-instrumentation et captez les spans clés (BD, cache, file). En serverless, utilisez des exporteurs légers et annotez les cold starts.
Les compteurs courants incluent les spans ingérés, unités hôte/conteneur, Go de logs et le nombre de sessions. Vérifiez le comportement en dépassement, les paliers gratuits et la rétention par jeu de données.