Spis treści:
- Dlaczego ten raport ma znaczenie
- Co Gartner ocenia i dlaczego jest to istotne
- Elastic Observability: architektura i kluczowe przewagi
- Studium przypadku: Telefónica Germany
- Co to realnie zmienia w projektach
- Pozostali liderzy kwadrantu Gartnera
Dlaczego ten raport ma znaczenie
Rynek platform obserwowalności rośnie w tempie dwucyfrowym — według prognoz Gartnera jego wartość osiągnie 14,2 mld USD do 2028 roku. Jednocześnie złożoność środowisk IT narasta: architektury mikroserwisowe, wielochmurowe wdrożenia, rosnące wolumeny danych telemetrycznych i sztuczna inteligencja wbudowywana w procesy biznesowe sprawiają, że tradycyjne podejście do monitoringu nie nadąża za rzeczywistością. Gartner prognozuje, że do 2027 roku aż 70% przedsiębiorstw z rozproszoną architekturą danych wdroży narzędzia obserwowalności — wobec 50% w 2025 roku. W tym kontekście pozycja w Gartner Magic Quadrant to nie tytuł honorowy, lecz punkt orientacyjny przy wyborze technologii, która będzie dźwigać operacje IT przez najbliższe lata.
Tegoroczna edycja raportu — opublikowana 7 lipca 2025 roku, opracowana przez analityków Gregga Siegfrieda, Matta Crossleya, Padraiga Byrne’a, Andre Bridgesa i Martina Carena — objęła 20 dostawców i wyłoniła 8 liderów. Elastic znalazł się w gronie liderów drugi rok z rzędu, potwierdzając konsekwentną realizację strategii opartej na otwartych standardach, sztucznej inteligencji i efektywności kosztowej.
Co Gartner ocenia i dlaczego jest to istotne
Gartner definiuje platformy obserwowalności jako narzędzia służące do rozumienia kondycji, wydajności i zachowania aplikacji, usług oraz infrastruktury. Ocena opiera się na dwóch osiach: zdolności do realizacji (Ability to Execute) oraz kompletności wizji (Completeness of Vision). To podejście wykracza daleko poza porównanie funkcji — obejmuje strategię produktową, model biznesowy, ekosystem partnerski, elastyczność wdrożeń oraz realną zdolność do dostarczania wartości klientom.
Dla Dyrektorów IT i liderów technologicznych pozycja dostawcy w kwadrancie liderów to sygnał, że dany produkt jest zarówno dojrzały operacyjnie, jak i posiada wizję rozwoju odpowiadającą trajektorii rynku. W praktyce oznacza to mniejsze ryzyko wyboru platformy, która za 2–3 lata stanie się ślepą uliczką technologiczną.
Elastic Observability: architektura i kluczowe przewagi
Otwartość jako zasada architektoniczna — natywne wsparcie OpenTelemetry
Elastic jest w pełni natywny dla OpenTelemetry (OTel) — od momentu przyjęcia danych po analizę. Platforma zachowuje dane OTel w ich natywnym formacie, bez konieczności translacji schematów ani budowania dedykowanych widoków. W praktyce oznacza to, że zespoły SRE nie muszą utrzymywać warstwy konwersji danych, a każda funkcjonalność Elastic Observability tj. analityka logów, APM, monitoring infrastruktury, analiza oparta na AI — działa bezpośrednio z natywnym formatem OTel.
To podejście eliminuje zamknięcie na jednego dostawcę (vendor lock-in), co jest jednym z najczęstszych problemów zgłaszanych przez klientów Gartnera przy wyborze platformy obserwowalności. Elastic jest jednym z trzech największych kontrybutorów projektu OpenTelemetry — przekazał społeczności m.in. Elastic Common Schema (ECS) i agenta profilowania.
Odpowiedzią na wyzwania związane z obsługą społecznościowych SDK jest Elastic Distributions of OpenTelemetry (EDOT) — portfolio komponentów OTel z dystrybucjami kolektora i SDK dla języków Java, Python, Node.js, .NET, iOS i Android. EDOT zapewnia wsparcie klasy enterprise, szybkie poprawki błędów i aktualizacje niezależne od cykli wydawniczych społeczności OTel. Przekłada się to na konkretną korzyść biznesową: zespoły mogą standaryzować instrumentację na otwartym standardzie bez ryzyka braku wsparcia producenta.
Asystent AI oparty na RAG — od reaktywnego monitoringu do proaktywnych badań
Wbudowany w platformę AI Assistant to nie kolejny chatbot dolepiony do interfejsu. Elastic wykorzystuje Retrieval Augmented Generation (RAG) w połączeniu z własnym modelem semantycznego wyszukiwania ELSER (Elastic Learned Sparse Encoder), aby dostarczać kontekstowe, precyzyjne odpowiedzi oparte na danych organizacji.
W praktyce inżynier utrzymania (SRE, Site Reliability Engineer) może zadać pytanie w języku naturalnym — np. „Dlaczego wzrosła latencja na klastrze produkcyjnym w regionie eu-west w ciągu ostatniej godziny?” — a AI Assistant przeszuka logi, metryki i ślady, przeszuka runbooki z wewnętrznej bazy wiedzy (indeksowane przez ELSER) oraz informacje z GitHub Issues, czy też w końcu zgłoszenia klientów, a następnie dostarczy kontekstową analizę z rekomendacją działania.
To podejście rozwiązuje jeden z najtrudniejszych problemów w dużych organizacjach: rozproszenie wiedzy operacyjnej. Mniej doświadczeni inżynierowie dyżurni uzyskują natychmiastowy dostęp do wiedzy całego zespołu, co skraca czas reakcji i zmniejsza zależność od kluczowych osób. Santosh Krishnan, General Manager Observability & Security w Elastic, ujął to następująco: „Sama widoczność już nie wystarcza — klienci potrzebują szybkich, kontekstowych odpowiedzi, aby rozwiązywać problemy w złożonych systemach”.
Bezobsługowe AIOps i zaawansowana analityka
Elastic oferuje gotowe do użycia mechanizmy uczenia maszynowego, które automatycznie wykrywają anomalie, prognozują trendy i odkrywają wzorce w logach, metrykach i śladach — bez konieczności ręcznej konfiguracji modeli. Dla organizacji, które nie dysponują zespołem data science dedykowanym obserwowalności, to kluczowa przewaga: funkcjonalności AIOps działają od pierwszego dnia po wdrożeniu.
Uzupełnieniem jest ES|QL — natywny język zapytań Elastic, który umożliwia prowadzenie złożonych analiz w sposób intuicyjny dzięki składni opartej na potokach (piped query language). ES|QL jest już wykorzystywany na ponad 10 000 klastrach tygodniowo. Najnowsze wersje (Elasticsearch 8.19 i 9.1) wprowadziły m.in. LOOKUP JOIN umożliwiający dynamiczne wzbogacanie danych bez denormalizacji, Cross-Cluster Search pozwalający odpytywać petabajty danych rozproszonych po wielu klastrach, a także ponad 30 optymalizacji wydajności — w tym nawet 86-krotne przyspieszenie operacji filtrowania.
Z perspektywy biznesowej ES|QL skraca czas dochodzenia do przyczyn problemów z godzin do minut. Inżynierowie mogą w jednym zapytaniu skorelować dane z logów bezpieczeństwa z katalogiem pracowników lub bazą wiedzy o zagrożeniach — bez budowania skomplikowanych potoków ETL.
Obserwowalność modeli AI i agentów
W erze generatywnej AI obserwowalność obejmuje nie tylko tradycyjną infrastrukturę, ale także modele językowe i agenty AI. Elastic dostarcza gotowe integracje z Azure OpenAI, Amazon Bedrock, Google Vertex AI i innymi platformami. Predefiniowane kokpity wyświetlają zużycie tokenów, metryki kosztowe, liczbę wywołań, wskaźniki błędów i latencję — z podziałem na modele i endpointy.
Najnowsze integracje — z Azure AI Foundry oraz Amazon Bedrock AgentCore — rozszerzają tę wizję o pełną obserwowalność agentowych (agentic) systemów AI. Zespoły uzyskują kokpity obejmujące całą ścieżkę wykonania zapytań do LLM, monitoring zabezpieczeń AI (guardrails) pod kątem bezpieczeństwa i zgodności regulacyjnej, a także przewidywalne śledzenie kosztów AI. Dla organizacji wdrażających GenAI na dużą skalę to różnica między kontrolowaną adopcją a niekontrolowanym wzrostem kosztów i ryzyk.
Koszty obserwowalności stały się jednym z głównych tematów dyskusji z klientami Gartnera. Analitycy odnotowują „rosnące niezadowolenie z wymagań budżetowych niezbędnych do uzyskania korzyści z obserwowalności”. Elastic odpowiada na to wyzwanie wielowarstwową architekturą optymalizacji kosztów.
Search AI Lake
Search AI Lake to architektura natywna dla chmury, zoptymalizowana pod kątem aplikacji wymagających niskiej latencji i pracy z danymi w czasie rzeczywistym. Kluczowe cechy obejmują oddzielone skalowanie indeksowania od wyszukiwania, inteligentne buforowanie oraz równoległe przetwarzanie zapytań na poziomie segmentów, co pozwala utrzymać wysoką wydajność nawet przy danych przechowywanych w magazynach obiektowych (object stores). Platforma obsługuje petabajty danych strukturalnych i niestrukturalnych, umożliwiając przechowywanie danych o pełnej rozdzielczości bez kompromisów w zakresie retencji.
Tryb logsdb — 65% mniej miejsca na logi
Wprowadzony pod koniec 2024 roku tryb indeksowania logsdb redukuje ślad dyskowy danych logowych o 65% w porównaniu z wersjami Elasticsearch bez tego trybu. Mechanizm wykorzystuje inteligentne sortowanie indeksów, syntetyczne odtwarzanie wartości pól (synthetic _source) oraz zaawansowane algorytmy kompresji. Dla organizacji wymagających długoterminowej retencji Elastic szacuje redukcję całkowitego kosztu posiadania (TCO) nawet o 50%.
Praktyczny wymiar tych oszczędności jest znaczący: organizacje mogą przechowywać więcej danych bez przekraczania budżetu, a wszystkie dane pozostają cały czas dostępne do analizy, wyszukiwania i budowania kokpitów. Eliminuje to konieczność stosowania oddzielnych warstw do archiwizacji i tworzenia kompromisów typu „które logi możemy sobie pozwolić zachować”.
Studium przypadku: Telefónica Germany
Telefónica Germany — jeden z największych operatorów telekomunikacyjnych w Niemczech, zarządzający ponad 45 milionami linii mobilnych i 2,4 miliona łączy szerokopasmowych — wybrał Elastic Observability na Elastic Cloud (AWS) jako scentralizowaną platformę monitoringu.
Wyniki wdrożenia
Przed wdrożeniem Elastic diagnozowanie awarii w Telefónica Germany było procesem pracochłonnym, wymagającym ręcznego przeszukiwania fragmentarycznych danych z odizolowanych systemów. Po wdrożeniu platforma objęła ponad 250 aplikacji w ciągu trzech lat, tworząc ujednolicony obraz ekosystemu IT.
Kluczowe rezultaty biznesowe:
- 80% skrócenie czasu analizy przyczyn źródłowych (root cause analysis) – korelacja zdarzeń w czasie rzeczywistym zastąpiła ręczne śledzenie przepływów transakcji;
- 80% redukcja incydentów wpływających na usługi – predykcyjna detekcja anomalii oparta na AI pozwala zapobiegać problemom zanim dotkną klientów;
- Wielomilionowe roczne oszczędności na licencjach – konsolidacja wielu narzędzi monitorujących na jednej platformie;
- Integracja 10 milionów rekordów klientów – (25% całkowitej bazy) z planem osiągnięcia pełnego pokrycia do końca 2026 roku;
Eva Ulicevic, dyrektor ds. technologii, architektury, strategii i analityki w Telefónica Germany, podsumowała: „Trzy lata temu zaufaliśmy Elastic i to zaufanie zostało w pełni potwierdzone. Elastic rozumie nasze potrzeby, wspiera nasze cele i pomaga nam przekształcić obserwowalność w przewagę konkurencyjną”.
ROI — perspektywa analityczna
Niezależne badanie Nucleus Research dotyczące operatora telekomunikacyjnego korzystającego z Elastic Cloud wykazało 283% zwrotu z inwestycji przy okresie zwrotu wynoszącym 1,7 roku. Organizacja zredukowała średni czas przywracania usług (MTTR) o 80%, oszczędzając ponad 100 000 USD rocznie dzięki ograniczeniu przychodów utraconych na skutek niedostępności platformy, a także uzyskała 12 godzin miesięcznych oszczędności czasu pracy menedżerów ds. incydentów.
Co to realnie zmienia w projektach
Konsolidacja narzędzi i redukcja złożoności operacyjnej
Organizacje średniej i dużej skali typowo używają kilku do kilkunastu narzędzi monitorujących — każde z własnym modelem danych, interfejsem, polityką retencji i modelem kosztowym. Elastic Observability jako ujednolicona platforma obejmująca logi, metryki, ślady (traces), APM, monitoring infrastruktury i doświadczeń użytkownika końcowego pozwala zastąpić wiele z tych narzędzi jednym rozwiązaniem. Przekłada się to na niższe koszty licencyjne, mniejszy wysiłek operacyjny i — co może jeszcze ważniejsze — eliminację silosów informacyjnych utrudniających szybką diagnozę problemów.
Przyspieszenie cyklu „wykryj–zdiagnozuj–napraw”
Połączenie AIOps (automatyczna detekcja anomalii), AI Assistanta (kontekstowa analiza w języku naturalnym) i ES|QL (szybkie, złożone zapytania analityczne) fundamentalnie skraca czas od wykrycia problemu do jego rozwiązania. Przypadek Telefónica Germany — skrócenie czasu analizy przyczyn pierwotnych (RCA, root cause analysis) o 80% — nie jest odosobniony; analogiczne wyniki raportują inni klienci z sektora telekomunikacji, finansów i e-commerce.
Bezpieczeństwo inwestycji w OpenTelemetry
Organizacje inwestujące w instrumentację opartą na OpenTelemetry zyskują w Elastic partnera, który nie tylko wspiera standard, ale aktywnie go współtworzy. Natywna obsługa OTel bez translacji danych, dystrybucje EDOT z wsparciem enterprise oraz fakt bycia jednym z trzech największych kontrybutorów projektu oznaczają, że inwestycja w standaryzację telemetrii nie stoi w sprzeczności z korzystaniem z zaawansowanych funkcji platformy.
Gotowość na erę generatywnej AI
Obserwowalność modeli LLM i agentów AI przestaje być niszową funkcjonalnością — staje się wymogiem operacyjnym dla organizacji wdrażających GenAI na produkcji. Elastic oferuje tę obserwowalność natywnie, z gotowymi integracjami z głównymi platformami AI i predefiniowanymi kokpitami. Dla CIO planujących strategię AI to eliminacja kolejnego punktu integracyjnego i źródła ryzyka.
Pozostali liderzy kwadrantu Gartnera
Dynatrace
Dynatrace uzyskał najwyższą pozycję w kategorii Ability to Execute i został liderem Magic Quadrant po raz piętnasty z rzędu. Platforma wyróżnia się zaawansowaną automatyzacją opartą na AI (Davis AI), end-to-end obserwowalności środowisk natywnych dla chmury oraz silnymi możliwościami w zakresie business observability. To dojrzałe rozwiązanie enterprise z szeroką bazą klientów, choć model cenowy bywa wskazywany jako bariera dla mniejszych organizacji.
Datadog
Datadog to lider już piąty rok z rzędu, oferujący ujednoliconą platformę obserwowalności i bezpieczeństwa. Platforma wyróżnia się agentami AI (Bits AI) do autonomicznego badania alertów, LLM Observability dla aplikacji GenAI oraz nisko-progowym modelem wdrożenia. Datadog jest szczególnie silny w segmencie firm chmurocentrycznych i zespołów DevOps preferujących szybkie wdrożenie.
Splunk (Cisco)
Splunk, obecnie jednostka biznesowa Cisco, jest liderem trzeci rok z rzędu i jedynym dostawcą uznanym za lidera zarówno w kwadrancie SIEM, jak i obserwowalności trzykrotnie. Po integracji z AppDynamics oferuje rozbudowaną widoczność od infrastruktury po doświadczenia użytkownika. Splunk jest naturalnym wyborem dla organizacji głęboko zintegrowanych z ekosystemem Cisco i posiadających duże inwestycje w analitykę logów.
Grafana Labs
Grafana Labs uzyskała najdalszą pozycję w kategorii Completeness of Vision — drugi rok z rzędu jako lider. Wyróżnikiem jest w pełni otwarty, komponowalny stos obserwowalności oparty na projektach open-source (Grafana, Prometheus, Loki, Tempo) oraz pakiet Adaptive Telemetry redukujący koszty o 20–50%.
New Relic
New Relic jest liderem po raz trzynasty z rzędu — od pierwszej edycji raportu w 2012 roku. Platforma inwestuje intensywnie w agentowe integracje AI (ServiceNow, GitHub Copilot, Amazon Q Business) i wprowadziła ponad 25 nowych funkcji w ciągu ostatniego roku.
Chronosphere
Chronosphere — najmłodszy spośród liderów, założony w 2019 roku — jest liderem drugi rok z rzędu. Platforma buduje przewagę na kontroli wolumenu danych telemetrycznych: klienci raportują średnią redukcję wolumenu danych o 84%, 50% krótszy czas rozwiązywania problemów i 75% mniej incydentów. Chronosphere celuje w duże organizacje inżynieryjne, które chcą ograniczyć koszty obserwowalności bez utraty widoczności.
IBM (Instana)
IBM został uznany za lidera dzięki platformie Instana, która wyróżnia się automatycznym wykrywaniem aplikacji po instalacji jednego agenta, przechwytywaniem 100% śladów (bez próbkowania) oraz nową funkcją Intelligent Incident Investigation opartą na agentowym AI. Instana oferuje zarówno model SaaS, jak i wdrożenie lokalne z pełną parzystością funkcji — co czyni ją atrakcyjną dla organizacji z ograniczeniami regulacyjnymi dotyczącymi przetwarzania danych w chmurze.
