OpenTelemetry versus proprietaire APM-agents: vergelijking van lock-in risico, kwaliteit van logs-metrics-traces en het werk om dashboards en alerts te bouwen.
Teams rollen meestal APM uit omdat er al iets pijn doet: trage pagina's, willekeurige fouten of outages die te lang duren om te begrijpen. De eerste week voelt vaak als winst. Je ziet eindelijk traces, wat grafieken en een nette “service health”-pagina. Maar bij het volgende incident duurt het nog steeds uren, alerts gaan af voor “niets” en mensen verliezen vertrouwen in de dashboards.
Nuttige observability gaat niet over meer data verzamelen. Het gaat over sneller antwoorden krijgen, met genoeg context om te handelen. Een goede setup helpt je de exacte falende request te vinden, te zien wat er veranderde en te bevestigen of gebruikers worden beïnvloed. Het reduceert ook valse alarms zodat het team reageert als het ertoe doet.
De meeste tijd wordt niet besteed aan het installeren van een agent. Het gaat om het omzetten van ruwe signalen in iets betrouwbare: kiezen wat je instrumenteert (en wat ruis is), consistente tags toevoegen zoals environment en version, dashboards bouwen die bij je team passen, alerts tunen en mensen leren wat “goed” eruitziet.
Daar wordt de keuze tussen OpenTelemetry en proprietaire APM-agents echt belangrijk. Een proprietaire agent kan je snel naar “eerste data” brengen, maar hij duwt je vaak richting die vendor’s naamgeving, sampling en verpakking. Maanden later, wanneer je een nieuwe backend toevoegt, clouds wisselt of je logverwerking verandert, ontdek je misschien dat dashboards en alerts van vendor-gedrag afhankelijk zijn.
Een simpel voorbeeld: je bouwt een intern admin-gereedschap en een klantenportal. Vroeg heb je vooral zicht nodig op fouten en trage endpoints. Later heb je businessviews nodig zoals checkout-fouten of inlogproblemen per regio. Als je setup niet kan evolueren zonder instrumentatie over te doen en queries opnieuw te leren, betaal je die kosten keer op keer.
Het doel is niet het kiezen van het “beste” tool. Het doel is een aanpak kiezen die debuggen snel houdt, alerts rustig houdt en toekomstige veranderingen betaalbaar maakt.
Als mensen OpenTelemetry vergelijken met proprietaire APM-agents, vergelijken ze twee ideeën: een gedeelde standaard voor het verzamelen van observability-data versus een gepackaged, vendor-eigen monitoringstack.
OpenTelemetry (vaak OTel genoemd) is een open standaard en een set tools om telemetry-data te produceren en te verzenden. Het dekt de drie kernsignalen: traces (wat er over services heen gebeurde), metrics (hoe een systeem zich over tijd gedraagt) en logs (wat een systeem op een bepaald moment zei). Belangrijk is dat OpenTelemetry geen enkele monitoringvendor is. Het is een gemeenschappelijke manier om signalen te genereren en te verplaatsen zodat je kunt kiezen waar ze eindigen.
Een proprietaire APM-agent is een vendorspecifieke library of proces dat je in je app (of op de host) installeert. Het verzamelt data in het formaat dat die vendor verwacht, en werkt typisch het beste wanneer je ook die vendor’s backend, dashboards en alerting gebruikt.
De meeste telemetry-pijplijnen hebben drie delen:
Met OpenTelemetry is de collector gemeenschappelijk omdat hij je toestaat backends later te wisselen zonder applicatiecode aan te passen. Bij proprietaire agents kan de collector-rol gebundeld zijn in de agent, of gaat data direct naar de vendor-backend.
Instrumentatie is hoe je software rapporteert wat het doet.
Voor backend-services betekent dit meestal het inschakelen van een SDK of auto-instrumentatie en het benoemen van belangrijke spans (zoals “checkout” of “login”). Voor webapps kan het paginaladingen, frontend-requests en gebruikersacties omvatten (zorgvuldig voor privacy). Voor mobiele apps gaat het vaak om trage schermen, netwerkcalls en crashes.
Als je apps bouwt met een platform zoals AppMaster (dat Go-backends, Vue3-webapps en Kotlin/SwiftUI mobiele apps genereert), gelden dezelfde beslissingen. Je besteedt minder tijd aan scaffolding en meer tijd aan het afspreken van consistente naamgeving, kiezen welke events belangrijk zijn en het routeren van data naar de backend die je kiest.
Lock-in gaat meestal niet over of je een agent kunt deinstalleren. Het gaat over alles wat je daaromheen hebt gebouwd: dashboards, alerts, naamgevingsregels en de manier waarop je team incidenten onderzoekt.
De eerste valkuil is data-portability. Zelfs als je ruwe logs of traces kunt exporteren, is het verplaatsen van maanden aan historie en het bruikbaar houden van dashboards moeilijk. Proprietaire tools slaan data vaak op in een custom model, en dashboards vertrouwen op vendor-querytaal, widgets of “magische” velden. Je behoudt misschien screenshots, maar je verliest levende dashboards.
De tweede valkuil is koppeling in code en config. OpenTelemetry kan ook koppeling creëren als je op vendorspecifieke exporters en metadata vertrouwt, maar proprietaire agents gaan vaak verder met custom API’s voor errors, user sessions, RUM of database-“extras”. Hoe meer je app-code die API’s aanroept, hoe groter de refactor wordt om later te wisselen.
Prijsstelling kan ook lock-in veroorzaken. Veranderende pakketten, kosten voor hoge-cardinaliteit of verschillende tarieven voor traces versus logs kunnen kosten omhoog duwen precies als gebruik toeneemt. Als je incident response van de vendor-UI afhankelijk is, wordt onderhandelen lastiger.
Compliance en governance spelen ook mee. Je hebt duidelijke antwoorden nodig over waar data heen gaat, hoe lang het opgeslagen wordt en hoe gevoelige velden worden behandeld. Dit wordt urgent bij multi-cloud setups of strikte regionale eisen.
Signalen dat je vastloopt:
Een exit-strategie is vooral vroeg documenteren. Leg je belangrijkste SLO’s, naamgevingsconventies en alertdrempels vast. Houd een korte kaart bij van welke signalen welke alerts aandrijven. Als je ooit vertrekt, wil je views herbouwen, niet je systeem herschrijven.
Signaalkwaliteit hangt minder af van het tool en meer van consistentie. Het praktische verschil is wie de regels bepaalt: een vendor-agent kan “goed genoeg” defaults geven, terwijl OpenTelemetry je controle geeft maar verwacht dat je conventies definieert.
Logs houden stand onder druk alleen als ze gestructureerd zijn en consistente context dragen. Proprietaire agents verrijken logs soms automatisch (service name, environment, request ID) als je hun logging-setup gebruikt. OpenTelemetry kan hetzelfde doen, maar je moet velden standaardiseren over services heen.
Een goede basis: elke logregel bevat een trace ID (en span ID waar mogelijk), plus user- of tenant-identifiers wanneer passend. Als de ene service JSON-logs schrijft en een andere platte tekst, wordt correlatie giswerk.
Metrics falen stilletjes. Je kunt veel grafieken hebben en toch de dimensie missen die je tijdens een incident nodig hebt. Vendor-agents leveren vaak kant-en-klare metrics met stabiele namen en verstandige labels. Met OpenTelemetry kun je dezelfde kwaliteit bereiken, maar je moet naamgeving en labels afdwingen tussen teams.
Twee veelvoorkomende valkuilen:
Tracing-kwaliteit hangt af van span-coverage. Auto-instrumentatie (vaak sterk bij proprietaire agents) kan snel veel vangen: webrequests, databasecalls, gangbare frameworks. OpenTelemetry-auto-instrumentatie kan ook sterk zijn, maar je hebt vaak nog handmatige spans nodig om business-stappen vast te leggen.
Sampling is waar teams verrast worden. Hoge sampling bespaart geld maar creëert gebroken verhalen waarin de belangrijke request ontbreekt. Een praktische aanpak is normaal verkeer te samplen terwijl je fouten en trage requests in een hogere mate bewaart.
Cross-service correlatie is de echte test: kun je van een alert springen naar de exacte trace en naar de logs voor dezelfde request? Dat werkt alleen als propagatie-headers consistent zijn en elke service ze respecteert.
Als je betere signalen wilt, begin met betere conventies:
Teams vergelijken vaak eerst features, en voelen de echte kosten pas maanden later: wie houdt instrumentatie schoon, wie repareert kapotte dashboards en hoe snel krijg je antwoorden nadat het systeem verandert.
Tijd tot eerste waarde werkt vaak in het voordeel van proprietaire agents. Je installeert één agent en krijgt kant-en-klare dashboards en alerts die er op dag één goed uitzien. OpenTelemetry kan even krachtig zijn, maar vroeg succes hangt af van het hebben van een backend om telemetry op te slaan en te bekijken, plus verstandige defaults voor naamgeving en tags.
Instrumentatie is zelden 100% automatisch in beide benaderingen. Auto-instrumentatie dekt gangbare frameworks, maar gaten verschijnen snel: interne queues, custom middleware, background jobs en business-specifieke stappen. De meest bruikbare telemetry komt meestal van een kleine hoeveelheid handwerk: spans toevoegen rond sleutelworkflows (checkout, ticketcreatie, reportgeneratie) en de juiste attributen opnemen.
Servicenaamgeving en attributen bepalen of dashboards bruikbaar zijn. Als de ene service api heet, de andere api-service en een derde backend-prod, wordt elk chart een puzzel. Hetzelfde probleem verschijnt bij environment-, regio- en version-tags.
Een praktische naamgevingsbasis:
environment (prod, staging, dev) en versionOperationele overhead verschilt ook. OpenTelemetry betekent vaak collectors draaien en updaten, sampling tunen en verloren telemetry troubleshooten. Proprietaire agents verminderen een deel van die setup, maar je beheert nog steeds agent-updates, prestatie-overhead en platformeigenaardigheden.
Plan ook voor teamwisselingen. De beste keuze is degene die het team kan onderhouden nadat de oorspronkelijke eigenaar weg is. Als je apps bouwt op een platform zoals AppMaster, helpt het om één standaard manier van instrumenteren te documenteren zodat elke nieuwe app dezelfde conventies volgt.
Instrumenteer niet alles tegelijk. Je verdrinkt in data voordat je iets leert. Een eerlijke vergelijking begint met een kleine, echte slice van je systeem die overeenkomt met hoe gebruikers problemen ervaren.
Kies één of twee kritieke gebruikersreizen die belangrijk zijn voor het bedrijf en makkelijk te herkennen wanneer ze falen, zoals “gebruiker logt in en laadt het dashboard” of “checkout voltooit en er wordt een ontvangstmail gestuurd.” Deze flows kruisen meerdere services en creëren duidelijke succes- en faalsignalen.
Voordat je meer data verzamelt, spreek af over een basis servicemap en naamgevingsregels. Bepaal wat als service telt, hoe je het noemt (mensvriendelijke, stabiele namen) en hoe je omgevingen scheidt (prod vs staging). Deze eenmalige discipline voorkomt dat hetzelfde ding onder vijf verschillende namen verschijnt.
Gebruik een minimale attributenset zodat je kunt filteren en events kunt verbinden zonder de kosten op te blazen: env, version, tenant (bij multi-tenant) en een request ID (of trace ID) die je van een fout kunt kopiëren en end-to-end kunt volgen.
Als je gegenereerde broncode exporteert en draait (bijvoorbeeld een Go-backend en webapp van AppMaster), behandel het als elke andere app in het pilot. Het doel is geen perfecte dekking. Het doel is leren welke aanpak je het snelst van “er is iets mis” naar “hier is de falende stap” brengt met het minste doorlopende werk.
Dashboards en alerts falen wanneer ze de vragen die mensen tijdens een incident stellen niet beantwoorden. Begin met een kleine set signalen gekoppeld aan gebruikerspijn, niet aan infrastructurele trivia.
Een praktisch starterssetje is latency, errors en saturatie. Als je p95-latency per endpoint, error rate per service en één saturatiesignaal (queue depth, DB-connections of worker-utilization) kunt zien, vind je meestal snel het probleem.
Om te voorkomen dat je panels voor elke nieuwe service opnieuw moet bouwen, wees streng met naamgeving en labels. Gebruik consistente attributen zoals service.name, deployment.environment, http.route en status_code. Hier voelen teams vaak het verschil: OpenTelemetry stimuleert een standaardvorm, terwijl proprietaire agents soms nuttige extra’s toevoegen, soms in vendorspecifieke velden.
Houd dashboards klein en herhaalbaar. Eén “Service overview”-dashboard moet voor elke API werken als alle services dezelfde kernmetrics en tags uitzenden.
Alerts moeten afgaan wanneer gebruikers het merken, niet wanneer een server druk is. Goede defaults zijn hoge error rates op sleutelendpoints, p95-latency boven een afgesproken drempel voor 5–10 minuten, en saturatie die snel falen voorspelt (groeiende queue, DB-pooluitputting). Voeg ook een “ontbrekende telemetry”-alert toe zodat je merkt wanneer een service stopt met rapporteren.
Voeg bij een alert één of twee runbook-notities toe in de beschrijving: welk dashboard eerst te openen, welke recente deploy te checken en op welke logvelden te filteren.
Plan ook eigenaarschap. Zet elke maand een korte review in de agenda. Eén persoon verwijdert rumoerige alerts, voegt duplicaten samen en past drempels aan. Het is ook een goed moment om te controleren of nieuwe services dezelfde labels volgen zodat bestaande dashboards blijven werken.
De snelste manier om geld te verbranden aan observability is alles tegelijk aanzetten. Teams schakelen elke auto-instrumentatie-optie in en vragen zich dan af waarom rekeningen stijgen, queries trager worden en mensen stoppen met dashboards vertrouwen.
Hoge-cardinaliteit data is een veelvoorkomende boosdoener. User IDs, volledige URLs of raw request bodies in labels en attributen kan metrics doen exploderen en eenvoudige grafieken duur maken.
Naamgevingsproblemen zijn een andere stille budgetkiller. Als de ene service http.server.duration rapporteert en een andere request_time_ms, kun je ze niet vergelijken en wordt elk dashboard maatwerk. Het wordt erger als span-namen en route-templates verschillen voor dezelfde gebruikersflow.
Tool-defaults kunnen weken verspillen. Veel producten leveren kant-en-klare alerts, maar die pagineren vaak bij kleine pieken of blijven stil tijdens echte incidenten. Alerts op basis van gemiddelden missen tail-latency waar klanten last van hebben.
Ontbrekende context is waarom onderzoeken traag duren. Als je telemetry niet tagt met version (en vaak deployment environment), kun je fouten en latency niet aan een release koppelen. Dit geldt extra voor teams die vaak deployen of code regenereren.
Daarnaast vervangen traces logs niet. Traces tonen pad en timing, maar logs bevatten vaak de menselijke details: validatiefouten, responses van derden en businessregels.
Snelle fixes die vaak snel renderen:
Stel je een team van vijf voor dat twee dingen runt: een publieke API voor betalende klanten en een intern admin-gereedschap voor support en ops. De API heeft snelle incidentrespons nodig. Het admin-gereedschap verandert elke week omdat workflows schuiven.
In die situatie hangt de beste keuze vaak minder af van technologie en meer van wie de dagelijkse operatie beheert.
Dit is de snelste route naar “we zien vandaag fouten en trage endpoints.” Je installeert de agent, hij detecteert gangbare frameworks automatisch en je krijgt dashboards en basisalerts snel.
Wat later moeilijker wordt, is wisselen. Dashboards, alertdrempels en sampling-gedrag kunnen aan die ene vendor gekoppeld zijn. Naarmate het admin-gereedschap verandert (nieuwe endpoints, achtergrondjobs), blijf je vendor-specifieke instellingen finetunen en meer betalen voor ingestie.
Na 2 weken heb je meestal service-maps, topfouten en een paar bruikbare alerts.
Na 2 maanden verschijnt lock-in vaak rond dashboards, querytaal en custom instrumentatie.
Dit kost meer tijd vooraf omdat je een exporter kiest en bepaalt wat “goed” is voor logs, metrics en traces. Je hebt mogelijk meer handmatige naamgeving en attributen nodig zodat dashboards begrijpelijk zijn.
De winst is draagbaarheid. Je kunt dezelfde signalen naar verschillende backends sturen, consistente conventies houden tussen de API en het admin-gereedschap en instrumentatie vermijden die herschreven moet worden als eisen veranderen.
Na 2 weken heb je mogelijk minder gepolijste dashboards maar schonere trace-structuur en naamgeving.
Na 2 maanden heb je vaker stabiele conventies, herbruikbare alerts en makkelijker wisselbare tools.
Een eenvoudige beslisregel:
Als je twijfelt tussen OpenTelemetry en proprietaire APM-agents, beslis op basis van waar je dagelijks op gaat vertrouwen: draagbaarheid, schone correlatie tussen signalen en alerts die leiden tot snelle fixes.
Checklist:
Lock-in is meestal acceptabel als je een klein team bent dat snelle waarde wil en je zeker weet dat je jaren bij één stack blijft. Het is riskanter met meerdere omgevingen, gemengde techstacks, compliance-constraints of een reële kans dat je vendor na een budgetreview verandert.
Om eindeloze bijstellingen te voorkomen, voer een korte pilot uit en definieer eerst de outputs: drie dashboards en vijf alerts die echt helpen op een slechte dag. Breid daarna dekking uit.
Houd de pilot concreet:
Als je nieuwe interne tools en klantenportals bouwt, kan AppMaster (appmaster.io) je helpen complete applicaties snel te maken. Dat geeft je ruimte om een observability-aanpak te kiezen die past en die je consequent kunt toepassen terwijl je deployt en iterereert.
Wanneer moet ik OpenTelemetry kiezen boven een proprietaire APM-agent?Kies een proprietary agent als je binnen een week bruikbare dashboards en alerts nodig hebt en je het oké vindt om op één vendor te vertrouwen. Kies OpenTelemetry als je verwacht dat je systeem, cloud of tooling zal veranderen en je instrumentatie draagbaar wilt houden met consistente naamgeving en correlatie.
Veroorzaken proprietaire APM-agents altijd vendor lock-in?Niet altijd, maar het komt vaak voor. Lock-in ontstaat meestal door dashboards, alertregels, querytalen en vendor-specifieke velden waarop je team dagelijks vertrouwt. Zelfs als je ruwe data kunt exporteren, is het lastig om bruikbare weergaven opnieuw op te bouwen en historische continuïteit te behouden.
Heb ik echt een OpenTelemetry Collector nodig, of kan ik data direct naar een backend sturen?Gebruik een collector wanneer je één standaardpijplijn wilt voor batching, filteren, sampling en routeren naar één of meerdere backends. Het maakt het ook makkelijker om later te veranderen waar data heen gaat zonder app-code aan te passen. Als je maar één service en één backend hebt, kun je zonder beginnen, maar teams voegen een collector meestal toe zodra schaal of governance een rol speelt.
Wat moet ik als eerste instrumenteren om snel waarde te halen?Begin met traces voor één of twee kritieke gebruikersreizen, omdat die de doorlooptijd naar diagnose tijdens incidenten verkorten. Voeg een klein set service-level metrics toe (latency, error rate en één saturatiesignaal) zodat alerts betrouwbaar kunnen triggeren. Houd logs gestructureerd en gecorreleerd met trace IDs zodat je de oorzaak kunt bevestigen en de exacte foutmelding ziet.
Hoe voorkom ik rommelige naamgeving en tags die later dashboards breken?Gebruik stabiele servicenames, standaard omgevingswaarden (zoals prod en staging) en voeg bij elke signal versie toe zodat je problemen aan releases kunt koppelen. Vermijd het toevoegen van user IDs, e-mails of volledige raw-URLs in metric labels. Als je deze basis vroeg toepast, blijven dashboards herbruikbaar en blijven kosten voorspelbaar.
Wat is de eenvoudigste manier om hoge-cardinaliteit data en kosten onder controle te houden?Behandel de set toegestane labels en attributen als een contract. Houd metrics laag-cardinaal en verplaats gedetailleerde identifiers naar logs (en alleen wanneer gepast). Voor traces: neem alleen business-relevante attributen op en vertrouw op samplingregels die fouten en trage requests vaker bewaren dan normaal verkeer.
Hoe moet ik sampling behandelen zodat ik geen belangrijke requests mis?Sample normaal verkeer, maar houd fouten en trage requests met een hogere ratio zodat de traces die je tijdens incidenten nodig hebt waarschijnlijker bestaan. Als je te agressief sampelt, zie je wel dat "er iets mis is" maar ontbreekt de trace die uitlegt waarom. Evalueer sampling opnieuw nadat je hebt gemeten of engineers consequent de foutieve request kunnen vinden.
Welke alerts moet ik eerst instellen zodat ze actiegericht en niet luidruchtig zijn?Prioriteer alerts die gekoppeld zijn aan gebruikersimpact: verhoogde error rate op sleutelendpoints, aanhoudende p95-latency boven een afgesproken drempel en een saturatiesignaal dat binnenkort falen voorspelt. Voeg een alert toe voor ontbrekende telemetry zodat je merkt wanneer een service stopt met rapporteren. Als een alert niet leidt tot actie, verwijder of tune hem snel zodat mensen notificaties blijven vertrouwen.
Als ik traces heb, heb ik dan nog steeds logs en metrics nodig?Traces tonen het pad en de timing tussen services, maar logs bevatten vaak de exacte foutmelding, validatiedetails of respons van een derde partij die je nodig hebt om het probleem op te lossen. Metrics helpen trends te zien en alerts betrouwbaar te triggeren. Je debugt het snelst wanneer alle drie gecorreleerd zijn, vooral via trace IDs in logs.
Hoe verandert deze beslissing als ik apps bouw met AppMaster?Ja. Zelfs met gegenereerde apps blijft het belangrijkste werk het afspreken van conventies zoals servicenames, route-namen, vereiste attributen (env en version) en waar telemetry heen gestuurd wordt. Een goede aanpak is één standaard instrumentatiepatroon vastleggen voor alle gegenereerde services zodat elke nieuwe app vanaf dag één consistente traces, metrics en logs produceert.
27 jan 2026
7 min
26 jan 20268 min
21 jan 20267 minExperimenteer met AppMaster met gratis abonnement.
Als je er klaar voor bent, kun je het juiste abonnement kiezen.
