선도적인 기업들은 Coralogix보다 Sumo Logic을 선택합니다

Sumo Logic의 멀티 테넌트 플랫폼에는 확장성 제한이 없습니다. 아키텍처의 각 구성 요소를 고객의 요구에 맞게 즉시 확장 또는 축소할 수 있습니다.

Coralogix는 기본적으로 단일 테넌트 구조입니다. 확장하려면 수작업을 통한 설정이 필요하며 리소스 할당량에 종속되므로 운영상의 추가 부담이 증가할 수 있습니다.

Sumo Logic은 다양한 데이터 소스를 지원하여 광범위한 로그 인제스천 및 데이터 수집 기능을 제공합니다. 스키마리스(schemaless) 인제스천 기능을 통해 어떤 유형의 데이터든 손쉽게 인제스트할 수 있습니다. 비구조화 데이터도 자동으로 인식되어 스키마에 맞게 처리됩니다.

Coralogix 데이터는 사전 파싱 및 매핑이 필요합니다. 파이프라인을 잘못 구성하면 인제스천 지연이나 데이터 손실을 초래할 수 있습니다.

Sumo Logic은 스키마 온 라이트(schema-on-write), 스키마 온 서치(schema-on-search)를 모두 지원하는 강력하고 빠른 쿼리 성능을 제공하며, 임시(ad-hoc) 쿼리도 지원합니다. Sumo Logic의 강력한 쿼리 언어는 구조화 및 비구조화 데이터 전반에 걸쳐 정밀한 검색을 가능하게 합니다.

Coralogix는 Lucene 기반 구문과 사전 파싱된 필드에 의존하므로 임시(ad-hoc) 쿼리가 더 복잡해지고 오류가 발생하기 쉽습니다. 특히 인제스트 시 데이터가 완벽하게 구조화되지 않은 경우 더욱 그렇습니다. 스키마 온 리드(schema-on-read)나 신호 전반에 걸친 통합된 검색 기능이 없는 환경에서는 심층 조사 시 더 많은 수작업과 고도의 기술적 전문성이 요구됩니다.

Sumo Logic은 경고 알림, 이상 징후 탐지, 근본 원인 분석을 위한 AI 및 ML 기능을 내장하고 있습니다. 네이티브 생성형 AI 어시스턴트인 Dojo AI가 포함되어 있습니다.

Coralogix는 베이스라인 설정 및 이상 징후 탐지를 위해 ML을 사용하지만, 네이티브 생성형 AI 어시스턴트가 없어 서드파티 통합이 필요합니다.

Sumo Logic은 사전 구축된 다양한 대시보드와 사용자 지정이 가능한 위젯을 갖춘 고급 시각화 도구를 제공합니다.

Coralogix의 시각화 기능은 유연하지만, 수작업을 통한 설정이 필요하며 기본 대시보드는 사용자가 지정 설정하지 않으면 기능이 제한적입니다.

Sumo Logic의 Flex 라이선스는 데이터 인제스천을 비용에서 분리하여 예산 초과 걱정 없이 모든 데이터를 인제스트할 수 있어 트러블슈팅 및 포렌식 분석에 이상적입니다.

Coralogix의 크레딧 기반 가격 정책은 비용 구조가 불투명할 수 있습니다. 데이터 인제스트, 저장, 보관, 쿼리 비용이 모두 각각 따로 계산됩니다. 이는 초과 지출하기 쉬운 구조입니다.