New Relic resolvió el problema de cobrar por host, y creó dos nuevos. Uno es que en Kubernetes los GB ingeridos crecen sin que nadie lo decida. El otro, más caro, es que el precio del asiento decide quién puede mirar durante un incidente.
New Relic cobra por dos cosas a la vez. La primera son los datos que entran: los primeros 100 GB al mes son gratis, y sobre eso son USD 0,40 por GB en la opción estándar o USD 0,60 por GB en Data Plus, que agrega retención más larga y algunas capacidades.
La segunda son los usuarios. Los usuarios básicos no cuestan nada, pero solo miran. Un usuario de plataforma completa —el que puede investigar de verdad— va desde USD 10 al mes en el plan Standard hasta USD 349 al mes en Pro con compromiso anual.
Publicar los precios es un mérito real y hay que decirlo: se pueden calcular antes de firmar, lo que no siempre pasa en este rubro. El problema no es la transparencia, es lo que los dos ejes hacen en Kubernetes.
Cien gigabytes gratis suena a mucho. Un cluster de Kubernetes con los exportadores de Prometheus instalados tal como vienen los consume en días, y no por los logs.
La razón es la cantidad de métricas distintas. Cada combinación de etiquetas cuenta como una serie separada, y las etiquetas se acumulan: nombre del servicio, namespace, versión, nodo, código de respuesta. Una métrica con cuatro etiquetas de diez valores posibles cada una son diez mil series, y cada una manda su valor cada pocos segundos.
Agregar el identificador del pod a una métrica que ya tenía tres etiquetas multiplica el total por la cantidad de pods — un número que en Kubernetes cambia solo, sin que nadie lo apruebe.
Así que el eje que dispara la factura no es el tráfico de tus usuarios ni el tamaño de tu negocio. Es una decisión de configuración que alguien tomó para depurar algo, hace meses, y que nadie revirtió.
A USD 349 por asiento al mes en el plan Pro, un equipo de plataforma de diez personas son USD 41.880 al año solo en permisos de acceso. Y esa cifra crece con la contratación, no con el uso.
La consecuencia se ve en la guardia. Cuando los asientos completos son caros, se reparten entre pocos, y entonces la persona que está de turno a las tres de la mañana puede no tener el asiento que necesita para investigar. Tiene que despertar a quien sí lo tiene.
Ese costo no aparece en ninguna factura, pero es el que alarga los incidentes: el tiempo hasta la resolución deja de depender de la herramienta y empieza a depender de a quién le tocó la licencia.
Es también el gasto más difícil de reducir, porque recortarlo significa quitarle acceso a alguien que lo estaba usando.
Moonin no cobra por asiento. El precio depende del tamaño del cluster, así que quien necesita mirar, mira — incluida la persona de turno a las tres de la mañana. Eso es lo que reemplaza del modelo de New Relic, y no es un detalle de precio: es una diferencia operativa.
Sobre los datos, Moonin no compite por volumen. Responde dos preguntas: qué cambió en el cluster y qué se rompió después. Para eso mantiene el inventario de recursos, el historial de revisiones de cada servicio con su imagen y su commit, las métricas DORA calculadas de ese historial, y las trazas entre servicios con eBPF, sin instrumentar código.
Lo que no hace: no es un APM instrumentado, no tiene un motor de tableros donde armar cualquier gráfico, y no ingiere ni busca logs a gran escala. Si el valor que sacas de New Relic está en consultas NRQL sobre datos propios de tu negocio, eso no se reemplaza.
Si usas New Relic como base de datos de telemetría —enviando eventos propios de tu aplicación y consultándolos con NRQL para responder preguntas de negocio— eso es un caso de uso legítimo y Moonin no lo cubre. No es una plataforma de datos de propósito general.
Si tu equipo es chico y cabe en el nivel gratuito, no hay nada que optimizar. Cien gigabytes y un asiento completo gratis alcanzan para un cluster modesto, y competir con gratis no tiene sentido.
Y si el problema real es que nadie limpió la cardinalidad, cambiar de herramienta lo esconde en vez de resolverlo. Bajar las etiquetas innecesarias reduce la factura de New Relic sin migrar nada, y conviene intentarlo primero.
Moonin cobra por el tamaño de lo que tienes corriendo: una Unidad de Cómputo es 1 vCPU o 2 GB de RAM, y se cobra la dimensión mayor, nunca la suma. Un cluster con 120 vCPU y 180 GB de RAM paga 120 unidades, porque 120 vCPU supera a las 90 unidades de RAM.
El precio baja por tramos, y cada tramo se cobra a su propio precio: las primeras 100 unidades a USD 20, de la 101 a la 250 a USD 18, de la 251 a la 500 a USD 15, y sobre 500 se conviene. Un cluster de 300 unidades paga 100 × 20 más 150 × 18 más 50 × 15, o sea USD 5.450 al mes.
Lo que ese número no incluye es un cargo por persona. Diez ingenieros o cuarenta cuestan lo mismo, porque lo que se cobra es la infraestructura observada, no los permisos de acceso.
Y no depende de cuántos datos generen tus métricas, así que agregar una etiqueta para depurar algo no tiene consecuencia en la factura.
Instala el chart de Moonin en un cluster y déjalo dos o tres semanas en paralelo, sin apagar nada. El acceso al API de Kubernetes es de solo lectura y no interfiere con el agente de New Relic.
Después mira tu resumen de uso en New Relic y separa dos cosas: cuántos GB vienen de métricas de infraestructura del cluster, y cuántos de datos propios de tu aplicación. La primera parte es la que el historial de despliegues suele volver redundante; la segunda no.
Con eso puedes decidir en concreto qué integraciones apagar y cuántos asientos completos necesitas de verdad, en vez de negociar a ciegas en la renovación.
Dos números lo dicen casi todo: cuántos GB ingieres al mes y cuántos asientos completos estás pagando. Si el segundo número te hizo racionar el acceso, ahí hay algo que arreglar.
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No. Reemplaza la parte que responde qué cambió en el cluster y qué se rompió después, y elimina el cargo por asiento. No reemplaza un APM instrumentado, ni las consultas NRQL sobre datos propios de tu aplicación, ni la ingesta de logs a gran escala.
Casi nunca por los logs. Es por la cantidad de métricas distintas: cada combinación de etiquetas cuenta como una serie separada y manda su valor cada pocos segundos. Los exportadores de Prometheus, instalados como vienen, producen decenas de miles de series en un solo cluster. Agregar una etiqueta con el identificador del pod multiplica el total por la cantidad de pods.
Según el plan, desde USD 10 al mes en Standard hasta USD 349 al mes en Pro con compromiso anual, según los precios publicados por New Relic en septiembre de 2026. Los usuarios básicos son gratis pero solo pueden mirar, no investigar. Conviene verificar la cifra vigente antes de decidir, porque estos precios cambian.
No. El precio depende del tamaño del cluster, no de cuántas personas entran. Diez ingenieros o cuarenta cuestan lo mismo. Eso importa más en la guardia que en la factura: la persona de turno a las tres de la mañana no necesita pedirle prestado el acceso a nadie.
Sí, y conviene intentarlo antes de cambiar de herramienta. Bajar la cardinalidad —quitar etiquetas que nadie consulta, sobre todo las que tienen un valor por pod— reduce los GB ingeridos directamente. Si con eso vuelves bajo tu presupuesto, migrar no resuelve nada que no hayas resuelto ya.