因为 Brave 的注入需要依赖底层框架提供相关接口，因此并不需要对框架有一个全面的了解，只需要知道能在什么地方注入，能够在注入的时候取得什么数据就可以了。就像上面的例子，我们根本不需要知道 MySQL 的 JDBC Driver 是如何实现的也可以做到拦截 SQL 的能力。但是 Pinpoint 就不然，因为 Pinpoint 几乎可以在任何地方注入任何代码，这需要开发人员对所需注入的库的代码实现有非常深入的了解，通过查看其 MySQL 和 Http Client 插件的实现就可以洞察这一点，当然这也从另外一个层面说明 Pinpoint 的能力确实可以非常强大，而且其默认实现的很多插件已经做到了非常细粒度的拦截。
针对底层框架没有公开 API 的时候，其实 Brave 也并不完全无计可施，我们可以采取 AOP 的方式，一样能够将相关拦截注入到指定的代码中，而且显然 AOP 的应用要比字节码注入简单很多。
以上这些直接关系到实现一个监控的成本，在 Pinpoint 的官方技术文档中，给出了一个参考数据。如果对一个系统集成的话，那么用于开发 Pinpoint 插件的成本是 100，将此插件集成入系统的成本是 0；但对于 Brave，插件开发的成本只有 20，而集成成本是 10。从这一点上可以看出官方给出的成本参考数据是 5:1。但是官方又强调了，如果有 10 个系统需要集成的话，那么总成本就是 10 * 10 + 20 = 120，就超出了 Pinpoint 的开发成本 100，而且需要集成的服务越多，这个差距就越大。
从短期目标来看，Pinpoint 确实具有压倒性的优势：无需对项目代码进行任何改动就可以部署探针、追踪数据细粒化到方法调用级别、功能强大的用户界面以及几乎比较全面的 Java 框架支持。但是长远来看，学习 Pinpoint 的开发接口，以及未来为不同的框架实现接口的成本都还是个未知数。相反，掌握 Brave 就相对容易，而且 Zipkin 的社区更加强大，更有可能在未来开发出更多的接口。在最坏的情况下，我们也可以自己通过 AOP 的方式添加适合于我们自己的监控代码，而并不需要引入太多的新技术和新概念。而且在未来业务发生变化的时候，Pinpoint 官方提供的报表是否能满足要求也不好说，增加新的报表也会带来不可以预测的工作难度和工作量。
最后还要考虑日志收集（直接发送、记录到本地再上传）、日志接收（消息队列，直接进入ElasticSearch）、数据清洗（Logstach、Storm、SparkStreaming）、日志存储（Mysql、Hbase、ElasticSearch）、页面展示（自研还是直接用第三方的）。