Entdecken Sie, wie KI-Agenten moderne cloudnative Umgebungen zu Systemen formen, die Sie verstehen, vorhersagen und steuern können.
Die Sichtbarkeitslücke
Cloudnative Umgebungen verändern sich ständig. Microservices werden neu bereitgestellt, Container werden aktualisiert und Cloud-Plattformen spielen Updates ein, die Abhängigkeiten im Hintergrund verändern. Was eigentlich beobachtbar sein sollte, wird fragmentiert, und DevOps-Teams verlieren den Kontext, den sie benötigen, um vorne zu bleiben.
Kommt Ihnen das bekannt vor? Durchdringen Sie das Rauschen und gewinnen Sie Klarheit in modernen, schnelllebigen Systemen mit Full-Stack-Observability zurück.
Wenn alles funktioniert – bis es nicht mehr funktioniert
Sicherheit ist die hartnäckigste Belastung bei der cloudnativen Bereitstellung. Schnell umgesetzte Releases kollidieren mit langsamen, manuellen Prüfungen, wobei der kleinste Zertifikatsfehler zu einem systemweiten Ausfall führen kann.
Mit der Erweiterung der Architekturen geraten die für statische Systeme entwickelten Sicherheits-Workflows ins Hintertreffen, was zu wiederkehrenden Fehlern, kostspieligen blinden Flecken und verzögerten Bereitstellungen führt.
Cloud-Plattformen ändern sich ständig – allein AWS hat in einem Monat 47 Service-Updates eingeführt.
Jedes Update birgt neue Verhaltensweisen, neue Abhängigkeiten und neue Risiken, die mit herkömmlichen Reviews nicht erfasst werden können. Teams verbringen mehr Zeit damit, Änderungen nachzujagen, als das System zu verbessern. Compliance-FrameWorks wie DSGVO, HIPAA und PCI-DSS erhöhen den Druck.
Ohne adaptive Überwachung tauchen Fehlkonfigurationen erst dann auf, wenn sie Ausfälle, Sicherheitsverletzungen oder SLA-Verletzungen verursachen.
Cloudnative Systeme produzieren jetzt 100-mal mehr Observability-Daten und bis zu 500-mal mehr Daten-Transfer als traditionelle Apps.
Jedes Microservice-, Container-, Gateway- und Cloud-Update fügt einen weiteren Signalstrom hinzu – und dennoch bleiben die Tools fragmentiert. Die Erkenntnisse sind über verschiedene Formate und Plattformen verstreut, wodurch Fachwissen zu Spekulationen wird und die eigentlichen Probleme im Lärm untergehen.
KI-gestützte Observability
EMA-Forschungsbericht, Q1 2024
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Observability-Tools können einen umfassenden Kontext zu Problemen bieten, sodass Entwickler nicht nur das Was, sondern auch das Warum hinter den Metriken oder Fehlern verstehen können. ”
Die Komplexität der Telemetrie nimmt weiter zu
Telemetrie wird zunehmend schwierig zu erfassen, zu verwalten und zu interpretieren. Jede Änderung führt vielfältige und wachsende Daten ein – neue Metriken, Protokolle und Traces mit unterschiedlichen Formaten und Bedeutungen –, wodurch Normalisierung und Analyse für die Gewinnung von Erkenntnis unerlässlich sind.
Effektive Observability hängt von skalierbaren Tools, adaptiver Überwachung, integrierten Daten und proaktiven Warnungen ab, um den einwandfreien Zustand des Systems inmitten ständiger Veränderungen zu gewährleisten.
100x
mehr zu überwachende Entitäten in cloudnativen Architekturen
500x
mehr Daten für Observability übertragen
KI-gestützte Observability setzt einen neuen Standard
Cloudnative Observability hat menschliche Grenzen überschritten. Mit der Skalierung von Microservices steigt die Telemetrie, die Werkzeuge vervielfachen sich und Teams sind auf gemeinsame Erkenntnis angewiesen.
KI hilft, diesen Trend umzukehren, indem sie das Rauschen reduziert, das Wesentliche hervorhebt und das Systemverhalten mit den Geschäftsergebnissen verknüpft. Das Ergebnis: Cloud-Umgebungen werden beobachtbar genug, um eine kontinuierliche Optimierung für Ausfallsicherheit, Zuverlässigkeit und Wachstum zu unterstützen.
Fußnoten
AI-Boosted Observability: Leveraging Generative AI for Enhanced Insight Into App Development, DevOps, Operators, and Security Challenges”, EMA Research Report, Q1 2024