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Anwendungsfälle für Observability
Die Vorteile der Observability
Im Großen und Ganzen erleichtert die Observability das Verständnis, die Überwachung, die Aktualisierung und die Reparatur Ihres IT-Systems, da sie einen besseren Einblick in dessen Funktionsweise ermöglicht. Es gibt jedoch noch weitere, eher unauffällige Vorteile der Observability:
Observability-Tools decken Bedingungen auf, die Sie vielleicht gar nicht kennen oder nach denen Sie nicht suchen würden. Anschließend verfolgen sie deren Beziehung zu bestimmten Leistungsproblemen, um den Kontext für die Identifizierung der Ursachen zu liefern und die Problemlösung zu beschleunigen. Darüber hinaus erleichtern Observability-Plattformen mit intuitiven On-Demand-Berichten, die über ein zentrales Visualisierungs-Dashboard bereitgestellt werden, den Nutzern die Gewinnung von Erkenntnissen und das Treffen datengestützter Entscheidungen.
Die Observability in den frühen Phasen des Softwareentwicklungsprozesses ermöglicht es DevOps-Teams, Probleme in neuem Code zu erkennen und zu beheben, bevor sie im Lebenszyklus der Anwendung so weit fortgeschritten sind, dass sie sich auf das Benutzererlebnis auswirken.
Die Observability bietet Ihnen auch in puncto Skalierung Vorteile. So können Sie beispielsweise die Instrumentierung und Datenaggregation als Teil der Konfiguration eines Kubernetes-Clusters festlegen und Telemetriedaten von dem Moment des Hochfahrens bis zum Herunterfahren des Clusters erfassen.
Durch die Kombination mit AIOps, maschinellem Lernen und Automatisierung kann Observability Probleme anhand von ausgegebenen Systeminformationen vorhersagen und sie dann ohne manuelles Eingreifen beheben – dadurch entsteht quasi eine sich selbst reparierende Anwendungsinfrastruktur. Damit lassen sich Ausfallzeiten, Unterbrechungen und Fehlerquellen minimieren. Außerdem sparen DevOps und andere Teams Zeit und Sie können die IT-Effizienz insgesamt steigern.
Aufgrund dieser Vorteile ist die Observability ein unverzichtbares Instrument in einer Vielzahl von Geschäftsbereichen, wie die folgenden Anwendungsfälle zeigen.
Optimierung von Milliarden geschäftskritischer Dateiübertragungen durch Observability-Tools.
Die Softwarelösungen von ExaVault verarbeiten jährlich zwei Milliarden Datenübertragungen für Kunden wie Disney, Adobe, Xerox und Zillow. Bei diesen Kunden bedeutet schon eine Sekunde Ausfallzeit, dass die Beteiligten auf beiden Seiten der Datenübertragung plötzlich ohne wichtige Daten dastehen, die sie für ihre Geschäftsentscheidungen benötigen. Wie CEO David Ordal erklärt: „Wenn es bei uns zu einem Ausfall kommt, verlieren unsere Kunden Geld.“
Durch die Implementierung von IBM® Instana konnte ExaVault die API-Leistung überwachen und Maßnahmen zur Nachverfolgung von Fehlern, zur Fehlerbehebung und zur Ausgabe von Warnmeldungen ergreifen. Durch den schnelleren – und benutzerfreundlichen – Einblick reduzierte das Unternehmen die MTTR um 56,6 % und erzielte eine Verfügbarkeit von 99,99 %.
Vermittlung von potenziellen Arbeitnehmern an Arbeitgeber dank Observability von Microservice- und Container-Ressourcen.
PathMotion, eine cloudbasierte Plattform für Talentakquise und Arbeitgeber-Branding, begann ihre Entwicklung im Bereich Observability, als sie eine monolithische On-Premises-Anwendung modernisierte und in die Cloud migrierte. Das Unternehmen benötigte eine ebenso moderne Observability- und Monitoring-Lösung, die mit der neuen Geschwindigkeit und Komplexität containerisierter Microservices mithalten können würde.
Dank der Implementierung von Instana konnte PathMotion die Leistung von Microservice-Architekturen und Software, die auf Container-Orchestrierungsplattformen wie Kubernetes lausgeführt wird, automatisch visualisieren und überwachen. Dadurch gelang es dem Unternehmen, 10 % seiner virtuellen Maschinen zu eliminieren und mehr Ressourcen an anderer Stelle einzusetzen, und gleichzeitig Warnungen einzurichten, wenn die Ressourcen überlastet sind.
„Die Möglichkeit zur Messung der Kommunikation zwischen unseren Microservices und das Wissen um die Leistung der Verbindungen zwischen allen Komponenten unserer Plattform waren von entscheidender Bedeutung.“
Mehdi Mahfoudi
DevOps Engineer, PathMotion
Erkennung unbekannter Systemprobleme durch die Echtzeit-Transparenz der Observability.
Als Entwickler von Performance-Management-Lösungen ist Rebendo AB auf die Erstellung maßgeschneiderter, detaillierter Dashboards spezialisiert, die Benutzern einen besseren Einblick in den internen IT- und Netzwerkbetrieb bieten. Viele Kunden des Unternehmens berichteten jedoch, dass sie mit IT-Problemen zu kämpfen hatten, aber nicht herausfinden konnten, was die Ursache dafür war.
Daher hat Rebendo Anfang 2021 einen neuen Service, Rebendo Insight, eingeführt, der eine umfassende Überwachung der Anwendungsprozesse in Echtzeit ermöglicht und einen reibungsloseren Betrieb fördert. Die neue Lösung bietet den Anwendern ein zentralisiertes Management-Dashboard, während IBM Instana die Cloud-Engine bereitstellt, die es den Anwendern ermöglicht, Anwendungs- oder Serviceprobleme in Echtzeit zu beobachten, zu überwachen und zu beheben.
Die Echtzeit-Überwachung durch Rebendo Insight sorgt für mehr Effizienz und eine schnellere Problemlösung. Aufgrund der Detailgenauigkeit dieser Informationen – sie werden jede Sekunde aktualisiert – hat Rebendo einen entscheidenden Vorteil gegenüber der Konkurrenz.
Verbesserter Einblick in die Systeme und höhere Zuverlässigkeit in der landesweiten verhaltensorientierten Gesundheitsversorgung.
Als eine der größten gemeinnützigen Organisationen der USA, die Services, Erkenntnisse und Unterstützung im sich entwickelnden Bereich der verhaltensbezogenen Gesundheitsfürsorge anbietet, ist Devereux Advanced Behavioral Health auf den kontinuierlichen Informationsaustausch und die Zusammenarbeit zwischen Teams von Ärzten, Pädagogen und anderen Anbietern von Hilfe für Menschen angewiesen, die mit emotionalen, verhaltensorientierten oder kognitiven Beeinträchtigungen leben müssen.
Als es zu Problemen bei der Nachverfolgung von Vorfällen und der elektronischen Gesundheitsakte (EHR) kam, implementierte Devereux deshalb die IBM SevOne Network Performance Management-Software. Man erhoffe sich dadurch, einen besseren Einblick in die Systeme zu erhalten und die Zuverlässigkeit zu verbessern. Dadurch wurden etwa 40 % der Probleme proaktiv erkannt, noch bevor sie sich auf die Endanwender auswirkten, wodurch 3 Stunden Ausfallzeit pro SAN-Kapazitätsproblem eingespart wurden.
„Früher wurde viel Zeit damit verbracht, herauszufinden, was schiefgelaufen ist. Wir haben Gelegenheiten verpasst, weil wir unsere Energie darauf verwendet haben, die Ursachen zu finden. Jetzt haben wir mehr Einblick.“
Tom Shurer
Vice President Information Resources, Devereux Advanced Behavioral Health