Observability-Trends 2026

KI-gestützte Observability-Tools können die Entscheidungsfindung auf Grundlage der von ihnen erfassten Telemetriedaten automatisieren, die Datenvisualisierung über generative KI in Dashboards integrieren und Workflows mit durch maschinelles Lernen gewonnenen Erkenntnissen optimieren. Die neue Ebene der Komplexität, die durch die KI entsteht, erfordert Wachsamkeit bei der Überwachung der Kosten, dem Aufbrechen von Silos und der Sicherstellung von Kompatibilität und Funktionalität über einen Full Stack verteilter Systeme.

Daher werden dies 2026 die drei entscheidenden Trends in der Observability-Landschaft sein:

1. Observability-Plattformen werden intelligenter, um mit der KI Schritt zu halten
   
2. Nutzung der Observability als Teil der Kostenverwaltungsstrategie
3. Die zunehmende Verbreitung offener Observability-Standards

Die Entwicklung intelligenterer Observability-Plattformen wird von entscheidender Bedeutung sein, da immer mehr Systeme in KI-gestützte IT integriert werden und von ihr abhängig sind. Observability Intelligence erfordert den verstärkten Einsatz von KI-gestützten Observability-Tools – im Wesentlichen die Verwendung von KI zur Beobachtung von KI.

Wenn es um Kostenmanagement geht, erfordert das effektive Bereitstellen von Observability-Tools in einer cloudnativen Umgebung besondere Aufmerksamkeit hinsichtlich der Preisgestaltung und Kompatibilität. Verbessertes Forecasting und Kapazitätsplanung und ein Fokus auf Servicelevelziele können dazu beitragen, die Ausgaben im Rahmen zu halten und eine Anbieterbindung zu vermeiden.

Die Standardisierung von Observability ist notwendig, da Open-Source-Telemetriestandards und -Tools, wie OpenTelemetry (OTel), Prometheus und Grafana, sich an den Einsatz generativer KI in ihren Workloads anpassen. Die Verwendung eines gemeinsamen Standards ermöglicht es Unternehmen, die von generativen KI-Tools, maschinellen Lernmodellen und KI-Agenten erzeugten Observability-Daten in ihren restlichen Stack zu integrieren und so einen umfassenderen Überblick über Systemleistung und -metriken zu erhalten.

Weitere wichtige Trends im Bereich der Observability sind Observability als Code, eine DevOps Vorgehensweise, bei der Observability-Konfigurationen wie Code verwaltet werden, und ein verstärkter Fokus auf Observability für kritische Funktionen, während Unternehmen versuchen, die wachsende Anzahl von Observability-Warnungen besser zu bewältigen.

KI-Tools erfordern neue Vorgehensweisen bei der Datenerfassung und -nutzung. Viele Unternehmen müssen ihre derzeitigen Observability-Herangehensweisen überarbeiten, um sicherzustellen, dass KI-Tools verstanden, effizient bereitgestellt und genau auf die Geschäftsziele abgestimmt werden.

Im Kontext der Observability bezeichnet „Intelligenz“ die grundlegende Erfassung von Telemetriedaten aus IT-Systemen sowie die Fähigkeit, diese Daten zu nutzen, um Anomalien zu erkennen, Ursachenanalysen durchzuführen, Probleme zu beheben, die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern und letztendlich Probleme vorherzusagen, um deren Auftreten zu verhindern.

„2026 werden immer mehr Aspekte unseres Lebens von KI-Systemen gesteuert, die letztendlich auf einer Infrastruktur laufen, die auf verschiedene Weise versagen kann“, sagt Arthur de Magalhaes, leitender technischer Mitarbeiter für AIOps und die Instana Observability-Plattform bei IBM, gegenüber IBM Think.

„Die erforderliche Intelligenz und Geschwindigkeit, um diese KI-Systeme zu pflegen, wachsen ebenfalls parallel und erfordern die Implementierung innovativerer und leistungsfähigerer Intelligenz.“

De Magalhaes sagt gegenüber IBM Think, dass der größte Trend für Observability im Jahr 2026 die verstärkte Integration von KI sein wird, wobei KI-Agenten die notwendigen Observability-Daten und Erkenntnisse aufnehmen, um ihre Ziele zu erreichen. Beispielsweise kann ein Agent, der auf die Handhabung von Protokollen spezialisiert ist, diese Protokolle analysieren, Muster extrahieren, Anomalien erkennen und dann mit anderen Agenten zusammenarbeiten, die über andere Funktionen zur Behebung und Vermeidung von Störungen verfügen, wodurch möglicherweise die mittlere Reparaturzeit (MTTR) verbessert wird.

Agenten sind außerdem unter anderem dazu in der Lage, Ressourcen zu skalieren, Datenverkehr umzuleiten, Dienste neu zu starten, Bereitstellungen rückgängig zu machen und Datenpipelines anzuhalten. Zunehmend handeln sie dabei auf der Grundlage von Parametern, die von automatisierten Entscheidungssystemen festgelegt werden. Diese Systeme entscheiden anhand der Geschäftsanforderungen, ob ein Problem Handlungsbedarf erfordert, welche Art von Handlung angemessen ist und wie dringlich diese ist.

Das Delegieren dieser Governance-Entscheidungen an einen Agenten erfordert Observability-Daten zur Untermauerung dieser Entscheidungen. Eine Observability-Lösung, die KI-Agenten effektiv integriert, kann die Ergebnisse von Aktionen beobachten, Modelle und Richtlinien anpassen und zukünftige Entscheidungen mit minimalem menschlichem Eingreifen verbessern.

Laut einer Studie, die im Januar 2026 von Omdia veröffentlicht wurde,¹ gaben 55 Prozent der befragten Branchenführer an, dass ihnen die notwendigen Informationen fehlen, um effektive Entscheidungen über Ausgaben für Technologie zu treffen. Die Entwicklung der KI kann die Angelegenheit noch weiter verkomplizieren.

„Unternehmen, die einen Service mit KI-Funktionen zur Verfügung stellen, müssen ihre internen GPU-Kosten proaktiv beobachten und dynamisch hoch- und herunterskalieren, um der Nachfrage gerecht zu werden und gleichzeitig profitabel zu bleiben“, sagt de Magalhaes. Observability-Praktiken sind entscheidend, um dieses Gleichgewicht herzustellen.

Observability kann Unternehmen dabei helfen, die Netzwerkleistung zu bewerten und zu bestimmen, wann und wo IT-Investitionen getätigt werden sollten.

Da teure KI-Tools wie Agenten und Large Language Models (LLMs) die Nachfrage nach teuren Grafikprozessoren (GPUs) ankurbeln, wird es für Unternehmen von größter Bedeutung sein, diese GPUs effizient zu platzieren und zu nutzen, damit die Kunden den Zugriff auf KI-Tools mit minimalen Ausfällen behalten. Observability-Daten können dabei helfen, die Platzierung und Nutzung dieser GPUs zu optimieren, sodass Benutzer auf KI-Tools zugreifen können, ohne dass das Unternehmen negative Gewinne erzielt oder Kosten auf den Benutzer abwälzt.

Agentische KI kann bei der Verwaltung dieser Kosten eine Rolle spielen. In einem Anwendungsfall könnten auf KI-Observability spezialisierte Agenten Daten aus hybriden Multicloud-Umgebungen analysieren, um den Kauf und die Platzierung von GPU zu optimieren, was zu realen Kostensenkungen führen würde.

Observability kann auch in anderen Bereichen der Unternehmens-IT zur Kostenkontrolle beitragen. Betrachten wir zum Beispiel den Einsatz von Observability-Tools, um verschiedene IT-Ökosystem-Konfigurationen und Netzwerktopologien zu vergleichen, mit dem Ziel, die Observability-Kosten zu senken und gleichzeitig die Leistung für Observability-Tools beizubehalten (oder zu verbessern).

Die Kapazitätsplanung, d.h. der Prozess, bei dem die Produktionskapazitäten eines Unternehmens und die zur Erreichung der Ziele benötigten Ressourcen untersucht werden, kann ebenfalls eine Rolle bei der Kostenkontrolle spielen, unterstützt durch Echtzeit-Erkenntnisse, die mit Hilfe von Observability- und Überwachungstools gewonnen werden.

Mit zunehmender Verbreitung generativer KI-Modelle im Technologie-Stack wird ein gemeinsamer Standard erforderlich sein, um diese mit bestehenden Observability-Tools und Datenquellen zu integrieren.

Standardisierung in der Observability bezieht sich auf die Einführung gemeinsamer Spezifikationen und Frameworks für Observability-Daten, oft auf Instrumentierungsebene, wo Code zur Erfassung von Telemetrie verwendet wird.

Gemeinsame Standards können die Datenaufnahme optimieren, Innovationen in diesem Bereich fördern und dazu beitragen, eine Anbieterbindung zu vermeiden – was von entscheidender Bedeutung sein wird, da generative KI-Tools, die oft im Besitz von Drittanbietern sind und nur begrenzten Einblick in ihre Funktionsweise bieten, zunehmend in cloudnative IT-Umgebungen integriert werden.

„Die Akzeptanz in der Community und in Unternehmen ist der wichtigste Faktor für die Standardisierung der Observability“, sagt de Magalhaes gegenüber IBM Think. „Standards müssen von großen Bevölkerungsgruppen akzeptiert und übernommen werden, und kurz darauf muss eine angemessene Unterstützung seitens der Unternehmensanbieter erfolgen, um sicherzustellen, dass diese Standards in realen Szenarien angewendet werden können.“

Laut de Magalhaes wird OpenTelemetry seine generativen KI-Observability-Funktionen im Jahr 2026 weiter ausbauen. Die gemeinsamen Datenstandards von OTel könnten es Observability-Anbietern ermöglichen, Telemetrie von generativen KI-Blackbox-Tools mit dem Rest der IT-Umgebung zu korrelieren und so eine umfassendere, durchgängige Übersicht zu schaffen.  

Zu den weiteren wichtigen Trends für 2026 gehören das Wachstum von Observability als Code und ein verstärkter Fokus auf Observability für geschäftskritische Funktionen.

Die zunehmende Akzeptanz offener Standards geht mit der Einführung von Observability als Code einher.

Observability als Code ist eine DevOps-Praxis, die die Prinzipien der Softwareentwicklung auf Observability anwendet. Ähnlich wie Infrastructure as Code (IaC) beinhaltet Observability als Code die Verwaltung von Observability-Systemen und -Richtlinien durch die Erstellung von Konfigurationsdateien, die versionskontrolliert und über Pull-Requests verwaltet werden. Diese Dateien ersetzen die manuelle Navigation von Observability-Tools und Benutzeroberflächen durch einen Prozess, der die Bereitstellung von Code widerspiegelt.

„Die gleichen Tools und Konzepte, die Infrastruktur als Code steuern und ausführen, gelten auch für Observability als Code“, sagt de Magalhaes.

Observability als Code bedeutet, dass dieselben CI/CD-Pipelines, die Softwarecode automatisch verfolgen und bereitstellen, auch zur Steuerung der Observability genutzt werden können, was die automatische Erfassung, Analyse und Speicherung von Telemetriedaten ermöglicht. Eine Umgebung, die auf offenen Standards basiert, ermöglicht eine reibungslosere Bereitstellung und Bearbeitung dieses Codes in unterschiedlichen Netzwerkumgebungen.

Die in einer OaC-Umgebung erstellten Konfigurationsdateien definieren, wie Telemetriedaten erfasst, visualisiert und ausgewertet werden, beispielsweise durch Instrumentierungsregeln, Warnmeldungen, Dashboards und SLOs. Administratoren können sicherstellen, dass beim Hochfahren eines neuen Servers durch IaC-Tools zur Deckung des Bedarfs beispielsweise eine begleitende Konfiguration generiert wird, um die Observability dieses Servers zu gewährleisten.

Da Observability-Tools immer leistungsfähiger und verbreiteter werden, müssen Unternehmen ihre Observability-Bemühungen auf Systeme lenken, die sich direkt auf die Geschäftsergebnisse auswirken.

Eine mit der Zeit zunehmende verbesserte Observability von Systemen birgt das Risiko einer stärkeren Alarmermüdung (Alarm Fatigue). Laut einer im November 2025 von Omdia² veröffentlichten Studie ist Alarmermüdung (Alarm Fatigue) bei weitem die größte Sorge für Teams im Bereich Cybersicherheit, die mit der empfindlichen Seite der Technologie zu tun haben. Das verdeutlicht, wie wichtig es ist, dass IT-Teams Warnungen intelligent und schnell sortieren und irrelevante oder überflüssige Meldungen verwerfen.

Laut de Magalhaes besteht die am häufigsten nachgefragte Methode zur Reduzierung von Warnungsengpässen darin, nur Warnungen ernstzunehmen, die sich auf die Geschäftsergebnisse auswirken. Daher sollten Unternehmen die Entwicklung spezifischer Observability-Strategien für die Teile des Netzwerks in Betracht ziehen, die direkt Geschäftsprozesse ausführen.

Beispielsweise könnten Site Reliability Engineers (SREs) eine Regel entwickeln, um bei ihrer Erkennung zwischen einem Host-Server, dem in einer Testumgebung der Speicherplatz ausgeht, zu unterscheiden – ein Problem mit relativ geringer Dringlichkeit – und einem Host, dem in einer Produktionsumgebung der Speicherplatz ausgeht, der Kreditkartentransaktionen genehmigt, was sofort eine Vorfallsreaktion auslösen sollte.