Es ist Zeit für den Übergang von der Überwachung zu Observability. Was sind die ersten Schritte? 

Da IT-Umgebungen immer komplexer werden, haben herkömmliche Überwachungstools Schwierigkeiten, Schritt zu halten. Durch das Aufkommen von cloudnativen Architekturen, Microservices und containerisierten Anwendungen sind hochgradig vernetzte Systeme entstanden, die einen umfassenderen Ansatz für die Transparenz benötigen.

Diese Trends haben die Entwicklung der Observability als Disziplin vorangetrieben, die über die Verfolgung von Metriken hinausgeht und einen vollständigen Erkenntnis in das Systemverhalten bietet. Durch die Korrelation von Telemetriedaten in verteilten Umgebungen helfen Observability-Lösungen Teams, Ursachen schneller zu identifizieren, Probleme proaktiv zu beheben und die Systemzuverlässigkeit zu verbessern. Mit Hilfe moderner Observability-Tools konnte ein Unternehmen die Serviceverfügbarkeit um 70 % steigern.

Der Übergang zur Observability wird auch durch die Notwendigkeit vorangetrieben. Altlast-Überwachungstools werden zugunsten von Observability-Plattformen, die den heutigen Technologie-Anforderungen gerecht werden, ausgemustert. So wird beispielsweise IBMs eigenes Tivoli® zugunsten von Instana®, einer Observability-Lösung der nächsten Generation, eingestellt.

Hier ist ein Blick darauf, warum und wie Unternehmen gerade jetzt auf Observability umsteigen, basierend auf Expertenmeinungen von Drew Blumen, Sales Leader für Instana bei IBM, Unabhängig davon, ob Sie aktiv migrieren oder nur Optionen evaluieren, kann die folgende Diskussion dazu beitragen, den aktuellen Stand der Dinge zu verdeutlichen. 

Auf einer hohen Ebene sagt Ihnen die Überwachung, was passiert, aber die Observability erklärt, warum. Durch die Überwachung werden Symptome eines Problems erkannt, während die Observability den für eine tiefergehende Diagnoseanalyse erforderlichen Kontext liefert.

Die herkömmliche Überwachung erfasst vordefinierte Metriken wie CPU-Auslastung und Netzwerk-Latenz und bietet eine Momentaufnahme der Systemleistung, aber wenig Erkenntnis in die Gründe für das Auftreten eines Problems. So kann die Überwachung beispielsweise eine hohe CPU-Auslastung während eines Leistungsabfalls melden, aber die eigentliche Ursache nicht erklären.

Observability steigert die Systemintelligenz noch weiter, indem sie mehrere Arten von Telemetriedaten – Metriken, Ereignisse, Protokolle und Traces (MELT-Daten) – korreliert, um einen vollständigen Echtzeit-Überblick über IT-Umgebungen zu ermöglichen. Diese Ansicht ermöglicht es Unternehmen, nicht nur Probleme zu erkennen, sondern auch ihre Ursachen zu lokalisieren, Fehler vorherzusehen und komplexe Verhaltensweisen in verteilten Systemen zu analysieren.

Da Observability über die herkömmliche Überwachung hinausgeht, kann sie Einblicke in Echtzeit bieten, die die Systemleistung verbessern, die Widerstandsfähigkeit erhöhen und die Kosten optimieren.

Zu den wichtigsten Vorteilen gehören:

• Schnellere Problemlösung: Durch die automatisierte Diagnose entfällt die Notwendigkeit einer manuellen Korrelation zwischen Tools, wodurch die mittlere Zeit bis zur Erkennung (MTTD) und die mittlere Zeit bis zur Reparatur (MTTR) in komplexen IT-Umgebungen reduziert werden können.
  
  
• Proaktive Problemlösung: KI-gestützte Analysen können Ausfälle vorhersagen, bevor sie sich auf Kunden oder die Infrastruktur auswirken, wodurch Teams von der reaktiven Problembehebung zu einem proaktiven Betrieb übergehen können.
  
  
• Optimierte Effizienz: Ein detaillierter Einblick in die Ressourcennutzung hilft Unternehmen, die Nutzung zu überwachen, effizient zu skalieren und die Cloud-Kosten zu verwalten.
  
  
• Höhere Ausfallsicherheit: Die KI-gestützte Anomalieerkennung verringert die Alarmermüdung, indem sie Vorfälle anhand ihrer Auswirkungen priorisiert, während die automatische Behebung die Arbeitsabläufe rationalisiert.
  
  
• Stärkere Zusammenarbeit: Durch das Aufbrechen von Silos bietet Observability den Teams eine gemeinsame Datenquelle, was zu einer schnelleren Lösung von Vorfällen und einer besseren Entscheidungsfindung führt.
  
  
• Geschäftsausrichtung: Durch die Verknüpfung des Systemzustands mit den wesentlichen Leistungsindikatoren (KPIs) erhält die Führungsebene einen Überblick darüber, wie sich die Technologie auf den Betrieb, dieKundenerfahrung und den Umsatz auswirkt, und ermöglicht so fundiertere Entscheidungen.

Obwohl es Lösungen für die Observability schon seit Jahren auf dem Markt gibt, entscheiden sich viele Organisationen nun für den Wechsel von der traditionellen Überwachung zur Observability.

Organisationen, die den Übergang zur Observability verzögern, riskieren technische Schulden und einen Wettbewerbsnachteil, während Organisationen, die diesen Schritt verschieben, von einer schnelleren Problemlösung und einer höheren Effizienz profitieren. McKinsey zeigt auf, wie Observability die IT-Resilienz verändern kann, wobei ein Unternehmen die Zahl der Vorfälle um 90 % reduziert und die Reaktionszeiten von Stunden auf Sekunden verkürzt hat.

Abgesehen davon, dass viele ältere Überwachungstools vom Markt genommen wurden, gehören zu den zwei wichtigsten Faktoren, die die Einführung von Observability vorantreiben, die zunehmende IT-Komplexität und KI-Innovationen.

Angesichts der Komplexität moderner IT-Umgebungen – einschließlich Hybrid-Cloud-Infrastrukturen, Microservices und containerisierter Workloads – reichen traditionelle Überwachungstools nicht mehr aus. Diese Lösungen, die für stabile, monolithische Anwendungen konzipiert wurden, können die ausgeklügelten technologischen Ökosysteme moderner Unternehmen nicht effektiv verwalten.

Zu den häufigsten Einschränkungen der herkömmlichen Überwachung gehören:

• Lücken in der Transparenz verteilter Systeme, was zu unerkannten Fehlern und unerwarteter Ausfallzeit führt
  
  
• Langsame Behebung von Vorfällen, Verzögerung der Wiederherstellungsbemühungen und zunehmende Betriebsunterbrechungen und Kosten
  
  
• Erhöhte MTTD und MTTR, wodurch es schwieriger wird, Service Level Agreements (SLAs) zu erfüllen und die Zuverlässigkeit aufrechtzuerhalten
  
  
• Begrenzte Erkenntnis in kaskadierende Ausfälle, was zu Fehldiagnosen, wiederkehrenden Ausfällen und langwierigen Leistungsproblemen führt

Observability-Lösungen helfen, diese Einschränkungen zu überwinden, indem sie umfassende Einblicke in die technologische Infrastruktur in Echtzeit bieten. Diese Erkenntnisse machen es einfacher, Probleme schneller zu finden und anzusprechen, Ausfallzeit zu reduzieren, Einnahmen zu schützen und das Vertrauen der Kunden aufrechtzuerhalten.

Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Observability, indem sie Teams hilft, riesige Mengen an Telemetriedaten zu analysieren, Störgeräusche zu filtern und kritische Probleme in Echtzeit aufzudecken, ohne Protokolle und Warnungen manuell durchsuchen zu müssen.

Künstliche Intelligenz für den IT-Betrieb (AIOps) geht noch einen Schritt weiter, indem sie maschinelles Lernen nutzt, um Muster zu erkennen, Fehlalarme zu reduzieren und Ereignisse in komplexen Systemen zu korrelieren. Dadurch können IT-Teams die Alarmermüdung (Alarm Fatigue) überwinden und echte Probleme schneller isolieren.

Durch die Integration von Observability mit AIOps können Unternehmen die Reaktion auf Vorfälle optimieren, Ausfallzeit reduzieren und die Systemzuverlässigkeit ohne zusätzlichen manuellen Aufwand verbessern. Diese Verlagerung verschiebt die Teams von der reaktiven Fehlerbehebung zur proaktiven Systemoptimierung, was zu schnelleren Erkenntnissen und weniger Störungen führt.

Der Wechsel von traditioneller Überwachung zu Observability muss nicht entmutigend sein. Mit einem durchdachten Ansatz können Unternehmen diesen Übergang reibungslos gestalten und gleichzeitig sofortige Vorteile erzielen.

Während ein Großteil einer Migration davon abhängt, welchen Partner oder Dienst ein Unternehmen wählt (weitere Informationen finden Sie unter „Auswahl der richtigen Observability-Lösung“), können mehrere Schlüsselprinzipien zum Erfolg beitragen.

Bevor Sie sich für eine Observability-Plattform entscheiden, sollten Sie die spezifischen Ziele Ihres Unternehmens und die gewünschten Leistungen klar definieren. Andernfalls laufen Sie Gefahr, eine Lösung zu wählen, der es an wichtigen Funktionen mangelt oder die für Ihren Anwendungsfall zu komplex ist.

Fragen Sie sich selbst – und andere relevante Stakeholder – welche Probleme Sie lösen möchten. Konzentrieren Sie sich auf die Reduzierung von MTTD/MTTR, die Verbesserung der Cloud-Kosteneffizienz oder die Gewinnung tieferer Erkenntnisse in Ihren Anwendungen?

Und wie viel Automatisierung benötigen Sie? Einige Plattformen bieten sofort einsatzbereite Dashboards und KI-gestützte Empfehlungen, während andere eine manuelle Konfiguration und Anpassung erfordern.

Sie sollten auch berücksichtigen, ob die Plattform in bestehende Tools integriert werden kann. Die Sicherstellung der Kompatibilität mit aktuellen DevOps-Pipelines, Cloud-Infrastrukturen und Sicherheits-Frameworks ist entscheidend für einen reibungslosen Übergang.

Viele Unternehmen verlassen sich immer noch auf einen Flickenteppich von Überwachungslösungen – Altlast- Application Performance Management (APM)-Tools, Infrastrukturüberwachung und isolierte Protokollierungsplattformen – denen die für Observability erforderliche Tiefe der Korrelation fehlt. Stellen Sie sicher, dass Sie Ihr aktuelles Toolset bewerten und Redundanzen identifizieren.

Zu den wichtigsten Prüfungsproblemen gehören:

• Identifizierung redundanter Tools, die zu Fehlalarmen führen und die Fehlersuche erschweren können
  
  
• Evaluierung, ob aktuelle Protokollierung oder Rückverfolgungslösungen mit Ihrer Observability integrieren oder ersetzt werden müssen
  
  
• Bewertung von Lücken in der Datenabdeckung, einschließlich der Erkenntnisse, die in Ihrem aktuellen Überwachungsansatz fehlen

Observability-Plattformen – insbesondere Software-as-a-Service-Lösungen (SaaS) – können die Art und Weise, wie Daten über Netzwerke fließen, verändern und sich auf die Datensicherheit Richtlinien und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften auswirken. Sicherheitsteams sollten frühzeitig einbezogen werden, um Verzögerungen und Compliance-Herausforderungen in letzter Minute zu vermeiden.

Zu den wichtigsten Sicherheitsbedenken gehören:

• Bestätigung von Sicherheits- und Compliance-Richtlinien für die externe Datenübertragung, um unbefugten Zugriff oder Compliance-Risiken zu verhindern
  
  
• Überprüfung von Authentifizierungsprozessen und rollenbasierten Zugriffskontrollen (RBAC) um sicherzustellen, dass nur die richtigen Personen auf die Daten zugreifen können
  
  
• Validierung der Infrastruktur für On-Premises-Bereitstellungen, um Observability-Daten ohne Leistungsengpässe zu verarbeiten

Unternehmen unterschätzen möglicherweise den kulturellen Wandel, der für die Einführung von Observability erforderlich ist. Observability ist nicht nur eine IT-Funktion. Sie wirkt sich auf Entwicklung, Betrieb, Sicherheit und geschäftliche Stakeholder aus. Ohne Abstimmung im Team kann die Einführung ins Stocken geraten und Daten werden möglicherweise nicht effektiv genutzt.

Zu den wichtigsten Überlegungen für die teamübergreifende Ausrichtung gehören:

• Verstehen Sie, wer für die Einrichtung, Verwaltung und Wartung der Observability-Plattform verantwortlich ist
  
  
• Einbeziehung von Entwicklern in einem frühen Stadium des Prozesses, um eine ordnungsgemäße Instrumentierung der Anwendungen für einen vollständigen Überblick über den gesamten Stack sicherzustellen
  
  
• Einbeziehung der Führungsebene, um die Rolle der Observability als wichtiger Treiber für die Unternehmensleistung, dasKundenerlebnis und die strategische Entscheidungsfindung zu stärken

Erfolg in der Observability ist messbar – aber nur, wenn Unternehmen von Anfang an klare KPIs definieren.

Zu den wichtigsten Observability-Metriken zur Erfolgsmessung gehören:

• MTTD: Wie schnell werden Systemanomalien erkannt?
  
  
• MTTR: Wie viel Zeit wird bei der Fehlerbehebung und -behebung eingespart?
  
  
• Betriebszeit und SLA-Einhaltung: Verbessert sich die Systemverfügbarkeit?
  
  
• Effizienz der Warnungen: Werden redundante Warnungen oder Warnungen mit niedriger Priorität reduziert?

Wenn die Planung abgeschlossen ist, besteht der nächste Schritt darin, die Observability in die Tat umzusetzen. Auch hier wird ein wichtiger Teil der Migration von dem Partner oder der Plattform bestimmt, für die sich ein Unternehmen entscheidet. Diese grundlegenden Praktiken können jedoch dazu beitragen, einen reibungslosen Übergang zu gewährleisten.

Die Akzeptanz von Observability kann je nach Teambereitschaft, Infrastruktur und Automatisierungsfunktionen stark variieren. Einige Unternehmen schaffen die Migration in zwei Wochen, während andere drei bis sechs Monate für die vollständige Implementierung benötigen.

Zu den wichtigsten Faktoren, die sich auf die Migrationsgeschwindigkeit auswirken können, gehören:

• Ob die Teams bereit und mit den Observability-Tools und Workflows vertraut sind
  
  
• Egal, ob Sie bestehende Monitoring-Lösungen vollständig ersetzen oder schrittweise umstellen wollen
  
  
• Ob Ihre Plattform eine benutzerdefinierte Instrumentierung erfordert 

Anstatt die Migration auf einmal durchzuführen, entscheiden sich viele Unternehmen für eine schrittweise Einführung. Dieser Ansatz kann zwar länger dauern, ermöglicht es den Teams jedoch, neben vorhandenen Tools auch die Observability einzuführen und so das Störungspotenzial zu minimieren.

Zu den wichtigsten Schritten bei einer schrittweisen Einführung gehören:

• Einsatz von Observability zusätzlich zu bestehenden Überwachungstools zum Testen der Systemkompatibilität
  
  
• Inkrementelle Instrumentierung von Anwendungen und Infrastruktur, um eine umfassende Datenerfassung sicherzustellen
  
  
• Allmähliche Abschaffung von veralteten Überwachungstools, um die Warnstrategien zu verfeinern und Störungen zu verhindern

Selbst mit einer vollständig implementierten Observability-Plattform müssen die Teams geschult werden, damit sie die Erkenntnisse effektiv interpretieren und umsetzen können. Andernfalls können sie Daten falsch interpretieren, kritische Erkenntnisse verpassen oder Observability ineffektiv implementieren.

Zu den wichtigsten Schulungsschwerpunkten gehören:

• Aufschlussreiche MELT-Daten für eine schnellere Fehlerbehebung
  
  
• Optimierung der Alarmkonfigurationen, um unnötigen Lärm zu vermeiden und entscheidende Vorfälle hervorzuheben
  
  
• Förderung der proaktiven Beobachtung statt der reaktiven Fehlerbehebung

Die Arbeit hört nach der Bereitstellung nicht auf. Um das Beste aus Ihrer Investition herauszuholen, sollten Sie in Betracht ziehen, die Auswirkungen zu verfolgen, Feedback zu sammeln und die Konfigurationen zu optimieren, um sicherzustellen, dass Observability einen echten Mehrwert liefert.  

Gehen Sie einen Schritt weiter und schauen Sie nicht nur auf die Daten, um zu bestätigen, dass Ihre Teams Probleme schneller erkennen, effektiver zusammenarbeiten und bessere operative Entscheidungen treffen können.

Zu den wichtigsten Follow-up-Maßnahmen gehören:

• Vergleichen der Leistung und Metriken vor und nach der Migration wie MTTD, MTTR, Betriebszeit und Alarmeffizienz, um frühzeitig Erfolge zu erkennen und Verbesserungen zu verfolgen.
  
  
• Einbindung von Teams, um festzustellen, ob die Observability dazu beigetragen hat, Probleme schneller zu erkennen, Insights zu gewinnen oder die Entscheidungsfindung zu informieren
  
  
• Bewertung der teamübergreifenden Zusammenarbeit, einschließlich der Frage, ob IT-, DevOps- und Cybersicherheitsteams nahtloser zusammenarbeiten 

Observability sollte sich mit Ihren Systemen, Teams und Geschäftsbedürfnissen weiterentwickeln. Verfeinern und erweitern Sie aktiv Ihre Observability-Möglichkeiten, um sicherzustellen, dass Sie Lücken schließen und den größten langfristigen Nutzen erzielen.

Zu den Möglichkeiten, die Observability im Laufe der Zeit zu verbessern, gehören:

• Optimierung der Telemetriekonfigurationen, um die Datenqualität zu verbessern und unnötige Erfassungen zu reduzieren
  
  
• Nutzung von KI-gestützten Funktionen wie prädiktive Analysen, um Probleme zu erkennen und zu verhindern, bevor sie auftreten
  
  
• Erweiterung der Observability über die Fehlersuche hinaus, einschließlich ihrer Nutzung für die Kapazitätsplanung, die Leistung und die Strategie

Die Wahl der richtigen Observability-Lösung ist entscheidend, um das Beste aus Ihrer Umstellung herauszuholen. Sie sollte mehr als nur Daten sammeln. Sie sollte umsetzbare Erkenntnisse liefern, sich an Ihre Infrastruktur anpassen und mit dem Wachstum Ihres Unternehmens skalieren.

Zu den Faktoren, die bei der Bewertung von Plattformen zu berücksichtigen sind, gehören:

• Durchgängige Transparenz
• Flexibilität bei der Bereitstellung
• Erweiterte Analyse und Automatisierung
• Skalierbarkeit ohne Leistungseinbußen
• Auswirkungen auf die Preisgestaltung
• Open-Source- und kommerzielle Lösungen im Vergleich