Was ist Full Stack Observability?

Full-Stack-Observability baut auf Observability auf, also der Fähigkeit, den internen Zustand eines Systems auf der Grundlage seiner externen Ausgaben zu verstehen, insbesondere seiner Telemetriedaten, einschließlich Metriken, Ereignissen, Logs und Traces (MELT).

Während die herkömmliche Observability einen Einblick in einzelne Systeme oder Anwendungen bietet, korreliert die Full Stack Observability die Telemetrie über alle Schichten des Technologie-Stacks, von der Infrastruktur über cloudnative Anwendungen bis hin zu den Benutzererfahrungen. Mit diesem Ansatz erhalten Unternehmen einen ganzheitlichen Überblick über ihre gesamte IT-Umgebung.

Da die IT-Umgebungen immer komplexer werden, ist dieser umfassende Ansatz immer wichtiger. Viele Unternehmen verwalten heute Tausende von Microservices über mehrere Clouds hinweg, sodass eine einzige Benutzertransaktion Dutzende von verschiedenen Services betreffen kann.

Wenn ein Dienst ausfällt, kann dies zu Ausfällen im gesamten System führen. Herkömmliche Überwachungstools und isolierte Überwachungslösungen übersehen diese kaskadierenden Probleme häufig, da sie nicht erkennen können, wie die Dienste zusammenwirken.

Full Stack Observability hilft bei der Beseitigung dieser Silos, indem Telemetriedaten in einer zentralen Informationsquelle für Observability-Daten zusammengeführt werden. Wenn Leistungsprobleme auftreten, können die Teams die Probleme durch den gesamten Stack verfolgen und so die mittlere Reparaturzeit (MTTR), die durchschnittliche Zeit, die für die Wiederherstellung des Dienstes nach einem Vorfall benötigt wird, erheblich reduzieren.

Mit Full Stack Observability können Unternehmen die Anwendungsleistung optimieren, Ursachen schneller identifizieren, Probleme proaktiv lösen und die Systemzuverlässigkeit verbessern. 

Überwachung, Observability und vollständige Beobachtbarkeit stellen eine Weiterentwicklung der Art und Weise dar, wie Unternehmen ihre IT-Umgebungen verstehen. Jeder Ansatz beantwortet immer komplexere Fragen zum Systemverhalten.

„Was passiert?“

Die Überwachung verfolgt vordefinierte Metriken und warnt, wenn Systeme bestimmte Schwellenwerte überschreiten. Sie erfasst Systemzustandsindikatoren wie CPU-Auslastung, Speicherverbrauch und Netzwerklatenz über Dashboards und Warnmeldungen.

Die herkömmliche Überwachung bietet Momentaufnahmen der Systemleistung, gibt aber nur wenig Aufschluss über die zugrunde liegenden Ursachen. So kann die Überwachung beispielsweise anzeigen, dass die Antwortzeiten zwei Sekunden überschreiten, aber nicht erklären, ob die Ursache in Datenbankabfragen, Netzwerküberlastung oder Anwendungscode liegt.

Tools wie Application Performance Management (APM) und Network Performance Management (NPM) erweitern diese Möglichkeiten, konzentrieren sich aber immer noch auf bestimmte Bereiche und nicht auf das gesamte System.

„Warum passiert es?“

Mithilfe von Observability können Teams das Systemverhalten ohne vordefinierte Abfragen untersuchen. Es ermöglicht die Untersuchung durch Metriken, Protokolle und Traces, sobald Probleme auftauchen.

Im Gegensatz zu den reaktiven Warnmeldungen der Überwachung bietet die Observability investigative Funktionen. Wenn die Leistung nachlässt, können Teams Anfragen zurückverfolgen, Protokolle untersuchen und Muster analysieren, um bestimmte Ursachen zu ermitteln. Standardmäßige Beobachtungsfunktionen konzentrieren sich jedoch in der Regel auf einzelne Anwendungen oder Dienste.

„Wie wirkt alles zusammen?“

Full Stack Observability korreliert automatisch Daten über verschiedene Ebenen hinweg und kann Probleme in der gesamten IT-Umgebung abbilden, um Ursache-Wirkungs-Ketten aufzudecken.

Der entscheidende Unterschied ist der Umfang und die Automatisierung. Wenn ein Checkout auf einer E-Commerce-Website fehlschlägt, kann mithilfe von Full Stack Observability die gesamte Kette offengelegt werden: ein Front-End-Fehler, der doppelte API-Aufrufe auslöst, eine Datenbank mit nicht indizierten Abfragen überlastet und Timeouts verursacht, die sich auf den Umsatz auswirken. Mit dieser umfassenden Ansicht wird die Fehlersuche von stundenlangen Untersuchungen zu einer minutenlangen, geführten Lösung.

Plattformen für Full Stack Observability überwachen Technologie-Stacks kontinuierlich, indem sie Telemetriedaten von mehreren Systemen in Echtzeit sammeln. Sie erfassen Daten mithilfe von Agenten, SDKs und automatischer Instrumentierung oder durch das Auslesen vorhandener Protokolle und Metrik-Endpunkte und korrelieren diese dann, um Beziehungen zwischen Komponenten abzubilden.

Moderne Full-Stack-Observability-Plattformen nutzen maschinelles Lernen (ML) und künstliche Intelligenz für den Betrieb (AIOps), um automatisch Anomalien zu erkennen, Ausfälle vorherzusagen und Erkenntnisse in Echtzeit zu liefern, oft mit minimaler manueller Konfiguration.

Full-Stack-Observability-Plattformen erfassen vier Haupttypen von Telemetriedaten: Metriken, Ereignisse, Logs und Traces (MELT). 

Metriken sind grundlegende Messungen der Anwendungs- und Systemleistung im Laufe der Zeit. Sie verfolgen die CPU-Auslastung, den Speicherverbrauch, die Latenz, den Durchsatz und andere Leistungsmetriken, die Teams dabei helfen, Verschlechterungen und Kapazitätsprobleme zu erkennen, bevor sie sich auf die Benutzer auswirken.

Zu den gängigen Metriken gehören:

• Host-Metriken: Speicher-, Festplatten- und CPU-Auslastung
• Netzwerkmetriken: Betriebszeit, Latenz, Durchsatz
• Anwendungsmetriken: Antwortzeiten und Fehlerraten
• Serverpool-Metriken: Gesamtinstanzen, Anzahl der laufenden Instanzen
• Externe Abhängigkeitsmetriken: Verfügbarkeit, Servicestatus

Ereignisse sind einzelne Vorkommnisse, die zu bestimmten Zeiten auftreten. Sie helfen den Teams, Probleme mit bestimmten Systemänderungen zu korrelieren und Zeitpläne für Vorfälle zu erstellen.

Einige Beispiele:

• Bereitstellungen und Konfigurationsänderungen: Code-Releases, Server-Neustarts oder Datenbank-Updates
• Servicedegradationen: API-Verlangsamung, Speicherlecks oder Netzwerküberlastung
• Systemausfälle: Datenbankausfälle oder vollständige Nichtverfügbarkeit des Dienstes

Protokolle erstellen granulare, mit Zeitstempeln versehene Datensätze, die einen genauen Überblick über das Systemverhalten und den Kontext für die Fehlerbehebung bieten. Protokolle können zum Beispiel die genaue Abfolge von Datenbankabfragen aufzeigen, die zu einem Transaktionsfehler geführt haben.

Traces bilden den durchgängigen Pfad von Benutzeranfragen ab, vom Frontend durch die gesamte Architektur und zurück zum Benutzer. Ein Trace kann zum Beispiel aufzeigen, wie eine Überweisungsanfrage durch die Systeme zur Authentifizierung, Betrugserkennung, Kontoprüfung und Transaktionsverarbeitung fließt.

Traces sind für die Full Stack Observability unerlässlich, da jeder Prozess mehrere Systeme durchläuft.

Nach der Erfassung von MELT-Daten korreliert die Plattform diese Informationen über den gesamten Technologie-Stack in Echtzeit durch semantische Beziehungen, um zu verstehen, wie verschiedene Komponenten (Container, Microservices und Datenbanken) zusammenwirken.

Teams im gesamten Unternehmen, einschließlich DevOps, Site Reliability Engineering-Teams (SRE) und IT-Mitarbeiter, können das „Was, Wo und Warum“ eines Problems schnell identifizieren und die wahrscheinlichen Ursachen mit weit weniger manuellen Untersuchungen ermitteln.

OpenTelemetry (OTel) hat sich als De-facto-Framework und Ökosystem für herstellerneutrale Telemetrieerfassung etabliert. Dieses Open-Source-Framework bietet Software Development Kits (SDKs), APIs und Auto-Instrumentierung, die in vielen Fällen die Telemetrieerfassung ohne Änderungen am Quellcode ermöglichen.

Unternehmen nutzen OTel, um unabhängig von der gewählten Observability-Plattform einen umfassenden Überblick zu erhalten. Dies ist für Umgebungen mit mehreren Anbietern und komplexen verteilten Systemen zunehmend wichtig.

Full Stack Observability bietet umfassende Transparenz durch mehrere zentrale Funktionen. Diese Plattformen umfassen in der Regel:

• Automatisierung von Erkennung und Zuordnung
• Ursachenanalyse
• Einheitliches Dashboard
• Vorausschauende Optimierung

Full-Stack-Observability-Plattformen können automatisch neu bereitgestellte Dienste erkennen und überwachen und die Beziehungspläne in Kubernetes, AWS und anderen Cloud-Umgebungen kontinuierlich aktualisieren. Dieser Ansatz reduziert die manuelle Konfiguration im Vergleich zu vielen traditionellen Überwachungstools.

So kann die Plattform beispielsweise bei einer Migration von einem lokalen Rechenzentrum in eine Cloud-Umgebung automatisch neue Cloud-Services erkennen und während des Übergangs den Überblick über beide Umgebungen behalten.

Durch die Korrelation von Telemetriedaten über alle Ebenen hinweg können Plattformen eine automatisierte Ursachenanalyse in Minuten statt in Stunden durchführen. Wenn Leistungsprobleme auftreten, erkennt das System, ob die Ursachen im Anwendungscode, in der Netzwerklatenz oder in Infrastrukturproblemen liegen.

Die Plattform kann feststellen, dass die erhöhte Latenz von einem externen Zahlungsabwickler herrührt, wodurch die Fehlersuche von Detektivarbeit zu einer geführten Lösung wird.

Dashboards konsolidieren Telemetriedaten in intuitiven Visualisierungen für technische und geschäftliche Stakeholder. Auf diesen Benutzeroberflächen wird die Leistung der Anwendungen überwacht, die digitale Erfahrung verfolgt und die geschäftlichen KPIs kontinuierlich gemessen, um auf jeder Ebene umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.

Ein Dashboard kann zum Beispiel zeigen, dass Checkout-Fehler mit API-Antwortzeiten von mehr als zwei Sekunden korrelieren, sodass die Teams die Problembehebung priorisieren können.

Modelle des maschinellen Lernens analysieren historische Muster und Anomalien, um den Kapazitätsbedarf vorherzusagen, die Ressourcenzuweisung zu optimieren und Leistungsprobleme zu vermeiden, bevor sie auftreten. Damit werden sowohl die Systemleistung als auch die Benutzerfreundlichkeit verbessert.

Full Stack Observability verändert die Art und Weise, wie Unternehmen komplexe IT-Umgebungen verwalten, indem sie umfassende Transparenz bietet, die sowohl betriebliche Exzellenz als auch geschäftlichen Nutzen fördert.

Die Full Stack Observability kann die Ausfallzeiten reduzieren, indem sie die mittlere Reparaturzeit (MTTR) verkürzt, oft von Stunden auf Minuten. Anstatt dass die Teams jede Ebene einzeln untersuchen (Anwendungsprotokolle, Netzwerkmetriken und Datenbankleistung), kann die automatisierte Korrelation sofort die Grundursache identifizieren. So lässt sich feststellen, ob ein Problem auf ein Speicherleck, eine Fehlkonfiguration des Netzwerks oder eine Blockierung der Datenbank zurückzuführen ist.

Bei der Integration mit Automatisierungsplattformen oder Runbooks kann die Full Stack Observability Aktionen für die automatische Fehlerbehebung auslösen, wodurch Probleme selbständig behoben werden. Wenn sich beispielsweise der Speicherverbrauch kritischen Schwellenwerten nähert, kann das System automatisch die Ressourcen skalieren oder die Dienste neu starten, bevor die Benutzer davon betroffen sind.

Die Full Stack Observability ermöglicht die Identifizierung spezifischer Ineffizienzen bei den Ressourcen, z. B. Container, die für Spitzenlasten bereitgestellt werden, aber nur mit minimaler Kapazität laufen, doppelte Dienste in verschiedenen Umgebungen und verwaiste Ressourcen aus abgeschlossenen Projekten. Dank dieser Transparenz sind Unternehmen in der Lage, ihre Infrastruktur richtig zu dimensionieren und unnötige Cloud-Ausgaben zu reduzieren.

Mithilfe KI-gestützter Analysen können IT-Teams auch Probleme verhindern, bevor sie sich auf die Benutzer auswirken. Eine Einzelhandelsplattform könnte zum Beispiel erkennen, dass die Datenbankabfragen Wochen vor dem Black Friday immer langsamer werden, sodass die Teams Indizes optimieren und Checkout-Ausfälle während der Spitzenzeiten verhindern können.

DevOps-Teams verbringen weniger Zeit mit der Fehlersuche und mehr Zeit mit der Entwicklung von Funktionen. Verteiltes Tracing zeigt, wie sich Codeänderungen auf die Produktionsleistung aller abhängigen Dienste auswirken, während die automatische Instrumentierung die manuelle Konfiguration überflüssig macht.

Mit der Full Stack Observability können Entwickler einen langsamen API-Aufruf durch Microservices, Datenbanken und Drittanbieterintegrationen in Minuten statt in Stunden zurückverfolgen. Durch diese Transparenz werden Leistungsrückschritte identifiziert, bevor sie die Produktionsumgebung erreichen. Dadurch werden sowohl die Rollback-Häufigkeit (die Häufigkeit, mit der Bereitstellungen aufgrund von Fehlern rückgängig gemacht werden müssen) als auch die Zeit für die Fehlersuche reduziert. 

Die Full Stack Observability stärkt den Sicherheitsstatus durch umfassende Prüfprotokolle und Anomalieerkennung. Bei Vorfällen ermöglichen Protokolle und Spuren den Teams, Angriffsvektoren zu identifizieren, Auswirkungen zu bewerten und Schwachstellen schneller zu beheben als bei der herkömmlichen Vorfallsreaktion.

Die Technologie unterstützt auch Compliance-Anforderungen, indem sie detaillierte Prüfprotokolle des Systemzugriffs und der Datenflüsse verwaltet. Finanzdienstleister beispielsweise nutzen die Full Stack Observability, um die Prüfbarkeit von Vorschriften wie dem Sarbanes-Oxley Act (SOX) zu gewährleisten und die SLA-Leistung mit detaillierten, zeitgestempelten Aufzeichnungen zu dokumentieren.

Die Full Stack Observability stellt eine direkte Verbindung zwischen technischen Metriken und Geschäftsergebnissen her. Unternehmen können in Echtzeit verfolgen, wie sich die Anwendungsleistung auf das Kundenerlebnis, die Konversionsraten und den Umsatz auswirkt.

E-Commerce-Unternehmen können beispielsweise die Ladezeiten von Seiten mit den Abbruchquoten von Warenkörben korrelieren und so die Verhaltensmuster der Benutzer analysieren. Dies hilft den Teams bei der Priorisierung von Optimierungen, die sich direkt auf den Umsatz auswirken. 

Während Lösungen für eine Full Stack Observability umfassende Sichtbarkeit bieten, können Unternehmen mit potenziellen Problemen bei der Implementierung und Wartung dieser komplexen Systeme konfrontiert werden.

Enterprise-Umgebungen erzeugen täglich Petabytes an Telemetriedaten für Tausende von Diensten. Vor diesem Hintergrund müssen Unternehmen ein Gleichgewicht zwischen umfassender Transparenz und praktischen Einschränkungen bei Speicherkosten, Abfrageleistung und Datenaufbewahrung finden.

Ohne geeignete Sampling-Strategien und Datenpriorisierung kann diese Datenmenge die Tools für die vollständige Beobachtung überfordern, wodurch Erkenntnisse verzögert und Anomalien verschleiert werden. Ein Finanzdienstleister, der Hochfrequenzhandelssysteme überwacht, kann beispielsweise Millionen von Ereignissen pro Sekunde generieren, was eine Echtzeitanalyse ohne intelligente Filterung und Aggregation unmöglich macht. 

Die meisten Unternehmen verwenden Dutzende von Überwachungs-Tools, die sich im Laufe der Jahre angesammelt haben und jeweils bestimmte Teams oder Technologien unterstützen. Der Technologie-Stack umfasst in der Regel mehrere Programmiersprachen, Altsysteme, Multi-Cloud-Umgebungen, Microservices, Infrastrukturkomponenten und Frameworks, was die Interoperabilität erschwert und zu fragmentierten Daten führt. Diese Fragmentierung untergräbt den Hauptzweck von Full-Stack Observability: die Schaffung eines einheitlichen Überblicks über den Systemzustand.

Darüber hinaus wurden einige Tools in erster Linie für Webanwendungen entwickelt, was es schwierig macht, mobile Apps und IoT-Geräte in dasselbe Observability-Framework zu integrieren. 

Die Full Stack Observability erfordert grundlegende Veränderungen in der Arbeitsweise der Teams. Teams aus den Bereichen Entwicklung, Betrieb, Sicherheit und Management müssen auf der Grundlage gemeinsamer Daten und Metriken zusammenarbeiten – andernfalls bleiben die Daten isoliert und kritische Probleme fallen zwischen die Teamgrenzen.

Ein Produktionsausfall kann zum Beispiel die Korrelation von Anwendungsprotokollen (Entwicklung), Infrastrukturmetriken (Betrieb) und Sicherheitsereignissen (InfoSec) erfordern. Ohne gemeinsame Daten wird eine Ursachenanalyse unmöglich.

Unternehmen müssen klare Verantwortungsmodelle festlegen, Mitarbeiter in neuen Arbeitsabläufen schulen und definieren, welche Metriken für die Geschäftsergebnisse wichtig sind. Ohne diese Grundlagen verlassen sich die Teams weiterhin isoliert auf vertraute Tools und verfehlen damit den Zweck einer einheitlichen Observability.

Die Full Stack Observability stellt besondere Anforderungen an die Compliance, da sensible Daten aus dem gesamten Unternehmen auf zentralen Plattformen zusammengeführt werden. Telemetriedaten enthalten oft personenbezogene Informationen, Zahlungskartendaten oder geschützte Gesundheitsinformationen. Diese Arten von Daten fallen unter die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), den Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA), den California Consumer Privacy Act (CCPA) und andere Vorschriften.

Ohne Datenmaskierung, Tokenisierung, geografische Beschränkungen und rollenbasierte Zugriffskontrollen riskieren Unternehmen, dass sensible Daten unbefugten Benutzern zugänglich gemacht werden oder gegen gesetzliche Vorschriften verstoßen wird. So kann beispielsweise die Lösung eines Transaktionsproblems für einen europäischen Kunden den Zugriff auf Protokolle erfordern, die personenbezogene Daten enthalten. Wenn Techniker in den USA diese Daten einsehen, könnten sie gegen die DSGVO-Bestimmungen verstoßen.

Unternehmen haben bereits mit dem Signal-Rausch-Verhältnis zu kämpfen, d. h. mit der Unterscheidung zwischen kritischen Warnmeldungen und normalen Betriebsdaten. Die Full-Stack Observability verstärkt diese Herausforderung, indem sie Telemetriedaten aus allen Ebenen des Technologie-Stacks gleichzeitig erfasst und damit potenzielle Warnmeldungen vervielfacht.

So kann beispielsweise eine einzige API-Zeitüberschreitung Benachrichtigungen in der Anwendungsschicht, der Infrastrukturüberwachung, der synthetischen Benutzerüberwachung und den KPI-Dashboards des Unternehmens auslösen. Ohne intelligente Korrelation und Deduplizierung können Dutzende von Benachrichtigungen für ein einziges Problem ausgegeben werden.

Ohne die richtige Konfiguration und automatische Korrelation können Full-Stack-Observability-Plattformen Teams mit redundanten Warnmeldungen aus mehreren Systemen überfordern, sodass kritische systemübergreifende Probleme möglicherweise im Rauschen untergehen.

Künstliche Intelligenz transformiert die Full Stack Observability durch fortschrittliche Analysen, Automatisierung und Vorhersagefunktionen. Während die herkömmliche Observability einen Einblick in die Systeme bietet, verbessert KI diese Sichtbarkeit durch die Analyse von Mustern im gesamten Technologie-Stack, um Probleme vorherzusagen und zu verhindern, bevor sie sich auf den Betrieb auswirken.

Durch die Analyse umfangreicher Datenströme auf allen Ebenen (von der Infrastruktur bis zu den Anwendungen) erkennen ML-Algorithmen Muster, Anomalien und Korrelationen, die menschlichen Analysen möglicherweise entgehen. Durch diesen Prozess können Teams von der reaktiven Fehlersuche zu einer proaktiven Optimierung übergehen.

Zu den Vorteilen des Einsatzes von KI bei der Full Stack Observability gehören: 

KI-gestützte Plattformen analysieren eingehende Telemetriedaten, um Anomalien zu erkennen, und führen dann automatisch Korrekturmaßnahmen im gesamten Stack durch. Wenn beispielsweise ein Speicherleck mehrere Dienste betrifft, kann das System die betroffenen Container neu starten, Ressourcen skalieren und den Datenverkehr ohne menschliches Zutun umleiten.

Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) ermöglichen es Benutzern, Observability-Daten in einfacher Sprache abzufragen, anstatt eine komplexe Abfragesyntax zu verwenden. Anstatt bereichsspezifische Abfragesprachen zu schreiben, können Teams fragen: „Warum ist der Checkout für europäische Kunden gestern fehlgeschlagen?“, woraufhin sie korrelierte Erkenntnisse aus dem gesamten Stack erhalten. Dieser Ansatz demokratisiert den Zugang zu Observability-Daten für nicht-technische Stakeholder. 

Im Gegensatz zur traditionellen korrelationsbasierten Analyse arbeitet die kausale KI daran, Ursache-Wirkungs-Beziehungen zwischen Systemereignissen zu identifizieren. In Full-Stack-Umgebungen bedeutet dies, dass Sie nicht nur verstehen, dass Datenbanklatenz mit Checkout-Ausfällen korreliert, sondern dass bestimmte Abfragemuster kaskadenartig Verzögerungen bei abhängigen Diensten verursachen.

Modelle für maschinelles Lernen analysieren historische Muster, um den Kapazitätsbedarf zu prognostizieren, Fehlerpunkte vorherzusagen und die Ressourcenzuweisung im gesamten Stack zu optimieren. Diese Vorhersagen ermöglichen eine präventive Skalierung, Wartungsplanung und Leistungsoptimierung, bevor sich Probleme auf die Benutzer auswirken.

KI-Systeme stellen neue Herausforderungen an die Full Stack Observability. Herkömmliche Software folgt deterministischen Mustern. Wenn eine Anwendung ausfällt, lässt sich durch die Korrelation von MELT-Daten feststellen, ob es sich um ein Speicherleck, einen Datenbankfehler oder eine API-Zeitüberschreitung handelt.

KI-Modelle erzeugen probabilistische Ausgaben, was bedeutet, dass identische Eingaben zu unterschiedlichen Antworten führen können. In Full-Stack-Umgebungen wirkt sich diese Variabilität kaskadenartig über mehrere Ebenen aus. Die unerwartete Ausgabe eines KI-Modells kann Fehler in nachgelagerten APIs auslösen. Diese Fehler können sich auf Datenbankabfragen auswirken und letztlich die Benutzeroberflächen beeinträchtigen. Die Verfolgung dieser probabilistischen Schwankungen über den gesamten Stack hinweg wird exponentiell komplexer als die Überwachung herkömmlicher Systeme.

Ein Chatbot für den Kundenservice könnte beispielsweise unterschiedliche Antworten auf dieselbe Frage geben. Dies erfordert eine umfassende Observability, um zu verfolgen, wie sich diese Variation gleichzeitig auf Backend-Dienste, Zahlungsabwicklung und Metriken zur Kundenzufriedenheit auswirkt.

Unternehmen müssen Modelldrift, Datenqualität und Vorhersagegenauigkeit neben traditionellen Leistungsmetriken verfolgen, um KI-gestützte Systeme in ihren Full-Stack-Umgebungen effektiv zu überwachen.