Was ist Serverüberwachung

Sie besteht aus Überwachungssystemen, die Metriken (z. B. CPU-Auslastung, Speicherverbrauch, Speicherplatz) in physischen, virtuellen und Cloud-basierten Umgebungen erfassen und analysieren.

Laut der Umfrage zu den Stundenkosten bei Ausfallzeit von ITIC geben 97 % der großen Unternehmen an, dass eine einzige Stunde Serverausfallzeit pro Jahr ihr Unternehmen im Durchschnitt über 100.000 US-Dollar kostet. 41 % der Befragten gaben Kosten zwischen einer und über fünf Millionen USD pro Stunde an.¹ Daher ist die Serverüberwachung für die Erzielung optimaler Benutzererfahrungen (UX) und Gesamtgeschäftsergebnisse unerlässlich.

Unternehmen verlassen sich auf Serverüberwachung, um Probleme frühzeitig zu erkennen, Ressourcen zu optimieren und eine hohe Verfügbarkeit zu gewährleisten. Da die IT-Infrastruktur immer komplexer wird und hybride Cloud-Umgebungen und verteilte Architekturen umfasst, hilft eine effektive Überwachung den IT-Teams, einen zuverlässigen Betrieb aufrechtzuerhalten und endlose Fehlersuche zu vermeiden.

Die Serverüberwachung erfolgt über ein mehrschichtiges System, das Serverdaten erfasst und analysiert und Benutzer auf Änderungen der Leistung aufmerksam macht. Überwachungssoftware oder Remote-Protokolle (z. B. SNMP) erfassen Metriken von Servern und senden die Daten zur Verarbeitung und Visualisierung an ein zentrales System.

Die heutige Überwachungsarchitektur besteht aus vier Hauptfunktionen:

• Die Datenerfassung von Servern umfasst das Erfassen von Kapazitäts-, Konfigurations- und Leistungsmetadaten sowie das Senden an einen zentralen Überwachungsdienst.
• Die Verarbeitung und Speicherung von Metriken umfasst die Organisation und Speicherung von Daten in Echtzeit für die Analyse und Langzeitverfolgung.
• Vonkünstlicher Intelligenz (KI) gesteuerte Analysen und Warnmeldungen nutzen maschinelles Lernen (ML), um Anomalien zu erkennen, Ausfälle vorherzusagen und die Grundanalyse zu automatisieren.
• Visualisierung und automatische Reaktion umfassen grafische Benutzeroberflächen (GUI) und Dashboards, die den Systemstatus und automatische Reaktionen anzeigen.

Es gibt drei Haupttypen der Serverüberwachung, die jeweils für unterschiedliche Infrastrukturumgebungen konzipiert sind:

1. Überwachung dedizierter Server: Die Überwachungphysischer Server (oder dedizierter Server) erfasst Hardwaremerkmale, einschließlich Temperatur-, Stromversorgungs- und Speicherfehler.
2. VM-Überwachung: Die Überwachung virtueller Server ist komplexer. Mehrere virtuelle Maschinen (VMs) Teilen die gleiche physische Hardware über Plattformen wie VMware, wobei das Hostsystem und die einzelnen VMs überwacht werden.
3. Container-Überwachung: Die Container-Technologie führt dieses Virtualisierungskonzept weiter und führt die Anwendungen in leichtgewichtigen, portablen Containern aus. Kubernetes hat die Überwachung von Containern unerlässlich gemacht und erfordert spezielle Tools, die Container verfolgen können, während sie sich zwischen verschiedenen Servern verschieben, und je nach Bedarf automatisch skalieren können.

Heutige Überwachungsstrategien kombinieren in der Regel alle drei Strategien. Lokale dedizierte Server, Cloud-Server und virtuelle Server verarbeiten jeweils unterschiedliche Workloads basierend auf spezifischen Anforderungen, während Container eine schnelle Bereitstellung und Skalierung ermöglichen. Moderne Überwachungsplattformen nutzen KI und Automatisierung, um diese Komplexität zu bewältigen. Sie entdecken automatisch neue Ressourcen und passen die Überwachung an Änderungen der Infrastruktur an.

Es ist erwähnenswert, dass der Unterschied zwischen Serverinfrastrukturüberwachung,Serverleistungsüberwachung und Anwendungsüberwachung weitgehend verschwunden ist. Die umfassende Überwachung der Serverumgebung deckt jetzt sowohl den Zustand als auch die Leistung auf einheitlichen Plattformen ab.

Die Serverüberwachung basiert auf fünf wesentlichen Komponenten, die zusammenarbeiten, um eine umfassende Transparenz der Infrastruktur zu gewährleisten:

1. Datenkollektoren
2. Speichersysteme
3. Analyse-Engines
4. Warnsysteme
5. Dashboards und Integrationen

Automatisierte Agenten oder Remote-Protokolle sammeln Leistungsmetriken wie Serverzustandsindikatoren, Daten zur Ressourcenauslastung und Informationen zum Anwendungsstatus. Moderne Kollektoren verbrauchen nur minimale Systemressourcen und ermöglichen gleichzeitig eine Datenübertragung in Echtzeit.

Time Series Database, die für die Überwachung von Daten optimiert sind, komprimieren Informationen erheblich und sorgen gleichzeitig für eine schnelle Abfrageleistung. Diese Systeme verfügen über automatisierte Aufbewahrungsrichtlinien, die den Bedarf an historischen Analysen mit den Speicherkosten in Einklang bringen.

Moderne Analyse-Engines kombinieren traditionelle regelbasierte Überwachung mit KI-Mustererkennung. Sie bewerten die Metriken sowohl anhand statischer Schwellenwerte als auch anhand dynamischer Referenzwerte, die aus historischen Daten gewonnen wurden, und verfolgen gleichzeitig Abhängigkeiten zwischen Systemen. Dieser Ansatz ermöglicht eine genauere Erkennung von Anomalien in der gesamten vernetzten Infrastruktur.

Intelligente Warnsysteme nutzen vordefinierte Regeln, um zu verhindern, dass IT-Teams mit mehreren zusammenhängenden Warnmeldungen überlastet werden, und KI, um Fehlalarme zu reduzieren. Dazu gehören die Integration mit Kommunikationsplattformen und DNS-Überwachung für schnelle Reaktionszeiten.

Visualisierungsplattformen wandeln rohe Metriken durch Echtzeit-Dashboards und automatisierte Berichte in verwertbare Erkenntnisse um. Integration-Funktionen verbinden Überwachung mit bestehender IT-Infrastruktur und Automatisierungsplattformen.

Serverüberwachungslösungen reichen von Open-Source-Lösungen bis hin zu kommerziellen Plattformen und Cloud-Provider-Services. Unternehmen kombinieren in der Regel mehrere Tools, um umfassende Überwachungsstrategien für Infrastruktur, Apps und SaaS-Plattformen zu entwickeln.

Zu diesen Tools gehören:

• Tools zur Datenerfassung: Softwaretools sammeln Metriken, einschließlich Netzwerküberwachung, Echtzeitdatenanalysen und Leistungsdaten von Servern und Anwendungen. Proprietäre Lösungen wie PRTG und Open-Source-Optionen wie Nagios und Zabbix ermöglichen die Anpassung von Benachrichtigungen und Ökosystem-Plug-ins an spezifische Geschäftsanforderungen.
• Alert- und Incident-Management-Systeme: Alert- und Incident-Management-Systeme erkennen Probleme, benachrichtigen Teams und koordinieren Reaktions-Workflows. Advanced Plattformen nutzen AI-gestützte Alertausgabe, um Fehlalarme zu reduzieren und Framework für eine schnelle Behebung von Vorfällen bereitzustellen.
• Plattformen zur Leistungsüberwachung: Diese umfassenden Plattformen verfolgen die Server- und Anwendungsleistung in Echtzeit. Führende Plattformen integrieren KI zur automatischen Problemerkennung und Ursachenanalyse für optimale Leistung.
• Cloud-Provider-Services: Cloud-Service-Provider bieten eine in ihre Plattformen integrierte native Überwachung, darunter AWS CloudWatch, Microsoft Azure Monitor, Google Cloud Operations und IBM Cloud Monitoring. Diese Tools bieten eine umfassende Cloud-Integration mit verschiedenen Preisgestaltung und Funktionsebenen. Analyse- und Visualisierungsplattformen verarbeiten Überwachungsmetriken durch Echtzeit-Dashboards und automatisierte Berichte in verwertbare Erkenntnisse.

Unternehmen nutzen Serverüberwachung, um in verschiedenen betrieblichen Kontexten einen messbaren geschäftlichen Nutzen zu erzielen:

• Hohe Verfügbarkeit
• Proaktive problembehebung
• Ressourcenoptimierung
• Sicherheit und Compliance
• betrieblichen Effizienz

Serverüberwachung verhindert kostspielige Betriebsunterbrechungen, indem Probleme mit Webservern, Datenbanken, Betriebssystemen (z. B. Linux) und anderen kritischen Infrastrukturen erkannt werden, bevor sie sich auf die Benutzer auswirken. So können Unternehmen eine hohe Verfügbarkeit aufrechterhalten.

Laut einer von ITIC im Rahmen der 2023 Global Server Hardware Server OS Reliability Survey durchgeführten Umfrage benötigen 90 % der Unternehmen heute eine Verfügbarkeit von mindestens 99,99 %. Dieser Prozentsatz entspricht 52 Minuten ungeplanter Ausfallzeit pro Server und Jahr für wichtige Systeme und Anwendungen.¹

Moderne Überwachung hilft Teams, Engpässe, Kapazitätseinschränkungen und potenzielle Störungen zu erkennen, bevor sie sich auf die Benutzer auswirken. Dieser Ansatz optimiert den IT-Betrieb, indem Leistungsprobleme während geplanter Wartungsfenster und nicht in Notfallsituationen behoben werden. Außerdem werden die Systeme und Teams weniger entlastet und die Servicezuverlässigkeit insgesamt verbessert.

Die Serverüberwachung bietet historische Analysen für eine präzise Kapazitätsplanung und identifiziert nicht ausgelastete Ressourcen für eine Neuzuweisung.

Unternehmen können eine Überbereitstellung verhindern und gleichzeitig angemessene Ressourcen für Spitzenlastzeiten sicherstellen.

Umfassende Überwachung ermöglicht eine schnelle Erkennung von Bedrohungen auf Servern, Firewalls und in der Netzwerkinfrastruktur. Es verwaltet Prüfpfade zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und bietet die erforderliche Transparenz für Rahmenbedingungen wie HIPAA und DSGVO.

Die automatisierte Serverüberwachung befreit technische Ressourcen von manuellen Systemprüfungen und liefert datengesteuerte Erkenntnisse für Infrastrukturentscheidungen. Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) ermöglichen die Integration in bestehende Geschäftssysteme, sodass Teams die Überwachungsfunktionen skalieren können, um das Geschäftswachstum zu unterstützen.

Überwachungstechnologien entwickeln sich rasant weiter, um drei bedeutenden Veränderungen im modernen IT-Betrieb Adresse zu geben:

• KI-gestützte Überwachung
• Edge Computing
• Serverlose Architektur

Die KI-Integration wird zum Standard auf allen Überwachungsplattformen, und die Einführung in geschäftskritischen Umgebungen wird beschleunigt. Die Forschung des IBM Institute for Business Value zeigt, dass 78 % der IT-Führungskräfte KI-Funktionen in Mainframe-Anwendungen testen oder einsetzen.  

KI ermöglicht eine Mustererkennung, die das Systemverhalten analysiert und kontextbezogene Warnmeldungen liefert. Maschinelles Lernen (ML) reduziert Fehlalarme durch die Berücksichtigung historischer Muster, während moderne Überwachungsfunktionen prädiktive Analysen und automatisierte Referenzwerte für die Ursachenanalyse umfassen.

Edge Monitoring befasst sich mit der Zunahme vernetzter Geräte und verteilter Datenverarbeitung. Diese Überwachungstechnologien verarbeiten Daten lokal, um die Latenz zu reduzieren, und verwenden gleichzeitig KI, um eine adaptive Leistung zu erzielen.

Serverlos monitoring behandelt Architekturen, in denen Code auf Abruf ohne sichtbare Server ausgeführt wird, wodurch die traditionelle Infrastrukturüberwachung unwirksam wird. Diese Architekturen erfordern verteiltes Tracing, um Anfragen über mehrere Funktionen hinweg zu verfolgen, und spezielle Observability-Tools, die Server-Metriken, Logs und Traces kombinieren.