End-to-End-Observability: Der Schlüssel zur Überwachung und Optimierung Ihrer IT-Infrastruktur

In Zeiten verteilter IT-Landschaften ist End-to-End-Observability ein wichtiger Ansatz für das Management von Netzwerkinfrastrukturen. Er ermöglicht die Überwachung und Optimierung von Hardware, Software und Services. Wie so oft, geht allerdings nichts ohne die richtigen Tools und Strategien. In diesem Artikel erfahren Sie, wie IT- Teams das volle Potenzial ihrer Netzwerke ausschöpfen.

Warum brauchen Unternehmen heute End-to-End-Observability?

Als IT-Manager haben Sie in den vergangenen Jahren vermutlich eine Reihe neuer IT-Systeme und Cloud-Computing-Lösungen eingeführt. Die Ablösung monolithischer Legacy-Architekturen durch kleinteiligere, hybride IT-Umgebungen bringt viele Veränderungen mit sich: weg von eng integrierten Systemschichten und zentralisierten On-Prem-Systemen, hin zu Containern, Microservices, eventbasierten Architekturen und serverlosen Kubernetes-Funktionen. Die neuen Technologien strukturieren Netzwerke neu und erlauben mehr Flexibilität. Anwendungen sind leichter skalierbar, modifizierbar und schneller bereitgestellt.

Gleichzeitig verkompliziert die lose Kopplung verteilter Komponenten die IT-Systeme. Sie beeinträchtigt die Überwachung von Anwendungen und Systemen, schafft neue Angriffsflächen für Cyber-Kriminalität und erschwert die Ursachenermittlung und Behebung von Problemen. Das gilt vor allem für Netzwerk-Teams mit ohnehin knappen Ressourcen.
Wie stärken IT-Manager und Netzwerk-Verantwortliche heute die digitale Resilienz ihrer IT-Systeme? Wie bewerten sie mühelos den Zustand und die Leistung aller Komponenten? Die Antwort lautet End-to-End-Observability.

Was ist End-to-End-Observability?

End-to-End-Observability bezeichnet die Fähigkeit, ein verteiltes IT-System inklusiver zu überwachen und bis in die Tiefe zu verstehen. Dafür werden Daten aus beispielsweise Anwendungen, Infrastruktur, Netzwerk und Diensten in einer einzigen Schnittstelle aggregiert, korreliert und analysiert. Das Ziel besteht darin, eine vollständige Sicht auf alle Prozesse zu erhalten – egal ob die Anwendungen on-prem, virtualisiert oder in der Cloud vorliegen.

Entwickler*Innen und Netzwerk-Verantwortliche können so in kürzester Zeit die Ursachen von Problemen verstehen, auflösen und die Systemleistung optimieren. Dafür werden Messwerte zur Leistung und Benutzererfahrung analysiert, die umfassende Einblicke in den gesamten Interaktionsverlauf bieten.

Was ist der Unterschied zwischen Observability und Monitoring?

Klassisches Monitoring konzentriert sich auf die Überwachung einzelner Komponenten bzw. deren Metriken und Indikatoren innerhalb eines Systems, um deren ordnungsgemäße Funktion sicherzustellen. Tools für beispielsweise Application Performance Monitoring oder Network Monitoring bieten in der Regel nur begrenzte Einblicke in das System. Für die Fehlerbehebung und die Identifizierung von Problemen sind sie oft nicht ausreichend. Observability baut auf Monitoring auf und ist der nächste Schritt zu einem transparenten Netzwerk.

Was sind die Vorteile von End-to-End-Observability?

Ist ein System beobachtbar, lässt sich sein Zustand leicht bestimmen. Durch End-to-End-Observability können IT-Verantwortliche die Ursache von Netzwerkproblemen bis auf Code-Ebene zurückverfolgen und schnell beheben, ohne die Infrastruktur zu stören. Und vor allem: bevor diese sich auf die Benutzer*Innen der Anwendung auswirken.

Das kommt auch dem internen Standing zugute: Netzwerkorientierte Fragen der Geschäftsführung oder anderer Abteilungen sind schnell beantwortet – ob zur Performance, Auswirkung von Ereignissen für den Betrieb, Anwendungssicherheit oder Kundenerfahrung.

Durch den erweiterten Kontext können Netzwerk-Spezialist*Innen außerdem die Leistung, Sicherheit und Resilienz von Anwendungen steigern. Sie sind in der Lage, die Benutzererfahrung und somit die Kundenzufriedenheit zu erhöhen oder die Geschäftsziele durch Full-Stack-Analysen zu unterstützen.

Herausforderungen bei der Implementierung

Da End-to-End-Observability nicht an ein einzelnes Tool geknüpft ist, erfordert die Implementierung sorgfältige Planung und einen gewissen Aufwand. Je nach Größe und Komplexität der IT-Umgebung sind damit weitere Herausforderungen verbunden.

Typische Fallstricke bei der Implementierung sind zum Beispiel:

1. Unvollständige Überwachung: Cloud-Services sind in der Regel von Natur aus skalierbar, flexibel und leicht zugänglich – und schnell einsatzbereit. Die Überwachung dieser Ressourcen wird häufig vergessen, obwohl sie massiven Einfluss auf die Gesamtleistung eines Dienstes haben können.
2. Mangelnde Expertise und Ressourcen: Die Implementierung, Konfiguration, Datenauswertung und Wartung erfordern neben analytischen Fähigkeiten auch ausreichend Kapazitäten, um aus den gesammelten Daten wertvolle Echtzeit-Erkenntnisse zu gewinnen.
3. Schnell wechselnde Anforderungen: Auch bei einer wachsenden Anzahl von Datenquellen und Nutzer*Innen muss die Architektur skalierbar bleiben, ohne die Performance zu beeinträchtigen.
4. Unklare Verantwortlichkeiten: Bei der Nutzung von Cloud-Ressourcen sind die Verantwortlichkeiten für die Überwachung und Wartung der Ressourcen zwischen Cloud-Anbieter und Kunden häufig unklar. Das kann dazu führen, dass Lücken in der Überwachung entstehen und Probleme unentdeckt bleiben.
5. Keine übergreifenden Tools: Es gibt kaum Tools, die On-Prem- und Cloud-Umgebungen gleichermaßen abdecken. Die Kunst liegt in der Kombination der richtigen Technologien – einschließlich ihrer korrekten Konfiguration und Anwendung.
6. Lückenhafte Integration: Daten unterschiedlicher Formate aus allen Datenquellen, wie Protokolldateien, Metriken oder Tracing-Informationen, müssen lückenlos erfasst und zentralisiert werden.
7. Datenschutzverstöße: Die Verarbeitung von personenbezogenen Daten und anderen sensiblen Informationen erfordert eine sorgfältige Umsetzung der Datenschutzbestimmungen und -richtlinien.

Lösungen für End-to-End-Observability

Wie gelingt also die Überwachung und Optimierung moderner IT-Infrastrukturen? Der Schlüssel für End-to-End-Observability liegt im Einsatz von Technologien, die auf lose gekoppelte Systeme zugeschnitten sind und wichtige Funktionen auf einer einzigen Plattform vereinen.

1. Tipp: Nutzen Sie eine Plattform, die zentrale Monitoring-Funktionen enthält und Ihnen ein breites Sichtfeld bietet.

Zum Beispiel erhalten Sie mit Splunk Observability Funktionen wie

• Application Performance Monitoring (APM)
• Infrastructure Monitoring
• Log Management
• Real User Monitoring (RUM)
• Synthetic Monitoring (Synthetics)
• Digital Experience Monitoring (DEM)

Für eine ganzheitliche User Experience und End-to-End-Observability sind APM und DEM unverzichtbar. APM überwacht Anwendungen anhand wichtiger Leistungskennzahlen und verfolgt den gesamten Stack, inklusive Datenbanken, APIs und der Middleware. DEM untersucht den kompletten digitalen Interaktionspfad der Nutzer*Innen und stellt das Anwenderverhalten in Form einer Customer Journey dar. Dafür erfassen DEM-Tools die Performance von Webapplikationen direkt aus den Internetbrowsern der Anwender*Innen. Dafür muss nur ein kleiner JavaScript-Code auf der jeweiligen Website installiert sein.

2. Tipp: Überwachen Sie die wichtigsten Leistungsmetriken.

Ganzheitliche Observability-Plattformen ermöglichen Ihnen, Anwendungen anhand von Logs, Traces und Metriken effektiv zu überwachen. Von Bedeutung sind insbesondere Leistungsmetriken wie Latenz, Reaktionszeit, Anzahl der Anfragen, Fehlerrate und CPU-Auslastung.

3. Tipp: Erleichtern Sie Echtzeitanalysen und die proaktive Überwachung.

Die SaaS-Lösung Kentik bietet beispielsweise Synthetics und Digital Experience Monitoring. Damit unterstützt sie Echtzeit-Analysen und die proaktive Überwachung über hybride Netzwerke, Anwendungen und Interconnections hinweg.

4. Tipp: Arbeiten Sie mit Tools, die systemübergreifend Transparenz schaffen und Prozesse vereinfachen.

OpenTelemetry (OTL) ist ein weiteres Kriterium für End-to-End-Observability: Durch die steigende Datenvielfalt und Komplexität von Anwendungen wird die Standardisierung von Telemetriedaten wie Logs, Metriken und Traces immer wichtiger. Als Open-Source-Datenformat wird OTL laut Dev-Insider „wohl in der Zukunft ein sehr wichtiger Baustein sein […], wenn es darum geht, Metriken einzusammeln“. Ein Beispiel für eine analysegestützte, OpenTelemetry-native Lösung für den gesamten Stack ist Splunk Observability.

5. Tipp: Stellen Sie sicher, dass die notwendigen Skills vorhanden sind.

End-to-End-Observability erfordert spezielle Fähigkeiten und Kenntnisse, um Daten zu sammeln, zu analysieren und darauf zu reagieren. Je versierter Sie und Ihr Team darin sind, umso effektiver werden Sie mit Ihrer Observability-Lösung arbeiten können.

6. Automatisieren Sie so viele Prozesse und Workflows wie (sinnvoll) möglich.

Die Implementierung von End-to-End-Observability erfordert neben einer großen Menge an Daten auch die Fähigkeit, diese Daten in kürzester Zeit zu analysieren und darauf zu reagieren. Automatisierung unterstützt Sie dabei, schneller auf Probleme zu reagieren und Ausfallzeiten zu minimieren.

Fazit: Bessere Ergebnisse, bessere Erlebnisse

Moderne IT-Architekturen steigern einerseits die Resilienz und Skalierbarkeit der einzelnen Systeme, andererseits vereinfachen sie die Modifizierung. Mit zunehmender Komplexität der Architekturen gewinnt aber auch End-to-End-Observability an Bedeutung. Sie unterstützt Systemverantwortliche dabei, Interaktionspfade von der Benutzerschnittstelle durch das gesamte Netzwerk zu beobachten. Dadurch können sie zum Beispiel die Benutzererfahrung optimieren, Störungen frühzeitig erkennen und Ausfälle reduzieren.
Plattformen wie Splunk Observability und Kentik sind eine solide Grundlage für ein transparentes und beobachtbares Netzwerk. Funktionen wie DEM, APM oder synthetisches Monitoring bieten eine Außenperspektive auf die implementierten Anwendungen und deren Funktionalität über alle Interaktionspunkte hinweg. Sie ermöglichen DevOps und Netzwerkteams, den sich ständig ändernden Anforderungen gerecht zu werden und mehr Ressourcen für andere zeitkritische Projekte zu gewinnen. Für bessere Ergebnisse und bessere Erlebnisse.