Observability in der Praxis: Unternehmensdaten richtig nutzen

Observability ist mehr als Monitoring: Als ein systemübergreifender Ansatz beschreibt sie vielmehr die Qualitätsanforderung an eine IT-Architektur, durch maximale Transparenz Probleme schnell zu identifizieren und zu beheben. Unternehmen gewinnen durch den besseren Überblick und die Zeitersparnis wertvolle Ressourcen für strategische Themen. Was Observability in der Praxis für Sie leisten kann, erfahren Sie im Folgenden.

Symbolbild Observability — Observability © denisismagilov /stock.adobe.com

Was bedeutet Observability?

Der Begriff Observability, im Deutschen auch „Beobachtbarkeit“, bezieht sich auf die ganzheitliche Überwachung und Beobachtung des Verhaltens von Systemkomponenten anhand von externen Faktoren. Ähnlich wie Benutzerfreundlichkeit oder Stabilität beschreibt Observability eine Eigenschaft oder Qualitätsanforderung. Konkret bedeutet das: Je höher der Grad an Beobachtbarkeit, umso mehr Einblick geben die Ergebnisse in den Systemstatus inklusive aller inneren Abläufe. Sie können sich Observability auch als ein Mindset, eine Denkweise vorstellen, die Sie dazu befähigt, die notwendigen Schritte zu einem maximal transparenten und funktionsfähigen System zu ergreifen.
Insbesondere vor dem Hintergrund neuer Technologien wie IoT, künstlicher Intelligenz (KI), Machine Learning (ML), Microservices und Containerisierung ist Observability stark in den Fokus gerückt. Das Wachstum von Unternehmen und Datenbeständen, die Digitalisierung und zunehmend verteilte Systeme stellen immer höhere Anforderungen an die Überwachung und Verwaltung von IT-Umgebungen.

Observability oder Monitoring?

Die Komplexität heutiger IT-Infrastrukturen ist mittels klassischen Monitorings nicht mehr zu bewältigen. Am falschen Ende zu sparen kann fatale Folgen haben. Monitoring-Software prüft den Zustand Ihres Systems hinsichtlich Verfügbarkeit, Ausfällen oder Engpässen und schlägt Alarm, wenn die definierten Schwellenwerte über- oder unterschritten werden. Sie reagiert nur auf bereits bekannte Probleme und Ereignisse, die innerhalb eines definierten Zeitraums auftreten.
Während Monitoring lediglich anzeigt, ob alles funktioniert, geht Observability einen Schritt weiter und lässt Sie komponentenübergreifend hinterfragen, warum etwas nicht funktioniert. Bei fehlerhaftem Verhalten Ihrer Software lässt es Sie mit wenigen Klicks in die entsprechende Systemebene zoomen, um den Ablauf zu verstehen.

Die drei Säulen Logs, Metrics, Traces

Die Grundlage von Observability sind drei Säulen von Dateninput: Logs/Events, Metrics und Traces. Eine effektive Observability-Lösung erfasst, korreliert, analysiert und visualisiert die Ergebnisse dieser drei Datenströme in Echtzeit. Das hilft Ihrem Team, Fehlerursachen schnell zu ermitteln, Probleme direkt zu beheben und künftigen Leistungsausfällen vorzubeugen.

Metrics: Metriken (wie Geschäfts- oder Systemmetriken) sind zusammenhängende Zahlenwerte zur Ressourcennutzung und beschreiben einen Prozess oder Vorgang innerhalb eines bestimmten Zeitintervalls. Sie zeigen etwa an, wie viel Speicher ein Prozess verwendet oder wie viele Anfragen pro Sekunde bearbeitet werden.
Logs/Events: Detaillierte Logfiles oder Protokolle sind Aufzeichnungen von Events im System, die sich über einen bestimmten Zeitraum erstrecken. Sie kommen binär, strukturiert oder als unformatierter Text vor, beispielsweise als Firewalllogs, Serverlogs oder Social Media Feeds.
Traces: Traces sind Daten aus dem Application Performance Monitoring (APM), die für jeden Aufruf den Weg von einem Knotenpunkt zum anderen innerhalb eines verteilten Systems dokumentieren. Sie zeigen etwa, welche Services auf welchen Instanzen oder Containern aufgerufen werden und was die konkreten Ergebnisse sind.

Vorteile für Unternehmen

Für Unternehmen mit einer geschäftsrelevanten IT-Umgebung ist Observability die Erfolgsgrundlage. Nur mit einem ganzheitlich beobachtbaren System lassen sich die Vorteile der Cloud voll ausschöpfen, Ressourcen für die Modernisierung der Architektur freischaufeln und Geschäftsziele effizient erreichen.
Was Observability in der Praxis für Sie leisten kann:

Tiefenverständnis von komplexen Infrastrukturen
effizientere Planung von Kapazitäten
kürzere Mean-Time-to-Release durch schnellere Problemlösung
höhere Verfügbarkeit und Performance aller Komponenten
bessere Kundenerlebnisse und höhere Kundenzufriedenheit
lückenlose und stabile IT-Security
höhere Wettbewerbsfähigkeit und mehr Umsatz

In der globalen Studie Lagebericht Observability 2022 ermittelte unser Partner Splunk die Vorteile von Observability für die IT-Performance, die Customer Experience und das Geschäftsergebnis. Die Zahlen sprechen für sich: Beispielsweise hatten die führenden Unternehmen etwa einen fast 3-fach besseren Einblick in ihre Anwendungsleistung und einen 2,3-fach besseren Überblick über den eigenen Sicherheitszustand.

Herausforderungen bei Observability

Ein hoher Grad an Observability ist allerdings gar nicht so leicht zu erreichen. Hindernisse liegen vor allem in der Technologie und Infrastruktur, seien es die passenden Tools, die Datenerfassung oder die Auswertung und Visualisierung der Ergebnisse.

Die Auswahl passender Tools

Laut der Splunk-Studie nutzen 53 % der befragten Unternehmen nur die nativen Tools der Cloud-Anbieter. Für die ganzheitliche Überwachung von Multi-Cloud-Ökosystemen reicht das jedoch nicht aus. Nur mit dem passenden Werkzeugkasten erhalten Sie Antworten auf alle Fragen zu Ihrer Anwendung oder Ihrem System. Für End-to-End-Transparenz sollten Sie bei der Softwareauswahl auf maximale Flexibilität (Sprachen, Frameworks), maximale Reichweite und eine tiefe Systemeinsicht achten. Nur wenn Ihre Observability-Lösung auch Millionen von Metriken und Traces ohne Leistungseinbußen verarbeiten kann, lassen sich Probleme binnen Minuten erkennen und lösen. Eine offene, architekturneutrale Instrumentierung erleichtert Ihrem Team die Integration in den bestehenden Toolstack – egal, ob Sie kommerzielle oder Open-Source-Produkte nutzen.
Empfehlenswert ist eine Tool-Kombination aus den folgenden Bereichen:

Infrastructure Monitoring
APM
Real User Monitoring
Synthetic Monitoring
Log Viewing
Incident Response.

Eine vollständige Datenerfassung

Die Aussagekraft der Ergebnisse steht und fällt mit der Genauigkeit der Datenerhebung. In Zeiten von Containerisierung und Microservices von unterschiedlichen Cloud-Diensten werden dynamische Datenerfassungswerkzeuge immer wichtiger. Von Vorteil sind deshalb jene Observability-Lösungen, die ohne probabilistisches Sampling arbeiten und durch KI-gestützte Analysen den kompletten Datensatz Ihres Unternehmens aggregieren. Eine offene Datenerfassung mit standardisierten Datenformaten für Logs, Metriken und Traces vereinfacht sowohl die Instrumentierung von Code als auch die Erfassung relevanter Observability-Daten.
Darüber hinaus unterstützt eine präzise Datenerhebung auf ML(Machine Learning) basierende Lernalgorithmen dabei, präzise Einblicke in den Zustand Ihrer Anwendungen und Services zu gewinnen. Mithilfe der ML-Modelle kann Ihr Team leichter Vorhersagen über zukünftige Ereignisse treffen und zum Beispiel rechtzeitig Leistungsengpässen vorbeugen.

Die richtige Kombination und Korrelation

Massen von Logs, Metriken und Traces aus unterschiedlichen Quellen schnell genug und richtig zu korrelieren, bringt viele Unternehmen an ihre Grenzen. Hier kommt wieder maschinelles Lernen ins Spiel: Werkzeuge, die mit ML arbeiten, erkennen wiederkehrende Muster in chaotischen Datenmengen und vereinfachen so die Priorisierung und Lösung von Problemen. Durch Filtern, Clustering und Mustererkennung beschleunigt ML das Durchsuchen großer Datensätze. Dabei kann es den Blick auf relevante Events lenken und gleichzeitig Over-Alerting durch Ausblenden doppelter Ereignisse unterbinden. Zudem ermöglicht Ihnen eine Observability-Plattform auf Basis von ML effiziente Automatisierungen, die eine schnelle Umsetzung von Maßnahmen erlauben.

Auswertung und Visualisierung der Daten

Für eine effiziente Datenauswertung ist eine benutzerfreundliche Visualisierung unentbehrlich. Setzen Sie auf eine Lösung, die Ihren Admins das Wechseln zwischen mehreren Ansichten erspart. In einem zentralen Dashboard sollte sie verschiedene Datentypen aus allen vorhandenen Quellen korrelieren, dynamisch und dimensionsbasiert filtern und gruppieren können. Intuitive Visualisierungen wie Graphen, Diagramme und Heatmaps erlauben eine schnelle Beurteilung der Informationen. Im Idealfall bietet das Dashboard eine Drill-down-Navigation, die den IT-Verantwortlichen mit nur einem Klick Zugriff auf den zugrundeliegenden Datensatz gibt. Dadurch führt etwa ein Klick auf einen kritischen Metrikwert auf das zugehörige Protokoll, von wo aus ein weiterer Klick das relevante APM-Trace mit dem fehlerhaften Code aufruft.
Wenn Ihr Tool dann noch benutzerdefinierte Dashboards unterstützt, lassen sich anwenderabhängig die relevanten Key Performance Indicators (KPI) anzeigen, korrelieren und besser im Blick behalten.