Observability vs. Monitoring: Die wichtigsten Unterschiede

Verwandt und oft verwechselt, aber doch nicht gleich: Die Rede ist von Observability vs. Monitoring. Nur IT-Teams, die schnell über Vorfälle in der IT-Umgebung informiert sind, können längere Ausfälle verhindern und im Worst Case die Ursache zeitnah beheben. Monitoring und Observability sind in diesem Zusammenhang das A und O. Die wichtigsten Unterschiede, häufige Fehler und Best Practices haben wir hier für Sie zusammengefasst.

IT-Mitarbeiterin sitzt vor zwei Monitoren und ließt einen Leitfaden zum Thema Observability vs. Monitoring.

Observability vs Monitoring © Gorodenkoff / Adobe Stock

Die Beziehung zwischen Observability und Monitoring

Die Notwendigkeit von Transparenz ist so hoch wie nie. Cloud-Umgebungen, agile Entwicklung und neue DevOps-Methoden beeinflussen nicht nur die Systeme und integrierte Komponenten, sondern auch die Art und Weise ihrer Überwachung. Gleichzeitig beschleunigen moderne Technologien wie Serverless, Microservices und Containerisierung die Entwicklungsprozesse und erhöhen die Komplexität. Monitoring und Observability bringen Licht ins Dunkel – als untrennbares Duo.

Was ist Monitoring?

Monitoring (auf Deutsch: Überwachung) ist der Akt der Datenerfassung. Es bezeichnet eine technische Lösung zum Beobachten und Verstehen von IT-Systemen auf Basis vordefinierter Messwerte oder Logs. Beim Überschreiten individueller Schwellenwerte sendet das Monitoring-Tool Warnungen über Fehler und Vorfälle. Auf diese Weise bietet Monitoring einen guten Überblick über den Zustand eines Systems, das Zusammenspiel der einzelnen Komponenten und die Performance in der Praxis.

Was ist Observability?

Observability (auf Deutsch: Beobachtbarkeit) ist wie auch die Latenzzeit eine Eigenschaft eines Systems. Sie beschreibt eine systemübergreifende Herangehensweise, die Datentransparenz in jeder Schicht des Unternehmens schafft und aktives Debuggen ermöglicht. Mit einem beobachtbaren System schließen Sie leichter von den externen Ausgaben auf die internen Zustände, von den Auswirkungen auf die Ursache – und zwar ohne in das System einzugreifen oder mit ihm zu interagieren. Sie erfahren, wo Leistungsengpässe aufgetreten sind, wie Microservices Anfragen verarbeiten und vieles mehr. Dafür werden Telemetriedaten aus den drei Säulen der Observability – Protokolle, Metriken und Traces – erfasst und korreliert.

Observability vs. Monitoring: Wie wirken sie zusammen?

Die Grenze der beiden Herangehensweisen ist nicht nur für Laien häufig fließend. Tatsächlich stehen Überwachung und Beobachtbarkeit in einem symbiotischen Verhältnis und ergänzen sich gegenseitig. Ein System lässt sich nur dann ganzheitlich überwachen, wenn es auch beobachtbar ist. Überwachungstools zeigen Ihnen also, wenn etwas nicht stimmt, während Observability Aufschluss über das „Was“ und „Warum“ gibt. Die Beobachtbarkeit geht in ihren Funktionen einen Schritt weiter und erlaubt Einsicht in neue Unbekannte aus Technologien wie Microservices oder Containern. Sie ist als Obermenge der IT-Überwachung zu verstehen. Mehr zum Verhältnis zwischen Monitoring und Observability finden Sie in diesem Leitfaden für Einsteiger.

Observability: Alle möglichen Permutationen von Voll- und Teilausfall

Das Verhältnis zwischen Monitoring, Testen und Observability (Quelle: Splunk)

Vorteile für Unternehmen

Mehr Transparenz, Kontrolle und Überblick: IT-Teams, die ihre klassischen Monitoring-Systeme um moderne Observability-Praktiken erweitern, haben die Nase vorn. In Zahlen ausgedrückt: Die Observability-Leader haben zum Beispiel einen 2,3-mal besseren Überblick über die eigene Sicherheitslage und identifizieren Fehlerursachen 6,1-mal schneller als Einsteiger (Splunk Lagebericht Observability 2021). Welche Erkenntnisse Sie aus dem Datenpool ziehen, liegt ganz bei Ihnen.

Fakt ist: Wenn Sie Ihr System erst einmal in- und auswendig kennen, haben Sie die Zügel in der Hand – und gute Argumente gegenüber Vorgesetzten oder anderen Abteilungen.

Richtig analysiert und interpretiert, bieten die gewonnenen Daten wichtige Business- und Wettbewerbsvorteile:

  • Vermeidung von Systemausfällen und Umsatzverlusten
  • schnellere Produktentwicklung durch verbesserte Continuous Integration, Continuous Delivery/Deployment (CI/CD)
  • kürzere Mean-Time-to-Release (MTTR)
  • mehr Ressourcen für strategische Initiativen
  • effizientere Geschäftsprozesse und Senkung der Gesamtbetriebskosten
  • verbesserte Kundenerfahrung und stärkere Kundenbindung

Häufige Fehler, die Sie vermeiden sollten

Aller Anfang ist schwer – vor allem, wenn man vermeidbare Fehler begeht. Ob Sie jetzt erst loslegen oder Ihr Überwachungssystem optimieren: Prüfen Sie Ihr Setup frühzeitig auf typische Fehler, die Ihr Unternehmen Zeit und Geld kosten können.

Zu wenige oder irrelevante Daten: Manche Monitoring-Lösungen arbeiten mit Stichproben und beschränken die Struktur der Daten, die sie sammeln. Das kann zu kritischen Lücken in der Transparenz und zu verschleppten Problemen führen. Es lohnt sich, in moderne und funktionale Plattformen zu investieren.

Mangel an Performance: Moderne Microservice-Umgebungen, Container und Serverless-Funktionen erhöhen die Komplexität und das Tempo in IT-Systemen. Veraltete oder leistungsschwache Monitoring-Tools können solche Traffic-Peaks womöglich nicht mehr bewältigen und Probleme übersehen.

Fehlendes Know-how: Monitoring erfordert ein tiefes Verständnis der zu messenden Komponenten, deshalb sollte nie nur eine Einzelperson oder eine dedizierte Gruppe verantwortlich sein. Um das Risiko des Single Point of Failure zu vermeiden, sollten Monitoring und Observability zum Grundwissen des gesamten IT-Teams gehören.

Unpassende Benachrichtigungen: Häufig werden Benachrichtigungen ursachenbasiert geschrieben, sprich für jede einzelne Fehlerbedingung erfolgt eine Meldung. Lassen Sie sich stattdessen symptombasiert benachrichtigen, also nur dann, wenn ein sichtbares Symptom erkennbar ist. Ein weiteres Problem ist die unpassende Bereitstellung von Benachrichtigungen. Neben der Zustellung per SMS oder in Apps sollten automatische Telefonanrufe oder E-Mails möglich sein – und zwar nicht an den gesamten IT-Verteiler, sondern nur an die Verantwortlichen.

Keine tiefen Einblicke: Moderne Applikationen laufen oft über verschiedene Microservices, weshalb jede Aktivität enorme Datenmengen generiert. Viele Überwachungslösungen sind nicht in der Lage, die immense Datenmenge richtig zu kontextualisieren, und brauchen zu lange, um ein Problem zu identifizieren.

Zu viele Tools: Um Einblick in die Abläufe moderner Anwendungen zu erhalten, sind oft mehrere (veraltete) Tools (veraltete) im Einsatz. Die Folgen eines solchen Tool-Dschungels sind neben Datensilos und vielen separaten Workflows in der Regel auch unnötige Kosten für den Betrieb und Mitarbeiterschulungen.

Best Practices

Während das Implementieren einer Monitoring-Software noch recht einfach erscheint, wirft die Umsetzung von Beobachtbarkeit häufig Fragen auf. Wo anfangen? Und wo liegen die Prioritäten? Unsere folgenden Best Practices können Ihnen den Einstieg erleichtern und eine erste Orientierung bieten. Welche konkreten Maßnahmen sinnvoll sind, hängt wie immer von Ihrer IT-Umgebung und den Geschäftsprozessen in Ihrem Unternehmen ab.

  1. So früh wie möglich starten: Falls Sie Ihr System bisher ohne Observability aufgebaut haben, lautet der erste Schritt „Einfach loslegen“. Rom wurde nicht an einem Tag erbaut – und auch eine starke Observability braucht Zeit.
  2. Instrumentieren Sie Ihr System: Damit der interne Zustand Ihres Systems angezeigt werden kann, müssen Komponenten Ihres Überwachungssystems per Code instrumentiert sein.
  3. Systematisieren Sie die Anbieterauswahl: Bis sich Observability über reine Plattformen beziehungsweise Punktlösungen erreichen lässt, müssen Tools weiterhin kombiniert werden. Achten Sie auf eine hohe Sichtbarkeit, Funktionalität und Interoperabilität.
  4. Priorisieren Sie die Datenerfassung und -korrelation: Alle vorhandenen Metriken, Logs und Traces sollten sinnvoll verarbeitet werden. Das könnte bedeuten, Silos aufzubrechen, Tools zu kombinieren und eine offene Instrumentierung sicherzustellen. Wichtige Metriken sind beispielsweise das Netzwerk, die CPU-Last oder der Speicher Ihrer Anwendung.
  5. Setzen Sie die Ergebnisse in Beziehung: Nur wenn relevante Daten identifiziert und korreliert werden können, lassen sich daraus Erkenntnisse gewinnen und Maßnahmen ableiten. Im Idealfall können Sie Daten aus all Ihren Quellen miteinander verbinden und aus den Zusammenhängen neue Aufschlüsse ziehen.
  6. Nutzen Sie künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) für die Analyse: Zum einen vermeiden Sie so menschliches Versagen, zum anderen können Sie Ihr System flexibel skalieren. ML-Tools erkennen wiederkehrende Muster in riesigen Datenmengen und helfen bei der Priorisierung und Lösung von Problemen. Automatisierung beschleunigt außerdem das Umsetzen der richtigen Maßnahmen.
  7. Automatisieren Sie die CI/CD-Schleife: Die kontinuierliche Integration und die kontinuierliche Bereitstellung sind die Voraussetzung für effektive DevOps-Prozesse. Nur mithilfe von Automatisierung sind schnelle Software-Freigaben und Entscheidungsprozesse möglich.
  8. Lernen und verbessern Sie Ihr System kontinuierlich: Fehler und Ausfälle können passieren – wichtig ist, dass Sie daraus lernen. Briefen Sie Ihre Kolleg*Innen im Umgang mit den Überwachungssystemen und optimieren Sie die Monitoring-Konfiguration regelmäßig. Im Zweifel lohnt es sich, einen starken Partner für die Umsetzung ins Boot zu holen.

 

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Evelyn Ode

Corporate Communications

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