IT-Komplexität in den Griff bekommen

Edge Computing genauer betrachtet: Wie die Kombination mit Observability für eine höhere Produktivität und Effizienz sorgt.

Wenn man an die Post denkt, stellen sich die meisten wahrscheinlich ein örtliches Postamt und einen netten Postboten vor. Doch dahinter steht ein riesiges und komplexes Logistiksystem, das aus Verteil- und Versandzentren sowie einer großen Flotte von Lastwagen, Flugzeugen, Anhängern und Booten besteht.

Der örtliche Postbote ist für den Endverbraucher einfach der effizienteste Weg, seine Lieferungen zu erhalten. Es geht zum Beispiel viel schneller, als zu einem 100.000 Quadratmeter großen Verteilzentrum mit endlosen Reihen von Postfächern zu gehen. Und es ist sicherlich effizienter, als die Post von einem großen LKW zustellen zu lassen.
Ähnlich wie die Post sind auch moderne IT-Umgebungen äußerst komplex. IT-Umgebungen sind ein riesiges Netz aus Anwendungen, Datenbanken und Geräten in Infrastrukturen weltweit. Und diese Umgebungen werden immer komplexer, dank der Umstellung auf die Cloud und der digitalen Transformation zur Steigerung von Produktivität und Effizienz.

Der Umstieg auf die Cloud ist für moderne Unternehmen von entscheidender Bedeutung, da er die Skalierbarkeit erhöht und sicherstellt, dass die Mitarbeiter Zugang zu ihrer Arbeitsumgebung haben. Aber er führt auch zu Latenz und zu Sicherheitsbedenken, da Daten innerhalb und außerhalb der vier Wände des Büros übertragen werden. Netzwerkgrenzen haben sich vollständig aufgelöst, da Geräte über die Cloud mit Unternehmensnetzwerken, Anwendungen und Daten verbunden sind. In der Praxis bedeutet dies, dass jetzt wesentlich mehr Daten in der Cloud vorhanden sind und dort übertragen werden.

Dies hat zu großen Cloud-Umgebungen geführt, in denen ein Großteil der tatsächlichen Arbeitslast stattfindet. Um dies zu unterstützen, setzen viele Unternehmen virtuelle Maschinen ein, bei denen es zu Paketverzögerungen kommen kann, wenn sie sich in getrennten Netzwerken befinden.

Neben der erhöhten Wahrscheinlichkeit von Latenzproblemen erschwert Cloud Computing auch die Verfolgung der Latenz. Das liegt daran, dass viele der Tools zur Überwachung der Latenz (wie z. B. Pings) auf ICMP-Paketen basieren, einem Protokoll, das in der Regel auf Netzwerkgeräten und nicht in der Cloud verwendet wird. Virtuelle Maschinen können zu langsameren Umgebungen führen, ohne dass man mithilfe von Tools klar erkennen kann, wo das Problem liegt und wie man es beheben kann.

Umstieg auf Edge Computing

Viele Unternehmen setzen mittlerweile das gleiche Modell wie die Post ein, nur heißt es in der IT Edge Computing. Dabei werden die Daten näher an dem Ort verarbeitet, an dem sie benötigt werden, anstatt sie an einen zentralen Server in der Cloud zurückzuschicken. Die Geräte – von IoT-Gateways („Internet of Things“) und intelligenten Displays bis hin zu Drohnen und Verkaufsterminals – verfügen über genügend Speicher und Rechenleistung, um Daten zu verarbeiten und auszuführen, ohne dass sie alle Daten über die Cloud zurückschicken müssen.

Einer der wichtigsten Vorteile von Edge Computing ist die schnellere Datenverarbeitung. Die Verlagerung der Datenverarbeitung an die „Edge“, d. h. so nah wie möglich an die Geräte, die die Daten erzeugen, erhöht die Geschwindigkeit, mit der Daten verarbeitet werden können. Dies ist besonders in Situationen von Vorteil, in denen das Netzwerk eingeschränkt ist und die Verarbeitung zeitkritisch ist.

Edge Computing senkt auch die Bandbreitenanforderungen für Unternehmen. Durch die Minimierung des Bedarfs an Langstreckenkommunikation zwischen dem Server (oder dem zentralen Hub) und den Computern, die Informationen erhalten, trägt Edge Computing dazu bei, die Latenzzeit und die Bandbreitennutzung zu verringern. Außerdem bietet es mehr Flexibilität. Wenn die Daten näher am Entstehungsort verarbeitet werden, können die Rechenprozesse schneller an notwendige Änderungen angepasst werden.

Das Edge Computing hat viele der Herausforderungen gelöst, die mit dem Umstieg auf die Cloud verbunden sind, aber damit ist die Geschichte noch nicht zu Ende. Edge Computing selbst verursacht weitere Probleme, die Unternehmen bewältigen müssen. So erfordert Edge Computing beispielsweise eine stärker verteilte Infrastruktur, was die IT-Umgebungen von Unternehmen noch komplexer macht. Und die riesige Menge an Daten, die von einem Netzwerk verteilter Geräte erzeugt wird, macht es schwierig, die erzeugten Informationen zu verstehen. Das macht es noch schwieriger, Umgebungen zu überwachen sowie potenzielle Probleme zu erkennen und zu beheben.

Observability bringt Sichtbarkeit

Zum Glück bietet Observability eine Lösung, mit der Unternehmen die Effizienz des Edge Computings nutzen können, ohne den Überblick zu verlieren. Observability analysiert riesige Mengen an Informationen in einer IT-Umgebung und ermittelt die Ursachen von Ausfällen oder Leistungsproblemen. Observability-Lösungen können auch verwertbare Erkenntnisse generieren, um diese Probleme schnell zu beheben, was für das Verständnis komplexer IT-Umgebungen entscheidend ist. Observability trägt dazu bei, ständige Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit zu gewährleisten und kann helfen, Engpässe im Netzwerk zu erkennen, Probleme zu beheben und die Systemleistung zu optimieren.

Das Beispiel Post zeigt, wie Observability funktioniert. Ohne Überwachung wüsste die Post nicht, welche Pakete wo bearbeitet werden, wie lange die Bearbeitung dauert oder ob es zu Verzögerungen im System kommt. Ohne diese Informationen besteht für das gesamte System die Gefahr, dass Pakete verloren gehen, falsch weitergeleitet werden oder sich verzögern. Aus diesem Grund überwacht die Post aktiv den Standort und den Status von Paketen.

Observability funktioniert in einer IT-Umgebung auf die gleiche Weise, indem es eine durchgängige Sicht auf das Unternehmen bietet und den Teams Zugang zu Echtzeitinformationen ermöglicht. Mit Observability können Unternehmen den Netzwerkverkehr besser überwachen, potenzielle Sicherheitsbedrohungen identifizieren, Anomalien erkennen und die Systemleistung optimieren. Dies kann dazu beitragen, Ausfallzeiten zu reduzieren, die Sicherheit zu verbessern und eine hohe Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. Mit diesen wichtigen Erkenntnissen können Teams die Edge Computing-Systeme in ihrem Netzwerk klarer sehen und verstehen sowie Probleme schnell beheben.

Edge Computing ist eines der effektivsten Modelle, die Unternehmen einsetzen können. Wenn es in Verbindung mit Observability verwendet wird, können Teams potenzielle Probleme besser verstehen und schnell und effizient lösen. Zudem können Unternehmen eine höhere Produktivität und Effizienz gewährleisten.

Sascha Giese ist Head Geek bei SolarWinds.

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