Full-Stack-Observability: Schluss mit komplexer IT
2. Juni 2022
Im Zuge der digitalen Transformation entwickeln viele Unternehmen immer komplexere Infrastrukturen. Sie aktualisieren ihre Legacy-Anwendungen und fügen gleichzeitig Multi-Cloud-, Cloud-native und virtuelle Funktionen hinzu. Nach einer Weile stehen IT-Experten so vor der Aufgabe, vielfältige, komplexe und verteilte Netzwerke zu verwalten, einschließlich Cloud-, System-, Anwendungs- und Datenbankinfrastrukturen.
Um die dadurch entstehende Komplexität in den Griff zu bekommen, sammeln einige Unternehmen eine ganze Reihe von Monitoring- und Management-Tools an. Das Ziel besteht darin, einen einfacheren Überblick über Systeme zu erhalten. Stattdessen entstehen jedoch häufig Silos, da Teams eine Vielzahl von Tools zum Verwalten ihrer Netzwerke oder Infrastrukturen einsetzen.
Tatsächlich vergrößert ein solcher Flickenteppich blinde Flecken im Betrieb und verzögert die Problemlösung. Auch Sicherheitsrisiken nehmen zu. So geschieht es schnell, dass überlastete IT-Experten mit der Anwendungsmodernisierung oder der Dynamik von Infrastrukturen nicht mehr Schritt halten können, weil die Komplexität kaum noch zu bewältigen ist.
Dieses Szenario ist nahezu alltäglich, aber nicht unvermeidbar. IT-Teams können die digitale Transformation erleichtern, indem sie einen integrierten, kosteneffizienten End-to-End-Überwachungsdienst implementieren, der Komplexität und Silos überwinden kann. Unternehmen benötigen Full-Stack-Observability
Unterschied zwischen Observability und traditionellem Monitoring
Observability geht über traditionelles Monitoring deutlich hinaus. Mit Letzterem können IT-Unternehmen den tatsächlichen Zustand ihrer Infrastruktur und Anwendungen überblicken. Es erfasst und verarbeitet große Mengen an Infrastruktur- und Anwendungs-Telemetriedaten und zeigt an, welche Komponenten betriebsbereit oder nicht betriebsbereit sind und welche sich geändert haben.
Meist konzentriert sich traditionelles Monitoring auf ein bestimmtes Netzwerk, eine Cloud oder eine Infrastruktur. Es überwacht Anwendungs- und Infrastrukturelemente, damit IT-Experten Anomalien identifizieren und Probleme untersuchen können, sobald sie auftreten. Auch nutzt Monitoring auf Metriken basierende Dashboards und vergleicht Telemetriedaten mit manuellen oder statistisch relevanten Schwellenwerten.
Monitoring-Tools sind von unschätzbarem Wert, aber sie bieten keine domänenübergreifende Korrelation, Einblicke in die Servicebereitstellung und betriebliche Abhängigkeiten oder Vorhersehbarkeit. Moderne Systeme verfügen über komplexe Multi-Cloud-Umgebungen und eine Flut von Telemetriedaten, und hier liegt ein Defizit.
Im Vergleich dazu erreicht Observability deutlich mehr. Sie misst den internen Zustand von Systemen, indem sie die Ausgaben untersucht und Anwendungen und Systeme in ihrer Gesamtheit betrachtet – vom Endnutzererlebnis bis hin zu serverseitigen Metriken und Protokollen. Gleichzeitig umfasst Observability auch Monitoring als zentrales Element. Um Observability zu ermöglichen, müssen zunächst Informationen durch Monitoring erfasst werden.
Observability verwendet die dadurch gewonnenen Erkenntnisse und Metriken, um herauszufinden, wodurch das Problem verursacht wird. Beim Monitoring werden Daten aggregiert und angezeigt, um zu ermitteln, ob Systeme wie gewünscht funktionieren. Die Analyse dieser Informationen wird mit erwarteten Ergebnissen und Zielen verglichen. So können IT-Experten den Zustand ihrer Infrastruktur und Anwendungen gut überblicken. Da komplexe Umgebungen in ihrer Gesamtheit betrachtet werden, werden Silos vermieden.
Observability in Aktion
Sobald sie eingerichtet wurde, können IT-Unternehmen mithilfe von Observability fortlaufend die Leistung, Verfügbarkeit und das digitale Erlebnis in komplexen, vielfältigen und verteilten Hybrid- und Cloud-Umgebungen verbessern. Auch Anomalien lassen sich schneller aufspüren und beheben. Full-Stack-Observability geht, wie gesagt, jedoch über Monitoring und die beschleunigte Problemlösung hinaus. Sie bietet Einblicke, automatisierte Analysen und praktisch umsetzbare Informationen durch die domänenübergreifende Datenkorrelation, Machine Learning (ML) und künstliche Intelligenz für den IT-Betrieb (AIOps).
Dabei verarbeitet sie große Mengen an Echtzeit- und Verlaufsmetriken, Protokollen und Ablaufverfolgungsdaten. Dadurch werden Silos und der Flickenteppich-Ansatz vermieden, die das traditionelle Monitoring ausmachen. Wenn Observability nicht begrenzt ist, sondern ML und AIOps umfasst, nutzt sie die große Menge an gesammelten Daten und liefert Erkenntnisse, automatisierte Analysen und praktisch umsetzbare Informationen, um IT-Personal bei der schnelleren Problemlösung zu unterstützen.
Außerdem ermöglicht sie ITOps-, DevOps- und Sicherheitsteams eine konsistente, optimierte und prognostizierbare Business-Servicebereitstellung und kontinuierliche Verbesserungen des digitalen Erlebnisses sowie der IT-Produktivität. In der Folge profitieren Kunden und Angestellte von optimierten Systemen. Die Technologie bietet Unternehmen aller Größen und Branchen umfassende, integrierte und kosteneffiziente Funktionen, die flexibel als mit der Cloud verbundene On-Premises-Lösung oder als Software-as-a-Service (SaaS) bereitgestellt werden können.
Unternehmen können bei der digitalen Transformation zusätzliche Komplexität nicht gebrauchen – schon gar nicht, während sie Legacy-Anwendungen aktualisieren und eine Vielzahl an modernen Diensten und Funktionen zu ihrem Stack hinzufügen. Der Schlüssel zu einer reduzierten Komplexität ist Observability. Diese vereinfacht den Transformationsprozess.
Sie reduziert unwichtige Informationen im Betrieb und kommt damit ITOps-, DevOps- und Sicherheitsteams zugute. Jene können bei der Erkennung von Problemen und Anomalien proaktiver vorgehen und eine optimale IT-Leistung, Compliance und Resilienz erzielen. Mit Full-Stack-Observability kann jedes Unternehmen – unabhängig von seiner Größe oder Branche – die IT-Komplexität reduzieren und sich gleichzeitig für die digitale Transformation rüsten.
Thomas LaRock ist Head Geek bei SolarWinds.
