In der heutigen digitalisierten Welt ist die Überwachung von Infrastrukturkomponenten zu einer unverzichtbaren Aufgabe für IT-Abteilungen geworden. Die Komplexität moderner IT-Landschaften, die sich oft aus einer Vielzahl von physischen Servern, virtuellen Maschinen, Containern und Cloud-Diensten zusammensetzen, stellt Organisationen vor große Herausforderungen. Hier gewinnt OpenTelemetry zunehmend an Bedeutung. Aber ist OpenTelemetry wirklich bereit für die Infrastrukturüberwachung? Um dies zu beantworten, ist es wichtig zunächst die Entwicklung und den Zweck von OpenTelemetry zu verstehen sowie seine aktuellen Funktionen und Nutzen im Bereich der Infrastrukturüberwachung zu beleuchten. OpenTelemetry, ursprünglich als Lösung zur verteilten Nachverfolgung (Distributed Tracing) entwickelt, hat sich in den letzten Jahren zu einem umfassenden Framework für Telemetrie-Daten entwickelt, das Metriken, Logs und Tracing vereint.
Seit 2025 sind die APIs und SDKs für Metriken und Logs von OpenTelemetry als stabil für den produktiven Einsatz verfügbar. Diese Weiterentwicklung eröffnet neue Möglichkeiten für die Überwachung der Infrastruktur und macht OpenTelemetry zu einer vielversprechenden Alternative oder Ergänzung zu traditionellen Monitoring-Tools. Ein hervorstechendes Merkmal von OpenTelemetry ist seine Fähigkeit, nicht nur Microservices und verteilte Systeme zu verfolgen, sondern auch detaillierte Host- und Systemmetriken zu erfassen. Der OpenTelemetry Collector, ein zentrales Element der Plattform, bringt einen eingebauten Hostmetrics Receiver mit, der Metriken wie CPU-Auslastung, RAM-Nutzung, Festplatten- und Netzwerkinformationen sowie weitere Betriebssystemstatistiken erfasst. Damit gelingt die Überwachung auf Ebene der physischen oder virtuellen Maschinen ohne großen Mehraufwand.
Neben der Überwachung einzelner Hosts bietet OpenTelemetry auch native Unterstützung für containerisierte Umgebungen, vor allem für Kubernetes. Mit speziellen Receivern wie kubeletstats, kubernetes_cluster und k8sobjects lassen sich Metriken über den Zustand von Nodes, Pods und Clustern direkt aus der Kubernetes-API erfassen. Dieses direkte Monitoring entlastet Administratoren von der Einrichtung zusätzlicher Lösungen wie Prometheus und liefert umfassende Einblicke in den Zustand und die Performance der Containerinfrastruktur. Ein wesentlicher Pluspunkt von OpenTelemetry ist die Möglichkeit, bestehende Infrastrukturmetriken, die im Prometheus-Format bereitgestellt werden, nahtlos weiterzuverwenden. Der Prometheus Receiver im OpenTelemetry Collector fungiert dabei als Drop-in-Ersatz für Prometheus-Scraping und ermöglicht eine schrittweise Migration oder Integration.
So können Unternehmen schrittweise von bestehenden Monitoring-Setups profitieren und gleichzeitig von den erweiterten Funktionen und der einheitlichen Plattform von OpenTelemetry profitieren, ohne ihre Systeme komplett neu instrumentieren zu müssen. Die Einführung von OpenTelemetry in bestehende Systeme ist dank klarer Anleitungen und des modularen Collector-Designs relativ einfach möglich. Beispielsweise kann das Sammeln von Hostmetriken in drei einfachen Schritten erfolgen: Installation des OpenTelemetry Collectors auf den Zielmaschinen, Konfiguration des Hostmetrics Receivers in der config.yaml Datei und Integration eines geeigneten Observability Backends, wie etwa SigNoz. Der Prozess erfordert keine Codeänderungen und ist somit auch für Teams mit wenigen Ressourcen gut realisierbar.
SigNoz stellt eine speziell für OpenTelemetry ausgelegte Observability-Plattform dar, die neben der Infrastrukturüberwachung auch Application Performance Monitoring (APM) unterstützt. Die enge Verzahnung zwischen Infra-Metriken und APM erweitert die Möglichkeiten der Fehlerdiagnose und Performance-Analyse erheblich. Eine reine Überwachung des Maschinenzustands allein reicht oftmals nicht aus, um komplexe Probleme in verteilten Systemen zu lösen. Erst die Verknüpfung von Infrastrukturmetriken mit Traces und Logs eröffnet einen ganzheitlichen Blick und ermöglicht eine schnellere sowie genauere Ursachenforschung. Durch die Nutzung standardisierter semantischer Konventionen und Ressource-Attribute in OpenTelemetry werden alle Telemetriedaten konsistent ausgezeichnet.
Attribute wie service.name, service.instance.id, host.name oder k8s.
pod.name unterstützen die präzise Korrelation der Daten zwischen Infrastruktur- und Anwendungsebene. Dies wirkt einer fragmentierten Datensilos entgegen, die sonst die Effizienz von Root Cause Analysen beeinträchtigen würden. Eine weitere Herausforderung, die OpenTelemetry adressiert, ist der sogenannte Tooling Fatigue Effekt. Traditionelle Monitoring-Landschaften bestehen oft aus einer Vielzahl unterschiedlicher Werkzeuge für Metriken, Logs und Traces, die jeweils eigene Konfigurationen, Wartungsaufwände und Lernkurven erfordern.
OpenTelemetry bietet hier eine einheitliche Lösung, die diverse Datenquellen konsolidiert und die Komplexität deutlich reduziert. Dies erleichtert nicht nur das Monitoring im Alltag, sondern senkt auch die Betriebskosten und verkürzt die Time-to-Resolution bei Vorfällen. Gerade Unternehmen, die hybride Umgebungen aus physischen Servern, virtuellen Maschinen und Cloud-Angeboten betreiben, profitieren von der Flexibilität und Anpassungsfähigkeit von OpenTelemetry. Die Fähigkeit, unabhängig vom zugrundeliegenden System oder der Infrastruktur konsistente Metriken zu erfassen und zu verarbeiten, macht OpenTelemetry zu einem universellen Werkzeug im Werkzeugkasten moderner IT-Teams. Das schnell wachsende Ökosystem rund um OpenTelemetry trägt ebenfalls zur Reife des Projekts bei.
Monatlich werden neue Receiver, Prozessoren und Exporter veröffentlicht, die stetig den Funktionsumfang erweitern und die Anpassungsmöglichkeiten erhöhen. Große Cloud-Anbieter und observability-orientierte Software-Entwickler setzen zunehmend auf OpenTelemetry als Standard für Telemetrie-Daten. Dennoch ist es wichtig anzuerkennen, dass OpenTelemetry nicht alle etablierten Speziallösungen an einigen Stellen vollständig ersetzt. Gerade im Bereich spezieller Infrastrukturplattformen mit tief verzahnten Features könnte ergänzende Software zum Einsatz kommen. Für viele moderne Anwendungsfälle bietet OpenTelemetry jedoch bereits heute eine ausgezeichnete Grundlage, die durch Offenheit, Flexibilität und Community-Engagement überzeugt.
