In der heutigen digitalen Landschaft sind Unternehmen zunehmend auf komplexe, verteilte Systeme angewiesen, die sich in Echtzeit überwachen und steuern lassen müssen. Die Entwicklung von Microservices und Cloud-nativen Architekturen hat traditionelle Monitoring-Ansätze an ihre Grenzen geführt. Wo früher einfache Schwellenwertmonitore ausreichten, müssen moderne Observability-Lösungen heute in der Lage sein, auch unvorhergesehene Probleme zu erkennen und zu analysieren. Dieses Thema steht im Zentrum einer aktuellen Diskussion von Experten aus der Observability-Branche, die sich den Fragen rund um den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI), den Herausforderungen steigender Betriebskosten und der Bedeutung offener Standards wie OpenTelemetry widmen. Die Insights aus dieser Runde geben wertvolle Einblicke in die Zukunft der IT-Operations und die Möglichkeiten, die sich durch innovative Technologien eröffnen.
Der Begriff „Observability“ hat seit seiner Popularisierung 2017 erheblich an Bedeutung gewonnen, wird aber gleichzeitig oft missverstanden oder als Alles umfassender Buzzword verwendet. Ursprünglich diente der Begriff dazu, sich von klassischen Monitoring-Methoden abzugrenzen, die oft nur auf vorher definierte Metriken und Alarme setzten. Doch gerade in modernen, dynamischen Umgebungen mit Hunderten oder Tausenden von Microservices und ständig wechselnden Abhängigkeiten ist es schlichtweg unmöglich, an allen relevanten Punkten auf Verdacht Monitore zu setzen. Stattdessen verlangt moderne Observability, dass Systeme so instrumentiert sind, dass sie jederzeit proaktiv Fragen beantworten können, selbst wenn ein Problem vorher nie vorhergesagt wurde. Die Komplexität moderner Systeme macht es notwendig, flexibel auf akute Störungen oder Performance-Probleme reagieren zu können.
Die Fähigkeit, Kontext aus verteilten Traces, Metriken und Logs zu gewinnen, ohne aufwändige manuelle Vorbereitungen, ist entscheidend. Dabei spielen offene Standards wie OpenTelemetry eine wichtige Rolle, da sie eine einheitliche Erfassung von Telemetriedaten ermöglichen und die Integration verschiedener Tools und Plattformen erleichtern. OpenTelemetry hat sich mittlerweile als der zweitaktivste Open-Source-Standard im Cloud Native Computing Foundation Umfeld etabliert, direkt hinter Kubernetes. Dennoch bleibt viel Raum für Verbesserungen, besonders bei der Erfassung von Logs und Netzwerktelemetrie, um eine wirklich ganzheitliche Observability zu gewährleisten. Neben technologischen Herausforderungen stehen Unternehmen auch wirtschaftlichen Zwängen gegenüber.
Die exponentielle Zunahme an Datenmengen und die hohe Granularität der Telemetriedaten führen zu einem signifikanten Anstieg der Betriebskosten. Dabei sind die Kosten für Speicher, Datenübertragung und Analysewerkzeuge stark gestiegen, was viele Firmen vor die schwierige Frage stellt, wie sie ein nachhaltiges Kosten-Nutzen-Verhältnis erzielen können. Während die Komplexität und die Anzahl der zu überwachenden Systeme durch den Einfluss von KI-Technologien weiter wachsen, muss die Observability finanziell tragbar bleiben. In der Gespräche mit führenden Köpfen aus der Branche zeigt sich, dass die Kostendynamik einer der größten Hebel für Innovation ist. Lösungen wie verbesserte Sampling-Strategien helfen, unnötige Datenaufzeichnung zu vermeiden, ohne die Nützlichkeit der Daten zu beeinträchtigen.
Eine weitere Entwicklung ist das Konzept „Bring Your Own Cloud“ (BYOC), bei dem Kunden ihre Telemetriedaten in eigenen Cloud-Umgebungen speichern, während sie weiterhin von den Vorteilen Software-as-a-Service-basierter Observability-Plattformen profitieren. Diese hybride Herangehensweise kann helfen, die Kontrolle über Daten und Kosten zurückzugewinnen und gleichzeitig die Skalierbarkeit und den Komfort moderner SaaS-Lösungen zu erhalten. Ein besonders spannender Aspekt ist der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Observability. Im Gegensatz zu früheren AIOps-Versprechen, die oft zu hoch gegriffen wirkten, beobachten Experten heute eine reifere Integration von KI in den Bereich der IT-Operations. Automatisierung, Anomalieerkennung und prädiktive Analysen können die Arbeit von Site Reliability Engineers (SREs) erheblich erleichtern, indem sie Muster und Auffälligkeiten erkennen, die menschlichen Analytikern verborgen bleiben.
Dennoch herrscht Konsens darüber, dass Menschen nicht vollständig aus dem Loop entfernt werden können oder sollten. Die Kombination aus maschineller Effizienz und menschlichem Urteilsvermögen bleibt entscheidend, um komplexe socio-technische Systeme adäquat zu steuern und zu optimieren. Aktuell verzeichnet die Weiterentwicklung von KI-gestützten Tools einen rasanten Fortschritt, erlaubt aber zugleich eine differenzierte Betrachtung. So sind intelligente Assistenzsysteme in der Lage, Experten bei Routineaufgaben zu unterstützen oder frühzeitig auf potenzielle Ausfälle hinzuweisen. Dies führt zu einer verbesserten Resilienz und Performance, die gerade in kritischen Angeboten und Services von großer Bedeutung ist.
Gleichzeitig bedeutet der Einsatz von KI in Observability auch eine größere Verantwortung, etwa bei Datenschutz und Sicherheit der Telemetriedaten. Die Debatte zeigt, dass der Reifegrad von Observability heute nicht mehr primär an der Anzahl der eingesetzten Tools oder Metriken gemessen wird, sondern an der Fähigkeit, umfassende und präzise Erkenntnisse in Echtzeit zu liefern. Während manche Unternehmen noch mit grundlegenden Monitoring-Bausteinen kämpfen, erkennen andere bereits den Bedarf, tiefgreifende Erkenntnisse aus Telemetriedaten zu gewinnen, um in zunehmend komplexen Umgebungen Wettbewerbsvorteile zu sichern. Open-Source-Projekte wie OpenTelemetry spielen dabei eine Schlüsselrolle, um offene, standardisierte und interoperable Observability-Ökosysteme zu gestalten. Die Unterstützung solcher Standards durch große Anbieter fördert außerdem die Innovation und setzt Ressourcen frei, die für die Entwicklung spezialisierter Anwendungen und für neue KI-gestützte Analysefunktionen verwendet werden können.
Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass Observability nach wie vor ein zentraler Baustein der digitalen Betriebsführung darstellt. Die Diskussion unter Experten zeigt, dass trotz aller Fortschritte noch viele Herausforderungen bestehen. Steigende Kosten erfordern innovative Strategien im Datenmanagement, KI eröffnet neue Möglichkeiten der Automatisierung und Analyse, und offene Standards wie OpenTelemetry bilden die Grundlage für eine nachhaltige und zukunftssichere Observability-Praxis. Unternehmen, die diese Entwicklungen aktiv verfolgen und in ihre Infrastruktur integrieren, sind gut positioniert, um in einer zunehmend digitalen Welt Ausfallzeiten zu minimieren, Performance zu optimieren und letztlich den Geschäftserfolg zu sichern.
