Was ist Observability?

„Observability“ bezieht sich auf die Überwachung und Untersuchung der externen Outputs eines Systems, insbesondere seiner Daten, zur Ermittlung seines internen Zustands.

Im Kontext der modernen Anwendungsentwicklung bezieht sich Observability auf das Erfassen und Analysieren von Daten – Logdaten, Metriken und Traces – aus einer Vielzahl von Quellen, um einen detaillierten Einblick in das Verhalten der in Ihren Umgebungen laufenden Anwendungen zu erhalten. Observability kann auf jedes System angewendet werden, das Sie entwickeln und überwachen möchten.

Für die dynamischen Architekturen und Multi-Cloud-Computing-Umgebungen von heute ist Observability ein ganz entscheidender Faktor. Observability erlaubt es Software-Engineers, IT-, DevOps- und SRE-Teams, Telemetriedaten zu decodieren. Dies geschieht mithilfe von Visualisierungen – Dashboards, Service Dependency Maps und verteilten Traces – sowie AIOps und Machine Learning. Mit der richtigen Observability-Lösung können Sie sich ein Bild von der Performance Ihrer Anwendungen, Dienste und Infrastruktur mache, um Probleme zu verfolgen und zu beheben.

Observability ist wichtig, weil sie Beurteilung, Überwachung und Verbesserung der Performance verteilter IT-Systeme ermöglicht. Sie ist in puncto Effektivität herkömmlichen Monitoring-Methoden deutlich überlegen. Eine End-to-End-Observability-Plattform kann helfen, Silos aufzubrechen und die Zusammenarbeit zu fördern. Probleme können proaktiv diagnostiziert, analysiert und auf ihren Ursprung zurückverfolgt werden.

Observability bietet IT-Organisationen echte Einblicke in die Vielzahl ihrer Datenquellen in cloudnativen Umgebungen. Die drei Säulen von Observability sind Logdaten, Metriken und Traces. Full-Stack-Observability ermöglicht es, die Performance Ihres Multi-Cloud-Ökosystems in Echtzeit und im historischen Rückblick zu verfolgen. Sie können Daten aus Endpoints und Diensten synthetisieren, die von Hardware, Software, Cloud-Infrastruktur-Komponenten, Containern, Open-Source-Tools, Microservices usw. generiert wurden.

Observability hilft Organisationen:

• die Bedeutung von Performance-Incidents für ihr Geschäft zu erkennen und zu analysieren
• die Effizienz von Software-Entwicklungslebenszyklen zu erhöhen
• die Problemlösung und die Ursachenanalyse zu beschleunigen
• die User Experience zu verbessern
• die Anwendungssicherheit zu stärken

Observability-Lösungen sind für die IT-Abläufe eines Unternehmens genauso wichtig wie für dessen Geschäftsergebnisse. Observability führt zu einer schnelleren und qualitätsvolleren Anwendungsbereitstellung, was Kosten spart und die Ressourcen für Ihre Teams optimiert. Und leistungsfähigere Anwendungen führen letztlich zu höheren Einnahmen.

Im Folgenden haben wir die Unterschiede zwischen Observability, APM und Monitoring für Sie zusammengestellt.

Monitoring
Beim Monitoring geht es darum, den Zustand von Systemen zu beobachten und zu beurteilen. Dabei kommen oft vordefinierte Sätze von Metriken und Logs zum Einsatz, mit deren Hilfe Fehler und Nutzungsmuster verfolgt werden. Die Ergebnisse können dabei helfen, einfache Fragen zur Servernutzung, zu Reaktionszeiten und zum Durchsatz zu beantworten. Spezialisierte Monitoring-Tools können dabei helfen, isolierte Probleme aufzudecken, die die Teams vorhersehen können. In komplexeren cloudnativen Anwendungen, in denen zahlreiche Abhängigkeiten eine Rolle spielen, ist es oft schwieriger, Probleme vorherzusehen. Teams benötigen daher ein Tool, das ihnen hilft, diese Komplexität in den Griff zu bekommen.

APM
APM (Application Performance Monitoring) – eine Disziplin, die oft als Teilmenge von Observability angesehen wird – ist eine Art des Monitoring, die dazu dient, einen detaillierten Einblick in den Anwendungscode und die Abhängigkeiten zu erhalten. Eine Schlüsselfunktion von APM ist das verteilte Tracing. Es erlaubt die Verfolgung von Transaktionen innerhalb von Anwendungen – von Anfang bis Ende. APM kann helfen, die Anwendungsleistung zu unterstützen und zu optimieren, Engpässe zu erkennen und die User Experience zu verbessern.

Observability
Observability beinhaltet zwar auch APM und herkömmliche Monitoring-Tools, ersetzt diese aber nicht. Vielmehr bietet Observability einen umfassenderen Werkzeugkasten, der für die komplexen Softwaresysteme von heute entwickelt wurde und detaillierte Einblicke in den allgemeinen Zustand und die Performance Ihrer gesamten Infrastruktur ermöglicht.

Observability nutzt Logdaten, Traces und Metriken, die in all den Anwendungen, Microservices, Servern und Datenbanken gesammelt und aggregiert wurden, die in Ihrer Umgebung vorhanden sind. Teams können auf diese Weise Daten und Abhängigkeiten im gesamten IT-Ökosystem untersuchen und so Probleme einfacher erkennen. Durch Analysieren von Eigenschaften und Mustern mithilfe von Statistik und Machine Learning liefert Observability verwertbare Erkenntnisse zu den unbekannten Unbekannten im System.

Observability erfasst kontinuierlich Performance-Daten und unterhält eine vollständige, korrelierte Aufzeichnung aller Nutzeranfragen und Transaktionen. Je besser die Observability Ihres Systems ist, desto schneller und genauer können Sie Performance-Probleme erkennen und auf deren Ursprung zurückverfolgen. Im Folgenden haben wir einige Schlüsselbegriffe und ‑konzepte der Observability für Sie zusammengefasst:

Logdaten
Logdaten sind mit Zeitstempel versehene Aufzeichnungen aller Ereignisse in einer Anwendung. In großen Unternehmen können an nur einem Tag Milliarden von Logdaten produziert werden!

Metriken
Metriken sind Zeitreihendaten zur Messung des Zustands und der Performance von Anwendungen und Systemen über bestimmte Zeiträume hinweg.

Verteiltes Tracing
Verteiltes Tracing ermöglicht die End-to-End-Aufzeichnung aller Nutzeranfragen in der gesamten verteilten Architektur auf Code-Ebene.

Abhängigkeits-Mapping
Abhängigkeitsdiagramme zeigen, wie Anwendungen, Dienste und Infrastrukturkomponenten miteinander verknüpft sind.

Anomalieerkennung
Die Anomalieerkennung nutzt Baselining, statistische Analysen oder Machine Learning, um frühzeitig über anomales Verhalten im System zu informieren.

Observability-Plattformen korrelieren riesige Mengen von Telemetriedaten in Echtzeit, wodurch DevOps-, SRE- und IT-Teams ein vollständiges Bild des jeweiligen Ereignisses oder Problems erhalten.

Informationen dazu, wie Sie eine reife Observability-Praxis für Ihre Organisation entwickeln können, erhalten Sie im E‑Book zum Observability-Reifegrad-Modell von Elastic.

Observability-Tools ermöglichen es Teams, große Datenmengen ohne mühsame manuelle Arbeit oder ineffiziente Systeme zu verarbeiten. Observability-Plattformen lösen Probleme und ermitteln deren Ursachen, bevor die Probleme sich negativ auf die Customer Experience und die Einnahmen auswirken. Die potenziellen Anwendungsfälle für Observability richten sich nach dem jeweiligen Bereich der Organisation – von der Entwicklung über den IT-Operations-Bereich bis hin zur Führungsetage.

Überwachung der System-Performance und Lösung etwaiger Probleme

Primäre Anwendungsfälle für Observability sind das Beheben von Fehlern (Debugging) und die Überwachung der Anwendungsleistung. Observability kann helfen, Fragen zum allgemeinen Zustand von Diensten und Systemen zu beantworten. Observability in DevOps hilft, die durchschnittliche Reaktionszeit für eine bestimmte Operation zu ermitteln und herauszufinden, warum die Ladezeiten bei bestimmten Nutzer:innen länger sind als bei anderen. Sie gibt auch Hinweise darauf, welche Dienste optimiert werden müssen oder wie sich eine Änderung auf die Latenz oder die Anwendungsleistung ausgewirkt haben könnte. Darüber hinaus erhalten Sie mit Observability Berichte über grundlegende Aspekte der User Experience und dazu, wie es um die Einhaltung Ihrer SLOs steht.

Steigerung der Unternehmensleistung und Verbesserung der Produktivität

Die Verknüpfung von betriebswirtschaftlichen und operativen Daten kann der Unternehmensleistung einen deutlichen Schub verleihen. ​Die Kombination aus beidem bietet vollständige Transparenz und ermöglicht es Ihnen, komplexe Systeme ganzheitlich zu betrachten. Durch effizientere Abläufe können Ihre Teams potenzielle Probleme zum Zeitpunkt ihres Auftretens schnell angehen und so mehr Zeit auf andere Bereiche des Geschäfts verwenden. Bessere Transparenz und optimierte Prozesse führen zu mehr Einnahmen und höherer Produktivität.

Unterstützung für digitale und Cloud-Transformation

Observability verschafft Unternehmen, die dabei sind, ihre Anwendungen zu modernisieren und auf Cloud-Infrastrukturen umzusteigen, einen umfassenden Überblick über alle Komponenten. Die Aufrechterhaltung aller Systeme während der Migration ist ein komplexes Unterfangen. Damit Sie den zuverlässigen Betrieb Ihrer Systeme während und nach der Migration in die Cloud sicherstellen können, benötigen Sie Full-Stack-Observability.

Microservice-Architekturen machen das Ganze noch komplexer. Da sie unabhängig voneinander auf verschiedenen Hosts bereitgestellt werden können, tragen sie dazu bei, dass Anwendungen besser skalierbar und einfacher zu pflegen sind. In einer Microservice-Architektur ist es jedoch äußerst wichtig, den Überblick über Updates, Fehler und Ausfälle zu behalten. Observability bietet hier die Möglichkeit, die Abhängigkeiten in einem dynamischen System in vollem Umfang sichtbar zu machen. Dazu ein paar Beispiele:

• Super Tool für super Märkte
  AH Tech hat für den Lebensmittelhandelskonzern Ahold Delhaize eine Observability-Plattform eingeführt. Über diese Plattform können die einzelnen Artikel über alle Phasen des Auftrags-Fulfilments verfolgt werden. Das Unternehmen kann für den gesamten Prozess Echtzeitdaten abrufen – bis hin zum aktuellen Preis eines Artikels in jeder der 13.000 Filialen. Die IT-Teams können so Probleme aufspüren, bevor sie in den Filialen evident werden.
• Sehenswürdiges sichtbar gemacht
  Das schnelle Wachstum der französischen Reise-Website Oui.sncf führte zu einer Reihe von Silos, die die User Experience beeinträchtigten und damit zur Gefahr für die Einnahmen wurden. Die Lösung? Observability. Nach Einführung einer Observability-Plattform konnten die Abteilungen alle operativen Daten in Kontext zueinander setzen. Ticketumsätze, Kaufzeitpunkte und Kaufabbrüche ließen sich so nach Region analysieren. Dashboard-Funktionen erleichterten die Fehlersuche und ermöglichten es den Teams, in Echtzeit auf Ereignisse zu reagieren. So verkürzte sich die Problemlösungszeit von Stunden auf Minuten.

Observability hilft IT-Teams, DevOps, SREs und Organisationen als Ganzes, geschäftliche und betriebliche Herausforderungen zu lösen. Eine geeignete Observability-Lösung sollte Folgendes bieten:

Performance-Monitoring, das schnelle Lösungen ermöglicht

Observability deckt Bedingungen auf, nach denen Sie vielleicht nie gesucht hätten. Das hilft, Ursachen für konkrete Probleme bei der Anwendungsleistung in weit verteilten Systemen zu ermitteln. Vorkonfigurierte Machine-Learning-Jobs können automatisch Anomalien mit Downstream-Daten und Abhängigkeiten korrelieren und so verwertbare Ergebnisse liefern.

Vollständige und sofortige Transparenz

Observability bietet transparente Einblicke in alle Ecken und Winkel cloudnativer und hybrider Umgebungen, einschließlich Kubernetes. Metriken, Logdaten und Traces aus Anwendungen und aus der Infrastruktur lassen sich unkompliziert ingestieren und werden an einem zentralen Ort zusammengefasst und visualisiert.

Schluss mit Tool-Silos

Mit Observability können Sie mehrere Tools konsolidieren und Telemetriedaten ganzheitlich erfassen.

Bessere User Experience

Für eine positive User Experience ist es wichtig, Probleme zu erkennen, bevor sie bei den Nutzer:innen ankommen. Anhand von Metriken wie Ladezeiten für Seiten, Anfragen und Latenz können Sie den Zustand von Hosts, Diensten und APIs überprüfen und Performance- und Verfügbarkeitsdaten für alle Regionen und auf allen Geräten verfolgen. Und Sie können wichtige operative und betriebswirtschaftliche Leistungsindikatoren miteinander verknüpfen.

Die Herausforderungen im Bereich Observability sind mit der explosionsartigen Zunahme komplexer Architekturen verbunden. Angesichts der schieren Menge der generierten Rohdaten, des hohen Tempos ihrer Erstellung und der Vielfalt ihrer Quellen kann es ohne die richtige Observability-Lösung schwierig und kostspielig werden, die richtigen Antworten zu finden. Dies gilt insbesondere für Cloud-Plattformen wie AWS, Azure und GCP sowie für cloudnative Technologien wie Kubernetes und Container.

Unternehmen, die keine effektiven Observability-Strategien anwenden, werden es auch schwer haben, verteiltes End-to-End-Tracing umzusetzen. Die Verwaltung dynamischer Architekturen verlangt nach Echtzeiteinblicken in die in Containern ausgeführten Workloads. Es ist für die Teams schlichtweg nicht möglich, Informationen aus mehreren Dashboards manuell zusammenzufügen.

Das Migrieren der Infrastruktur und das Hinzufügen weiterer Clouds kann zusätzliche Hürden mit sich bringen. Verrauschte Daten, unzureichende Monitoring-Strategien und eine unübersichtliche Zahl von Tools sind nur einige der potenziellen Hindernisse. Und wenn Teams isoliert arbeiten, können Signale und Erkenntnisse verlorengehen.

Auch das Entwickeln einer unternehmensweiten Observability-Kultur selbst kann schwierig sein. Vielen in den Bereichen IT und Entwicklung fällt es schwer, das Potenzial zu vermitteln, das mit Observability verbunden ist. Die kurzfristigen Kosten und Opfer, die mit der Umsetzung eines umfassenden Observability-Plans verbunden sind, sind – verglichen mit den langfristigen Einsparungen und der höheren Effizienz – manchmal nur für die technischen Expert:innen ersichtlich.

Als Einstieg bietet sich an zu erklären, dass Observability zu großen Performance-Verbesserungen und Kosteneinsparungen in allen Bereichen führen kann.

Mehr über häufige Herausforderungen im Zusammenhang mit Observability erfahren

Zu den wichtigsten Merkmalen und Funktionen einer Observability-Plattform gehören die Möglichkeit, Echtzeit-Einblicke zu gewinnen, und die Multi-Signal-Datenaggregation mit interaktiver Visualisierung. Dass das richtige Observability-Tool einfach zu handhaben und zu implementieren sein sollte, versteht sich von selbst. Zu den Mindestanforderungen gehört zudem, dass es Transparenz über hybride und Multi-Cloud-Software-Systeme hinweg bietet, die Fehlerbehebung verbessert, bessere Analysen ermöglicht und die betriebliche Effizienz steigert.

Das Zusammenführen Ihrer Logdaten, Metriken, Daten, Traces und Synthetics an einem zentralen Ort kann helfen, Datensilos aufzubrechen. Teams können Telemetriedaten einfach in eine offene und skalierbare Plattform ingestieren. Außerdem bietet ein kontextbezogenes Datenmodell die Flexibilität, beliebige Daten aus beliebigen Quellen zu erfassen, zu speichern und zu visualisieren.

Das richtige Observability-Tool ermöglicht es Ihnen auch, Analytics-Ergebnisse zu durchsuchen, zu überwachen und sofort auf eintretende Ereignisse anzuwenden. Sie können Logs für eine bestimmte Transaktion analysieren, die Performance-Metriken für den Host oder den Container überwachen, in dem sie ausgeführt wurde, die Transaktion verfolgen, die Gesamtverfügbarkeit des Dienstes prüfen und vieles mehr.

Elastic Observability setzt auf dem Elastic Stack auf und hilft Organisationen, das Potenzial der Suche zu nutzen, um unbegrenzt viele Telemetriedaten zu korrelieren und so aus Daten Ergebnisse zu machen. Mit Elastic Observability steht ein zentraler Ort zur Betrachtung der Daten in Cloud-Umgebungen wie AWS, Microsoft Azure und Google Cloud mit entsprechenden Integrationen für ein reibungsloses Ingestieren der Daten zur Verfügung.

Studien zeigen, dass Unternehmen mit Elastic Observability von Leistungssteigerungen bis zum 10-Fachen sowie Kosteneinsparungen von bis zu 75 % profitieren können. Wenn Sie herausfinden möchten, ob Elastic Observability für Sie und Ihre Organisation nützlich sein kann, starten Sie eine Sandbox-Demo, um die Plattform in Aktion zu sehen, oder probieren Sie es einfach kostenlos aus.

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