Observability (auf Deutsch Beobachtbarkeit) bedeutet, den Status eines Systems basierend auf seinem Output zu verstehen. Überwachung hingegen verfolgt Metriken, um die Integrität eines Systems zu bewerten.
Seit Geschäfts- und Informationstechnologien miteinander verflochten sind, suchen Unternehmen aller Formen und Größen nach immer präziseren Mitteln, um die Computersysteme, auf die sie angewiesen sind, zu verstehen, zu bewerten und zu optimieren. Bereits in den späten 1980er Jahren konnten Unternehmen mithilfe interaktiver Tools zur Echtzeitüberwachung den Zustand und die Leistung ihrer IT nachverfolgen. Mit der Weiterentwicklung der digitalen Technologie sind auch die Geschäftssysteme leistungsstärker, verteilter und komplexer geworden, was Unternehmen vor neue Herausforderungen stellt.
Konkret gefragt: Wie können Unternehmen die potenziell Milliarden von Datenpunkten in dynamischen, verteilten Umgebungen überblicken und aggregieren, um ein genaues Bild davon zu erhalten, was in ihren digitalen Systemen passiert?
Traditionell war Monitoring die beliebteste Methode für das IT-Management, da es wertvolle Einblicke in den Zustand und die Leistung verschiedener Komponenten innerhalb eines Systems bietet. Doch mit der rasanten Weiterentwicklung der Technologie reicht Monitoring allein nicht aus, um das umfassende Verständnis zu erhalten, das für die Bewältigung moderner, komplexer IT-Umgebungen erforderlich ist. An dieser Stelle kommt Observability ins Spiel.
Um die Herausforderungen und Feinheiten der Verwaltung moderner IT-Landschaften zu bewältigen, sind Monitoring und Observability unverzichtbare Methoden. Beide dienen dem gleichen Zweck: Einblicke in komplexe Systeme zu erhalten. Doch sie bieten unterschiedliche Ansätze und Vorteile.
Im Kontext von IT-Management und DevOps bezieht sich Monitoring bzw. Überwachung auf den Prozess der systematischen Nachverfolgung und Erfassung von Daten aus verschiedenen Komponenten innerhalb eines Systems. Mithilfe vordefinierter Metriken und Datenpunkte soll Monitoring Echtzeittransparenz in Bezug auf Zustand, Leistung und Verfügbarkeit kritischer Ressourcen bieten. So können IT-Teams potenzielle Probleme, Anomalien und Leistungsengpässe erkennen und proaktive Maßnahmen ergreifen, um die Systemstabilität zu wahren und Ausfallzeiten zu minimieren.
Die wichtigsten Vorteile von Monitoring sind:
- Warnmeldungen und Reaktion auf Incidents
Überwachungssysteme sind mit Warnmechanismen ausgestattet, die IT-Teams benachrichtigen, wenn bestimmte Schwellenwerte oder vordefinierte Bedingungen überschritten bzw. erfüllt werden – was auf potenzielle Probleme hinweisen kann, die sofortige Aufmerksamkeit erfordern. - Verlaufsanalyse
Durch die Überwachung werden wertvolle Verlaufsdaten generiert, mit denen Trends verfolgt, Analysen nach Incidents durchgeführt und fundierte Entscheidungen für die Kapazitätsplanung und zukünftige Verbesserungen getroffen werden können.
Observability (Beobachtbarkeit) hingegen stellt einen umfassenderen und ganzheitlicheren Ansatz zum Verständnis komplexer Systeme dar. Während Monitoring spezifische Datenpunkte und Metriken bereitstellt, konzentriert sich Observability darauf, basierend auf externen Ausgaben Einblicke in den internen Status eines Systems zu erhalten. Damit soll die Frage „Warum verhält sich das System so?“ beantwortet werden. Observability bietet einen ganzheitlicheren Blick auf das System, sodass das IT-Verhalten nicht nur in seinen isolierten Teilen, sondern als Ganzes untersucht werden kann.
Insofern bietet Observability im Vergleich zu Monitoring andere Vorteile. Zu diesen Vorteilen zählen:
- Kontextreiche Einblicke
Der Schwerpunkt von Observability liegt auf kontextreichen, vollständig korrelierten Informationen. Sie bietet ein tieferes Verständnis der Beziehungen und Interaktionen zwischen verschiedenen Systemkomponenten. So können Sie die Ursachen potenzieller Probleme leichter erkennen, anstatt nur über bestehende Probleme informiert zu werden. - Unvorhergesehene Entdeckungen
Im Gegensatz zur Überwachung, die auf vordefinierten Metriken basiert, ermöglicht Observability die Erkennung zuvor unbekannter Probleme oder Muster. So können Teams Bereiche erkunden, mit denen sie noch nicht vertraut sind. - Anpassungsfähigkeit bei Veränderungen
In sich schnell entwickelnden Umgebungen wie Microservices- und Container-basierten Systemen können Unternehmen mit Observability schneller auf Veränderungen in der Systemarchitektur und -infrastruktur reagieren – ein wesentlicher Aspekt bei der Arbeit mit komplexen und verteilten Umgebungen. - Leistungsoptimierung
Durch die Analyse der gesammelten Metriken können IT-Experten Bereiche mit Ineffizienzen oder unzureichender Auslastung identifizieren, um gezielte Leistungsoptimierungen und die richtige Ressourcenzuteilung zu ermöglichen.
Observability und Monitoring verfolgen das nahezu identische Ziel, Unternehmen dabei zu helfen, ihre komplexen IT-Systeme zu verstehen und zu verwalten, indem sie Probleme erkennen. Doch obwohl diese beiden Ansätze unterschiedliche Seiten derselben Medaille sind, sind ihre Unterschiede ausschlaggebend. Jeder Ansatz verfolgt einen bestimmten Weg, um sein Ziel zu erreichen, und bietet einzigartige Einblicke, die DevOps-Teams und IT-Manager nutzen können, um die Anwendungs- und Systemtransparenz zu verbessern.
Die wichtigsten Unterschiede zwischen Observability und Monitoring lauten:
- Ansatz der Datenerfassung
Monitoring konzentriert sich in der Regel auf vordefinierte Metriken und spezifische Datenpunkte, während Observability einen offeneren Ansatz verfolgt, der die Erfassung verschiedener Datenströme, Protokolle, Traces und Events ermöglicht. Observability-Systeme generieren relevante Daten über ihren internen Status, aus denen sich der aktuelle Status des Systems ableiten lässt und die Ursachen möglicher Probleme ermitteln werden können. - Infrastruktur
Herkömmliche Infrastrukturlösungen wie Rechenzentren setzen häufig auf Monitoring, um die Leistung nachzuverfolgen, während Cloud-Umgebungen und andere moderne Infrastrukturen eher auf Observability ausgerichtet sind. Observability kann und sollte sowohl in traditionellen als auch in modernen Architekturen eingesetzt werden – wobei sich Verantwortliche bewusst sein müssen, dass beim Monitoring Probleme auftreten können, das Datenvolumen zu bewältigen, das von modernen Infrastrukturen generiert wird. Und das führt oft zu blinden Flecken in der Transparenz. - Kausalität und Korrelation
Beim Monitoring werden Korrelationen zwischen Ereignissen und Metriken ermittelt, während Observability die Kausalität untersucht. Einfach ausgedrückt, bedeutet Monitoring, Metriken genau im Auge zu behalten. Deshalb wird der Ansatz verwendet, um DevOps-Teams zu informieren, wenn etwas nicht ordnungsgemäß funktioniert oder andere Probleme auftreten. Doch das ist nicht wirklich effektiv, wenn es darum geht, die eigentliche Ursache des Problems zu finden. Mithilfe von Observability können IT-Teams das „Warum“ hinter dem Verhalten eines Systems verstehen. - Vorhersehbarkeit und Anpassungsfähigkeit
Die vordefinierten Schwellenwerte der Überwachung ermöglichen Vorhersehbarkeit, während die dynamische Natur der Observability die Anpassung an unvorhergesehene Veränderungen und komplexe Situationen ermöglicht. - Granularität
Für die Überwachung der Datenerfassung muss in der Regel ein Agent auf dem Host installiert sein, der Metriken aus einer externen Perspektive erfasst. Im Gegensatz dazu wird Observability in der Regel auf Codeebene instrumentiert und bietet einen Detailgrad, den Monitoring nur schwer erreichen kann. Dieser Detailgrad ermöglicht tiefe Einblicke in das Verhalten einzelner Komponenten und Services.
Monitoring hat schon immer eine entscheidende Rolle dabei gespielt, Echtzeiteinblicke in Zustand und Leistung von Computersystemen zu gewinnen – und das ist auch heute noch so. Mithilfe eines systematischen Datenerfassungs- und Analyseprozesses können IT-Experten potenzielle Probleme erkennen und ihre Strategien abstimmen, um einen optimalen Systembetrieb aufrechtzuerhalten.
Dieser Prozess umfasst die folgenden Schritte:
Monitoring umfasst die Erfassung von Daten aus einem System, wobei wichtige Metriken und Ereignisse aufgezeichnet werden, die den Gesamtstatus widerspiegeln. Um diese Daten zu erfassen, werden im System Monitoring-Agents installiert. Diese Tools sind für die Erfassung vordefinierter Metriken oder Ereignisse verantwortlich, die als Indikatoren für Systemintegrität und -leistung dienen.
Die von den Monitoring-Agents gesammelten Daten werden an ein zentralisiertes Überwachungstool oder eine zentrale Plattform übertragen, wo sie weiter analysiert werden. Innerhalb des Überwachungstools werden die erfassten Daten mit vordefinierten Schwellenwerten oder Baselines verglichen. Diese Schwellenwerte dienen als Benchmarks für das, was als normales Verhalten innerhalb des Systems angesehen wird.
Wenn die überwachten Metriken oder Ereignisse von den festgelegten Schwellenwerten abweichen, erkennt das Überwachungstool diese potenziellen Probleme oder Anomalien. Als Reaktion auf die Erkennung eines Problems löst das Überwachungstool Warnungen aus, die in der Regel an Systemadministratoren oder DevOps-Teams gesendet werden. Diese Warnungen dienen der Früherkennung und veranlassen weitere Untersuchungen und eine schnelle Lösung des Problems.
Monitoring kann auf verschiedenen Ebenen angewendet werden, die jeweils einen bestimmten Schwerpunkt haben:
- Infrastrukturüberwachung
Auf dieser Ebene werden Zustand und Leistung von Hardwareressourcen, Netzwerkkomponenten und virtuellen Maschinen bewertet. - Anwendungsüberwachung
Bei der Anwendungsüberwachung liegt das Hauptaugenmerk auf dem Monitoring von Verhalten und Leistung von Softwareanwendungen und Services. - Überwachung der Benutzer-Experience
Auf dieser Ebene erhalten Sie Einblicke in die Endbenutzer-Experience, indem Sie Antwortzeiten und Benutzerinteraktionen messen.
Observability erfasst und analysiert Daten aus verschiedenen Quellen, um ein umfassendes und dynamisches Bild des Systemverhaltens zu zeichnen. Dieses ganzheitliche Verständnis ermöglicht es Technikern, die Ursachen von Problemen zu erkennen, Probleme schneller zu beheben und die Systemleistung und -zuverlässigkeit zu verbessern – selbst in komplexen, verteilten Systemen und Anwendungen.
Observability-Plattformen können unterschiedliche Prozesse für die Erfassung und Analyse von Systemausgaben verwenden. Einige der innovativsten Ansätze nutzen AIOps und maschinelles Lernen, um relevante Daten von weniger wichtigen Informationen zu unterscheiden. Doch unabhängig von den verwendeten Methoden konzentrieren sich die meisten Observability-Ansätze auf drei wesentliche Säulen:
Protokolle – die älteste Form der Telemetrie – sind detaillierte Aufzeichnungen von Ereignissen innerhalb eines Systems, die Informationen über Benutzeraktionen, Fehler, Warnungen und Systemereignisse erfassen. Diese textlichen Darstellungen bieten einen wertvollen Verlauf, der es Technikern ermöglicht, die Abfolge von Aktionen und Ereignissen zu verstehen, die im Laufe der Zeit innerhalb des Systems stattgefunden haben. Trotz ihrer Ursprünge in den Anfangstagen des digitalen Zeitalters spielen Protokolle noch immer eine entscheidende Rolle bei der Observability.
Metriken beinhalten die Erfassung quantitativer Messungen der Systemleistung. Diese Messungen können CPU-Auslastung, Speichernutzung, Netzwerkverkehr, Antwortzeiten usw. umfassen. Durch die Überwachung von Metriken erhalten IT-Experten Echtzeiteinblicke in Verhalten und Leistung des Systems und in die möglichen Ursachen von Problemen.
Traces erfassen die Interaktionen zwischen verschiedenen Komponenten eines Systems, während Transaktionen durch sie hindurch fließen. Diese Interaktionen können Benutzeranfragen, API-Aufrufe oder Serviceaufrufe umfassen. Traces helfen Technikern, den Pfad einer Transaktion im gesamten System zu visualisieren und potenzielle Engpässe und Verbesserungsbereiche aufzudecken.
Die Synergie zwischen Protokollen, Metriken und Traces bildet die Grundlage für Observability. Jede dieser Komponenten liefert einzigartige Einblicke in das Systemverhalten und bietet IT-Experten einen umfassenden Überblick über ihre Anwendungen und ihre Infrastruktur.
Observability stellt zwar einen leistungsstarken Ansatz dar, um ein umfassendes Verständnis komplexer Systeme zu erlangen, doch sie birgt auch Herausforderungen. Die Überwindung dieser Hindernisse ist entscheidend, um die Ursachen des Systemverhaltens zu erkennen und das Potenzial von System- und Anwendungseinblicken voll auszuschöpfen.
Zu den wichtigsten Herausforderungen gehören:
Observability wurde entwickelt, um klarere Einblicke in die dynamische Landschaft von Multi-Cloud-Umgebungen und Microservices zu erhalten. Das bedeutet jedoch nicht, dass der Prozess immer problemlos verläuft. Die Implementierung von Observability in komplexe Systeme kann eine Herausforderung darstellen. Die Komplexität verteilter Systeme und Container erfordert spezielle Lösungen für die Aggregierung von Daten über verschiedene Plattformen hinweg. Für die Beobachtbarkeit dieser komplexen Infrastrukturen sind sorgfältige Planung und maßgeschneiderte Lösungen erforderlich, um eine ganzheitliche Ansicht des Systemverhaltens zu erhalten.
Observability generiert riesige Datenmengen. DevOps und andere IT-Teams, die dafür verantwortlich sind, Observability-Strategien in verwertbare Erkenntnisse umzuwandeln, können mit der Bewältigung dieses Datenvolumens überfordert sein. Ohne die richtige Plattform und die richtigen unterstützenden Tools kann dieser Datenfluss schnell außer Kontrolle geraten.
Um eine effektive Beobachtbarkeit zu erzielen, ist die Zusammenarbeit zwischen DevOps-, Engineering- und Business-Teams unerlässlich. Wenn Teams isoliert arbeiten, kann das zu einer unkontrollierten Ausbreitung von Tools und damit zu gesteigertem Arbeitsaufwand für Techniker sowie zu höheren Kosten führen. Leider können vorhandene Daten- und Infrastruktursilos die Implementierung einer einheitlichen Observability-Lösung behindern. Die Beseitigung dieser Silos und die Förderung der Zusammenarbeit sind der Schlüssel, um das Potenzial von Observability voll auszuschöpfen.
Angesichts der zunehmenden Komplexität moderner Infrastrukturen ist es wichtiger denn je, ideale Tools zu finden, die auf die spezifischen Anforderungen des Unternehmens zugeschnitten sind. Hier sind die wichtigsten Faktoren, die Sie bei der Bewertung von Observability- und Monitoring-Tools berücksichtigen sollten:
- Datensammlung und Integration
Eine effektive Datenerfassung ist sowohl für Observability als auch für Monitoring von entscheidender Bedeutung. Denken Sie nur an die Tools oder Frameworks, die Daten aus einer Vielzahl von Quellen (Protokolle, Metriken, Traces usw.) erfassen können. Diese Lösungen sollten auch in der Lage sein, verschiedene Plattformtypen zu integrieren – lokale, cloudbasierte und hybride Umgebungen –, um eine einheitliche Echtzeitansicht der IT-Systeme des Unternehmens zu erzeugen. - Analyse und Visualisierung
Dank fortschrittlicher Analysefunktionen für Observability- und Monitoring-Lösungen können Teams Trends, Muster und Anomalien aufdecken, die sich auf die Systemleistung und -zuverlässigkeit auswirken können. Die effektivsten Toolsets bieten außerdem eine intuitive und interaktive Datenvisualisierung, mit der IT-Teams komplexe Informationen auf einen Blick interpretieren können. - Skalierbarkeit und konsistente Leistung
Angesichts dynamischer Infrastrukturen und zunehmender Datenmengen müssen Observability- und Monitoring-Tools einfach skalierbar sein und das Wachstum des Unternehmens bewältigen können. Leistungsstarke Lösungen sollten den Anforderungen dynamischer Systeme gerecht werden und Echtzeiteinblicke bieten, allerdings nicht zu Lasten der Genauigkeit. - Community und Support
Bei Open Source-Lösungen bieten aktive Communitys Benutzern häufig wertvolle Einblicke, Ressourcen und Unterstützung, was den allgemeinen Nutzen des Tools verbessert sowie eine wirksamere Fehlerbehebung und einen effektiveren Selfservice für Benutzer ermöglicht. Eine starke Community und ein zuverlässiger Support sind unerlässlich, um diese Open Source-Lösungen optimal zu nutzen. Erkunden Sie die Community und die Benutzerbasis rund um die Tools, die Sie in Betracht ziehen. - Benutzerfreundlichkeit und Schulungsressourcen
Benutzerfreundliche Oberflächen und umfassende Schulungsressourcen können die Effektivität des Tools erheblich steigern. Suchen Sie nach Tools, die Benutzer mit unterschiedlichem technischen Hintergrund verwenden können, und stellen Sie Schulungsmaterialien bereit, um die Kenntnisse zu fördern.
Während Monitoring anhand vordefinierter Metriken Echtzeittransparenz in Bezug auf Systemzustand und -leistung bietet, verfolgt Observability einen ganzheitlicheren Ansatz: Sie bietet anhand externer Ausgaben kontextreiche Einblicke in den internen Zustand von Systemen und verarbeitet gleichzeitig die wichtigsten Überwachungs-Workflows, auf die Unternehmen angewiesen sind. Zusammen stellen diese Methoden IT-Teams ein umfassendes Toolkit bereit, um die Herausforderungen des modernen Geschäftsbetriebs zu meistern. Leider birgt Observability in komplexen, verteilten Systemen eine Reihe von Herausforderungen. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, hat ServiceNow Cloud Observability eingeführt.
Cloud Observability vereint wichtige Telemetriedaten in einer einzigen Lösung und vereinfacht so die nahtlose Integration in wichtige Geschäftsabläufe. Identifizieren Sie Probleme ganz einfach, vermeiden Sie Ausfälle proaktiv, schützen Sie den Umsatz, und steigern Sie gleichzeitig die Kundenzufriedenheit. Arbeiten Sie mit intuitiven Dashboards, nutzen Sie eine einheitliche Abfragesprache, und setzen Sie eine Korrelations-Engine ein, um die durchschnittliche Zeit bis zur Lösung (MTTR) zu reduzieren – alles auf einer zentralen Plattform, die Ihnen eine umfassende Single Source of Truth für Ihre wesentlichen Systemdaten bietet.