Beobachtbarkeit im KI-Maßstab zu einem Bruchteil der Kosten

Full-Stack-Observability (Beobachtbarkeit für den gesamten Stack) bezeichnet die Fähigkeit einer Observability-Lösung, den gesamten Anwendungs-Stack zu überwachen – vom Endnutzer bis zum Anwendungscode und zur Infrastruktur. Eine Full-Stack-Observability-Lösung besteht in der Regel aus mehreren Komponenten für Zwecke wie das Monitoring und Analysieren von Logdaten, das Monitoring der Cloud und der Infrastruktur, das Monitoring der Anwendungsleistung, das Monitoring der digitalen Experience, kontinuierliches Profiling und AIOps. Nehmen Sie an unserer Selbsteinschätzung teil, um zu verstehen, wie Sie auf Ihrem Weg zu einer einheitlichen Full-Stack-Observability-Plattform abschneiden, damit Sie Telemetriedaten ganzheitlich analysieren und eine schnellere mittlere Zeit bis zur Lösung erreichen können.

Agentenbasierte Beobachtbarkeit ist ein Ansatz, bei dem KI-Agenten Vorfälle aktiv untersuchen, anstatt darauf zu warten, dass Ingenieure Dashboards und Warnungen interpretieren. Anstatt lediglich Daten bereitzustellen und es den Menschen zu überlassen, die Zusammenhänge herzustellen, analysieren KI-Agenten Ihre Telemetriedaten in Echtzeit – sie identifizieren die Ursache, korrelieren Signale über verschiedene Dienste hinweg und empfehlen oder führen Abhilfemaßnahmen aus.

KI-gestützte Observability ermöglicht es Unternehmen, geschäftliche und operative Exzellenz zu erreichen. Durch die Implementierung einer Full-Stack-Beobachtbarkeit, die auf agentischer KI basiert, können SRE-Teams Probleme proaktiv schneller erkennen und beheben – dank kontextbezogener Ursachenanalyse, Korrelation von Signalen über verschiedene Bereiche hinweg und effektiver Zusammenarbeit zwischen isolierten Teams. Die Einhaltung von SLAs wird einfacher und Unternehmen können ihre Time-to-Market verkürzen, ihre operative Effizienz erhöhen und die Kundenzufriedenheit stärken. Erfahren Sie mehr über die Vorteile von KI-gesteuerter Beobachtbarkeit.

Unternehmen weltweit befinden sich in einem schwierigen Umfeld, das von steigendem Kostendruck in Kombination mit großen Datenvolumen geprägt ist, die von komplexen, verteilten cloudnativen Umgebungen generiert werden. Daher benötigen Teams intelligentere Analytics, Zugriff und Aufbewahrung für alle Daten, sofort und von jedem Ort aus, um Probleme lösen, Entscheidungen treffen und Resilienz sicherstellen zu können. Viele Unternehmen, die Splunk Enterprise nutzen, stehen nun vor einer Entscheidung, da Splunk mit Splunk Enterprise, Splunk Cloud und Splunk Observability fragmentierte Beobachtbarkeit mit unterschiedlichen Preismodellen bietet. Dagegen steht das Angebot von Elastic mit seiner schnellen und einfachen Lösung, mit der Unternehmen für die Zukunft gerüstet sind.

Der häufigste Grund: Kosten. Die bei Datadog pro Host und pro Metrik berechneten Kosten steigen mit zunehmender Skalierung der Infrastruktur rapide an, sodass viele Teams vor der schwierigen Entscheidung stehen, welche Daten sie behalten und welche sie verwerfen sollen. Das Modell von Elastic bietet Teams mehr Kontrolle darüber, welche Daten sie speichern, wie lange sie diese aufbewahren und wie viel sie dafür bezahlen – was häufig zu Einsparungen von bis zu 4-fach führt.

Observability kann man sich als Evolution des Monitorings für moderne Anwendungen vorstellen. Im Grunde genommen handelt es sich dabei um die Fähigkeit von Anwendungen und Infrastruktur, mittels verwertbarer Logdaten, veröffentlichter Metriken und verteilter Traces Informationen über ihren inneren Zustand preiszugeben. Durch die Kombination aus Erfassung, Umwandlung, Korrelierung, Analyse und Visualisierung von Signalen ist Observability als Herangehensweise besser für die Komplexität und Größe cloudnativer Umgebungen geeignet als das herkömmliche Monitoring. Observability erfährt mit dem Aufkommen neuer Trends und Technologien eine kontinuierliche Weiterentwicklung.