3 Gründe, warum Monitoring sich von Observability unterscheidet

Monitoring ist der Prozess des Sammelns, Ingests und Analysierens von Anwendungs-, Infrastruktur- und/oder Cloud-Telemetriedaten, um den Zustand von Systemen zu beurteilen. Die Überwachung stützt sich auf Metriken wie CPU- oder Speichernutzung und Netzwerkverkehr, Logs und Spuren. Diese Daten ermöglichen es IT-Teams, die Leistung und Verfügbarkeit ihrer Infrastruktur und Anwendungen in Echtzeit zu verfolgen. Monitoring-Tools und -Plattformen können Dashboards und Warnmeldungen bereitstellen und verfügen über Berichtsfunktionen, die IT-Teams bei der Überwachung von Komponenten, der Identifizierung vorhergesagter Probleme und der Behebung von Problemen in bestimmten Umgebungen helfen .

Überwachungstools sind jedoch traditionell isoliert und daher nicht immer für moderne Cloud-Architekturen und größere Umgebungen geeignet.

Observability ist eine Reihe von Verfahren und Tools, die es IT-Benutzern ermöglichen, durch die von ihr erzeugten Telemetrie- und Betriebsdaten eine ganzheitliche Sicht auf ihre gesamte Umgebung zu erhalten. In verteilten Systemen ermöglicht Observability Teams, Daten – Protokolle, Metriken, Traces und Profilerstellung – zu korrelieren, um eine einheitliche Sichtbarkeit zu gewährleisten. Im Gegenzug erhalten Unternehmen umsetzbare Erkenntnisse, um die Serviceleistung und das Kundenerlebnis zu verbessern. Observability-Tools bieten anpassbare Dashboards, Automatisierungsfunktionen, Analysen und Warnmeldungen, mit denen Teams schneller und effektiver Ursachenanalysen durchführen können.  

Mit anderen Worten: Beobachtbarkeit ist ein sich entwickelndes Instrument zur Verbesserung der Leistung und Widerstandsfähigkeit des modernen IT-Betriebs und der von ihm verwalteten Dienste. Schließlich bedeutet eine bessere Widerstandsfähigkeit eine höhere Produktivität - wie sieht es da mit dem ROI aus?

Cloud Computing und serverlose, containerisierte Anwendungen bedeuten mehr Entwicklungsflexibilität. Ihre Monitoring-Lösung muss also mithalten.

Monitoring kann starr sein: Da Monitoring auf Datensätzen beruht, die von IT-Teams festgelegt wurden, kann es nicht „sehen“, was nicht dafür programmiert wurde. Mit anderen Worten, der Umfang von Monitoring ist begrenzt: Es verfolgt bekannte Probleme, erfüllt aber allein nicht die Anforderungen dynamischer Cloud-nativer oder hybrider Umgebungen, die oft auf Kubernetes und Microservices angewiesen sind.

Observability ist flexibel: Observability ist aufgrund ihrer Fähigkeit, Interaktionen zwischen Cloud-Umgebungen, lokaler Software und Drittanbieteranwendungen zuzuordnen, von Natur aus anpassungsfähig und flexibel. Es handelt sich um eine Methode, die speziell auf die Anforderungen moderner IT-Infrastrukturen zugeschnitten ist. Durch Automatisierung und AIOps- Funktionen lässt sich Observability außerdem wie Ökosysteme skalieren, sodass Teams ihre Infrastrukturen effizienter skalieren können.

In einem Tech-Ökosystem treten Probleme auf, egal welche Tools und Praktiken eingesetzt werden - einige Dinge ändern sich nicht. Wenn sie auftreten, können IT-Teams auf zwei Arten reagieren: 

• Beheben Sie das Problem – das Symptom

• Gehen Sie tiefer, um das Problemanzugehen.

Eine ordnungsgemäß durchgeführte Ursachenanalyse gewährleistet schnellere Reaktions- und Wiederherstellungszeiten.

Monitoring ist reaktiv: Monitoring-Warnungen sind so konfiguriert, dass Teams in Echtzeit über Anomalien und Probleme benachrichtigt werden, sobald sie auftreten. Während Monitoring IT-Spezialisten sagt, "was", erklärt es nicht von Natur aus das "Warum". In verteilten Architekturen ist die Transparenz über Datenströme hinweg eine häufige Herausforderung. Isolierte Monitoring-Tools sind einschränkend: Ingenieure wenden zusätzliche Ressourcen auf, um eine Ursachenanalyse manuell durchzuführen und gleichzeitig einen reaktiven Ansatz für das Systemmanagement zu verfolgen. Das Ergebnis? Langsamere Erkennungs-, Reaktions- und Lösungszeiten, was zu erheblichen Unterbrechungen führen kann.

Observability ist proaktiv: Observability erleichtert eine tiefer gehende Ursachenanalyse, indem es mit Hilfe historischer Daten einen umfassenderen Kontext und Einblick in den internen Systembetrieb bietet. Durch die Korrelation verschiedener Datenquellen und die Verfolgung des Flusses von Anfragen oder Ereignissen durch ein System erhalten Ingenieure einen ganzheitlichen Überblick über ihre Umgebung, um die Ursachen von Problemen genauer zu ermitteln. Diese Analyse kann in Echtzeit während eines Ausfalls oder im Nachhinein durchgeführt werden, um proaktiv zu verstehen, was schief gelaufen ist. Letztlich bedeuten bessere Möglichkeiten zur Ursachenanalyse einen insgesamt effizienteren Betrieb.

Der Abschied von isolierten Log-Monitoring-Tools hin zu einer einheitlichen Datenplattform und Beobachtbarkeit ist eine Investition in die Zukunft Ihres Unternehmens und für Sie als Unternehmensentwickler, SRE oder IT-Betriebsexperte. Die Weiterentwicklung herkömmlicher Überwachungstools hin zu moderner Beobachtbarkeit ist in der heutigen Cloud-native-Welt eine Notwendigkeit. Und es bereitet die Teams auf zukünftige Operationen vor, die mit AIOps und GAI verbessert werden. Moderne Beobachtbarkeit bringt ein Unternehmen auf den Weg zu höherer Effizienz, widerstandsfähigeren Anwendungen und außergewöhnlichen Kundenerlebnissen für das Unternehmen.