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Alles stets im Auge behalten Was ist Observability?

Von Martin Hensel

„Was man nicht messen kann, kann man nicht lenken“, lautet eine Binsenweisheit. Sie besitzt auch in Hinblick auf moderne IT-Anwendungen und -Systeme Gültigkeit. Observability stellt hierbei einen Ansatz bereit, der für Überblick in zunehmend komplexen Umgebungen sorgt und über das klassische Monitoring hinausgeht.

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Zunehmend komplexe Umgebungen erfordern hohe Transparenz - Observability setzt hier an.
Zunehmend komplexe Umgebungen erfordern hohe Transparenz - Observability setzt hier an.
(Bild: Colossus Cloud / Pixabay )

Der etwas sperrige Begriff Observability lässt sich sinngemäß mit „Beobachtbarkeit“ übersetzen. Vereinfacht ausgedrückt steht er dafür, wie gut sich der interne Zustand eines Systems über die von ihm bereitgestellten Ausgabewerte bewerten lässt.

Die dazu nötigen Informationen stammen aus Logs, Metriken und Traces, die wiederum Ereignisse, Messwerte und Vorgänge abbilden. Der Begriff Observability selbst klingt zwar modern, wurde aber bereits in den Sechzigerjahren vom US-Wissenschaftler Rudolf Emil Kalman im Umfeld der Systemsteuerungstheorie geprägt.

Observability soll Entwicklern in Echtzeit einen Einblick in ihre Systeme gestatten und somit Performance-Probleme und andere Schwachstellen enttarnen. Dies ist speziell in Cloud-nativen, verteilten Systemen kompliziert, die Microservices, Container oder Serverless-Architekturen umfassen. Bislang übliche Monitoring-Verfahren stoßen hier aufgrund der unzähligen Prozesse, Kommunikationswege und Abhängigkeiten schnell an ihre Grenzen.

Zusammenspiel mit Monitoring

Oft wird Observability nur als ein aktuelles Buzzword für Monitoring betrachtet. Es gibt aber deutliche Unterschiede zwischen den beiden Konzepten. Der wichtigste, wenngleich sehr vereinfacht ausgedrückt: Das Konzept der Observability verfolgt einen ganzheitlichen Ansatz, der die Ursache eines Problems auffinden und dessen Behebung ermöglichen soll.

Im Gegensatz dazu überwachen klassische Monitoring-Tools Systemstatus, Verhalten, Anomalien und Messwerte, überlassen Auswertung, Schlussfolgerungen und daraus gezogene Erkenntnisse aber dem Benutzer (siehe zum Beispiel: „Was ist Performance Monitoring?“. Das kann in Zeiten sehr komplexer Umgebungen zum Problem werden und zu Fehlinterpretationen führen.

Observability kann als Weiterentwicklung und Ausbau des klassischen Monitorings gesehen werden. Vorhandene Daten werden korreliert und anschließend automatisiert und intelligent interpretiert. Muster und Beziehungen in den gesammelten Daten werden trotz ihrer unterschiedlichen Struktur gefunden und dargestellt.

Dazu kommen auch Verfahren aus den Bereichen Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) zum Einsatz. Interaktive Dashboards stellen die Ergebnisse übersichtlich und flexibel dar. Statt nur über Probleme zu informieren, zeigt Observability Zusammenhänge und Folgen für das Gesamtsystem auf. Entwickler können somit schneller und gezielter die Problemlösung in Angriff nehmen.

Vorteile im Überblick

Für Entwickler und DevOps bieten Observability-Lösungen eine Reihe an Vorteilen. Im Mittelpunkt steht dabei die hohe Transparenz: Zu jedem Zeitpunkt steht ein genauer Überblick über den internen Zustand einer Anwendung zur Verfügung. Diese detaillierten Informationen sind vor allem in modernen verteilten Umgebungen unverzichtbar, um komplexe Systeme und Anwendungen sowie deren Performance zuverlässig zu überwachen. Zudem wird die Dauer von der Problemerkennung bis zur Behebung der Ursache deutlich reduziert. Auswirkungen des Debuggings lassen sich umgehend überprüfen.

Insgesamt kommt Observability nicht nur Entwicklern, sondern allen beteiligten Teams zugute. Neben der einfacheren Problembehebung wird ein tieferer Einblick in die Systemperformanz und deren Auswirkung auf die Kundenerfahrung möglich. Das vollständige Bild der gesamten Architektur und die detaillierten Einblicksmöglichkeiten für verschiedenste Abteilungen, von Entwicklern über Analysten und die Systemadministration bis hin zum Projekt-Management, erlauben fakten- und datenbasierte Entscheidungen. Fehler und Ausfallzeiten werden reduziert, was zu zufriedeneren Kunden führt – und letztlich ein besseres Geschäftsergebnis fördert.

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