Die Cloud-Infrastruktur wird immer komplexer: Microservices, Container, die Multi-Cloud und softwaredefinierte Umgebungen sorgen f\u00fcr eine weitere Dimension im Cloud-Universum. Um ganzheitlich zu durchdringen, was in diesen sich st\u00e4ndig ver\u00e4ndernden Umgebungen passiert, ist es notwendig, die Beobachtbarkeit massiv zu skalieren. Nur so gelingt es Teams, ein proaktives Verst\u00e4ndnis aufzubauen \u2013 weg von der simplen Beobachtung und Reaktion auf Probleme zu einer Kultur der vorausschauenden Infrastruktur-Optimierung.<\/p>\n\n\n\n
Was ist also wichtig? Die Beobachtungsf\u00e4higkeit sollte \u00fcber die blo\u00dfe \u00dcberwachung hinausgehen \u2013 selbst bei sehr komplizierten Infrastrukturen. Erkl\u00e4rtes Ziel ist stattdessen der Aufbau von Transparenz auf allen Ebenen eines Unternehmens. Eine bessere Beobachtbarkeit verschafft allen Beteiligten einen umfassenden \u00dcberblick \u00fcber Probleme und Benutzererfahrungen. Das schafft mehr Zeit f\u00fcr strategische Initiativen. Die M\u00f6glichkeiten zu einer \u00fcbergreifenden Beobachtbarkeit ist auch entscheidend f\u00fcr den Gesamterfolg einer Site Reliability Engineering Organisation (SRE) oder von DevOps-Modellen.<\/p>\n\n\n\n
Wie l\u00e4sst sich Beobachtbarkeit auf den Punkt bringen? Kurz gesagt: Es handelt sich um die F\u00e4higkeit, jede Frage zu Ihrem Unternehmen oder Ihrer Anwendung zu jeder Zeit beantworten zu k\u00f6nnen \u2013 unabh\u00e4ngig von der Komplexit\u00e4t Ihrer Infrastruktur. Im Zusammenhang mit dem Betrieb und der Anwendungsentwicklung ist dies verh\u00e4ltnism\u00e4\u00dfig einfach zu erreichen \u2013 indem Systeme und Anwendungen so angelegt werden, dass sie Metriken, Traces und Protokolle sammeln und all diese Daten an ein System senden k\u00f6nnen. Dieses wiederum muss f\u00e4hig sein, die Informationen zu speichern und zu analysieren. Ziel ist es, dem Endanwender relevante Erkenntnisse bereitzustellen.<\/p>\n\n\n\n
Automatisierung und Intelligenz sind daher unabdingbar, um die Arbeitsweise von Teams zu ver\u00e4ndern und schnell und effizient Beobachtbarkeit in gro\u00dfem Ma\u00dfstab zu erreichen.<\/p>\n\n\n\n
Im Wesentlichen geht es um die Automatisierung der kontinuierlichen Zuordnung von Komponenten und Cloud-Diensten. Um au\u00dferdem L\u00fccken in der Echtzeitabdeckung zu vermeiden, ergibt es Sinn, neue Komponenten und die zahlreichen Abh\u00e4ngigkeiten best\u00e4ndig KI-basiert im Blick zu behalten. Da sich dynamische Multi-Cloud-Umgebungen in Sekundenschnelle \u00e4ndern k\u00f6nnen, muss die k\u00fcnstliche Intelligenz genaue Antworten kennen und in der Lage sein, Probleme automatisch zu antizipieren und zu beheben \u2013 noch bevor sie sich auf das Gesch\u00e4ft auswirken.<\/p>\n\n\n\n
Einige wichtige KI-Ressourcen, die eine Beobachtbarkeit im gro\u00dfen Ma\u00dfstab erm\u00f6glichen, sind:<\/p>\n\n\n\n
Die Automatisierung ist einer der hei\u00dfesten Trends im Bereich der Beobachtbarkeit. Das Ziel von KI besteht darin, in Sekundenschnelle Antworten f\u00fcr Technik-, Infrastruktur-, Betriebs- und Anwendungsteams zu liefern. So kann sich die Belegschaft auf die Dinge konzentrieren, die wirklich wichtig sind.<\/p>\n\n\n\n
Dar\u00fcber hinaus verf\u00fcgen hochwertige Observability-Systeme \u00fcber Lernalgorithmen. Diese k\u00f6nnen die Integrit\u00e4t von Diensten und Anwendungen in der Vergangenheit verstehen und so dabei helfen, Vorhersagen f\u00fcr die Zukunft zu treffen. Eine vollst\u00e4ndige Erfassung aller Daten \u00fcber ein Unternehmen hilft maschinellen Lernmodellen, genaue Erkenntnisse aus Echtzeit- und historischen Daten zu gewinnen: Machine Learning unterst\u00fctzt bei der Vorhersage potenzieller zuk\u00fcnftiger Ereignisse, die eine hohe Wahrscheinlichkeit besitzen, und nutzt die Leistung der KI f\u00fcr pr\u00e4diktive Intelligenz.<\/p>\n\n\n\n
Durch die Bereitstellung einer pr\u00e4zisen Antwort auf relevante Problemstellungen k\u00f6nnen Teams zu einer effektiven team\u00fcbergreifenden Zusammenarbeit \u00fcbergehen. Das macht sich auch an der Performance des Unternehmens bemerkbar und f\u00fchrt zu optimierten Gesch\u00e4ftsergebnissen.<\/p>\n\n\n\n
Systeme, die KI-basierte Beobachtbarkeit erm\u00f6glichen, sollten verschiedene relevante Anforderungen erf\u00fcllen, damit Teams effizienter zusammenarbeiten und SLIs und SLOs erreichen k\u00f6nnen:<\/p>\n\n\n\n
Eine externe Perspektive ist erforderlich, um eine Feedbackschleife von den Backend-Technologieteams zu den Produkt-, Digital- und Gesch\u00e4ftsteams zu schaffen. So l\u00e4sst sich sicherstellen, dass der gesamte Cloud-Stack die erwarteten Ergebnisse unterst\u00fctzt. Um dies zu erreichen, sollten Unternehmen die Nutzererfahrung in einen intelligenteren Beobachtungsansatz einbeziehen. Eine Verbindung der Front-End- und Back-End-Perspektive hilft, die Nutzererfahrung \u00fcber alle Kan\u00e4le hinweg zu verstehen.<\/p>\n\n\n\n
Wenn sich ein System als Ganzes betrachten l\u00e4sst, bringt das gro\u00dfe Vorteile mit sich. Die Voraussetzung daf\u00fcr: Unternehmen m\u00fcssen in die Eigenanalyse gehen und Systeme, Workload und Arbeitsabl\u00e4ufe \u00fcberpr\u00fcfen. Ist das richtige System gefunden, \u00fcberzeugt eine gro\u00df angelegte Beobachtbarkeit mit diesen Vorz\u00fcgen:<\/p>\n\n\n\n
Mit anderen Worten: Sobald Sie Observability im gro\u00dfen Ma\u00dfstab einsetzen, gelingt es, das Gesamtsystem und die Benutzererfahrung im Auge zu behalten. Inselerkenntnisse, die sich allein auf einzelne Komponenten der IT-Infrastruktur beziehen, geh\u00f6ren so der Vergangenheit an.<\/p>\n\n\n\n
Setzen Sie auf skalierte Beobachtbarkeit, um sich auf das zu konzentrieren, was wirklich wichtig ist.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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