Die Komplexit\u00e4t moderner Systeme und Anwendungen hat erheblich zugenommen. Deshalb war auch der Bedarf an Methoden zur Fehlersuche und Problemdiagnose noch nie so gro\u00df wie heute \u2013 insbesondere bei verteilten Systemen.<\/p>\n\n\n\n
Um mit vorhersehbaren Fehlern umzugehen, kamen in der Vergangenheit vor allem das Monitoring und Tests zum Einsatz. Bei unvorhersehbaren Zwischenf\u00e4llen ist dieser Ansatz jedoch weniger praktikabel. Hier kommt laut Angabe der Analysten von Thundra die Observability ins Spiel. Diese hat ihre Wurzeln in der Kontrolltheorie, die sich damit befasst, wie gut man den internen Zustand eines Systems anhand seiner Outputs erkennen kann.<\/p>\n\n\n\n
Da das Konzept ist noch sehr neu ist, scheinen die Grenzen zum Monitoring bisher nicht genau definiert zu sein. Dies gilt insbesondere, weil immer mehr \u00dcberwachungswerkzeuge auch Funktionen f\u00fcr die Beobachtung enthalten.<\/p>\n\n\n\n
Viele sehen in der \u00dcberwachung ein unverzichtbares Werkzeug f\u00fcr den Aufbau, den Betrieb und die Ausf\u00fchrung von Systemen.<\/p>\n\n\n\n
In der Praxis erm\u00f6glicht das Monitoring die Beobachtung und das Verst\u00e4ndnis des Systemzustands anhand einer vordefinierten Reihe von Metriken und Protokollen. Die \u00dcberwachung muss dabei vor allem zwei Fragen beantworten: Was ist defekt? Warum ist der Defekt aufgetreten? Die erste Frage dreht sich dabei vor allem um die Symptome, w\u00e4hrend die Frage nach dem \u201eWarum\u201c die Ursache der Probleme betrifft. Ein gutes Verst\u00e4ndnis der Unterscheidung zwischen \u201ewas\u201c und \u201ewarum\u201c erm\u00f6glicht die effektive \u00dcberwachung von verteilten Systemen \u2013 mit minimalem Rauschen und maximalem Signal, wie Mark Burgess in einem Buch von O’Reilly Media erkl\u00e4rt.<\/p>\n\n\n\n
Das Monitoring macht die Systeme zwar nicht immun gegen Ausf\u00e4lle, sollte aber einen einigerma\u00dfen guten \u00dcberblick \u00fcber deren Integrit\u00e4t liefern. Um diese zu gew\u00e4hrleisten, muss jedoch gekl\u00e4rt werden, welche Erwartungen und Messwerte zu erreichen sind.<\/p>\n\n\n\n
Kombiniert man die \u00dcberwachung mit Warnmeldungen, kann das System au\u00dferdem Informationen dar\u00fcber liefern, wo Defekte vorliegen oder in der Zukunft drohen. Anhand dieser Daten lassen sich nicht nur Infrastruktur und Anwendungen in ihrem Verhalten verstehen, sondern auch Probleme erkennen und schnell beheben, bevor Benutzer davon betroffen sind. Und auch wenn die \u00dcberwachungsdaten nicht direkt Warnmeldungen generieren, sollten sie \u00fcber Dashboards einen \u00dcberblick \u00fcber das Verhalten und die Leistung eines Systems geben.<\/p>\n\n\n\n
Allerdings kann die \u00dcberwachung auf diese Weise sehr komplex werden. Deshalb ist es immer ratsam, das \u00dcberwachungssystem so einfach wie m\u00f6glich zu gestalten.<\/p>\n\n\n\n
Observability ist laut Cisco ein Prozess, bei dem Software-Tools eingesetzt werden, um Probleme zu erkennen. Daf\u00fcr erfolgt sowohl eine Untersuchung der Inputs (Anwendung und Infrastruktur) als auch der Outputs (Gesch\u00e4ftstransaktionen, Benutzererfahrungen und Anwendungsleistung) des Technologie-Stacks.<\/p>\n\n\n\n
Observability-Tools sammeln und analysieren ein breites Spektrum an Daten, um Probleme zu beheben, bevor sie sich auf Business-KPIs auswirken. Unter die Daten fallen nicht nur Zustand und Leistung von Anwendungen, sondern auch Gesch\u00e4ftsmetriken (z. B. Konversionsraten), die Zuordnung von Benutzererfahrungen oder Infrastruktur- und Netzwerk-Telemetrie.<\/p>\n\n\n\n
Die Nachfrage nach Observability-Tools wird dabei durch mehrere Faktoren ausgel\u00f6st. Diese gehen auf den wachsenden Wunsch nach digitalen Diensten sowie die zunehmende Komplexit\u00e4t von IT-Systemen und -Anwendungen zur\u00fcck.<\/p>\n\n\n\n
Zu den Einfluss-Faktoren geh\u00f6ren:<\/p>\n\n\n\n
Vor allem aber Gewinnt die Observability an Aufmerksamkeit, weil sie es Entwicklern erm\u00f6glicht, das Niveau der Kundenerfahrung ihrer Software zu erh\u00f6hen. Diese wird meist stark durch die zunehmende Komplexit\u00e4t digitaler Unternehmen und das Aufkommen neuer Technologien wie Cloud-Native Computing, DevOps, Microservices und Container-Virtualisierung beeintr\u00e4chtig.<\/p>\n\n\n\n
Die Nutzung von Observability bietet dabei immense Vorteile f\u00fcr Unternehmen: von schnellerer Innovation und Implementierung, weniger Tr\u00e4gheit und geringeren Kosten bis zu einem besseren Verst\u00e4ndnis daf\u00fcr, wie sich Zeit und Aufmerksamkeit innerhalb von Anwendungen effektiv verteilen lassen.<\/p>\n\n\n\n
Metriken, Vorf\u00e4lle, Tracking und Protokolle sind wichtige Grundlagen f\u00fcr die Observability. Indem man sie analysiert, kann man schneller Erkenntnisse \u00fcber den System-Zustand ableiten und Fehler verstehen. Sobald diese Daten also aggregiert sind, werden verd\u00e4chtige Aktivit\u00e4ten analysiert und \u00fcberwacht.<\/p>\n\n\n\n
H\u00e4ufig liefert die Observability deshalb auch Erkenntnisse, die bei der \u00dcberwachung helfen.<\/p>\n\n\n\n
Es ist nicht sinnvoll, die Beziehung zwischen Observability und \u00dcberwachung als gegen\u00fcberstellendes Konzept zu verstehen. Denn Observability ist weder ein Ersatz f\u00fcr das Monitoring, noch wird es dadurch \u00fcberfl\u00fcssig. Vielmehr unterst\u00fctzen sich die beiden Konzepte gegenseitig.<\/p>\n\n\n\n
Obwohl sie unterschiedlichen Zwecken dienen, werden beide Techniken jedoch zunehmend als symbiotisch und nicht als Entweder-oder-L\u00f6sung betrachtet \u2013 denn gerade wenn sie zusammenarbeiten, sind sie deutlich effizienter.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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