AIOps und Machine Learning Das Geheimrezept für Observability

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Beim traditionellen Monitoring werden Daten aggregiert und angezeigt. Bei Problemen generiert das traditionelle Monitoring Warnungen. Und das können sehr viele sein. Manche Warnungen sind unverzichtbar, aber andere lenken nur von wichtigen Informationen ab. Das Herausfiltern dieser unwichtigen Warnungen ist daher essenziell. Zeit für Observability!

Komplexe IT-Infrastrukturen nutzen Microservice-Architekturen und es ist entscheidend, dass Technikexperten die Cloud-Umgebungen ihrer Unternehmen effizient beobachten, überwachen und analysieren. Sie benötigen Warnungen ohne das „Rauschen“ an unwichtigen Informationen, das zu einer Warnungsmüdigkeit führt. Ohne Rauschen gelingt es ihnen, sich auf die wichtigen Signale zu konzentrieren.

Das lässt sich mit Observability leicht bewerkstelligen. Denn sie spielt eine entscheidende Rolle, wenn es darum geht, moderne und komplexe IT-Systeme zu überwachen, ihr Verhalten zu verstehen und die Gesamtleistung dieser Systeme effektiv zu verbessern. Sie bietet Technikexperten einen detaillierten Einblick in die Systemleistung, Fehler, Schwachstellen und Ausfälle. Mit diesen Informationen können Probleme schnell erkannt, überwacht und behoben werden. Kurz gesagt: Observability ermöglicht Analysen in Sekundenschnelle, die sonst Stunden in Anspruch nehmen würden.

Integrierte Intelligenz

Traditionelles Monitoring nutzt Dashboards, die auf Metriken basieren und vergleicht Telemetriedaten mit manuellen oder statistisch relevanten Schwellenwerten. Üblicherweise konzentriert es sich auf ein bestimmtes Netzwerk, eine Cloud, eine Infrastruktur oder ein Anwendungselement, sodass Technikexperten Anomalien erkennen, Probleme untersuchen und Lösungen finden können.

Doch das Monitoring hat seine Grenzen. Es bietet keine domänenübergreifende Korrelation, Einblicke in die Servicebereitstellung und betriebliche Abhängigkeiten oder Vorhersehbarkeit. Dazu kommt, dass im Laufe der Zeit Silos beim Monitoring entstehen. Hier kommen Observability-Lösungen ins Spiel.

Informationen sind entscheidend

Observability wird das traditionelle Monitoring nicht ersetzen. Stattdessen werden die durch das Monitoring erfassten Informationen als entscheidende Elemente verwendet. Observability analysiert die gesammelten Daten und vergleicht sie mit den erwarteten Ergebnissen und Zielen. Mit diesen Daten können Technikexperten den Zustand ihrer Infrastruktur und Anwendungen besser überblicken.

AIOps und ML ermöglichen es, Observability-Lösungen mit prädiktiven Analysefähigkeiten zu liefern, und damit einen Schritt weiterzugehen. Observability-Plattformen erkennen damit potenzielle Probleme, bevor sie auftreten, und reagieren automatisch und unabhängig darauf.

Wenn Technikexperten eingreifen müssen, werden sie benachrichtigt. Die eingebetteten AIOps und das ML liefern die notwendigen Einblicke, automatisierte Analysen und praktisch umsetzbare Informationen über die domänenübergreifende Datenkorrelation. Zudem bieten sie umfassende Echtzeit- und Verlaufsmetriken sowie Trace-Daten. So wird das Signal deutlich erkennbar und die endgültige Problemlösung ist leichter zu finden.

Probleme proaktiv erkennen

Das ermöglicht es Technikexperten einschließlich DevOps- und Sicherheitsteams, Probleme und Anomalien proaktiver zu erkennen. Die Teams können anschließend Aufgaben automatisieren und Betriebsmanagement, Berichterstellung und Kapazitätsplanung geschlossen und effizient über verschiedene IT-Bereiche hinweg gestalten. Dank AIOps und ML können Observability-Lösungen:

• die geschäftliche Agilität stärken

• Fachkräften helfen, Probleme und Schwachstellen zu erkennen

• wirksamen Änderungen an Geschäftsdiensten, Komponenten und Aktivitätszuständen zu charakterisieren und zu prognostizieren

• einen geringeren Verwaltungsaufwand schaffen

Integrierte Observability-Lösungen optimieren die IT-Effizienz, machen redundante Tools überflüssig und tragen so dazu bei, Kosten zu reduzieren. Für IT-Teams macht es einen großen Unterschied, wenn sie von einer reaktiven Vorgehensweise zu einer proaktiven übergehen können. Mit Observability können sie die Beziehungen zwischen geschäftlichen Diensten und Komponenten sowie Abweichungen und Abhängigkeiten visualisieren und fortlaufend analysieren. Dies verbessert im Ergebnis auch die Leistung, Compliance und Resilienz.

Observability hebt traditionelles Monitoring auf eine neue Ebene

Hybrid- und Remote-Work werden auch in Zukunft zum Alltag gehören, genau wie SaaS-Anwendungen und allgegenwärtige vernetzte Geräte. AIOps und ML gestützte Observability-Lösungen bieten einen dynamischen Schutz vor Verbindungsabbrüchen, die die Kommunikation am Arbeitsplatz unmöglich machen und Ausfälle und Unterbrechungen im Produktionsablauf verursachen.

Allerdings sollte man Observability nicht einfach als eine weitere Technologie betrachten, die man zum Stack hinzufügt. Es handelt sich vielmehr um eine integrierte Lösung für das IT-Infrastruktur-, Anwendungs- und Datenbankleistungsmanagement der nächsten Generation.

Fazit

Observability einschließlich AIOps und ML ermöglicht es Unternehmen jeder Größe, die IT-Servicebereitstellung einfacher und ganzheitlicher zu überblicken und zu verwalten. Sie sorgt durch stetig verbesserte Performance und Zuverlässigkeit für Kosteneinsparungen. Dies verbessert das Kundenerlebnis in komplexen, vielfältigen und verteilten hybriden und cloudbasierten Umgebungen. Observability und die Integration von AIOps und ML heben traditionelle Monitoring-Praktiken auf eine ganz neue Ebene.

Über den Autor

Thomas LaRock ist Head Geek bei SolarWinds.

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