Sie sind hier: Startseite » Markt » Tipps und Hinweise

KI-gestützte Observability und Automatisierung


Full-Stack Observability ist mittlerweile nahezu unumgänglich für Unternehmen, die Innovationen in zunehmend Cloud-nativen Umgebungen bereitstellen müssen
Vereinfachung komplexer IT-Umgebungen durch Full-Stack Observability


Von Andreas Grabner, CNCF Ambassador and Dynatrace DevRel

Unternehmen kämpfen mit der zunehmenden Komplexität der Cloud. IT-Teams brauchen daher neue Möglichkeiten, um Probleme über den gesamten Technologie-Stack hinweg – von Mainframes bis hin zu Multi-Cloud-Umgebungen – zu erkennen und auf sie reagieren zu können: "Full-Stack Observability". Diesen umfassenden Überblick zu erhalten, ist auch deshalb unverzichtbar, weil Unternehmen innovative Lösungen zunehmend in Cloud-nativen Umgebungen entwickeln. Doch wie funktioniert Full-Stack Observability? Welche Vorteile bietet die Technologie bezüglich der Cybersicherheit und der Automatisierung manueller Prozesse?

Jeden Endpunkt sehen
Full-Stack Observability beschreibt die Fähigkeit, den Zustand jedes Endpunkts in einer verteilten IT-Umgebung auf der Grundlage seiner Telemetriedaten zu bestimmen. Zu den Endpunkten gehören lokale Server, Kubernetes-Infrastrukturen, in der Cloud gehostete Infrastrukturen und Dienste sowie Open-Source-Technologien. Durch die Observability des gesamten Technologie-Stacks erhalten IT-Teams einen umfassenden Echtzeit-Einblick in das Verhalten, die Leistung und den Zustand von Anwendungen und der zugrunde liegenden Infrastruktur.

Observability-Lösungen nutzen Telemetriedaten wie Protokolle, Metriken und Traces, um IT-Verantwortlichen Einblicke in die Anwendungs- und Infrastruktur-Performance sowie die tatsächliche Nutzererfahrung zu geben. Dieser Kontext ermöglicht es auch nachzuvollziehen, wie all diese Einheiten miteinander verbunden sind Dabei geht es nicht nur um Infrastrukturverbindungen, sondern auch um die Beziehungen und Abhängigkeiten zwischen Containern, Microservices und Code auf allen Netzwerkschichten.

Eine umfassende Observability ist nicht zuletzt unerlässlich für das Digital Experience Monitoring (DEM). Hierdurch kann die grundlegende Nutzererfahrung ermittelt werden. Fachkräfte können die Ladezeiten von Webseiten, Reaktionszeiten von Webapplikationen beim Endanwender optimieren und die Latenz verringern. Die schnelle Behebung von Problemen sorgt so zum Beispiel bei Webshops für ein positives Kundenerlebnis und einen ungestörten Einkauf.

Warum Observability des gesamten Systems wichtig ist
Cloud-Umgebungen stellen die IT vor viel komplexere Herausforderungen als traditionelle, lokale Rechenzentren. Als Reaktion darauf fügen viele Unternehmen weitere Überwachungstools hinzu. Doch unter Umständen erhöht die Vielzahl an Tools die Komplexität noch weiter und verlangsamt sogar die Reaktion auf Probleme, weil die Übersicht fehlt.

Wenn die IT-Teams ihre Tools in getrennten Silos verwenden, fehlt ihnen ein vollständiges Bild der Aktivitäten. Ohne eine zentralisierte Quelle, in der alle relevanten Informationen zusammengeführt werden, haben selbst die besten Fachkräfte oft Schwierigkeiten, dringende geschäftskritische Probleme zu verstehen und effizient zu lösen.

Observability ändert dies. Es bietet über eine zentralisierte Plattform Einblick in jede Schicht der Anwendungsinfrastruktur und reduziert so den Wildwuchs an Überwachungstools, der mit hohen Kosten und Ineffizienz einhergeht. DevOps-Teams profitieren ganz besonders von der Observability des vollständigen Technologie-Stacks. Sie erhalten genaues Echtzeit-Feedback von Integrations- oder Produktionssystemen und können somit Probleme hinsichtlich der Nutzererfahrung und Anwendungsleistung schneller lösen. Dank verbesserter Diagnose- und Analysefunktionen verbringen DevOps-Teams weniger Zeit mit der Fehlersuche und können stattdessen ihre Expertise für die Entwicklung neuer Funktionen einsetzen, von denen Benutzer profitieren.

Sechs Vorteile von Full-Stack Observability im Überblick

1. Bewusstsein für die gesamte Umgebung:
Viele Unternehmen haben heute eine Multi-Cloud-Umgebung. Observability bietet einen durchgängigen Einblick in die Gesamtheit der Anwendungsumgebung und beseitigt blinde Flecken in Bezug auf Leistung, Zustand und Verhalten aller Applikationen. Ohne vollständige Observability haben Fachkräfte bestenfalls ein partielles Verständnis ihrer Anwendungsinfrastruktur.

2. Präzise Ursachenermittlung und Priorisierung von Problemen: IT- und DevOps-Teams verschwenden keine Zeit mit dem Durchforsten von Daten und der Interpretation von Statistiken. Mithilfe von Observability können sie schnell die grundlegenden Ursachen identifizieren und Probleme gemäß den Auswirkungen auf Benutzer und Unternehmen priorisieren.

3. Beschleunigung und Automatisierung der CI/CD-Pipeline: Full-Stack Observability hilft DevOps-Teams, potenzielle Probleme in der CI/CD-Pipeline (Continuous Integration und Continuous Delivery) rasch zu identifizieren und schneller zu beheben. So kann neue Software schneller in Produktion genommen werden, Unternehmen steigern ihre Innovationsgeschwindigkeit und profitieren schneller von der Umsetzung guter Ideen.

4. Integration von Runtime-Application-Security in DevSecOps: Sicherheitsteams müssen Risiken adressieren und managen. Deshalb werden sie von anderen IT-Teams oft als Innovationsbremse wahrgenommen. Full-Stack Observability beseitigt diese interne Konfliktkonstellation, weil sie IT-Teams ermöglicht, die Runtime-Application-Security effektiver in DevSecOps-Prozesse zu integrieren. So können die IT-Mitarbeiter die Geschäftsziele unterstützen, ohne die Sicherheit zu gefährden.

5. Bessere Geschäftsentscheidungen mit präziser Analytik: Wenn IT-Teams und Fachabteilungen nicht Hand in Hand arbeiten, ist es für Unternehmen schwierig, geschäftskritische Entscheidungen zu treffen. Observability sorgt für die nötige Transparenz, damit alle Beteiligten einen gemeinsamen Bezugsrahmen haben und sich auf geschäftliche Prioritäten einigen können.

6. Beseitigung operativer Silos und Optimierung der Zusammenarbeit: Mit einer zentralisierten Quelle aller relevanten Informationen für die Ursachenanalyse können sich IT- und DevOps-Teams schnell darüber verständigen, was getan werden muss, um eine gute Funktion zu gewährleisten und wer dafür verantwortlich ist. Dies verbessert die abteilungsübergreifenden Arbeitsbeziehungen und sorgt für eine flüssige interne Zusammenarbeit.

Die Komplexität der Cloud hat den Einblick in das gesamte System erschwert. Doch mit einer zentralisierten Plattform, die die Überwachung über den gesamten Technologie-Stack hinweg automatisiert, können Unternehmen alle erforderlichen Betriebs- und Business-Performance-Metriken erhalten, vom Front-End bis zum Back-End und zu allem, was dazwischen liegt. Hier wirkt auch Künstliche Intelligenz Wunder: Sobald ein System alle erforderlichen Telemetriedaten zusammenführt, kann deterministische KI schnell aufzeigen, was wichtig ist und weshalb. Dann fällt es Fachkräften leicht, die richtigen Maßnahmen zu ergreifen. Der Einsatz von KI für den IT-Betrieb (AIOps) hilft nicht nur dabei, die Informationsflut im IT-Betrieb zu beherrschen, sondern auch die Effizienz und Innovationsgeschwindigkeit zu erhöhen. AIOps ermöglichen eine automatisierte Ursachenanalyse, sodass IT-Teams sich auf übergeordnete Aufgaben konzentrieren können, statt sich in der Suche nach Fehlern zu verlieren.

Durch die Observability des gesamten Systems können Unternehmen alles durchblicken - von der Erfahrung des Endanwenders bis hin zum Zustand der Infrastruktur, inklusive aller Beziehungen und Abhängigkeiten zwischen den einzelnen Schichten, Komponenten oder Codeteilen. Dies unterstützt Unternehmen dabei, ihre digitale Transformation schneller, einfacher und intelligenter gestalten. (Dynatrace: ra)

eingetragen: 07.12.23
Newsletterlauf: 26.02.24

Dynatrace: Kontakt und Steckbrief

Der Informationsanbieter hat seinen Kontakt leider noch nicht freigeschaltet.


Kostenloser PMK-Verlags-Newsletter
Ihr PMK-Verlags-Newsletter hier >>>>>>



Meldungen: Tipps und Hinweise

  • Private AI verfolgt einen Plattform-Ansatz

    Der Einzug der generativen KI (GenAI) in die breite Öffentlichkeit hat das KI-Wachstum in Unternehmen vergangenes Jahr beschleunigt. Motiviert durch Wettbewerbsdruck und potenzielle Vorteile forcieren Unternehmen und Regierungen ihre KI-Strategie.

  • Mangelnde Vorbereitung auf SaaS-Ausfälle

    Der Hycu State of SaaS Resilience 2024 Report deckte zuletzt kritische Datensicherungslücken auf, da 70 Prozent der Unternehmen Datenverluste erleiden. Trotzdem verlassen sich 60 Prozent immer noch auf ihre Software-as-a-Service (SaaS)-Anbieter, um sich zu schützen, und setzen sich damit weiteren Risiken aus.

  • KI gewinnbringend einsetzen

    Das KI-Potenzial ist praktisch unerschöpflich. Doch um es richtig zu nutzen und daraus echte Wettbewerbsvorteile zu generieren, muss vorab die Bereitschaft des Unternehmens dafür geklärt werden. Der IT-Dienstleister CGI erklärt, warum der Readiness-Check so wichtig ist, was er genau analysiert und was mit den daraus gewonnenen Erkenntnissen passiert.

  • Herausforderungen von Edge AI

    Künstliche Intelligenz hat längst den Netzwerkrand erreicht. Um zeitkritischen Daten den Umweg über die Cloud und das Rechenzentrum zu ersparen, bringen Edge-AI-Lösungen Modelle direkt in die Anwendungen vor Ort. Dieser Weg bietet immense Vorteile - er ist aber auch mit einigen Stolpersteinen gepflastert, wie Couchbase, Anbieter einer Cloud-Datenbankplattform, zeigt.

  • Cloud-Datenschutz im Gesundheitswesen

    Daten im Gesundheitswesen gehören zu den kritischsten Vermögenswerten. Sie umfassen hochsensible Informationen wie Krankengeschichten, Behandlungsunterlagen und persönliche Daten. Der Schutz dieser Daten ist von größter Bedeutung, da sie durch nationale und globale Vorschriften als besondere Kategorien personenbezogener Daten eingestuft werden.

  • Generative KI mit Serverless optimieren

    Der Einsatz von generativer KI kann komplex und teuer sein. Serverlose Cloud-Dienste und Vektordatenbanken bieten eine Lösung, um diese Hürden zu überwinden und KI-Anwendungen effizient und skalierbar zu gestalten.

  • Sensible Daten in der Cloud schützen

    Wenn Unternehmen in der Cloud geistiges Eigentum oder persönliche Informationen verlieren, drohen ihnen erhebliche Konsequenzen. Mit den richtigen Maßnahmen für Datensicherheit in der Cloud können sie zuverlässig Vorsorge treffen. Forcepoint erläutert die fünf wichtigsten davon. Datensicherheit in der Cloud wird für Unternehmen zunehmend zu einem kritischen Bestandteil ihrer IT-Infrastruktur.

  • Dank der Cloud: Flexibilität und Skalierbarkeit

    Cloud-Marktplätze sind heute zu einem unverzichtbaren Dreh- und Angelpunkt für unabhängige Softwareanbieter (ISVs) geworden, um ihre Reichweite zu vergrößern, den Verkaufsprozess zu rationalisieren und Wachstum zu fördern. Erfolg ist jedoch nicht allein dadurch garantiert, dass ein Produkt auf einem Marktplatz gelistet ist.

  • Beste Rendite für Serverinvestitionen?

    Laut Statista schätzen IT-Experten weltweit im Jahr 2024 eine Aufteilung von fast 50/50 zwischen Onsite- und Cloud-gehosteten Servern in ihren Unternehmen. Aufgrund der riesigen Datenmengen und der zunehmenden Nutzung von KI, werden künftig immer mehr Server benötigt.

  • Digitale Transformation kommt nicht ins Rollen?

    Dass die Digitalisierung unaufhaltsam voranschreitet, ist keine Neuigkeit mehr, trotzdem haben bislang viele deutsche Unternehmen den entscheidenden Schritt zur digitalen Transformation noch nicht gewagt. Die Corona-Pandemie hat als Katalysator für einen Digitalisierungsschub gesorgt und viele Prozesse auf den Prüfstand gestellt.

Wir verwenden Cookies um unsere Website zu optimieren und Ihnen das bestmögliche Online-Erlebnis zu bieten. Mit dem Klick auf "Alle akzeptieren" erklären Sie sich damit einverstanden. Erweiterte Einstellungen