Was ist Beobachtbarkeit?
Beobachtbarkeit ist die Fähigkeit, den Zustand eines IT-Systems oder einer IT-Anwendung zu verstehen und darauf zu reagieren. Wie das Monitoring basiert auch Beobachtbarkeit auf Ausgaben, Protokollen und Performance-Metriken. Im Gegensatz zum alleinigen Monitoring können Sie mit Beobachtbarkeit diese Metriken jedoch proaktiv anwenden, um Fehler in Ihren Systemen und Anwendungen zu beheben und diese zu optimieren. Durch die Beobachtung von System-Events können Automatisierungstools beispielsweise auf auftretende Probleme reagieren und so Systeme effizient und stabil halten.
Welche Vorteile hat Beobachtbarkeit?
Mit der zunehmenden Komplexität der Softwaresysteme ist auch die Herausforderung gestiegen, eine wachsende Zahl an Ausgaben und Metriken zu bewältigen. Die Beobachtbarkeit beinhaltet und erweitert klassische Überwachungssysteme und unterstützt Teams dabei, die Ursachen für Probleme zu finden. Sie ermöglicht es Stakeholdern, Fragen zu ihren Anwendungen und ihrem Geschäft zu beantworten und Prognosen zu erstellen.
Die Beobachtbarkeit hat zusammen mit anderen IT-Trends an Popularität gewonnen, darunter die weit verbreitete Einführung von Microservices, die zunehmende Abhängigkeit von verteilten Architekturen und die wachsende Bedeutung von Platform Engineering als Disziplin.
In modernen Softwaresystemen und im Cloud Computing unterstützt Beobachtbarkeit die Zuverlässigkeit, Performance und Sicherheit. Welche Vorteile bietet Beobachtbarkeit?
Verbesserte Zuverlässigkeit
Identifizieren und lösen Sie Probleme, bevor sich diese ausweiten, minimieren Sie Ausfallzeiten und stellen Sie sicher, dass Systeme für Nutzerinnen und Nutzer verfügbar bleiben.
Effiziente Fehlerbehebung
Identifizieren Sie die Ursache von Problemen zügig und lösen Sie diese effizient mit detaillierten Insights in das Verhalten eines Systems.
Optimierte Performance
Identifizieren Sie Optimierungsmöglichkeiten, wie etwa Engpässe im System oder nicht ausreichend ausgelastete Ressourcen für eine effizientere Ressourcenzuweisung und verbesserte Performance.
Datengestützte Entscheidungsfindung
Erhalten Sie aktuelle Informationen zu Performance und Verhalten eines Systems, was eine datengestützte Entscheidungsfindung und kontinuierliche Verbesserungen ermöglicht.
Es gibt keine Standardmethode für die Implementierung von Beobachtbarkeit. Bei einer Vielzahl von Tools und Technologien im Einsatz erfordert eine Beobachtbarkeitsstrategie, die Tools Ihrer Wahl auf eine für Sie geeignete Weise zusammenzubringen.
Red Hat Ressourcen
Welche Herausforderungen ergeben sich durch die Anwendung von Beobachtbarkeit?
Selbst mit einer für Ihre Anforderungen zugeschnittenen Beobachtbarkeitsstrategie können organisatorische Herausforderungen das Realisieren der Vorteile erschweren. Zu den häufigsten Problemen gehören:
Komplexität
Mit dem zunehmenden Umfang von IT-Umgebungen steigt auch die Anzahl der Interaktionen zwischen Systemen exponentiell an. Dadurch wird es schwierig vorauszusehen, wie Änderungen in einem Teil des Systems sich auf seine anderen Teile auswirken. Die Aufrechterhaltung der Zuverlässigkeit wird damit zu einer komplizierten Aufgabe. Details sind wichtig, und die Beschaffung ordnungsgemäß gekennzeichneter Daten und Metadaten kann in komplexen Umgebungen eine Herausforderung darstellen.
Isolierte Teams
Die Teamorganisation ist eine weitere große Herausforderung. Ein bestimmtes System hat möglicherweise keinen einzelnen, direkten Eigentümer. Eine teamübergreifende Zusammenarbeit ist unerlässlich, um Beobachtbarkeitserkenntnisse in effektive Maßnahmen umzuwandeln. Die Daten müssen zugänglich sein und zu den Systemen gelangen, wo sie von den richtigen Teams analysiert werden können.
Schneller Wandel
In den Bereichen Beobachtbarkeit und effektives Systemmanagement gibt es immer etwas Neues. Die Teams benötigen fortlaufendes Training, um bei Verfahren, Tools und Technologien auf dem Laufenden zu bleiben. Dies kann Zeit- und Kostenaufwand oder beides bedeuten.
Ausufernde Technologie und Tools
Mit dem Wandel von Plattformen, Tools und Anbietern sind alte Anwendungen und Infrastrukturen unvermeidlich. So kann es zu Lücken bei Effizienz, Kompetenzen und Sicherheit kommen. Ohne standardisierte Beobachtbarkeitstools und -praktiken ist eine Zusammenarbeit schwierig.
Was ist cloudnative Beobachtbarkeit?
Immer mehr Organisationen führen eine cloudnative Infrastruktur ein, und Teams sehen einen wachsenden Bedarf für Beobachtbarkeit, die für diese Umgebungen entwickelt wurde. Cloudnative Beobachtbarkeit ist die Praxis der Überwachung, Analyse und Fehlerbehebung moderner, cloudnativer Anwendungen, die mit Microservices-Architekturen entwickelt wurden und in Containern oder serverlosen Umgebungen bereitgestellt werden.
Cloudnative Beobachtbarkeits-Tools wurden dafür entwickelt, Daten von all diesen cloudnativen Technologien zu sammeln und zu analysieren sowie Insights über die System-Performance in diesen Umgebungen zu liefern.
Die cloudnative Beobachtbarkeit basiert üblicherweise auf:
Metriken: Fokus auf das Sammeln quantitativer Daten über Ihre Kubernetes-Umgebung und -Anwendungen. Metriken können Daten wie etwa CPU- (Central Processing Unit) und Arbeitsspeichernutzung, Netzwerkverkehr und Reaktionslatenzzeiten beinhalten. Kubernetes bietet eine Reihe integrierter Metriken, für detailliertere Metriken müssen Sie möglicherweise auf zusätzliche Tools oder Libraries zurückgreifen.
Protokolle: Fokus auf dem Sammeln und Analysieren von Protokolldaten Ihrer Kubernetes-Umgebung und -Anwendungen. Protokolle können wertvolle Insights in das Verhalten Ihrer Anwendungen liefern und dazu verwendet werden, Fehler zu beheben, Leistungsengpässe zu identifizieren und Sicherheitsbedrohungen aufzuspüren.
Traces: Fokus auf dem Sammeln von Daten über die Ausführung von Anfragen oder Transaktionen in Ihrer Kubernetes-Umgebung und -Anwendungen. Traces unterstützen Sie dabei, Leistungsprobleme zu identifizieren, die Performance Ihrer Anwendungen zu optimieren und zu verstehen, wie Anfragen oder Transaktionen von Ihren Anwendungen verarbeiten werden.
Events: Fokus auf dem Sammeln von Daten über wichtige Events, die in Ihrer Kubernetes-Umgebung auftreten, wie etwa Anwendungsbereitstellungen, Skalierungsevents sowie Fehler. Mit Events können Sie den Zustand Ihrer Kubernetes-Umgebung überwachen und auftretende Probleme schnell lösen.
Beobachtbarkeit und eventgesteuerte Automatisierung
Eventgesteuerte Automatisierung ist die Fähigkeit, durch geeignete Aktionen und ohne manuelles Eingreifen auf sich ändernde Bedingungen in einer IT-Umgebung zu reagieren.
Events sind erkennbare Änderungen der Betriebsbedingungen, die für die Verwaltung der IT-Infrastruktur oder die Bereitstellung von IT-Services von Bedeutung sind. Mit Beobachtbarkeitstools können Sie Events identifizieren, die auf Zustandsänderungen in Anwendungen, Hardware, Software, Cloud-Instanzen oder anderen Technologien hindeuten.
Sobald ein Beobachtbarkeitssystem ein Event erkennt, können Automatisierungstools die entsprechenden Aktionen zur Behebung oder Korrektur des Events durchführen. Durch Automatisierung können Sie vorhandene Tools effizienter nutzen, indem Sie Aktionen auf der Basis ihrer Beobachtbarkeitsdaten durchführen. Sie können beispielsweise mit Beobachtbarkeitstools Kapazitäts- und Performance-Metriken mit eventgesteuerter Automatisierung kombinieren, um Container, Cloud-Infrastruktur, virtuelle Maschinen und andere Technologien bei Bedarf automatisch zu provisionieren.
Events in Anwendungs-Workloads können Aktionen zur Verbesserung der Produktivität auslösen. So können Entwicklungsteams beim Einchecken von Code beispielsweise automatisch Härtungs- und Compliance-Prüfungen durchführen. Teams können diese Automatisierungsszenarien flexibel gestalten, indem sie den Alarm auswählen, der eine Reaktion auslöst, und die zu ergreifenden Aktionen festlegen.
ITSM-Aufgaben (Information Technology Service Management) – darunter Ticketverbesserungen und Fehlerbehebungen wie Neustarts von Diensten und Zertifikatsrotation – sind ideale Ansatzpunkte. Die eventgesteuerte Automatisierung ist jedoch flexibel genug, um zahlreiche Aufgaben in IT-Umgebungen zu bewältigen.
Red Hat® Ansible® Automation Platform enthält Event-Driven Ansible, das AIOps (Künstliche Intelligenz für IT-Operationen) unterstützt und in Plattformen wie Splunk, Dynatrace, IBM Instana, ITSM-Lösungen und viele andere integriert werden kann.
Wie nutze ich Beobachtbarkeit zum Beheben von Problemen im System?
Beobachtbarkeit ist ein wichtiger Faktor für Platform Engineering, Site Reliability Engineering (SRE) und DevOps für zuverlässigen und effizienten Support von Systemen.
Eine „Debug Journey“ beginnt, wenn Teams mithilfe von Beobachtbarkeitsdaten Fehler in einem System identifizieren, analysieren und beheben. Der Prozess beginnt mit der Erkennung des Problems mithilfe von Monitoring, Alarmen oder von Nutzenden gemeldeten Vorfällen.
Nach dem Feststellen des Problems muss das Team dessen Schweregrad bestimmen und es priorisieren. In diesem Selektierungsprozess werden die Auswirkungen auf Nutzende, Systeme und allgemeine Performance bestimmt.
Mit diesen priorisierten Items verwenden Teams Beobachtbarkeitsdaten, um Muster und Korrelationen zu untersuchen und zu identifizieren. Nachdem potenzielle Korrelationen und Muster identifiziert wurden, sehen Teams sich die Daten genauer an, um die Ursache des Problems zu finden.
Wurde die Ursache identifiziert, können die Teams eine Problembehebung implementieren. Dies kann in Form von Änderungen am Code, einem Hotfix oder einer Anpassung der Infrastruktur erfolgen. Abschließend überwachen die Teams das System, um festzustellen, ob die Lösung wirksam ist.
Beobachtbarkeit für Platform Engineering, DevOps und SRE spielt eine entscheidende Rolle für Unternehmen, die für ihre Kunden qualitativ hochwertige, digitale Services bereitstellen.
Red Hat OpenShift® Observability kann die für eine System Baseline erforderlichen Informationen liefern und dann bei Abweichungen davon Warnmeldungen ausgeben. So können MTTD (Mean Time To Detection) und MTTR (Mean Time To Resolution) reduziert werden.
Wie unterstützt Beobachtbarkeit andere IT-Trends?
AIOps
Beobachtbarkeit spielt bei der Unterstützung von AIOps eine Rolle, einem Ansatz, der KI-gestützte Insights mit automatisierter Fehlerbehebung kombiniert. Beobachtbarkeitsplattformen sammeln operative Daten, während Algorithmen für maschinelles Lernen Muster und Anomalien identifizieren. Anschließend können Sie diese Insights mit einem Automatisierungstool wie Ansible Automation Platform verbinden, um Probleme zu beheben. Unternehmen können erkannte Probleme automatisch beheben und so die MTTR verkürzen, manuelle Eingriffe reduzieren und IT-Teams entlasten, damit diese sich auf wichtigere Aufgaben konzentrieren können.
Platform Engineering
Platform Engineering ist eine Sparte innerhalb der Softwareentwicklung, die darauf abzielt, die Produktivität, die Dauer des Anwendungszyklus und die Markteinführungszeit zu verbessern. Durch Beobachtbarkeit können Platform Engineers Daten umfassend für sämtliche Services abfragen und untersuchen, anstatt sich nur jeweils auf einzelne Metriken zu konzentrieren. Dank dieser besseren Transparenz können Teams komplexe Probleme effektiver beheben und sicherstellen, dass die Systemkomponenten reibungslos und stabil zusammenarbeiten.
Hybrid Cloud- und Multi-Cloud-Umgebungen
Wenn Unternehmen zunehmend Hybrid Cloud- und Multi-Cloud-Strategien einsetzen, können sie Anwendungen auf vielen verschiedenen Arten von Infrastrukturen bereitstellen und von zusätzlicher Flexibilität profitieren. Beobachtbarkeitstools bieten einen Überblick über die gesamte Infrastruktur, unabhängig davon, wo Anwendungen und Services bereitgestellt werden.
Edge-Geräte
Das Wachstum bei Edge-Geräten, IoT-Geräten (Internet of Things) und anderen lokalen Computing-Geräten führt zu neuen Herausforderungen hinsichtlich Überwachung und Verwaltung dieser Umgebungen. Beobachtbarkeit für Edge-Geräte erfordert möglicherweise das Erstellen schlanker Agenten für das Sammeln von Daten, das Verwenden Edge-freundlicher Datenformate und -protokolle und das Einbinden dezentralisierter Techniken zur Datenverarbeitung und Datenanalyse bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung effektiver Sicherheits- und Datenschutzkontrollen.
DevOps
DevOps-Prozesse nutzen Beobachtbarkeit, um die Zuverlässigkeit und Performance cloudnativer Anwendungen sicherzustellen. Dazu zählen die Integration von Beobachtbarkeitstools in die DevOps-Toolchain sowie die Verwendung von Beobachtbarkeitsdaten, um die durchgehende Verbesserung von Performance und Zuverlässigkeit der Anwendungen zu unterstützen.
Open Source-Tools
Ein Großteil des Beobachtbarkeits-Ökosystems basiert auf offenen Technologien. Open Source-Beobachtbarkeitstools wie Grafana, Jaeger, Kafka, OpenTelemetry und Prometheus sind weit verbreitet. Diese Tools bieten Kostenvorteile sowie Flexibilität, Anpassungsmöglichkeiten und Integrationen mit anderen Tools.
Video: Red Hat OpenShift Observability across the Hybrid Cloud (1:47)
Warum Red Hat für Beobachtbarkeit?
Das Lösungsportfolio von Red Hat unterstützt die plattformübergreifende Beobachtbarkeitsstrategie Ihres Teams.
Red Hat® OpenShift® Observability löst die Komplexität moderner Architektur, indem es Beobachtbarkeitstools und -technologien zu einem vereinheitlichten Beobachtbarkeitserlebnis verknüpft. Die Plattform bietet Transparenz, Überwachung und Analyse verschiedener Systemmetriken in Echtzeit sowie Protokolle, Traces und Events, damit Nutzende Probleme schnell finden und lösen können, bevor diese sich auf Anwendungen oder Endbenutzende auswirken.
Weitere Produkte von Red Hat, mit denen Sie eine solide Beobachtbarkeitsstrategie erfolgreich implementieren können:
Red Hat OpenShift: eine Plattform, die es Ihnen ermöglicht, Unternehmensanwendungen schnell und effizient über die von Ihnen gewünschte Infrastruktur bereitzustellen
Red Hat Ansible Automation Platform: eine bewährte, vielseitige Automatisierungslösung für Unternehmen, die auf Beobachtbarkeitsdaten reagieren und Ihre gesamte IT-Umgebung über eine einzige Plattform orchestrieren kann
Red Hat Advanced Cluster Management for Kubernetes: eine Collection von Funktionen, mit denen Sie das Multi Cluster Management vereinheitlichen, richtlinienbasierte Governance bereitstellen, das Application Lifecycle Management erweitern sowie proaktiv Cluster Health und Performance Monitoring durchführen können
Red Hat Lightspeed: ein Tool für das End-to-End-Systemmanagement, das KI-gestützte Anleitungen auf den Plattformen von Red Hat bietet, damit Sie Ihre Hybrid Cloud-Umgebungen besser verwalten können
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