Hinweis: Dieser Blog ist Teil einer fünfteiligen Blog-Reihe rund um das Thema Observability. Die anderen dazugehörenden Blogs findet ihr hier:
Rasterelektronenmikroskope sind eine tolle Sache. Sie eröffnen eine ganz neue Welt und machen eine Unmenge kleinster Dinge sichtbar, die mit bloßem Auge beim besten Willen nicht zu erkennen wären. Mit dieser neuen Sichtweise gelingt es, Strukturen zu entdecken, die zunächst winzig sind, aber potenziell großen Schaden anrichten können. Mit Observability ist es ganz ähnlich: Ihr untersucht eure Systeme ganzheitlich und gründlich und seht auch dorthin, wo Monitoring allein nicht hinkommt.
Neue Herangehensweisen schaffen allerdings auch neue Herausforderungen. Wer genauer hinsieht, sieht viel mehr. Wie lassen sich all die zusätzlichen Informationen verarbeiten und gewinnbringend nutzen? Unsere Antwort lautet: Mit künstlicher Intelligenz.
Observability führt zusammen, was zusammengehört: Traces, Logs und Metriken aus verschiedensten Quellen, unabhängig von vorgestanzten Protokollen und an einer einheitlichen Schnittstelle. Das dient dazu, dass das Unternehmen den Überblick über seine meist komplexen IT-Systeme behält und die zuständigen Teams auch dort hinsehen können, wo Monitoring-Tools an ihre Grenzen stoßen.
Zugegeben, es hört sich erst einmal wie ein Widerspruch an, den Dateninput massiv zu erhöhen, um Komplexität zu reduzieren. Allerdings wird andersherum ein Schuh daraus: Wissen ist Macht, und je mehr Informationen ihr über eure Systeme habt, desto mehr Kontrolle habt ihr über sie.
Die Kunst ist es, die Datenströme clever zu bündeln und sie möglichst automatisiert und intelligent auszuwerten. Dann bekommt die IT nur die wirklich wichtigen Meldungen, auf die sie sich konzentrieren kann, anstatt sich im Klein-Klein der Statusberichte zu verlieren, die wahrscheinlich unwichtig sind (vielleicht aber auch nicht).
Für alle, die in der IT-Abteilung praktisch zu tun haben, klingt das in der Regel überzeugend, aber das Management will doch immer Zahlen sehen. Das ist sein Job. Bevor wir also erklären, wie’s in der Praxis funktioniert, noch einige Informationen für die Etagen, auf denen entschieden wird:
Wir wissen, ihr wisst, alle wissen, dass die Datenmengen weiter zunehmen werden. Einem Unternehmen, das den Blick auf die eigenen Systeme mit Observability weitet, dem entgeht trotzdem nichts. Die Frage ist, wie man es schafft, dass das Mehr an Möglichkeiten nicht zum Meer an Informationen wird, in denen man zu ertrinken droht. Hier kommt AIOps ins Spiel. Mit KI-gestützten IT-Operations lassen sich die Vorteile von Observability erst so richtig ausnutzen. AIOps kann beispielsweise …
… sie hat den großen Vorteil, dass sie automatisch die riesigen Mengen an Netzwerk- und Maschinendaten untersuchen kann, die durch Observability anfallen und gebündelt werden. (Genauer gesagt: AIOps braucht sogar jede Menge Daten.) Besser und schneller als jeder Mensch identifiziert sie Muster und kann so die genannten Ziele umsetzen. Wer A sagt, sollte daher auch B sagen, um den Nutzen zu maximieren. Sprich: Wenn euer Unternehmen eine Observability-Strategie umsetzt, dann sollte es für den vollen Durch- und Einblick parallel eine AIOps-Strategie verfolgen.
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Die Splunk-Plattform beseitigt die Hürden zwischen Daten und Handlungen, damit Observability-, IT- und Security-Teams in ihren Unternehmen für Sicherheit, Resilienz und Innovation sorgen können.
Splunk wurde 2003 gegründet und ist ein globales Unternehmen – mit mehr als 7.500 Mitarbeitern, derzeit über 1.020 Patenten und einer Verfügbarkeit in 21 Regionen rund um den Globus. Mit seiner offenen, erweiterbaren Datenplattform, die die gemeinsame Nutzung von Daten in beliebigen Umgebungen unterstützt, bietet Splunk allen Teams im Unternehmen für jede Interaktion und jeden Geschäftsprozess End-to-End-Transparenz mit Kontext. Bauen auch Sie eine starke Datenbasis auf – mit Splunk.