Wie man einem Kind Observability erklärt
Eine illustrierte Einführung in die Welt der Metriken, Traces und Logs
Menschen haben viele Fragen.
Menschen sind neugierig.
Genau wie Katzen.
Menschen sind beispielsweise folgende Technologien wichtig:
Websites
Smartphones
Raumschiffe
Und Katzen sind beispielsweise folgende Dinge wichtig: Wollknäuel. Mäuse. Schlafen.
Außerdem haben wir viele Fragen zu Websites und Anwendungen.
Technologie funktioniert nicht immer. Tools fallen aus. Kabel werden verwechselt. Seiten brauchen eine Ewigkeit zum Laden – und „eine Ewigkeit“ ist übrigens alles, was länger als 3 Sekunden dauert.
Da kann uns manchmal nicht einmal ein tolles Meme trösten.
Zum Glück haben die Leute bei Splunk Werkzeuge erfunden, mit denen Menschen ihre Technologien wieder zum Laufen bringen, wenn sie nicht mehr funktionieren. Zum Beispiel:
Die Dampflok.
Den Webstuhl.
Den Telegrafen.
Nur ein Witz. Diese Dinge gibt es schon seit der industriellen Revolution.
Splunk ist ein Unternehmen für Daten. Hier sind einige coole Dinge aus diesem Jahrhundert, bei denen Splunk helfen kann:
Viele große Unternehmen vertrauen darauf, dass Splunk ihnen hilft, wenn ihre Technik nicht wie gewünscht funktioniert. Es gibt viel zu viele Beispiele, um sie hier alle aufzuzählen. Wir beschränken uns deshalb auf Pizza, Einkaufen und Rennwagen.
Wahrscheinlich denkt ihr jetzt: Diese Unternehmen sind sich aber nicht sehr ähnlich! Ungefähr so, wie sich Katzen und Menschen nicht sehr ähnlich sind.
Wie also hilft Splunk so vielen verschiedenen Menschen aus verschiedenen Ländern, die ganz unterschiedliche Probleme lösen müssen?
Dafür hat Splunk ein magisches Werkzeug entwickelt. Es heißt:
Splunk Observability Cloud.
Es funktioniert wie Magie, ist aber keine echte Zauberei.
Splunk Observability Cloud ist kein einzelnes Werkzeug, sondern eher ein ganzer Werkzeugkasten, mit dem man viele Technikprobleme lösen kann. Unternehmen können damit sehen, warum ihre Websites und Anwendungen nicht richtig funktionieren.
Immer wenn ihr eine Website oder App aufruft, erlebt ihr etwas. Das ist ungefähr so, wie wenn ihr einen Vergnügungspark besucht. Da spielt ihr manchmal gerne Flipper, und ein anderes Mal wünscht ihr euch, ihr wärt nicht direkt nach dem Mittagessen in die Achterbahn gestiegen.
Das nennt man Benutzererlebnis oder auch User Experience.
Aber zurück zu Observability. Da moderne Apps immer komplizierter werden, wird es immer schwieriger, den Überblick zu behalten: Es gibt einfach zu viele Teile, die ineinandergreifen.
Observability ist eine erfolgreich getestete Methode, mit der ihr jede Frage über euer Unternehmen beantworten könnt, indem ihr Daten sammelt und untersucht.
Observability hilft, die Technologie zu verstehen, die hinter einer Pizzabestellung, einem Autorennen und sogar einer Achterbahnfahrt steckt.
Kann man Observability für Onlinehandel nutzen? Ja. Und für die Blockchain? Auf jeden Fall!
Observability hilft bei so ziemlich allem.
Mit Observability könnt ihr auch die Frage beantworten, ob und wie Fehler das Benutzererlebnis beeinträchtigen.
Und wie funktioniert das genau?
Es gibt drei Säulen der Observability:
Metriken zeigen, was gerade passiert.
Ist eure Pizza zu lange im Ofen?
Hat euer Rennwagen kein Benzin mehr?
Fährt eure Achterbahn mit der richtigen Geschwindigkeit?
Oder liegt ein anderer Fehler vor? Etwas Unbekanntes? Etwas, auf das ihr selbst nie kommen würdet? Etwas unbekanntes Unbekanntes? Das ist ein bisschen so, als ob ihr ein Rätsel mit einem Hinweis zu lösen versucht.
Mit Traces könnt ihr ganz genau feststellen, wann ein Problem aufgetreten ist und in welchem Teil des Systems.
Das ist wie beim Lösen eines Rätsels. In einem Krimi würde der Detektiv an diesem Punkt erfahren, dass der Butler den Kerzenständer an einem Dienstag um 21:14 Uhr aus der Bibliothek gestohlen hat.
Mit Traces könnte ihr jedes Rätsel lösen, das euch wichtig ist. Und das Beste darin ist, dass Observability niemals schläft. Ihr könnt Warnmeldungen direkt auf euer Smartphone, eure Smartwatch oder an euer Raumschiff senden lassen.
Logs zeigen euch, warum das Problem aufgetreten ist.
Künstliche Intelligenz und Machine Learning können helfen, die Logs zu sortieren, um die Ursache des Problems zu finden.
Vielleicht hat es die Pizza gar nicht in den Ofen geschafft, weil sie jemand fallen ließ.
Oder euer Rennwagen blieb auf halber Strecke liegen, weil der Mechaniker vergessen hatte, Benzin nachzufüllen.
Hier ist noch ein Rätsel: Was ist für Menschen die knappste Ressource?
Es ist nicht Öl.
Es ist nicht Gold.
Es ist Zeit.
Observability ist unsere Lieblingserfindung, weil ihr damit viel Zeit spart. Ihr könnt größere Probleme in wenigen Sekunden lösen – nicht in Minuten! Unsere Techniker sind total begeistert. Sie wünschen sich, dass ihr Probleme in Echtzeit löst.
Wenn ihr die Ursache eines Problems ermittelt – mithilfe von Metriken, Traces und Logs –, könnt ihr alle Dinge, die euch wichtig sind, im Auge behalten.
Wir möchten nicht über eure Zeit bestimmen.
Aus diesem Grund haben wir diese praktische Beschreibung von Observability verfasst. Und deshalb kürzen wir Observability manchmal auch als O11y ab.
Wir haben uns hier möglichst kurz gefasst, damit ihr schnell wieder Raumschiffe bauen, Achterbahn fahren oder Memes von euren Lieblingstieren verschicken könnt.
Im E-Book „Observability: Ein Leitfaden für Einsteiger“ erfahrt ihr dafür ausführlich, wie ihr Observability so umsetzt, dass ihr praktisch jedes Problem lösen könnt. Schaut mal rein, wenn ihr das nächste Mal darauf wartet, dass eine Seite endlich lädt.
