Im Allgemeinen ist die Observability das Ausmaß, in dem Sie den internen Zustand eines komplexen Systems allein auf der Grundlage der Kenntnis seines externen Outputs nachvollziehen können. Je besser ein System beobachtbar ist, desto schneller und genauer können Sie von einem identifizierten Leistungsproblem zu dessen Ursache gelangen, – und das ohne zusätzliche Tests oder Codierung.

In der IT und im Cloud Computing bezieht sich Observability auf Software-Tools und Verfahren zur Aggregation, Korrelation und Analyse eines stetigen Stroms von Leistungsdaten einer verteilten Anwendung sowie der Hardware und des Netzwerks, auf denen sie läuft. Auf diese Weise können Sie die Anwendung und das Netzwerk besser überwachen sowie Fehler finden und beheben.

Während sich Observability oft speziell auf die Beobachtbarkeit von IT-Systemen, Workloads, Netzwerken und Infrastrukturen bezieht, ist die Observability für Daten eine andere Form dieser Technologie.

Mit der Daten-Observability verlagert sich der Fokus auf die Datenebene. Der Gedanke dahinter ist, die Datenqualitätssicherung weiter nach vorne zu verlagern, um Probleme in einem frühen Stadium zu beheben und einzudämmen, bevor sie einen Datenpool beschädigen oder systemische Probleme mit der Datenqualität verursachen. Die Daten-Observability sorgt für eine sichere Entscheidungsfindung und ermöglicht eine KI-gestützte Automatisierung, indem sie hochwertige Daten für verlässliche Geschäftsergebnisse liefert.

Observability ist ein wichtiges Thema. Dieser Leitfaden bietet Ihnen ein grundlegendes Verständnis der unternehmensspezifischen Observability und ihrer strategischen Rolle bei der Verwaltung unserer immer komplexeren Abläufe. Sie erhalten eine Erläuterung der Begriffe, erfahren, wie Ihre Bemühungen im Vergleich zu anderen Unternehmen der Branche abschneiden, entdecken die Rolle der Observability in Ihrem Unternehmen und lernen die IBM Observability-Lösungen kennen. Dieser Leitfaden konzentriert sich hauptsächlich auf die Anwendungs-Observability, wobei jedoch zu beachten ist, dass Observability sich auch auf Daten und Netzwerke auswirkt und die Grenzen zwischen diesen drei Bereichen immer mehr verschwimmen.

Da Observability ein relativ neuer Begriff ist, wird er oft zusammen mit Monitoring und Application Performance Monitoring (APM) verwendet. Alle drei stellen Möglichkeiten zur Identifizierung der zugrunde liegenden Ursache von Problemen dar, funktionieren aber unterschiedlich.

Monitoring ist eine Möglichkeit, den Fortschritt oder die Qualität von etwas (z. B. Telemetriedaten) über einen bestimmten Zeitraum hinweg zu verfolgen und zu analysieren.

APM-Tools erfassen Metriken, Traces und Protokolle und konzentrieren sich in der Regel auf die Überwachung der Infrastruktur, Anwendungsabhängigkeiten, Geschäftstransaktionen und die Benutzererfahrung.

Observability geht bei der Überwachung und dem APM noch einen Schritt weiter, indem es den Kontext zwischen allen Assets herstellt. Hyper-intelligente Agenten führen einen automatischen Erkennungsprozess für alle Dienste und die Infrastruktur einer verteilten Microservices-Anwendung durch. Auf diese Weise können Sie die Beziehung zwischen allen Infrastrukturkomponenten und der Leistung der Anwendung nachvollziehen.

Moderne cloudnative Anwendungen bestehen aus Containern und Microservices-Architekturen, Multi- und Hybrid-Cloud-Strategien und CI/CD-Pipelines zur kontinuierlichen Integration und Bereitstellung von Anwendungen.

APM-Plattformen wurden für codezentrierte, serviceorientierte Architekturen (SOA) und nachrichtenbasierte Implementierungen entwickelt. Cloudnativ, Container und Microservices haben diese Implementierungen jedoch grundlegend verändert. Warum? Weil sie den Fokus auf das, was gemessen werden und wie es orchestriert werden muss, verändert haben. Mit anderen Worten: Es fehlte ihnen an vollständiger Transparenz und Verwaltbarkeit.

Im Vergleich zu früheren Generationen von Anwendungsarchitekturen haben diese cloudnativen und Microservices drei grundlegende Veränderungen bewirkt:

1. Sie haben die direkte Kontrolle über die Anwendungsinfrastruktur reduziert.

2. Sie haben den Wandel von codezentrierten Anwendungen mit einem moderaten Umfang an Netzwerkkommunikation zu netzwerkzentrierten Anwendungen mit viel kleineren, containerisierten Diensten bewirkt.

3. Sie haben eine Philosophie der Skalierbarkeit geschaffen. Demzufolge müssen neue Dienste und Infrastrukturen schnell hinzugefügt werden können, um die hohe Nachfrage nach Anwendungszugriffen zu bewältigen, und dann bei Sinken der Nachfrage wieder reduziert werden können.

Aufgrund der Einschränkungen in puncto Architektur und Implementierung des ursprünglichen APM-Plattformdesigns sind viele APM-Anbieter nicht in der Lage, sich an diese cloudnativen Microservices-Anwendungen anzupassen. Sie weisen Defizite in vier Hauptbereichen auf: Telemetrie, Tracing, Automatisierung und Skalierbarkeit. Eine cloudnative Observability-Plattform ist jedoch darauf ausgelegt, die Anforderungen einer netzwerkzentrierten Microservices-Architektur zu erfüllen. Sie verwendet ein fortschrittliches Telemetrie-Streaming und Speicherarchitekturen, die hochgradig verteilte Anwendungen mit hoher Präzision beobachten.