Observability – Beobachtbarkeit – ist 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.
Beobachtbarkeit bietet tiefe Einblicke in moderne verteilte Anwendungen für eine schnellere, automatisierte Problemerkennung und -lösung.
In IT- und Cloud-Computing beinhaltet Observability die Verwendung von Softwaretools und -verfahren. Diese Tools dienen zum Aggregieren, Korrelieren und Analysieren eines stetigen Stroms von Leistungsdaten aus einer verteilten Anwendung sowie der Hardware und dem Netzwerk, auf denen sie ausgeführt wird. Dieser Prozess hilft bei der effektiven Überwachung, Fehlersuche und Fehlerbehebung von Anwendungen und Netzwerken. Ziel ist es, die Erwartungen der Kunden, die Service Level Agreements (SLAs) und andere geschäftliche Anforderungen zu erfüllen.
Als relativ neues IT-Thema wird Observability häufig fälschlicherweise als überbewertetes Schlagwort oder als „Rebranding“ von Systemüberwachung, Anwendungsleistungsüberwachung (APM) und Netzwerkleistungsmanagement (NPM) abgetan. Tatsächlich ist Observability eine natürliche Weiterentwicklung von APM- und NPM-Datenerfassungsmethoden, die der zunehmend schnellen, verteilten und dynamischen Natur von cloudnativen Anwendungsimplementierungen besser gerecht wird. Observability ersetzt nicht die Überwachung – sie ermöglicht eine bessere Überwachung und besseres APM und NPM.
Der Begriff „Observability“ (dt.: „Beobachtbarkeit“) stammt aus der Steuerungstheorie, einem Bereich der Technik, der sich mit der Automatisierung der Steuerung dynamischer Systeme befasst. Beispiele hierfür sind die Regulierung des Wasserflusses durch ein Rohr oder die Steuerung der Geschwindigkeit eines Autos über Steigungen und Gefälle, basierend auf der Grundlage der Rückmeldungen des Systems.
Dieses E-Book soll mit den Mythen um die Observability aufräumen und ihre Rolle in der digitalen Welt aufzeigen.
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In den letzten 20 Jahren oder so verlassen sich IT-Teams hauptsächlich auf APM, um Anwendungen zu überwachen und Fehler zu beheben. APM sammelt in regelmäßigen Abständen Anwendungs- und Systemdaten, die so genannte Telemetrie, von denen bekannt ist, dass sie mit Problemen der Anwendungsleistung zusammenhängen.
APM analysiert die Telemetrie in Bezug auf die wichtigsten Leistungsindikatoren (KPIs) und stellt die Ergebnisse in einem Dashboard zusammen. Diese Ergebnisse weisen die Betriebs- und Support-Teams auf abnormale Bedingungen hin, die behoben werden müssen, um Probleme zu vermeiden.
APM ist effektiv genug für die Überwachung und Fehlerbehebung von monolithischen Anwendungen oder herkömmlichen verteilten Anwendungen. In diesen Setups treten regelmäßig neue Code-Releases auf, und Workflows und Abhängigkeiten zwischen Anwendungskomponenten, Servern und zugehörigen Ressourcen sind bekannt oder leicht nachzuvollziehen.
Heutzutage führen Unternehmen schnell moderne Entwicklungspraktiken ein. Zu diesen Praktiken gehören agile Entwicklung, Continuous Integration und Continuous Deployment (CI/CD), DevOps und mehrere Programmiersprachen.
Unternehmen nutzen außerdem cloudnative Technologien wie Microservices, Docker-Container, Kubernetes und Serverless-Funktionen. Das Ergebnis ist, dass sie mehr Services schneller als je zuvor auf den Markt bringen. Dabei werden jedoch neue Anwendungskomponenten bereitgestellt. Sie tun dies an vielen Orten, in verschiedenen Sprachen und für sehr unterschiedliche Zeiträume, sogar Sekunden oder Bruchteile einer Sekunde, für serverlose Funktionen. Die einmal pro Minute durchgeführte Datenerfassung durch APM kann damit nicht Schritt halten.
Was wir brauchen, sind qualitativ hochwertigere Telemetriedaten – und zwar deutlich mehr als zuvor –, mit denen wir eine kontextreiche, vollständig korrelierte Aufzeichnung jeder Anfrage oder Transaktion eines Anwendungsbenutzers erstellen können. Wir stellen vor: Observability.
Observability-Plattformen ermitteln und sammeln kontinuierlich Leistungstelemetrie, indem sie sich in bestehende Instrumente integrieren, die in Anwendungs- und Infrastrukturkomponenten eingebaut sind, und indem sie Tools bereitstellen, um diese Komponenten mit Instrumenten zu versehen. Observability konzentriert sich auf vier Haupttelemetrietypen:
- Protokolle. Protokolle (Logs) sind granulare, vollständige und unveränderliche Aufzeichnungen von Anwendungsereignissen mit Zeitstempel. Protokolle können unter anderem verwendet werden, um eine detailgetreue, millisekundengenaue Aufzeichnung jedes Ereignisses zu erstellen, komplett mit dem umgebenden Kontext. Entwickler können diese Protokolle zur „Wiedergabe“ zur Problembehandlung und zum Debuggen verwenden.
- Metriken. Metriken (manchmal auch als Zeitreihenmetriken bezeichnet) sind grundlegende Maße für den Anwendungs- und Systemzustand über einen bestimmten Zeitraum. Die Metriken messen beispielsweise, wie viel Arbeitsspeicher oder CPU-Kapazität eine Anwendung über einen Zeitraum von fünf Minuten verbraucht oder wie viel Latenz eine Anwendung während einer Nutzungsspitze aufweist.
- Traces. Traces zeichnen die gesamte „Journey“ jeder Benutzeranfrage auf, von der Benutzeroberfläche oder mobilen Anwendung über die gesamte verteilte Architektur bis hin zum Benutzer.
- Abhängigkeiten(auch als Abhängigkeitskarten bezeichnet) zeigen, wie jede Anwendungskomponente von anderen Komponenten, Anwendungen und IT-Ressourcen abhängt.
Nach der Erfassung dieser Telemetrie korreliert die Plattform sie in Echtzeit. Dieser Prozess bietet DevOps-Teams, SREs (Site Reliability Engineering)-Teams und IT-Mitarbeiter vollständige, kontextbezogene Informationen. Die Teams verstehen das Was, Wo und Warum eines jeden Ereignisses, das auf ein Problem mit der Anwendungsleistung hinweisen, es verursachen oder zur Behebung dieses Problems genutzt werden könnte.
Viele Observability-Plattformen entdecken automatisch neue Telemetriequellen, wenn diese innerhalb des Systems auftauchen (z. B. ein neuer API-Aufruf an eine andere Softwareanwendung). Die Plattformen verarbeiten mehr Daten als eine Standard-APM-Lösung. Viele Plattformen umfassen AIOps (künstliche Intelligenz für den Betrieb)-Funktionen, die die Signale verändern, Hinweise auf echte Probleme, von Rauschen (Daten, die nicht mit Problemen zusammenhängen).
Durch Observability ist ein System leichter zu verstehen (im Allgemeinen und im Detail) und zu überwachen, leichter und sicherer mit neuem Code zu aktualisieren und leichter zu reparieren als ein weniger beobachtbares System. Genauer gesagt unterstützt Observability direkt die Agile-/DevOps-/SRE-Ziele, qualitativ hochwertigere Software schneller bereitzustellen, indem sie einem Unternehmen Folgendes ermöglicht:
- Entdecke und adressiere unbekannte Unbekannte – Probleme, die du nicht kennst. Eine wesentliche Einschränkung von Überwachungstools besteht darin, dass sie nur auf „bekannte Unbekannte“ achten – außergewöhnliche Bedingungen, auf die Sie bereits achten müssen. Durch Observability werden Bedingungen aufgedeckt, die Sie sonst vielleicht gar nicht kennen oder nach denen Sie nicht suchen würden. Anschließend wird deren Zusammenhang mit bestimmten Leistungsproblemen verfolgt und der Kontext für die Identifizierung der Grundursachen bereitgestellt, um die Lösung zu beschleunigen.
- Probleme bereits in der Entwicklungsphase erkennen und beheben. Observability integriert die Überwachung in die frühen Phasen des Softwareentwicklungsprozesses. DevOps-Teams können Probleme im neuen Code identifizieren und beheben, bevor sie sich auf das Kundenerlebnis oder SLAs auswirken.
- Observability automatisch skalieren. So können Sie beispielsweise die Instrumentierung und Datenaggregation als Teil der Konfiguration eines Kubernetes-Clusters festlegen und Telemetriedaten von dem Moment an sammeln, in dem er hochfährt, bis zu dem Moment, in dem er herunterfährt.
- Ermöglicht automatische Korrekturen und eine selbstheilende Anwendungsinfrastruktur. Kombinieren Sie Observability mit AIOps-Funktionen für maschinelles Lernen und Automatisierung, um Probleme auf der Grundlage von Systemausgaben vorherzusagen und sie ohne Eingreifen des Managements zu beheben.
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