Transparenz bei Anwendungen und Infrastruktur

Entlastung der IT-Abteilungen

von - 21.02.2023
Observability-Lösungen mit KI-Funktionen entlasten außerdem die IT-Abteilungen. Das ist vor dem Hintergrund des nach wie vor gravierenden Mangels an IT-Fachkräften ein wichtiger Faktor. Denn nach einer Studie des Digitalverbands Bitkom vom November 2022 fehlen in Deutschland 137.000 IT-Fachkräfte – ein neuer Rekordwert.
„KI-Funktionen übernehmen mühsame, zeit- und konzentrationsintensive Arbeiten – und nehmen dadurch viel Druck von den Mitarbeitenden“, sagt beispielsweise Klaus Kurz von New Relic. Eine KI-Instanz könne beispielsweise eigenständig Lösungsvorschläge und Handlungsempfehlungen erarbeiten sowie neuartige Fehler erkennen, an die Entwickler beim System-Roll-out noch gar nicht dachten. Es ist absehbar, dass eine KI im Rahmen von Observability-Aufgaben künftig verstärkt automatisiert Entscheidungen treffen und umsetzen wird – unter Aufsicht von IT-Experten.
Zentrale Funktionen von Observability-Lösungen
Das Beratungshaus Gartner hat im Juni 2022 im „Magic Quadrant for Applica­tion Performance Monitoring and Observability“ folgende Kernfunktionen für Observability- und APM-Lösungen definiert:
  • „Beobachtung“ des Transaktionsverhaltens von Anwendungen
  • Automatische Identifizieren und Mapping von Applikationen sowie deren Infra- strukturkomponenten inklusive Cloud-Services
  • Monitoring von Anwendungen, die auf mobilen Endgeräten und im Browser ausgeführt werden
  • Identifizierung und Analyse von Performance-Problemen und deren Aus­wirkungen auf das Geschäftsergebnis
  • Integration in Automatisierungs- und Servicemanagement-Werkzeuge sowie Zusammenarbeit mit Cloud-Plattformen
  • Möglichkeit, Telemetriedaten auszuwerten, etwa Log-Files, Traces und Metriken
  • Sicherheitsfunktionen und Analyse von sicherheitsrelevanten Vorkommnissen
Herauskristallisiert hat sich allerdings, dass weitere Funktionen erforderlich sind: „Es sind Observability-Lösungen erforderlich, die mit AIOps-Funktionen kombiniert werden und weitreichende Insights in Performance-Probleme ermöglichen“, sagt Tommy Ziegler, Leader Sales Engineering bei Cisco Appdynamics. Störungen und Anomalien müssten sich mithilfe von Machine Learning identifizieren lassen. Außerdem ist es Ziegler zufolge wichtig, dass die Beseitigung von Performance-Engpässen oder Störungen automatisiert abläuft.
Seite
  1. Teil: Transparenz bei Anwendungen und Infrastruktur
  2. Teil: Durchblick durch Observability
  3. Teil: Entlastung der IT-Abteilungen
  4. Teil: „Performance wird von ‚unbekannten Unbekannten‘ bestimmt“
  5. Teil: Drei Säulen – oder mehr
  6. Teil: Do it Yourself oder Komplettlösung
  7. Teil: Fazit & Ausblick
Verwandte Themen

Mehr zum Thema