Unternehmen konzentrieren sich seit Jahren auf das digitale Erlebnis. Marken erweitern ihren Fokus jedoch zunehmend über digitale Prozesse und Architekturen hinaus und überwachen die Performance von Websites und Apps genauer. Ein positives Kundenerlebnis erfordert die zuverlässige Verfügbarkeit und Reaktionsfähigkeit von Apps und Websites. Die Überwachung der CPU- und Speicherauslastung oder die Analyse von Mustern bei Systemverfügbarkeit und Reaktionszeiten reichen jedoch oft nicht aus, um ein optimales Kundenerlebnis zu gewährleisten. Anstatt sich auf Symptome zu konzentrieren, müssen Marken tiefer graben, um die Funktionsweise ihrer internen IT-Systeme zu verstehen und die Ursachen von Problemen zu ermitteln. Diese detaillierte Analyse hilft Unternehmen, Ausfallzeiten zu vermeiden. Ausfallfreiheit wiederum wirkt sich positiv auf jedes digitale Erlebnis aus.
Der Weg zur Beobachtbarkeit
Die meisten Monitoring-Lösungen auf dem Markt konzentrieren sich auf die Konfiguration von Schwellenwerten anhand empirischer Kennzahlen und suchen nach Mustern und Ausreißern. Im Fehlerfall senden diese Systeme Warnmeldungen und benachrichtigen die relevanten Stakeholder. Geschäftsverantwortliche glauben möglicherweise, Einblick in die zentralen IT-Prozesse zu haben, doch die gewählten empirischen Kennzahlen liefern unter Umständen kein vollständiges Bild oder erfassen nicht alle relevanten Leistungskennzahlen, was datengestützte Entscheidungen erschwert.
Observability bedeutet, ein nachvollziehbares Bild der Abhängigkeiten zwischen Geschäftsprozessen und Informationssystemen zu zeichnen – von der Geschäftslogik bis zur Infrastruktur –, um nutzbare Erkenntnisse zu gewinnen und Ausfallzeiten zu vermeiden. Mit einem soliden Observability-Programm können Unternehmen ihre Geschäftsanforderungen anhand historischer Daten priorisieren, automatisierte Baselines für Kennzahlen festlegen und die Einhaltung dieser Kennzahlen in Echtzeit überwachen.
Herausforderungen bei der Erreichung von Beobachtbarkeit
Observability ist in der heutigen Geschäftswelt keine Option, sondern unerlässlich. Allerdings ist die Umsetzung nicht einfach. Beispielsweise führt die Überwachung von Microservices und Containern in Multi-Cloud- oder Hybrid-Cloud-Umgebungen häufig zu Kompatibilitätsproblemen. Unterschiedliche Datenquellen und Informationsformate erfordern die Zusammenarbeit verschiedener Plattformteams. Dies treibt den Aufwand und die Kosten in die Höhe.
Zu den häufigsten Herausforderungen bei der Implementierung von Observability gehören:
- Manuelle und isolierte Überwachung mit mehreren Tools führt zu unübersichtlichen Erkenntnissen über Geschäftsprozesse.
- Keine Transparenz hinsichtlich domänenspezifischer Geschäfts-KPIs über IT-Kennzahlen.
- Keine einheitliche Datenquelle, keine einheitliche Sichtweise und geringe Transparenz hinsichtlich wichtiger betriebswirtschaftlicher KPIs.
- Lange Krisensitzungen während kritischer Serviceausfälle führten zu einem Burnout im Team.
- Geringe Akzeptanz branchenüblicher Best Practices zur Vorhersage, Empfehlung und Selbstheilung bzw. automatischen Behebung von Vorfällen.
Alles zusammenfügen: Das Gesamtbild
Um die betriebliche Effizienz zu steigern und durchgängige Transparenz über alle Technologien hinweg (einschließlich Anwendungen, Daten und Infrastruktur) zu gewährleisten, ist die unternehmensweite Einführung von Observability erforderlich. Diese Einführung setzt qualifizierte Mitarbeiter voraus, die sich an die neuesten Tools und Technologien anpassen können.
Einheitliche Dashboards ermöglichen es Unternehmen außerdem, Ausfallzeiten im Geschäftsbetrieb vollständig zu vermeiden. Die unternehmensweite Überwachung aller Technologiebereiche ist ein Weg, den größtmöglichen Nutzen aus Technologieinvestitionen zu ziehen.
Wie hilft Observability Unternehmen?
Echtzeit-Einblicke in die wichtigsten Leistungsindikatoren sind entscheidend für datengestützte Entscheidungen. Beispielsweise benötigt der Serviceverantwortliche in einem Lieferkettenprozess möglicherweise den Status der Auftragsabwicklung, und der Betriebsleiter muss den Status der Sendungen in Echtzeit überwachen. Observability gewährleistet die genaue Überwachung von Anwendungen und liefert umfassende Erkenntnisse für proaktive Maßnahmen, die anwendungsbedingte Störungen von Geschäftsprozessen minimieren. Die Analyse historischer Daten ermöglicht es Unternehmen zudem, Muster zu erkennen und Trends zu identifizieren, die eine kontinuierliche Verbesserung der Geschäftsleistung bewirken.
Bewährte Verfahren und Empfehlungen
In der heutigen Welt sind Daten entscheidend. Um ein optimales Nutzererlebnis zu gewährleisten, müssen Unternehmen und Dienstleister die Kundenbedürfnisse in den Mittelpunkt stellen, bevor sie größere, geschäftsrelevante Änderungen vornehmen. Ein Netzwerk konsolidierter Datenbanken, unterstützt durch KI, spielt dabei eine zentrale Rolle, um Muster im Kundenverhalten zu erkennen und umsetzbare Erkenntnisse für die Definition realistischer Geschäftsziele zu gewinnen.
Darüber hinaus ermöglicht ein einheitliches Dashboard mit einer durchgängigen Sicht auf das Geschäft (einschließlich IT-Abhängigkeiten in Bezug auf Anwendungen, Infrastruktur, Datenbanken, Netzwerke usw.) Unternehmen, in einem wettbewerbsintensiven Umfeld erfolgreich zu sein.
Eine robuste Observability-Lösung umfasst auch die folgenden Site Reliability Engineering (SRE)-Funktionen:
- Optimierte Methoden zur Messung und Verfolgung von Kennzahlen für Site Reliable Engineering (SRE) wie SLOs und SLIs.
- Kapazitätsplanung, proaktives Monitoring und optimiertes Monitoring auf Anwendungsebene.
- Automatisierte tägliche Gesundheitschecks auf Basis von benutzerdefinierten Dashboards und Gesundheitsregeln.
- Verkürzte Onboarding-Zeit für Anwendungen.
- Eingebettete GenAI-Funktionen in Observability-Tools zur Anomalieerkennung, -vorhersage und Ereigniskorrelation.
Geschäftsergebnisse
Die Priorisierung geschäftskritischer Anwendungen und die proaktive Überwachung kritischer Dienste, vorgelagerter Anwendungen und der zugrunde liegenden Infrastruktur helfen Unternehmen, Transparenz hinsichtlich Kosten, Qualität, Service, Volumen und Produktivität zu gewinnen. Die relevanten KPIs variieren je nach Branche und können beispielsweise folgende Kennzahlen umfassen:
- Bankwesen : Genehmigungsquote für Hypothekenanträge, Bearbeitungszeit für gewerbliche Kreditanträge, Gesamtvolumen der Verbraucherkreditanträge.
- Lieferkette : Pünktliche Lieferquote der Lieferanten, Quote unbeschädigter Lieferungen der Lieferanten, Prozentsatz der Rückstände, Gesamtbestandsvolumen.
- Gesundheitswesen/Medicare : Quote der im ersten Anlauf gelösten Ansprüche, Prozentsatz der Ansprüche, die eine manuelle Bearbeitung erfordern, Prozentsatz der innerhalb von 15 Tagen abgeschlossenen Ansprüche, Gesamtbearbeitungszeit nach Anrufgrund.
Observability ist der Schlüssel zu resilienten Unternehmen. Der Weg zum Erfolg im Bereich Observability ist ein fortlaufender Prozess, doch kein Observability-Programm kann ohne die richtige Datenaufbereitung erfolgreich sein. Zunehmend wird Observability auch KI nutzen, sobald Observability-Produkte die Kernfunktionen von GenAI erfüllen. Mit der Weiterentwicklung dieser Funktionen werden immer mehr Unternehmen feststellen, dass Ausfallfreiheit in greifbarer Nähe ist.
