Von der fragmentierten Überwachung zur autonomen IT

Hybrid-Cloud, KI-Workloads und verteilte Anwendungen haben die Art und Weise verändert, wie IT-Teams in Unternehmen die Service-Performance verwalten. Überwachungstools, die für einzelne Systeme entwickelt wurden, können nicht immer aufzeigen, wie sich Probleme in der Infrastruktur, der Cloud, im Netzwerk und bei Anwendungen auf die Dienste auswirken, auf die das Unternehmen angewiesen ist.

Gleichzeitig verlassen sich viele Unternehmen weiterhin auf fragmentierte Überwachungsumgebungen, die nie für diese Komplexität des Betriebs konzipiert wurden.

• Tool-Wildwuchs über verschiedene Domänen hinweg
• Hohes Alarmaufkommen
• Eingeschränkte domänenübergreifende Transparenz
• Langsame Ursachenanalyse
• Reaktive Antwort auf Vorfälle

Da geschäftskritische Dienste zunehmend von der digitalen Infrastruktur abhängig sind, ist die Transparenz der Betriebsabläufe zu einer Priorität für die Geschäftsresilienz geworden.

Warum herkömmliche Monitoring-Methoden nicht mehr ausreichen

Die meisten Unternehmen haben in den letzten zehn Jahren massiv in Überwachungs- und Betriebswerkzeuge investiert. Doch trotz dieser Investitionen sind betriebliche Silos in Infrastruktur-, Cloud-, Netzwerk- und Anwendungsumgebungen nach wie vor weit verbreitet.

Teams haben oft Schwierigkeiten, Betriebsdaten domänenübergreifend miteinander zu verknüpfen, was es erschwert, Probleme schnell zu erkennen oder die weiterreichenden geschäftlichen Auswirkungen von Störungen zu verstehen. Ein Leistungsproblem kann sich zunächst als Verlangsamung einer Anwendung äußern, doch die Ursache könnte in der Cloud-Kapazität, der Netzwerklatenz, dem DNS, einer API-Abhängigkeit oder einer Überlastung der Infrastruktur liegen. Ohne den zusammenhängenden Kontext verlieren Teams Zeit damit, zwischen verschiedenen Tools hin und her zu wechseln, bevor sie Maßnahmen ergreifen können.

Gleichzeitig nimmt die Komplexität des Betriebs weiter zu:

• Die hybride Infrastruktur erstreckt sich über Rechenzentren, die Cloud und Edge-Standorte
• Cloud-Umgebungen skalieren schneller, als manuelle Prozesse damit Schritt halten können
• Anwendungen sind auf immer mehr APIs, Dienste und Plattformen von Drittanbietern angewiesen
• KI-Workloads führen zu neuen Leistungsmustern und Abhängigkeiten

Herkömmliche Monitoring-Ansätze wurden für die Überwachung isolierter Systeme entwickelt. Der moderne Unternehmensbetrieb erfordert jedoch einen umfassenderen Ansatz: eine einheitliche Observability, die kontextbezogene Einblicke in die gesamte Betriebsumgebung ermöglicht.

Die Auswirkungen auf den Betrieb gehen über die reine IT-Effizienz hinaus. Eingeschränkte Transparenz und eine langsame Problemlösung können sich direkt auf das Kundenerlebnis, die Produktivität der Mitarbeiter und die Geschäftskontinuität auswirken. Da Unternehmen zunehmend auf digitale Abläufe angewiesen sind, werden Ausfallsicherheit und betriebliche Transparenz zu strategischen Prioritäten auf Führungsebene.

Der Wandel hin zur intelligenten Observability

Eine einheitliche Observability liefert den Teams den Kontext, der bei herkömmlichen Überwachungsmethoden oft fehlt. Anstatt einzelne Warnmeldungen nach Domänen zu prüfen, können Teams Signale aus Infrastruktur, Cloud, Netzwerken und Anwendungen miteinander verknüpfen, um den Zustand der Dienste und die Auswirkungen von Vorfällen schneller zu erfassen.

Eine einheitliche Observability hilft Unternehmen dabei:

• Telemetriedaten über hybride Umgebungen hinweg zu konsolidieren
• Zusammenhängende Warnmeldungen zu korrelieren und doppelte Meldungen zu reduzieren
• Die Ursachenanalyse mithilfe des Servicekontextes zu beschleunigen
• Den manuellen Triage-Aufwand zu reduzieren
• Proaktive Maßnahmen zu ergreifen, bevor sich Vorfälle ausbreiten

Noch wichtiger ist, dass Observability zunehmend zu einer Grundvoraussetzung für den Übergang zu einem autonomen IT-Betrieb wird, bei dem intelligente Automatisierung und Einblicke in den Betrieb zusammenwirken, um die Zuverlässigkeit der Dienste zu verbessern und manuelle Eingriffe zu reduzieren.

Betriebsumgebungen sind mittlerweile so komplex geworden, dass eine Überwachung auf Einzelbereichsebene nicht mehr ausreicht.

Observability und betriebliche Expertise miteinander verbinden

Technologie allein reicht jedoch nicht aus, um die betriebliche Komplexität auf Unternehmensebene zu bewältigen. Unternehmen benötigen zudem betriebliches Fachwissen, um Transparenz, Ausfallsicherheit, Governance und Servicebereitstellung in global verteilten Umgebungen zu gewährleisten.

Die Partnerschaft zwischen der Deutschen Telekom und LogicMonitor vereint die KI-gestützte hybride Observability von LogicMonitor mit der Erfahrung der Deutschen Telekom im Betrieb globaler, geschäftskritischer Infrastrukturen.

LogicMonitor bietet hybride Observability über Infrastruktur, Cloud, Netzwerke und Anwendungen hinweg – mit umfassenden Integrationen, intelligenter Automatisierung und durch die KI „Edwin“ gestützten Einblicken in Vorfälle zur Priorisierung und Ursachenanalyse.

Die Deutsche Telekom bringt jahrzehntelange Erfahrung in den Bereichen globale Netzwerke, Managed Services und den Betrieb ausfallsicherer Infrastrukturen für multinationale Unternehmen mit.

Gemeinsam hilft die Partnerschaft Unternehmen dabei, die betriebliche Komplexität zu vereinfachen, die Transparenz in hybriden Umgebungen zu verbessern und eine stärkere betriebliche Grundlage für KI-gesteuerte IT zu schaffen.

Die Grundlagen für eine autonome IT schaffen

Autonome IT ist weder die Einführung einer einzelnen Technologie noch eine vollständig automatisierte Umgebung. Es handelt sich vielmehr um ein Betriebsmodell, das auf Transparenz, Intelligenz, Governance und Automatisierung basiert.

Unternehmen, die ihre Observability-Strategien heute modernisieren, sind besser aufgestellt, um:

• Verbesserung der Ausfallsicherheit bei hybriden Diensten
• Skalierung KI-gesteuerter Abläufe mithilfe zuverlässiger Betriebsdaten
• Reduzierung von Fehlalarmen und manueller Triage
• Stärkung der Dienstzuverlässigkeit
• Unterstützung der digitalen Transformation durch einen klareren betrieblichen Kontext

Autonome IT beginnt mit einer vernetzten Transparenz der Betriebsabläufe. Unternehmen, die die Beobachtbarkeit über Infrastruktur, Cloud, Netzwerke, Anwendungen und digitale Nutzererlebnisse hinweg vereinheitlichen, sind besser gerüstet, um Komplexität zu reduzieren, die Zuverlässigkeit ihrer Dienste zu gewährleisten und KI-gesteuerte Abläufe sicher zu skalieren.