2025 Observability Trends: Vereinheitlichung von Plattformen, Edge-Expansion und KI-gestützte Einblicke

AIOps

AIOps selbst ist ein wichtiger Schwerpunkt in der Observability. Mit dem Aufstieg von Large Language Models (LLMs) ist AIOps erneut in den Vordergrund gerückt und zu einem Hauptthema in fast jeder Branchenprognose geworden. Hier vermeiden wir es, über spezielle Terminologie zu diskutieren, und bezeichnen sie einheitlich als AIOps. Der Umfang seiner Fähigkeiten ist breit:

• AIOps-Plattform: Da sich die AIOps-Fähigkeiten schnell weiterentwickeln, werden sie schließlich plattformisiert. Die Plattform wird den gesamten Lebenszyklus von AIOps verwalten und komplexe Anomalieerkennung, Ursachenanalyse und Automatisierungsfunktionen integrieren, wodurch eine einheitliche AIOps-Fähigkeitsintegration erreicht wird.
• KI-gesteuerte Vorhersage: KI-basierte Fehlererkennung und Post-Mortem-Analyse werden sich hin zu KI-gesteuerter Vorhersage verlagern, um die Herausforderungen durch steigende Datenmengen und Komplexität zu bewältigen. KI- und Machine-Learning-Algorithmen werden verwendet, um Probleme vorherzusagen, bevor sie sich auf den Geschäftsbetrieb auswirken, wodurch die Systemleistung verbessert und die Interventionsfähigkeiten verbessert werden.
• AIOps-Automatisierung: AIOps wird die Automatisierung von IT-Abläufen (ITOps) erheblich verbessern, potenzielle Probleme automatisch erkennen und identifizieren und gleichzeitig den manuellen Aufwand für die Ursachenanalyse reduzieren.
• Natürliche Sprachinteraktion: LLM-basierte natürliche Sprachinteraktion ermöglicht es IT-Personal, bequem Observability-Daten abzufragen, z. B. über Chat2PromQL und Chat2SQL.
• Die Notwendigkeit von AIOps im Cloud Computing: Da Unternehmen weiterhin in die Cloud migrieren und Containerisierung und verschiedene Cloud-native Produkte einführen, werden AIOps-Fähigkeiten unerlässlich, um schnell Cloud-Observability zu erreichen. AIOps automatisiert die Überwachung, Analyse und Optimierung von Cloud-Ressourcen, um einen effizienten Systembetrieb sicherzustellen.
• Integration von DevOps und AIOps: Die Grenzen zwischen DevOps und AIOps werden zu verschwimmen beginnen, was möglicherweise zu einheitlichen Operationsteams führt. Diese Teams werden KI-Expertise mit traditioneller Softwareentwicklung und IT-Abläufen integrieren, sowohl Software- als auch KI-Modelllebenszyklen verwalten und gleichzeitig Prozesse kontinuierlich verbessern.

OpenTelemetry

OpenTelemetry ist ein heißes Thema in der Observability und konkurriert mit AIOps. Mit der Unterstützung von CNCF, großen Cloud-Anbietern und unabhängigen Observability-Anbietern hat sich OpenTelemetry zum De-facto-Standard in der Observability entwickelt. Über Trace, Metric und Log hinaus führte OpenTelemetry 2024 Profiling als Standard ein, mit dem Ziel, alle Datenformate in der Observability zu standardisieren und einheitliche Korrelationen zu erstellen. Aufgrund seines anbieterneutralen OpenTelemetry-Protokolls und OpenTelemetry Collectors wird erwartet, dass es seine Rolle als Eckpfeiler der Telemetriedatenerfassung im Jahr 2025 festigen wird. Da OpenTelemetry nur Datenformate definiert und Erfassungsfunktionen bereitstellt – während Backend-Dienste von Anbietern implementiert werden – werden im Jahr 2025 weitere von Anbietern entwickelte Tools entstehen.

Unified Observability Platform

Ein wichtiger Trend in der Observability im Jahr 2025 ist die Verlagerung hin zu Unified Observability Platforms. Diese Plattformen werden Log, Trace, Metric, Event und Profile in einer einzigen zentralisierten Ansicht zusammenfassen und bieten mehrere Vorteile:

• Eliminierung von Datensilos zwischen Überwachungstools und Stärkung der Datenkorrelation.
• Ermöglichung nahtloser Visualisierung und Fehlerbehebung in Hybrid- und Multi-Cloud-Umgebungen.
• Vereinfachung der Ursachenanalyse durch Bereitstellung umfassender Einblicke über eine einzige Schnittstelle.

Da sich die Observability ständig weiterentwickelt, führen Anbieter wie Datadog, Splunk und New Relic die Verlagerung hin zu höherer Integration und Effizienz an.

Observability Shift-Right

Es wird erwartet, dass die Anzahl der Konsum- und Industriegeräte in Edge-Computing-Umgebungen schnell wächst. Diese Geräte werden weiterhin größere Rechen- und Konnektivitätsfunktionen bieten, was die Ausweitung der Observability und Überwachung auf Edge-Geräte erforderlich macht. Für Observability-Anbieter, die dies noch nicht unterstützen, wird die Erfüllung dieser Nachfrage im Jahr 2025 entscheidend sein, um Kunden zu bedienen, die ihre Technologiestacks auf Edge-Umgebungen ausweiten.

Darüber hinaus werden Unternehmen mehr Wert auf Frontend-Monitoring legen, das die Verfolgung der Real User Experience umfasst. Dieses Monitoring muss sich auf verschiedene Edge- und Endpunktgeräte erstrecken. Der Fokus der Observability wird sich von aggregierten Metriken auf granulare Details verlagern, wobei Unternehmen der individuellen Kundenüberwachung Vorrang vor allgemeinen Perzentilverteilungen einräumen. Zu den wichtigsten Anforderungen an Observability-Tools gehören:

• Leichte Datenerfassung: Bereitstellbar in ressourcenbeschränkten IoT-Szenarien mit begrenzten On-Device-Verarbeitungsfunktionen.
• Effiziente, latenzarme globale Netzwerkunterstützung: Mit integrierten Netzwerkbeschleunigungsfunktionen.
• Kostengünstige, groß angelegte Datenspeicherung und -berechnung: Unterstützung der Trennung von Cold und Hot Storage.
• Globale Echtzeit-Datenaggregation: Ermöglicht einheitliche Ansichten ohne Verschiebung von Daten.

Observability Shift-Left

Plattformingenieure, Betriebsingenieure, DevOps-Teams und alle Stakeholder erkennen, dass die Einführung von Observability während des Entwicklungszyklus für Entwickler sehr vorteilhaft ist. Dies ist besonders wichtig für hoch verteilte und vernetzte Dienste und Anwendungen wie Kubernetes. Neben dem Testen ist die Beobachtung des Stacks und seiner Interaktionen mit anderen Anwendungskomponenten im Detail während des gesamten Entwicklungszyklus ein weiterer wichtiger Aspekt der Observability. Es wird erwartet, dass dieser Trend im Jahr 2025 breitere Akzeptanz finden wird.

Mit der Reifung der Profiling-Technologien in den letzten zwei Jahren können Entwickler nun schnell Profiling und Tracing früh in der Entwicklung integrieren, um das Softwareverhalten im Detail zu beobachten. Diese Verbesserung verbessert die Entwicklererfahrung erheblich, indem sie eine beispiellose Sicht auf die Codeauswirkungen bietet und schnellere und kostengünstigere Optimierungen ermöglicht.

Gartner beschreibt diesen Shift-Left-Trend als Teil der Engineering-Praktiken von Observability-Driven Development (ODD). Durch die Entwicklung beobachtbarer Systeme erhalten Ingenieure einen detaillierten Einblick in Systemzustände und -verhalten früh im Entwicklungszyklus und in der Produktion, wodurch es einfacher wird, unerwartete Anomalien zu erkennen, zu diagnostizieren und zu beheben.

The Next Frontier in Platform Engineering: eBPF

Plattformteams erleben ein signifikantes Wachstum. Eine Umfrage von Grafana zur Observability ergab, dass fast 25 % der Befragten in Plattformrollen arbeiten. Da Plattformteams immer wichtiger werden, werden ihre Verantwortlichkeiten auf neue Tools und Technologien ausgeweitet – wie z. B. eBPF. Ursprünglich eine trendige Technologie, wird eBPF nun zu einem Eckpfeiler des modernen Platform Engineering und verändert grundlegend, wie Unternehmen Observability und Sicherheit handhaben. Derzeit steht eBPF vor einer großen Transformation.

Eine bedeutende Veränderung, die durch eBPF vorangetrieben wird, ist die Verlagerung der Profiling- und allgemeinen Observability-Verantwortlichkeiten von Anwendungsteams auf Plattformteams. Die Reifung des Profiling-Protokolls von OpenTelemetry und seine Integration mit eBPF ermöglichen eine standardisierte Erfassung und Verarbeitung von Observability-Daten auf Plattformebene.

The Next-Generation Core of Observability: Log

Da die Unternehmensdigitalisierung im Jahr 2024 einen Höchststand erreicht hat, müssen Entwicklungs-, Sicherheits- und Betriebsteams enger zusammenarbeiten, um die komplexesten Herausforderungen in den Bereichen Business, Technologie und Sicherheitsbetrieb zu lösen. Diese Entwicklung hat zum Aufstieg von KI-gesteuerten Observability-Plattformen und einem tieferen Verständnis von Protokolldaten als entscheidendem Systemdatensatz geführt. Im Jahr 2025 werden KI/ML- und generative KI-Technologien beispiellose Erkenntnisse aus strukturierten und unstrukturierten Protokolldaten gewinnen und unübertroffenen Kontext und Intelligenz für die Observability in Anwendungen und digitalen Diensten bereitstellen.

Darüber hinaus werden Tools zur Protokollanalyse und -verwaltung wichtige technologische Fortschritte erleben, darunter:

• Skalierbare Analysetechniken
• Kostengünstige Cold-Hot-Storage-Trennung
• Data-Lake-Funktionen

Cost-Effective Observability

Mit wachsender Systemkomplexität steigen auch die Observability-Kosten. Bis 2025 werden Unternehmen die folgenden kostensparenden Strategien implementieren:

• Intelligentere Datensampling- und Aufbewahrungsstrategien zur Reduzierung der Speicherkosten.
• Serverlose Observability-Tools mit nutzungsbasierten Preismodellen.
• Ausgewogene Kompromisse zwischen Funktionalität und Kosteneffizienz.

Beyond Traditional IT Operations

Bis 2025 werden die Observability-Trends über die traditionelle Infrastruktur-, Middleware- und Anwendungsüberwachung hinausgehen und sich auf Folgendes erstrecken:

• Business Process Observability: Bereitstellung von Einblicken in die Produktnutzung der Kunden und die betriebliche Effizienz des Unternehmens.
• DevSecOps Observability: Gewährleistung sicherer und effizienter Bereitstellungen.
• Sustainability Observability: Verfolgung und Optimierung von CO2-Neutralitäts-Fußabdrücken durch Telemetrie.

Diese Fortschritte werden das Potenzial und den Umfang der Observability neu definieren.

From Reactive to Proactive Observability

Da die Erwartungen der Benutzer an die Anwendungserfahrung weiter steigen, fordern Unternehmen zunehmend Observability-Systeme, die in der Lage sind, Dienstausfälle, Kapazitätsprobleme und Leistungseinbußen im Voraus vorherzusagen. Dieser proaktive Ansatz hilft Unternehmen, Risiken zu mindern, bevor sie sich auf Endbenutzer auswirken, die Zuverlässigkeit zu verbessern und ungeplante Ausfallzeiten zu reduzieren.

Im Gegensatz zu herkömmlichen AIOps-Methoden, die oft aufgrund mangelnden Kontextverständnisses zu kämpfen hatten, integriert die nächste Generation der KI-gesteuerten Observability systemübergreifende Observability-Daten, wodurch eine schnelle Ursachenidentifizierung und prädiktive Erkennung kaskadierender Fehler ermöglicht und eine proaktive Prävention möglich wird.

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