In einer zunehmend digitalisierten Welt ist die Überwachung von IT-Systemen (Trendbegriff „Observability“) mehr als nur eine Notwendigkeit – sie ist der Schlüssel zu einer reibungslosen und effizienten Infrastruktur. Mit modernen Monitoring-Tools, können Unternehmen proaktiv auf Probleme reagieren, bevor diese die Performance oder Verfügbarkeit beeinträchtigen. In diesem Beitrag zeige ich, wie moderne Monitoring-Tools funktionieren, welchen Mehrwert sie bieten – und wo ihre Grenzen in der Praxis liegen.
Problemstellung: Warum ist Systemüberwachung so wichtig?
Die IT-Infrastruktur eines Unternehmens (oder einer Behörde) steht heute vielfach unter hoher Belastung. Es gibt zahlreiche unvorhersehbare Faktoren:
- Traffic-Spitzen durch einen Produktlaunch, saisonale Verkaufsaktionen, oder die letzten Tage der Steuererklärungsfrist
- Fehlerhafte Anwendungen, die ohne frühzeitige Erkennung die Leistung beeinträchtigen
- Systeme, die plötzlich ausfallen, weil Ressourcen nicht vorausschauend skaliert wurden
Im Kern geht es darum: Eine frühzeitige Fehlererkennung ist entscheidend, um Ausfälle zu minimieren und die Nutzer:innen-Erfahrung stabil zu halten. Wenn Kund:innen bereits anrufen oder vermehrt E-Mails mit Betreffzeilen wie «Euer Service funktioniert nicht» eingehen, ist es meist schon zu spät.
Lösungsansatz: Wie Monitoring-Tools bei der Früherkennung helfen
Was sind Forecasting und Anomaly Detection?
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- Forecasting: Dieser Ansatz nutzt historische Daten, um Zukunftstrends zu prognostizieren. Ein System kann damit beispielsweise vorhersagen, dass ein hoher Traffic-Anstieg bevorsteht, basierend auf saisonalen Metriken aus den Vorjahren.
Die Technologien hinter den Tools
In den letzten Jahren haben sich die genannten, KI-gestützten Systeme stark weiterentwickelt und bieten heute automatische Problemidentifizierung und Lösung. Diese Tools können nicht nur umfangreiche Daten sammeln, sondern auch aus ihnen lernen und Trends oder Anomalien voraussagen.
Wie das funktioniert: Ein genauerer Blick auf die Tools und ihre Funktionen
Monitoring in Echtzeit
Überwachungstools, wie Prometheus (in Kombination mit Grafana) oder New Relic sammeln kontinuierlich Metriken aus verschiedenen Quellen:
- Systemmetriken (CPU-Auslastung, Arbeitsspeicher, Festplattenbelegung, Netzwerkverbindungen)
- Anwendungsmetriken (Fehlerquote, Antwortzeiten, Anfragen pro Sekunde, Servernutzung)
- Business-Kennzahlen (Anzahl der Bestellungen, Conversion-Raten)
Automatisierte Reaktion mit KI und maschinellem Lernen
Mit der Integration von maschinellem Lernen können Monitoring-Systeme selbstständig auf Anomalien reagieren, ohne dass ein menschlicher Eingriff erforderlich ist. Diese selbstlernenden Systeme analysieren historische Daten und treffen intelligente Vorhersagen.
Ein KI-gesteuertes System könnte beispielsweise Datenverkehrsspitzen prognostizieren und die erforderlichen Server-Ressourcen automatisch anpassen – bevor die Last zu einem Problem wird. Bekannte Clouddienste wie AWS Auto Scaling oder Azure VM Scale Sets unterstützen hierbei.
Unternehmen wie Uber, Netflix, Spotify, Airbnb und Zalando nutzen Monitoring-Tools mit KI-gestützter Anomaly Detection und Forecasting, um in Echtzeit Metriken und Logs ihrer Plattformen zu analysieren, Anomalien frühzeitig zu erkennen, Ressourcen optimal zu planen und die Nutzererfahrung proaktiv zu sichern.
Persönliches Fazit: grossartige Möglichkeiten vs. Betriebsrealität
Durch intelligente Prognosen und automatische Skalierung lassen sich drohende Systemprobleme frühzeitig erkennen, Ausfälle vermeiden und die IT-Ressourcen flexibel sowie kosteneffizient einsetzen.
Doch wie sieht es aus der Perspektive kleinerer Unternehmen (KMU)? Während grosse Plattformen von KI-gestütztem Monitoring profitieren, ist die Umsetzung in kleineren Betrieben oft anspruchsvoller. In der Praxis ist der Einsatz solcher Lösungen schwierig, da Lizenzkosten, Integrationsaufwand und fehlende oder unzureichende Metriken den Nutzen relativieren. Aus meiner eigenen Erfahrung weiss ich, dass nicht jede Infrastruktur automatisch oder horizontal skalierbar ist. Besonders ältere, monolithische Anwendungen stossen bei Lastspitzen schnell an ihre Grenzen – etwa, wenn mehrere Prozesse gleichzeitig auf dieselbe Datenbank zugreifen und es dadurch zu sogenannten „Deadlocks“ kommt. Eine Möglichkeit zur Abhilfe ist die vertikale Skalierung – beispielsweise vor einer zeitlich begrenzten Datenerhebungsphase, in der viele Nutzer:innen ihre Daten erfassen.
Für viele KMU reicht ein klassisches, schwellenwertbasiertes Monitoring aus, während KI-Modelle erst bei komplexen, stark skalierenden Systemen oder hohen Ausfallkosten echten Mehrwert bieten.
«Dieser Blog-Beitrag wurde mit Unterstützung von KI erstellt»
