Beobachtbarkeit

Was ist Beobachtbarkeit?

Beobachtbarkeit ist die Fähigkeit, den internen Zustand eines Systems durch die Analyse seiner Ausgaben zu verstehen und ein effektives Debugging zu ermöglichen. Heutige IT-Systeme sind oft komplex, verteilt und nutzen Technologien wie Microservices und serverlose Funktionen. Im Gegensatz zur herkömmlichen Überwachung ermöglicht die Beobachtbarkeit eine tiefergehende Untersuchung der Funktionsweise eines Systems, selbst wenn Probleme unerwartet auftreten. Sie ist auf umfangreiche Datenquellen angewiesen, wie zum Beispiel Metriken, Protokolle, Ereignisse und verteilte Traces.

Das Besondere an Beobachtbarkeit ist, dass sie es Ihnen ermöglicht, neue und unerwartete Fragen zu Ihren Systemen zu stellen. Traditionelle Überwachungsmethoden basieren auf statischen Dashboards und voreingestellten Alarmschwellenwerten, um vordefinierte Fragen zu beantworten, wie zum Beispiel: "Liegt die CPU-Auslastung bei über 90 %?". Beobachtbarkeit hingegen liefert detaillierte Daten, die dazu beitragen, neu auftretende Fragen zu beantworten, wie zum Beispiel: "Warum treten nach der letzten Bereitstellung nur bei Nutzern einer bestimmten iOS-Version in der EMEA-Region langsame Ladezeiten auf?".

Die Fähigkeit, neue Fragen zu beantworten, ist entscheidend für die Bewältigung unerwarteter Probleme in komplexen Systemen. Man kann keine Benachrichtigung für ein Problem einrichten, das man noch nie zuvor gesehen hat. Beobachtbarkeit liefert Entwicklern die detaillierten Daten, die sie benötigen, um neue Probleme zu untersuchen, deren Ursachen über mehrere Services hinweg zu verfolgen und deren Auswirkungen auf das System zu verstehen. Sie geht davon aus, dass Fehler unvermeidbar sind, und stattet Teams mit Daten aus, um diese schnell zu analysieren.

Moderne Beobachtbarkeit verknüpft die Systemleistung direkt mit den Unternehmensergebnissen. Durch die Kombination von Unternehmensdetails – wie der Warenkorb-ID oder dem Abonnementlevel eines Benutzers – mit technischen Daten wie einer langsamen API-Antwort kann Ihr Team direkt erkennen, wie sich technische Probleme auf die Unternehmensziele auswirken. Beispielsweise können Entwickler einen Datenbankfehler mit einem Anstieg von "fehlgeschlagenen Zahlvorgängen" in Verbindung bringen, die es ihnen ermöglichen, die finanziellen Auswirkungen eines Fehlers zu messen und die Behebung nach den geschäftlichen Auswirkungen und nicht nach der technischen Dringlichkeit zu priorisieren.

Die Kernsignale eines beobachtbaren Systems sind die Telemetriedaten, die erfasst werden, um sein Verhalten vollständig zu verstehen. Obwohl Beobachtbarkeit auf einem fundamentalen Trio basiert, gehen die heutigen Ansätze darüber hinaus, um den Herausforderungen zunehmend komplexer Systemarchitekturen gerecht zu werden.

Die drei grundlegenden Säulen der Beobachtbarkeit sind Metriken, Protokolle und Traces:

• Metriken sind numerische Zeitreihendatenpunkte, die über Intervalle aggregiert werden. Sie sind unerlässlich, um den Systemzustand im Laufe der Zeit zu überwachen und bieten schnelle Einblicke in die Leistung, die Ressourcennutzung (wie CPU oder Speicher) und die Fehlerraten. Metriken sind nützlich, um Dashboards zu erstellen, und bei bekannten Zuständen Warnmeldungen auszulösen.
• Protokolle sind unveränderliche, mit einem Zeitstempel versehene Aufzeichnungen einzelner Ereignisse. Sie dienen dazu, Ereignisse mit umfangreichem, detailliertem Kontext zu erfassen, wie beispielsweise eine Fehlermeldung mit vollständigem Stack-Trace oder eine Aufzeichnung einer Benutzeranmeldung. Metriken zeigen an, dass ein Problem aufgetreten ist, während die Protokolle die Kontextinformationen liefern, die den Grund erklären.
• Verteilte Traces zeigen den durchgängigen Weg einer Anfrage durch ein System. Traces bilden den gesamten Workflow ab, indem sie eine einzelne Benutzeraktion über mehrere Microservices, Datenbanken und APIs hinweg verfolgen. Dies ist von unschätzbarem Wert, um Latenzengpässe zu lokalisieren und Abhängigkeiten in verteilten Architekturen zu verstehen. In komplexen Cloud-nativen Umgebungen reichen die drei Säulen allein jedoch oft nicht aus. Massive Datenmengen und kurzlebige Services erschweren die manuelle Verknüpfung verschiedener Datentypen zur Ermittlung der Ursachen. Dies hat zur Entwicklung neuer Datensignale geführt, die tiefere Einblicke ermöglichen, darunter kontinuierliches Profiling und Unternehmensereignisse.
• Das kontinuierliche Profiling hilft dabei, ressourcenintensiven Code zu identifizieren, indem die CPU- und Speichernutzung bis hin zur Funktions- oder Zeilennummer ständig analysiert wird. Es erklärt, warum ein Service langsam oder ressourcenintensiv ist, indem es Trace-Daten, die zeigen, wo Zeit aufgewendet wird, mit dem exakten verantwortlichen Code verknüpft.
• Die Bedeutung von Unternehmensereignissen liegt in der Verknüpfung von technischer Leistung mit Unternehmensergebnissen. Indem man Aktionen mit hohem Wert wie „Warenkorb hinzufügen“ oder „Zahlung verarbeitet“ wie erstklassige Telemetrie handhabt, können Teams die geschäftlichen Auswirkungen (z. B. Umsatzeinbußen) technischer Probleme direkt messen und so eine datenorientierte Priorisierung ermöglichen.

Beobachtbarkeitsstrategien nutzen Technologie, Standards und eine kulturelle Haltung, um das Systemverhalten zu verstehen. Bei Beobachtbarkeit steht die Entwicklung nachhaltiger Disziplin im Vordergrund, es geht nicht nur um die einfache Bereitstellung eines Tools.

Moderne Beobachtbarkeit-Pipelines verknüpfen die Datenerzeugung mit Einblicken. Instrumentierung bedeutet, Anwendungs- und Infrastrukturcode so zu konfigurieren, dass er Telemetriedaten ausgibt. Eine Erfassungsebene (wie ein Agent) sammelt diese Daten und sendet sie an ein zentrales Verarbeitungs- und Speichersystem. Die Daten werden indexiert, korreliert und gespeichert. In der letzten Phase nutzen die Entwickler Abfragesprachen, Dashboards und Alarmsysteme, um Daten zu analysieren, Trends zu erkennen und Fehler zu beheben.

Moderne Messtechnik basiert auf OpenTelemetry (OTel), einem Projekt der Cloud Native Computing Foundation (CNCF) und Industriestandard. OTel vereint anbieterneutrale APIs, SDKs und Tools für Metriken, Protokolle und Traces. Ein wesentlicher Vorteil ist die Unabhängigkeit von einem Anbieter. Durch die einmalige Instrumentierung von Services mit OTel können Daten an jedes unterstützte Backend weitergeleitet werden, sodass Teams Analyseplattformen wechseln können, ohne den Anwendungscode neu schreiben zu müssen.

Bei der Auswahl von Tools entscheiden sich Organisationen möglicherweise für eine integrierte Beobachtbarkeit-Plattform und Best-of-Breed-Lösungen. Eine integrierte Plattform bietet eine „zentrale Ansicht“, die automatisch Traces, Protokolle und Metriken für ein reibungsloses Debugging miteinander verbindet. Eine Best-of-Breed-Strategie ermöglicht es Teams, für jede Funktion, wie z. B. Protokollierung oder Tracing, das optimale Tool auszuwählen, erhöht aber die Komplexität der Integration und Wartung.

Letztlich reicht Technologie allein nicht aus. Für den Erfolg der Beobachtbarkeit ist ein kultureller Wandel hin zu datenorientierter Neugier erforderlich. Anstatt lediglich auf Benachrichtigungen zu reagieren, sollten Entwickler in die Lage versetzt werden, Fragen zu stellen und „unbekannte Unbekannte“ zu erforschen. Dies fördert die Zusammenarbeit zwischen Entwicklungs-, Betriebs- und Unternehmensteams durch die Nutzung beobachtbarer Daten und einer Fehlerkultur ohne Schuldzuweisung, in der Vorfälle als Lernmöglichkeiten betrachtet werden.

Sowohl die Beobachtbarkeit als auch die Überwachung sind für die Systemzuverlässigkeit notwendig, dienen jedoch unterschiedlichen Zwecken. Bei der Überwachung werden etablierte Messdaten und Schwellenwerte verwendet, um bekannte Probleme zu erkennen, während bei der Beobachtbarkeit die externen Ausgaben eines Systems – Protokolle, Metriken und Ablaufverfolgung – analysiert werden, um auf seinen internen Status zu schließen und unbekannte Probleme zu finden. Durch die Überwachung können Sie auf Probleme regieren, sobald diese auftreten, während die Beobachtbarkeit Ihnen hilft, das Systemverhalten zu verstehen Sowohl die Beobachtbarkeit als auch die Überwachung sind für die Systemzuverlässigkeit notwendig, dienen jedoch unterschiedlichen Zwecken. Bei der Überwachung werden etablierte Messdaten und Schwellenwerte verwendet, um bekannte Probleme zu erkennen, während bei der Beobachtbarkeit die externen Ausgaben eines Systems – Protokolle, Metriken und Ablaufverfolgung – analysiert werden, um auf seinen internen Status zu schließen und unbekannte Probleme zu finden. Durch die Überwachung können Sie auf Probleme reagieren, sobald diese auftreten, während die Beobachtbarkeit Ihnen hilft, das Systemverhalten zu verstehen, um die Probleme zu verhindern und zu beheben.

Hier ist eine detailliertere Aufschlüsselung:

Überwachung:

• Fokus: Verfolgt und zeigt Metriken an, gibt Warnungen für vorgegebene Situationen aus und bietet eine dynamische Ansicht des Systemstatus.
• Ziel: Probleme schnell erkennen und beheben.
• Daten: Verwendet hauptsächlich vordefinierte Metriken und Protokolldaten.
• Beispiel: Verfolgt die Arbeitsspeicherauslastung, HTTP-Reaktionszeiten und den Festplatten-E/A, um Leistungsprobleme zu lokalisieren.

Beobachtbarkeit: 

• Fokus: Konzentriert sich auf Systemausgaben, um unbekannte Probleme aufzudecken und komplizierte Verhaltensweisen zu verstehen.
• Ziel: Einblicke in das Systemverhalten zur proaktiven Problemerkennung und Ursachenuntersuchung entwickeln.
• Daten: Sammelt Messdaten, Protokolle und Ablaufverfolgungen für eine vollständige Darstellung der Systemprozesse.
• Beispiel: Verfolgt den Anforderungsverlauf über Microservices hinweg mithilfe verteilter Marker oder analysiert Protokolle, um Service-Fehlfunktionen zu ermitteln.

Hauptunterschiede:

• Bei der Beobachtbarkeit geht es darum, Fehler zu verhindern, bevor sie sich auf die Benutzer auswirken, während die Überwachung als Warnsystem fungiert.
• Durch die Überwachung werden erkannte Fehler anhand etablierter Metriken behoben, während durch die Beobachtbarkeit Systemausgaben und -verhalten analysiert werden, um unbekannte Probleme zu finden.
• Bei der Überwachung stehen einzelne Kennzahlen im Vordergrund. Die Beobachtbarkeit liefert dagegen ein umfassendes Bild des internen Systemstatus’.
• Durch die Beobachtbarkeit ist eine umfassende Untersuchung der Grundursache möglich, indem der gesamte Kontext des Systems untersucht wird. Dagegen zeigt die Überwachung möglicherweise nur Fehler an, ohne einen ausreichenden Kontext bereitzustellen.