Annäherung an die Beobachtbarkeit in einer Multi-Cloud-Umgebung

by NetBrain 2. April 2026

Die Nutzung von Multi-Cloud-Umgebungen ermöglicht die Ausführung von Workloads über mehrere Netzwerke und Systeme hinweg und bietet so Flexibilität und Ausfallsicherheit. Diese Ebenen führen jedoch zu einer höheren betrieblichen Komplexität.

Wenn Telemetriedaten aus verschiedenen Quellen stammen, entstehen fragmentierte Daten, aus denen Teams nur schwer aussagekräftige Erkenntnisse gewinnen können. Diese Fragmentierung kann dazu führen, dass Entwickler wertvolle Zeit mit der manuellen Datenkonsolidierung verbringen, anstatt entschlossen zu handeln, während die Führungsebene weiterhin eine zuverlässige Servicebereitstellung erwartet.

Multicloud-Observability erfasst das Systemverhalten anwendungsübergreifend. Sie unterstützt Teams dabei, Zusammenhänge zu verstehen, Auswirkungen auf Komponenten nachzuverfolgen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Bei effektiver Funktionsweise ermöglicht Observability eine konsistente Performance in Ihrer gesamten Umgebung.

Erfahren Sie, wie Sie Observability in einer Multi-Cloud-Umgebung angehen können.

Was ist Multicloud-Observability?

Multicloud-Observability bezeichnet die Praxis, einheitliche Transparenz und ein umfassendes Betriebsverständnis für Anwendungen und Infrastrukturen zu erlangen, die auf mehreren Cloud-Plattformen bereitgestellt werden. Sie konsolidiert Telemetriedaten wie folgt:

• Metrik Die Leistungsfähigkeit von Ressourcen und Dienstleistungen wird beschrieben und Einblicke in Trends werden geboten.
• Logs um detaillierte Aufzeichnungen von Ereignissen zu erfassen, die den Kontext für das Systemverhalten liefern.
• Traces (Spuren) Anfragen über verschiedene Dienste hinweg zu verfolgen und so Abhängigkeiten und Ausführungspfade aufzudecken.

Warum Observability in einer Multi-Cloud-Umgebung wichtig ist

Observability schafft Klarheit in komplexen Abläufen, indem sie Teams ein gemeinsames Verständnis davon vermittelt, wie Anwendungen und Netzwerke in Echtzeit interagieren.

1. Vereinheitlicht die Sichtbarkeit

In einer Multi-Cloud-Umgebung erstrecken sich Anwendungen und Dienste über verschiedene Cloud-Anbieter und Infrastrukturebenen und erzeugen jeweils eigene Betriebssignale. Observability vereint diese Signale zu einer einheitlichen Sichtweise, die die Funktionsweise des Systems widerspiegelt. Teams erhalten ein konsistentes Verständnis des Zustands und Verhaltens ihrer Dienste, indem sie Telemetriedaten über Clouds und Domänen hinweg korrelieren.

Eine gemeinsame Sichtweise führt außerdem dazu, dass Teams die gleiche operative Realität erfassen. Wenn die Beteiligten dieselben Daten verwenden, verlagern sich die Diskussionen von der Interpretation von Symptomen hin zur Lösungsfindung.

2. Bietet proaktive Problemerkennung

Observability unterstützt zudem proaktives Handeln. Die kontinuierliche Analyse von Telemetriedaten deckt aufkommende Muster und Verhaltensänderungen auf, bevor diese Auswirkungen auf die Nutzer haben. Durch die frühzeitige Erkennung von Trends und Abweichungen können Teams Ressourcen optimieren, Konfigurationen anpassen oder die Architektur vorausschauend verfeinern.

Dieser Ansatz wandelt Beobachtbarkeit in einen operativen Vorteil um. Teams handeln überlegt statt reaktiv, wodurch eine gleichbleibende Leistung gewährleistet und die Systemstabilität verbessert wird.

3. Optimiert die Ursachenanalyse

Die proaktive Erkennung führt nahtlos zur Ursachenanalyse. Die Korrelation von historischen und Echtzeit-Telemetriedaten hilft Teams, Anomalien bis zu ihrem Ursprung zurückzuverfolgen, sei es aufgrund einer Konfigurationsänderung oder eines Netzwerkpfads. Das Verständnis der Ursachen eines Problems vertieft die Einblicke in das Systemverhalten und optimiert die Betriebsabläufe.

Jedes gelöste Problem trägt zu Lernprozessen bei, wodurch Systeme vorhersehbarer und Teams effektiver werden.

4. Optimiert die Leistung

Indem Teams die Ursachen von Problemen aufdecken, ermöglicht die Beobachtbarkeit eine kontinuierliche Leistungsverbesserung. Telemetriedaten zeigen Ressourcennutzung und operative Engpässe auf. Ingenieure können diese Erkenntnisse nutzen, um Anwendungen zu optimieren, Netzwerkpfade zu verbessern und Workloads in verschiedenen Clouds auszugleichen.

Die Überwachung der Auswirkungen im Zeitverlauf stellt sicher, dass Änderungen effektiv sind. Die Beobachtbarkeit liefert den Teams das Feedback, das sie benötigen, um Leistungsstrategien an das tatsächliche operative Verhalten anzupassen und so einen Kreislauf aus Optimierung und Anpassung zu schaffen.

5. Erhöht die Sicherheit

Detaillierte Einblicke verdeutlichen die Entwicklung der Servicekommunikation und des Zugriffs. Teams erhalten Kontext zu ungewöhnlichen Mustern oder Richtlinienabweichungen, wodurch ihre Reaktionsfähigkeit verbessert und das Vertrauen in die Systemintegrität gestärkt wird.

Die Integration von Sicherheitstelemetrie in das umfassendere Observability-Framework schafft Klarheit und wandelt Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse um, die die Ziele des Risikomanagements stärken.

Herausforderungen der Multicloud-Observability

Mit der Expansion von Unternehmen auf mehrere Cloud-Plattformen können sich Observability-Programme schrittweise weiterentwickeln und dabei neue Herausforderungen mit sich bringen:

• Datensilos: Multicloud-Umgebungen generieren Telemetriedaten aus vielen Quellen, jede mit ihrem eigenen Schema und Kontext. Die Daten können in separaten Systemen gespeichert sein, die bestimmten Teams zugeordnet sind. Dies erschwert die Korrelation von Ereignissen über verschiedene Clouds und Schichten hinweg, selbst wenn diese Ereignisse mit derselben Transaktion oder demselben Servicepfad zusammenhängen.
• Werkzeug-Wildwuchs: Um Transparenzlücken zu schließen, setzen Teams möglicherweise zusätzliche Überwachungs- und Analysetools ein, die auf spezifische Anwendungsfälle oder Plattformen zugeschnitten sind. Dies führt zu sich überschneidenden Funktionen und inkonsistenter Dateninterpretation, was die Etablierung gemeinsamer Prozesse erschwert.
• Sichtbarkeitslücken: Cloud-Netzwerke und temporäre Arbeitslasten können Bereiche schaffen, in denen das Verhalten nicht direkt sichtbar ist. Wenn Teams keinen Einblick in die Echtzeit-Datenflüsse oder Abhängigkeiten haben, kann es ihnen schwerfallen, das Systemverhalten zu diagnostizieren.
• Lange mittlere Auflösungszeit: Fragmentierte Daten, eine unübersichtliche Tool-Landschaft und mangelnde Transparenz können sich zu langwierigen Problemen ausweiten. Wenn Entwickler zwischen verschiedenen Plattformen wechseln und Signale manuell korrelieren, bevor sie verwertbare Erkenntnisse gewinnen, kann dies zu Verzögerungen führen und die Zeit bis zur Stabilisierung der Dienste verlängern.
• Sicherheitslücken: Die Komplexität von Multicloud-Umgebungen beeinträchtigt auch die Transparenz der Sicherheitslage. Konfigurationsänderungen und Datenverkehrsmuster variieren je nach Umgebung, und Teams haben möglicherweise Schwierigkeiten, Inkonsistenzen zu erkennen, wenn die Telemetriedaten fragmentiert bleiben.

Wie man die Beobachtbarkeit in einer Multi-Cloud-Umgebung angeht

Die Umsetzung von Observability in einer Multi-Cloud-Umgebung erfordert ein entsprechendes Vorgehen auf Architektur- und Betriebsebene, indem berücksichtigt wird, wie Design und Kontext über verschiedene Plattformen hinweg fließen:

• Vereinheitlichung der Datenebene: Wenn Telemetriedaten in einem gemeinsamen Datenerfassungssystem zusammengeführt werden, das dem Betriebskontext entspricht, können Signale aus verschiedenen Clouds dasselbe Ereignis netzwerkübergreifend beschreiben. Durch die Vereinheitlichung der Datenebene reduzieren Teams Interpretationslücken und ermöglichen konsistente Analysen in verschiedenen Umgebungen.
• Eine Strategie mit digitalem Zwilling einführen: Ein digitaler Zwilling repräsentiert eine virtuelle Darstellung Ihres NetzwerksEs ermöglicht Teams die Interaktion mit einer dynamischen Darstellung, die die Funktionsweise von Systemen widerspiegelt und so ein schnelleres Verständnis von Auswirkungen und Zusammenhängen ermöglicht. Wenn ein Dienst langsamer wird oder sich eine Konfiguration ändert, können Teams erkennen, wie sich diese Änderung auf vorgelagerte und nachgelagerte Komponenten auswirkt, was die abteilungsübergreifende Fehlersuche unterstützt.
• Pfadanalyse priorisieren: Pfadanalyse Fokus auf den Verkehrsfluss Diese Erkenntnisse verdeutlichen, wo Latenz auftritt und wie sich Routing-Änderungen unter realen Bedingungen auf die Leistung auswirken. Stakeholder erhalten Einblick in das Laufzeitverhalten, was die Fehlersuche verbessert und fundiertere Entscheidungen im Systembetrieb ermöglicht.
• AIOps nutzen: Künstliche Intelligenz für den IT-Betrieb (AIOps) kann die Expertise Ihres Teams erweiternMaschinelles Analysieren identifiziert Muster und Anomalien in großen Telemetriedatenmengen und unterstützt Teams so bei der effektiveren Diagnose und Behebung von Problemen. Diese Funktionen fördern zudem Konsistenz und Skalierbarkeit. Ingenieure definieren Zielsetzung und gewünschte Ergebnisse, während automatisierte Prozesse das Verhalten validieren und umsetzbare Erkenntnisse liefern.

Bewährte Verfahren zur Beobachtbarkeit in Multicloud-Umgebungen

Bewährte Verfahren für die Multicloud-Observability helfen Teams, die Transparenz in sich verändernden Umgebungen zu wahren, die Abstimmung zwischen den Teams zu stärken und sicherzustellen, dass die Observability auch bei zunehmendem Umfang und steigender Komplexität relevant bleibt:

• Netzwerkauffindbarkeit automatisieren: Die automatisierte Netzwerkerkennung sorgt dafür, dass die Beobachtbarkeit mit der tatsächlichen Umgebung übereinstimmt. Da sich Multicloud-Architekturen mit der Skalierung von Diensten kontinuierlich verändern, gewährleistet die Automatisierung, dass neue Komponenten und Verbindungen sofort sichtbar werden und die Genauigkeit der Topologie- und Abhängigkeitsansichten erhalten bleibt.
• Kontinuierliche Leistungsbeurteilung einführen: Die kontinuierliche Bewertung baut auf der automatisierten Erkennung auf, indem sie den Systemzustand und das Systemverhalten fortlaufend analysiert. Anstatt sich auf periodische Prüfungen zu verlassen, nutzen Teams Observability-Daten, um Leistung und Abhängigkeitskonformität nahezu in Echtzeit zu validieren.
• Standardisierung des Änderungsmanagements: Standardisiertes Change-Management integriert die Beobachtbarkeit in jede Phase des Veränderungsprozesses. Wenn Teams Veränderungen mithilfe einheitlicher Prozesse planen und validieren, liefern die Daten zur Beobachtbarkeit die notwendigen Nachweise, um die Auswirkungen zu bewerten und die Ergebnisse zu bestätigen.

Welche Tools unterstützen die Multicloud-Observability?

Multicloud-Observability basiert auf einem mehrschichtigen Ansatz, um verschiedene Aspekte des Systemverhaltens zu erfassen. Erkunden Sie Plattformen, die Korrelationen in Ihren Umgebungen unterstützen.

Anwendungs- und Datenaggregationsplattformen

Anwendungsplattformen helfen Teams, das Verhalten von Code in der Produktion zu verstehen. Tools wie Datadog bieten Anwendungsleistungsüberwachung und verteiltes Tracing, die Latenz, Serviceabhängigkeiten und Transaktionsabläufe sichtbar machen. Diese Erkenntnisse helfen Teams zu verstehen, wie Anwendungslogik und externe Komponenten die Benutzererfahrung beeinflussen.

Datenaggregationsplattformen strukturieren Telemetriedaten in großem Umfang. Plattformen wie Splunk erfassen, indizieren und korrelieren Protokolle und Ereignisse aus Netzwerken und ermöglichen so die zentrale Suche und Analyse über verschiedene Umgebungen hinweg.

Automatisierte Netzwerk-Sicherheitsplattformen

Automatisierte Netzwerk-Sicherheitsplattformen Anwendungsverhalten mit Systemen verknüpfen die dies unterstützen. Sie umfassen:

• Dynamic mapping und Pfad Analyse zu Echtzeit-Topologie anzeigen und traffic paths Diese Funktionen zeigen, wie Dienste kommunizieren und wo Abhängigkeiten sich überschneiden, und helfen Teams so, die betrieblichen Auswirkungen von Netzwerkänderungen zu verstehen.
• Network intent-basierte KI Das wendet festgelegte Erwartungen auf beobachtetes Verhalten an. Teams definieren, wie Systeme funktionieren sollen, und KI-gestützte Analysen bewerten kontinuierlich die Schwachstellen des Geräts., wodurch die geführte Fehlersuche beschleunigt wird.
• Observability-Dashboards zu konsolidieren Topologie und Analysen in rollenspezifischen Ansichten, um Teams dabei zu helfen, komplexe Daten zu interpretieren und sich auf gemeinsame Erkenntnisse abzustimmen.

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Durch vollautomatisierte Prozesse ermittelt die Lösung kontinuierlich Netzwerkpfade und generiert dynamic mapEs analysiert und korreliert Daten, um umfassende operative Erkenntnisse zu gewinnen. Benutzerfreundliche Berichte liefern auf Ihre Abläufe zugeschnittene Einblicke, während network intent unterstützt proaktives Monitoring.

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