5 Do’s & Don’ts für erfolgreiche Observability Monitoring reicht nicht – Observability muss liefern

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Observability ist mehr als modernes Monitoring – sie ist entscheidend für stabile, skalierbare IT-Systeme. Doch in vielen Unternehmen fehlen Struktur, Kontext und klare Prioritäten. Diese fünf Do’s und Don’ts zeigen, worauf es bei einer wirksamen Observability-Strategie ankommt.

Viele Unternehmen verwechseln Observability mit Monitoring plus Zusatzfunktionen. Doch wer in modernen IT-Landschaften mit Microservices, Cloud-Native-Architekturen und KI-gestützten Betriebsmodellen erfolgreich bleiben will, braucht mehr als nur eine neue Oberfläche. Observability entscheidet darüber, ob komplexe Systeme nachvollziehbar, steuerbar und belastbar bleiben – oder ob sie bei der nächsten Störung unbeherrschbar werden.

In der Praxis zeigt sich: Die größten Fehler entstehen nicht bei der Wahl der Plattform, sondern im Verständnis der Aufgabe. Denn zu viele Signale, zu wenig Kontext, zu viel Aktionismus ohne Architektur verursachen Probleme. Wer Observability strategisch denkt, erkennt darin nicht nur ein Werkzeug, sondern einen eigenen Layer betrieblicher Verantwortung.

Diese Empfehlungen zeigen, was eine moderne Observability-Strategie ausmacht. Sie zeigen auch, wo typische Denkfehler dafür sorgen, dass selbst ambitionierte Setups ihren Zweck verfehlen. Die fünf Do’s und fünf Don’ts helfen, die richtigen Prioritäten zu setzen – für mehr Einsicht, bessere Reaktion und langfristig stabile Systeme.

Do #1: Alerts mit Sinn statt Lärm – Symptome statt Schwellenwerte

Warum es wichtig ist: Stumpfe Schwellenwertalarme erzeugen oft mehr Verwirrung als Erkenntnis – vor allem, wenn sie in Massen auftreten. Ein zu niedrig gesetzter CPU-Alert bringt wenig, wenn die Ursache in einem fehlerhaften Deployment liegt.

Handlungsempfehlung: Nutzen Sie symptom-basierte Alerting-Strategien. Konfigurieren Sie Alerts nicht nur auf technische Werte (z. B. CPU-Auslastung), sondern auf Veränderungen in der Response Time, Error Rates oder User Experience.

Fehler und Learnings: Viele Teams setzen Alerts nach dem Motto „Besser ein Alarm zu viel als zu wenig“. Das führt dazu, dass einzelne Schwellenwerte in der Praxis übergewichtet werden – und der eigentliche Zusammenhang verloren geht. Besonders bei schnell skalierenden Microservice-Landschaften fehlt oft die Zeit, Alerting sauber zu justieren – und genau dort entsteht Alarmmüdigkeit.

Do #2: Alerts anreichern – mit Labels, Kontext & Klartext

Warum es wichtig ist: Ein Alert ohne Kontext liefert keine Richtung – nur Stoppzeichen. Sie erkennen zwar, dass Sie falsch fahren – aber nicht, wohin.

Handlungsempfehlung: Pflegen Sie klare und einheitliche Labels (z. B. Service, Komponente, Umgebung) und nutzen Sie Annotation-Felder sinnvoll. Vergeben Sie sprechende Titel und Beschreibungen – nicht „Alert #457“, sondern „Datenbank-Zugriffsfehler in EU-West-1, Service X“. So können Teams direkt reagieren, ohne die Ursache erst suchen zu müssen.

Fehler und Learnings: Kontext wird oft unterschätzt, weil er nicht technisch zwingend erforderlich ist. In vielen Unternehmen fehlt ein Alert-Naming-Konzept oder es wird nicht konsequent gepflegt. Besonders in bereichsübergreifenden Teams (z. B. Dev + Ops) entstehen dadurch Missverständnisse, die sich durch saubere Anreicherung vermeiden ließen.

Do #3: Schweregrade einführen – und ernst nehmen

Warum es wichtig ist: Ohne Differenzierung wird jeder Alert automatisch kritisch. Das führt zu Alarmmüdigkeit und im Ernstfall zur Ignoranz.

Handlungsempfehlung: Etablieren Sie eine abgestufte Severity-Klassifikation: z. B. Info, Warning, Critical. Definieren Sie, was in welchen Fällen passiert – etwa: „Critical = automatische Eskalation + PagerDuty-Alarm; Warning = täglicher Review.“ Wichtig: Diese Definitionen müssen zwischen SRE, DevOps und Management abgestimmt werden.

Fehler und Learnings: Severity-Stufen gibt es in vielen Organisationen. Aber oft nur auf dem Papier. Was fehlt, sind klare Konsequenzen pro Stufe: Wer reagiert, wie schnell, mit welchem Mittel? Ohne diese Regeln werden Alerts entweder ignoriert oder überdramatisiert. Besonders in Teams mit hoher Fluktuation oder Schichtbetrieb wird das schnell zum Risiko.

Do #4: Frühzeitig instrumentieren – statt später patchen

Warum es wichtig ist: Nachträgliche Observability kostet Zeit, Geld und Nerven. Besonders bei komplexen Architekturen.

Handlungsempfehlung: Integrieren Sie Observability von Anfang an in Ihre Entwicklungsprozesse. Verwenden Sie offene Standards wie OpenTelemetry, um Vendor-Lock-ins zu vermeiden. Observability-Plattformen bieten hier Plug-and-Play-Ansätze für Full-Stack-Instrumentierung – vom Code über Container bis zur User Experience.

Fehler und Learnings: „Wir machen das später“ ist der Klassiker unter den Observability-Fallen. Doch wenn Logging, Tracing oder Metriken erst nachträglich eingebaut werden, fehlen wichtige historische Vergleichswerte und der Aufwand steigt exponentiell. Besonders bei schnell getakteten Deployments rächt sich das im ersten größeren Incident.

Do #5: Metriken, Logs und Traces zentral korrelieren

Warum es wichtig ist: Einzelne Signale ergeben kein Gesamtbild. Erst durch Korrelation entsteht eine belastbare Grundlage für Root Cause Analysis und Performance-Optimierung.

Handlungsempfehlung: Nutzen Sie Plattformen, die alle drei Säulen der Observability (Metrics, Logs, Traces) nativ verknüpfen – idealerweise inklusive Topologie-Daten. So sehen Sie nicht nur, dass ein Fehler auftritt, sondern auch, wie er durch die Systemarchitektur wandert.

Fehler und Learnings: In vielen Setups laufen Logs, Metriken und Traces über unterschiedliche Tools und ohne echte Verbindung. Die Folge: Teams arbeiten mit Teilwahrheiten. Korrelation ist mehr als „nebeneinander anschauen“ – es geht darum, Ursache und Wirkung über Systemgrenzen hinweg sichtbar zu machen.

Don’t #1: Monitoring mit Observability verwechseln

Warum es gefährlich ist: Monitoring zeigt bekannte Symptome – Observability analysiert unbekannte Ursachen. Wer das verwechselt, bekämpft nur die Effekte – nicht die Probleme.

Was stattdessen hilft: Denken Sie Observability als strategisches Framework, nicht als KPI-Dashboard. Ziel ist nicht nur Reaktion, sondern präventive Einsicht. Schulungen, Architektur-Reviews und ein klares Verständnis für den Unterschied zwischen „Check“ und „Verstehen“ helfen beim Kulturwandel.

Fehler und Learnings: Viele Teams übernehmen Monitoring-Tools, passen sie leicht an und nennen es Observability. Dabei fehlt das zentrale Prinzip: Kausalität sichtbar zu machen. Wer nur Thresholds und Verfügbarkeitsmetriken visualisiert, sieht nie das „Warum“ – und bleibt blind für schleichende Probleme.

Don’t #2: Tool-Sprawl zulassen

Warum es gefährlich ist: Zu viele Tools führen zu Kontextverlust, Datensilos und inkonsistenter Fehlerdiagnose. Und im Ernstfall: zu offenen Browser-Tabs statt schnellen Lösungen.

Was stattdessen hilft: Führen Sie eine Observability-Plattform ein, die End-to-End-Transparenz bietet – nicht ein halbes Dutzend Tools, die jeweils nur einen Teil abbilden. Die Observability-Plattform sollte Metriken, Logs, Traces, Topologie und User Experience in einem Interface integrieren.

Fehler und Learnings: Tool-Sprawl entsteht oft aus gutem Willen: Teams wollen modernisieren, evaluieren parallel und verlieren dabei die Übersicht. Besonders problematisch wird es, wenn Teams eigene Lösungen basteln, ohne Governance. Dann wird Observability zur umfassenden Tool-Wildnis.

Don’t #3: Alles und jeden alarmieren

Warum es gefährlich ist: Alert-Fatigue führt zu Missachtung – und das kann in kritischen Momenten fatal sein.

Was stattdessen hilft: Etablieren Sie klare Eskalationsstufen. Alerts sollten nur dann Pager auslösen, wenn unmittelbares Handeln erforderlich ist. Nutzen Sie für weniger kritische Meldungen Dashboards, tägliche Reports oder Slack-Benachrichtigungen.

Fehler und Learnings: In der Praxis ist Alarmmüdigkeit selten ein technisches Problem, sondern ein kulturelles. Wer ständig alles eskaliert, weil „sonst niemand reagiert“, sorgt dafür, dass irgendwann niemand mehr zuhört. Alerts brauchen Vertrauen – keine Lautstärke.

Don’t #4: Dashboards ohne Kontext bauen

Warum es gefährlich ist: Wer nur auf Einzelwerte schaut, übersieht Zusammenhänge. Und wer nur hübsch visualisiert, liefert keine Handlungsgrundlage.

Was stattdessen hilft: Setzen Sie auf interaktive Dashboards mit Drill-Down-Funktionen und integrierter Korrelation von User Journeys, Deployments und Infrastrukturdaten. Dynatrace bietet beispielsweise „Smartscape“, um Zusammenhänge visuell und in Echtzeit darzustellen.

Fehler und Learnings: Viele Dashboards werden gebaut, um „etwas zu sehen“ – aber ohne konkrete Fragen im Blick. Das Resultat: eine bunte Oberfläche ohne Aussagekraft. Wer nicht weiß, für wen und mit welchem Ziel das Dashboard existiert, produziert bestenfalls Schaufenster.

Don’t #5: Observability als Projekt denken

Warum es gefährlich ist: IT-Umgebungen ändern sich. Wer Observability einmal aufsetzt und dann zur Tagesordnung übergeht, hat in einem halben Jahr nur noch veraltete Sichtweisen.

Was stattdessen hilft: Machen Sie Observability zu einem festen Bestandteil Ihres Betriebs- und Entwicklungsprozesses. Integrieren Sie Feedbackschleifen, definieren Sie Review-Zyklen für Alerts und Dashboards – und denken Sie Observability als kontinuierlichen Reifeprozess.

Fehler und Learnings: Der größte Fehler ist, Observability als „Deliverable“ zu betrachten. Es ist kein Sprint-Ziel, sondern ein Arbeitsmodus. Ohne regelmäßige Weiterentwicklung schleifen sich blinde Flecken ein, die im Ernstfall teuer werden.

Über den Autor

Alexander Zachow ist RVP EMEA Central, Dynatrace.

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