Was bedeutet „Vereinheitlichung der Observability“ eigentlich?

Dabei handelt es sich um die Praxis, Daten, Workflows und Kontextinformationen über zuvor isolierte Observability-Tools hinweg zu verknüpfen – einschließlich Cloud-, Anwendungs-, Netzwerk- und Infrastrukturüberwachung –, damit IT-Teams bei Vorfällen auf der Grundlage einer gemeinsamen Sichtweise reagieren können, anstatt den Kontext manuell über voneinander getrennte Plattformen hinweg zusammenstellen zu müssen.

Warum schließen so wenige Unternehmen (17 %) ihre Vereinheitlichungsbemühungen erfolgreich ab?

Die Studie nennt die unterschätzte Komplexität der Integration als Hauptursache. 33,1 % der Befragten geben dies als ihren größten Einzelfehler an – mehr als dreimal so viele wie bei jeder anderen einzelnen Antwort. Unternehmen planen oft die Konsolidierung der Tools ein, berücksichtigen jedoch nicht den technischen Aufwand, der erforderlich ist, um Daten, APIs und Schemata plattformübergreifend zu integrieren.

Hilft der Einsatz von KI in Observability-Tools, wenn die zugrunde liegenden Daten weiterhin fragmentiert sind?

Der Studie zufolge nur teilweise. 90 % der Befragten geben an, dass KI zumindest ein gewisses Maß an einheitlichen Daten benötigt, um effektiv zu sein, und nur 8 % sind der Meinung, dass fragmentierte Daten in ihrer jetzigen Form ausreichend sind. Die Daten deuten darauf hin, dass KI die bestehende operative Reife verstärkt, anstatt die Fragmentierung eigenständig zu beheben.

Die Realität der Vereinheitlichung der Observability im modernen IT-Betrieb

Eine neue EMA-Studie befragte 365 IT-Fachleute in Unternehmen, die sich mit der Vereinheitlichung der Observability befassen

Report cover slide for EMA research on observability unification, with converging data light streams and BlueCat branding

Die wichtigsten Erkenntnisse

Der Artikel fasst Ergebnisse einer EMA-Studie zusammen, die zeigt, dass 97 % der Unternehmen die Vereinheitlichung der Observability priorisieren, aber nur 17 % sie abgeschlossen haben, wobei Integrationskomplexität als Hauptbarriere genannt wird. BlueCat betont, dass seine Netzwerk-Observability-Tools (LiveNX, LiveWire, LiveAssist) und das DDI-Portfolio (Integrity, Micetro) gezielt Lücken schließen, indem sie Telemetrie, Änderungs- und Konfigurationskontext an einer Stelle zusammenführen und so Kontextwechselkosten reduzieren. Die Studie belegt außerdem, dass KI nur dann effektiv ist, wenn eine ausreichend einheitliche Datenbasis existiert, weshalb BlueCats Ansatz auf verlässlichem Netzwerkkontext statt auf fragmentierten Daten aufbaut.

33,1 % der Befragten nennen die unterschätzte Integrationskomplexität als den größten Fehler bei Vereinheitlichungsprojekten, was zeigt, dass Plattform‑übergreifende API- und Schemaarbeit oft fehlt.
LiveNX und LiveWire konsolidieren Transparenz auf Fluss-, Topologie- und Paketebene, um die Anzahl der Prüfstellen für Operatoren während Vorfällen deutlich zu verringern.
90 % der Befragten geben an, dass KI mindestens teilweise auf einheitliche Daten angewiesen ist, wodurch LiveAssist als KI-gestützte Analyse Sinn macht, weil sie auf BlueCats verlässlichtem Netzwerkkontext basiert.

Die Einführung von KI und die Komplexität von Multi-Cloud-Umgebungen treiben Unternehmen zur Vereinheitlichung der Observability an, während die Aufrechterhaltung der Fragmentierung immer kostspieliger wird. Die Kluft zwischen Absicht und Umsetzung zeigt sich in messbaren Auswirkungen: langsamere Behebung von Vorfällen, geringere Transparenz hinsichtlich der Auswirkungen auf den Service sowie KI-Initiativen, die hinter den Erwartungen zurückbleiben, wenn sie auf fragmentierten Daten basieren. Dieser Bericht richtet sich vor allem an IT-Betriebsleiter, Netzwerk- und Observability-Engineering-Teams sowie ServiceOps-/ITSM-Verantwortliche, die sich mitten in einer Vereinheitlichungsinitiative befinden und wissen möchten, was die Organisationen, die einen Vorsprung haben, von denen unterscheidet, die im chaotischen Mittelfeld feststecken.

Was die Untersuchung aufzeigt

97 %

betonen die Bedeutung der Vereinheitlichung von Tools

17 %

haben eine Tool-Vereinheitlichung erreicht

4 – 12

Durchschnittliche Anzahl von Observability-Tools

Unter 356 IT-Abteilungen in Unternehmen, die ihre Observability-Tools aktiv vereinheitlichen:

Governance und Personalausstattung sind wichtiger als das Budget. Eine zentralisierte Zuständigkeit ist ein stärkerer Erfolgsfaktor als die Unternehmensgröße.

KI behebt keine fragmentierten Betriebsabläufe; sie verstärkt vielmehr die bereits vorhandene Reife.
Die ServiceOps-Integration ist einer der stärksten Prädiktoren für den Reifegrad der KI und den Erfolg der Vereinheitlichung.

Wichtigste Erkenntnisse

Ein Thema zieht sich wie ein roter Faden durch alle Ergebnisse: Vereinheitlichung wird neu definiert als betriebliche Transformation und nicht als Konsolidierung von Tools; gemessen wird sie anhand von MTTR, Verfügbarkeit und Zusammenarbeit und nicht anhand der Anzahl der ausgemusterten Tools. Die Komplexität der Integration bleibt das größte Hindernis und der häufigste Fehler, den Teams melden.

Was die Daten zeigen

Wie sich die Tool-Flut auf die Ergebnisse auswirkt: Gesamtbetriebskosten (TCO), Bearbeitungsgeschwindigkeit von Vorfällen, Kapitalrendite (ROI). Die Tool-Flut ist in erster Linie ein geschäftliches Problem und erst in zweiter Linie ein Problem der Tool-Auswahl.

Vorteile, die der Vereinheitlichung zugeschrieben werden: Zusammenarbeit (57,3 %) rangiert noch vor Kosteneinsparungen (41,9 %) als wichtigster erwarteter Vorteil.

Was dies für Führungskräfte im IT-Betrieb bedeutet

Für IT-Betriebsleiter, die sich derzeit mitten in einer Vereinheitlichungsinitiative befinden, hat diese Studie direkte operative Auswirkungen:

Rechnen Sie damit, dass sich die Reibungsverluste zunächst verschlimmern, bevor es besser wird – die mittlere Phase ist die schwierigste.
Governance und Personalausstattung sind wichtiger als die Frage, welche Tools Sie zuerst konsolidieren.
KI auf fragmentierten Daten liefert unzureichende Ergebnisse. Vereinheitlichen Sie daher zunächst die Datenbasis.
Behandeln Sie die ServiceOps-Integration als Priorität, denn sie ist ein starker Indikator für den Reifegrad der KI.
Planen Sie die Komplexität der Integration ein: Dies ist mit Abstand der am häufigsten genannte Fehler.

Die Vorreiter sind nicht diejenigen mit den größten Budgets, sondern diejenigen mit klaren Zuständigkeiten und einem konkreten Plan.

Die Sichtweise von BlueCat

Diese Studie bestätigt, was BlueCat bei seinem eigenen Kundenstamm beobachtet: Die Tool-Flut lässt sich selten durch ein weiteres Dashboard lösen, und KI ist selten die Lösung für fragmentierte Daten. Sie wirkt vielmehr als Verstärker der bereits vorhandenen Reife. Das Netzwerk-Observability-Portfolio von BlueCat (LiveNX, LiveWire, LiveAssist) ist genau auf die Lücken zugeschnitten, die diese Studie quantifiziert.

LiveNX und LiveWire bündeln die Transparenz auf Fluss-, Topologie- und Paketebene an weniger Stellen, die ein Operator während eines Vorfalls überprüfen muss, und gehen damit direkt auf die im Bericht gemessenen Kosten des Kontextwechsels ein. LiveAssist ist eine KI-gestützte Anomalieerkennung und Ursachenanalyse, die auf dem verlässlichen Netzwerkkontext von BlueCat aufbaut, anstatt auf zufällig verfügbare Daten aufgesetzt zu werden – dies ist die strukturelle Antwort auf das Problem der Datenbasis, das laut 90 % der Befragten die Wirksamkeit ihrer KI einschränkt.

Der Bericht nennt zudem DNS, DHCP und die IP-Adressverwaltung als sekundäre Werkzeugkategorie, die Unternehmen in den Konsolidierungsumfang einbeziehen. Dies verleiht dem DDI-Portfolio von BlueCat (Integrity, Micetro) eine echte, wenn auch sekundäre Rolle: Die Konfiguration der Kernnetzwerkdienste und der Kontext von Änderungen gehören in dasselbe einheitliche Betriebsbild, das der Bericht beschreibt, und liefern den Teams neben der Telemetrie aus der Observability, die Aufschluss darüber gibt, „was gerade passiert“, auch die Information darüber, „was sich geändert hat“.

Laden Sie den vollständigen EMA-Forschungsbericht herunter

Erfahren Sie, wie Spitzenunternehmen die Datenvereinheitlichung in einen messbaren ROI umwandeln

Was Sie aus dem Bericht erfahren werden:

Warum 97 % der Unternehmen der Vereinheitlichung der Observability Priorität einräumen und warum nur 17 % diese bereits abgeschlossen haben
Die spezifischen Faktoren in den Bereichen Governance, Personalausstattung und ServiceOps, die Vorreiter bei der Datenvereinheitlichung von allen anderen unterscheiden
Was Unternehmen gerne vor dem Start gewusst hätten, einschließlich des von ihnen selbst als Nummer 1 genannten Fehlers

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