Omdia-Forschungsbericht 2026: Netzwerk-Observabilität im Zeitalter der agentenbasierten KI
Wie KI-gestützte Netzwerküberwachung für den modernen Betrieb unverzichtbar wird – und warum sich NetOps-, SecOps- und Cloud-Teams darauf einigen.
Die wichtigsten ErkenntnisseDiese Kernaussage wurde dadurch generiert, dass große Sprachmodelle die Seite durchsuchten und einen Überblick über den Inhalt erstellten.Der Omdia-Forschungsbericht 2026 untersucht, wie agentenbasierte KI die Netzwerk-Observabilität für NetOps-, SecOps- und Cloud-Teams unverzichtbar macht, indem sie Transparenz, Automatisierung und Fehlerbehebung neu gestaltet. Die Studie zeigt, dass Unternehmen steigende Investitionen in KI-gestützte Überwachung planen, um bessere Einblicke in Netzwerk- und Anwendungsleistung zu erhalten und Observability-Daten zwischen Teams auszutauschen. BlueCat positioniert sein Portfolio als praxisorientierte Lösung, die Echtzeit-Netzwerkperformance, tiefgehende Verkehrsanalysen und autoritative DNS-/DHCP-/IPAM-Intelligenz kombiniert, um operative Ergebnisse und KI-Bereitschaft zu verbessern.
Was sind die wichtigsten Erkenntnisse des Omdia-Berichts zur Rolle von KI in der Netzwerk-Observabilität?
Der Omdia-Bericht stellt fest, dass KI-gestützte Netzwerküberwachung mittlerweile als betrieblich unverzichtbar gilt und Erwartungen an Observability erfüllt oder übertrifft. Agentische KI wird als Treiber für verbesserte Transparenz, Automatisierung und schnellere Fehlerbehebung identifiziert. Zudem zeigen die Ergebnisse erwartete höhere Investitionen und die Notwendigkeit, Observability-Daten zwischen NetOps- und SecOps-Teams auszutauschen, um kontextreiche und handlungsfähige Einblicke zu erzielen.
Wie unterstützt BlueCat laut Artikel die Anforderungen moderner Observability-Strategien?
BlueCat adressiert die im Bericht beschriebenen Anforderungen, indem das Portfolio Echtzeit-Netzwerkperformance-Visibility, tiefe Traffic-Analyse und Assurance-Fähigkeiten mit autoritativer Netzwerkintelligenz aus DNS, DHCP und IP-Adressdiensten kombiniert. Diese Integration liefert kontext- und gerätebezogene Einsichten zur Netzwerk- und Anwendungsleistung für jedes Gerät, jede Schnittstelle und jede Anwendung. BlueCat bietet damit einen praktischen Weg zur Verbesserung von Transparenz, Zusammenarbeit und KI-Bereitschaft in modernen Netzwerken.
Welche praktischen Auswirkungen haben die Forschungsergebnisse auf NetOps-, SecOps- und Cloud-Teams?
Die Studie signalisiert, dass Teams innerhalb der nächsten zwei Jahre mit verbesserter Netzwerktransparenz rechnen können und dass der Austausch von Observability-Daten zwischen NetOps und SecOps unerlässlich ist. Operativ bedeutet das: stärkere Zusammenarbeit, gezieltere Investitionen in KI-gestützte Überwachungstools und schnelleres Troubleshooting durch agentenbasierte Automatisierung. Führungskräfte sollten demnach Lösungen priorisieren, die Echtzeitdaten, tiefe Analyse und autoritative Netzwerkdienste vereinen, um messbare betriebliche Vorteile zu erzielen.
Mit der Einführung von KI-gestützten Anwendungen in die Produktion ist das Netzwerk zu einer kritischen Abhängigkeit und einem wachsenden Risiko geworden. Gleichzeitig haben hybride, Multi-Cloud- und containerisierte Umgebungen die Transparenz fragmentiert und die Verwaltung erschwert.
Herkömmliche Überwachungstools reichen nicht mehr aus. Unternehmen setzen zunehmend auf Netzwerk-Observability, die durch KI und neue agentenbasierte Architekturen erweitert wird, um den Kontext, die InFormularationen und die Automatisierung bereitzustellen, die für den reibungslosen Betrieb digitaler Systeme erforderlich sind.
Daher ist Netzwerk-Observability nicht mehr nur eine Überwachungsfunktion. Sie entwickelt sich zu einer grundlegenden Voraussetzung für den zuverlässigen und skalierbaren Betrieb KI-gesteuerter Systeme. Netzwerk-Observability geht über die herkömmliche Überwachung hinaus, indem sie Leistungs-, Datenverkehrs- und Abhängigkeitsdaten miteinander verknüpft, um nicht nur zu erklären, was im Netzwerk geschieht, sondern auch warum.
Was die Untersuchung zeigt
Diese Studie untersucht, wie Unternehmen darauf reagieren und wo noch Lücken bestehen. Die Studie hebt das starke Engagement der Bereiche Security Operations, Cloud Operations, DevOps und PlatFormular Engineering hervor und unterstreicht damit die Bedeutung der Observability als gemeinsame Grundlage für die teamübergreifende Zusammenarbeit. Viele Unternehmen betrachten die Netzwerk-Observability mittlerweile als eine zentrale Säule umfassenderer NetSecOps-Initiativen, die eine schnellere Reaktion auf Vorfälle und eine verbesserte Sicherheitslage ermöglicht.
Wichtige Forschungssignale
80%+
erwartet eine verbesserte
Netzwerktransparenz
in den nächsten zwei Jahren
85%
Gibt an, dass KI die Erwartungen hinsichtlich der Beobachtbarkeit erfüllt oder übertrifft
Anwendungsfälle
70%
Der Austausch von Observability-Daten zwischen NetOps und SecOps
ist unerlässlich
Diese Signale lassen eine klare Schlussfolgerung zu: Netzwerktransparenz ist keine optionale Infrastruktur mehr.
Sie entwickelt sich zu einer strategischen Fähigkeit.
Key findings:
1. AI is changing what observability must deliver
The research shows that AI is already widely used in network observability, with organizations applying it to perFormularance optimization, security threat identification, and operational efficiency. Expectations are high, and in most cases, AI is delivering measurable value.
Agentic AI, while still emerging, is gaining real traction. More than half of organizations report active use today, with broader adoption expected as teams look to simplify integrations, close skills gaps, and move toward more autonomous operations.
2. Observability is driving cross-team convergence
Network observability data is no longer confined to networking teams. The research highlights increasing collaboration between NetOps and SecOps, with observability insights shared to reduce risk, improve response times, and support coordinated decision-making.
This convergence reflects a broader shift toward integrated operational models, where networking, security, and cloud teams rely on shared visibility to manage complex environments.
3. Complexity remains the biggest barrier
Despite increased investment, most enterprises still rely on three or more network observability tools. Tool sprawl, data fragmentation, and integration challenges continue to limit the effectiveness of observability initiatives.
The research makes clear that success depends not just on collecting more data, but on correlating it effectively and delivering insights teams can act on.
Chart 1: Level of agreement with statements related to network environments.
As AI technologies move into broader adoption and deployment, nearly everyone agrees that networking is becoming more critical. Download report to read more.
Chart 2: Status of AI technologies within or in conjunction with network observability.
Network observability vendors have been working feverishly to add AI technologies into their products, while those using open source or building their own tools have increasingly ready access to AI componentry. Download report to read more.
What this means
The findings point to a future where network observability must:
- Provide comprehensive visibility across cloud, WAN, data center, and container environments
- Support AI-driven analysis and automation without increasing operational burden
- Enable collaboration across networking, security, and cloud teams
- Scale as AI workloads and digital dependencies grow
Organizations that treat observability as a foundational capability, rather than a set of disconnected tools, will be better positioned to support AI-driven operations.
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observability’s AI future!
Download the report to understand how AI, and agentic AI in particular, is redefining
what network observability must deliver.
What you’ll learn from this report:
- Why network observability has reached “essential” status for modern IT operations
- The fastest-growing AI use cases in network observability, from perFormularance
optimization to threat detection - How agentic AI is expected to simplify integrations and close skills gaps