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 ErkenntnisseDie wichtigsten Erkenntnisse werden mithilfe von KI generiert. Da automatisierte Zusammenfassungen gelegentlich Fehler enthalten oder wichtige Zusammenhänge auslassen können, sollten Sie für vollständige Informationen stets den vollständigen Blogbeitrag lesen.Der Omdia-Forschungsbericht 2026 untersucht Netzwerk-Observabilität im Zeitalter agentenbasierter KI und zeigt, warum KI-gestützte Netzwerküberwachung für NetOps-, SecOps- und Cloud-Teams betrieblich unverzichtbar wird. Die Studie beschreibt, wie agentische KI Transparenz, Automatisierung und Fehlerbehebung neu gestaltet, steigende Investitionen und erwartete Ausgaben erklärt sowie die Bedeutung des Austauschs von Observability-Daten zwischen NetOps und SecOps hervorhebt. BlueCat positioniert sein Observability-Portfolio als pragmatische Lösung, die Echtzeit-Netzwerkleistung, tiefgehende Traffic-Analyse und autoritative DNS/DHCP/IP-Intelligenz kombiniert, um Transparenz, Zusammenarbeit und KI-Bereitschaft zu verbessern.
Was sind die wichtigsten Gründe, warum KI-gestützte Netzwerküberwachung laut dem Omdia-Bericht als betrieblich unverzichtbar gilt?
Der Bericht nennt mehrere zentrale Gründe: Erstens erfüllt oder übertrifft KI die Erwartungen an Observability, indem sie tiefere Einsichten und schnellere Fehleridentifikation ermöglicht. Zweitens gestaltet agentische KI Transparenz, Automatisierung und Fehlerbehebung neu, was die operative Effizienz erhöht. Drittens treiben steigende Investitionen in entsprechende Technologien die Verbreitung voran, da NetOps-, SecOps- und Cloud-Teams gemeinsame Anforderungen an kontextreiche, handlungsfähige Observability-Daten haben. Zusammen führen diese Faktoren dazu, dass KI-gestützte Überwachung als kritischer Bestandteil moderner Netzwerkoperationen angesehen wird.
Wie unterstützt BlueCat die in der Studie beschriebenen Anforderungen an Netzwerk-Observability?
BlueCat bietet ein Netzwerk-Observability-Portfolio, das Echtzeit-Visibility der Netzwerk-Performance, tiefgehende Traffic-Analyse und Assurance-Funktionen mit autoritativer Netzwerkintelligenz aus DNS, DHCP und IP-Address-Services kombiniert. Dieses Portfolio soll die in der Studie geforderten Erkenntnisse und Kontext liefern, damit Observability handlungsfähig wird. BlueCat positioniert seine Lösungen als praktischen Weg für Teams, Transparenz und Zusammenarbeit zu verbessern sowie die KI-Bereitschaft in modernen Netzwerken zu erhöhen, indem sie zuverlässige, kontextangereicherte Datenquellen zur Verfügung stellen.
Welche operativen Auswirkungen und Kooperationsanforderungen zwischen NetOps und SecOps hebt die Studie hervor?
Die Studie betont, dass der Austausch von Observability-Daten zwischen NetOps und SecOps unerlässlich ist, um umfassende Transparenz und schnelle Reaktionsfähigkeit zu gewährleisten. Operativ bedeutet das, dass beide Teams auf gemeinsame, kontextreiche Datenquellen angewiesen sind, um Performance-Probleme, Sicherheitsvorfälle und Root-Cause-Analysen effizient anzugehen. Die Folge sind steigende Investitionen in integrierte Observability- und Automatisierungslösungen, die Zusammenarbeit zwischen den Teams fördern und die Voraussetzungen schaffen, agentische KI-Funktionen effektiv in den Betrieb zu integrieren.
Mit der Einführung KI-gestützter 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 fragmentierter und die Verwaltung schwieriger gemacht.
Herkömmliche Überwachungstools reichen nicht mehr aus. Unternehmen setzen zunehmend auf Netzwerk-Observability, die durch KI und neue agentenbasierte Architekturen ergänzt wird, um die für den reibungslosen Betrieb digitaler Systeme erforderlichen Zusammenhänge, Erkenntnisse und Automatisierungsfunktionen bereitzustellen.
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 aufzeigt
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 bekräftigt 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 unterstützt.
Wichtige Forschungsergebnisse
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 Anzeichen 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.