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Lösungen im Bereich Network Observability können Informationen über den Status und das Verhalten von Applikationen liefern, bieten Einblicke in die User Experience und sind darüber hinaus in der Lage, Anomalien zu identifizieren, die möglicherweise auf Security-Vorfälle hindeuten. Die Tools versprechen insbesondere Unterstützung für IT-Teams, die hochdynamische, hybride IT-Umgebungen managen müssen: Sie ermöglichen es, Daten aus einer Vielzahl von Quellen zu sammeln und zu analysieren, um die Performance, die Servicequalität und das Security-Niveau zu optimieren.
In diesem Kaufratgeber lesen Sie:
warum Unternehmen auf diese Technologie nicht mehr verzichten können,
welche Trends den Markt für Network-Observability-Tools in den kommenden Jahren treiben,
welche Funktionen hochwertige Tools an Bord haben sollten,
welche Anbieter tonangebend sind und
welche Fragen Sie sich sowie Ihrem Provider vor einem Investment stellen sollten.
Wozu Network-Observability-Tools gut sind
In der Vergangenheit hatten IT-Manager dank standardisierter und statischer Netzwerke leichtes Spiel damit, die Gesundheit und Performance von Infrastruktur, Applikationen und Services zu monitoren. Heute durchläuft eine Anwendung einen weitaus komplexeren Weg - der über Back-End-Systeme, die Cloud, Netzwerke von Service-Anbietern oder Endbenutzer-Devices führen kann. Dazu trägt nicht zuletzt der Umschwung auf Hybrid-Work-Modelle bei. Er setzt die IT-Abteilungen zunehmend unter Druck, im Office, an Remote-Standorten sowie auf mobilen Geräten das jeweils gleiche Maß an Performance und Security zu gewährleisten.
An dieser Stelle treten Network-Observability-Tools auf den Plan, die Daten verschiedener Komponenten über die physischen Grenzen des Netzwerks hinweg sammeln, analysieren und visualisieren. Das wird in verschiedenen Bereichen zunehmend wichtiger:
Moderne Unternehmensnetzwerke sind äußerst komplex und versorgen anspruchsvolle Applikationen, die von verteilten Systemen gestützt werden. IT-Teams müssen sowohl On-Premises-Komponenten als auch externe, Cloud-basierte Umgebungen und Netzwerke von Dienstanbietern als Teil ihres Gesamtnetzwerks managen. Mit Hilfe von Netzwerk-Observability-Software können Traffic-Muster, Latenzzeiten, Paketverluste, Bandbreite und andere Metriken Device-übergreifend überwacht werden. Die IT-Profis erhalten so Einblicke, die es potenziell ermöglichen, Probleme zu beheben, bevor Sie sich auf die Endbenutzer respektive deren Erfahrung auswirken können.
Network-Observability-Tools werden auch dazu verwendet, Bedrohungen für die IT-Sicherheit schneller zu erkennen - schließlich können auch Cyberangriffe für Network Events ursächlich sein. In einem solchen Fall können die von Observability Tools gelieferten Daten darüber Aufschluss geben.
Die meisten Unternehmen verfügen über eine Vielzahl von Monitoring-Tools, die jeweils eigene Warnmeldungen generieren. Network-Observability-Software verspricht, diese Daten zu normalisieren und zu analysieren, um das Rauschen in der Alert-Flut zu minimieren und die Informationen herauszufiltern, die für Netzwerkmanager relevant sind.
Die Informationen, die Network-Observability-Tools liefern, ermöglichen es IT-Teams, datengestützte Netzwerkentscheidungen zu treffen. Dabei kann Software dieser Art nicht nur zu besseren Echtzeitentscheidungen führen, sondern auch weitere Bereiche aufzeigen, um qualitativ hochwertigere Services und Applikationen bereitzustellen.
Der Network-Observability-Markt
Die Marktforscher von IDC sind mit Blick auf den Network-Observability-Markt zuversichtlich: Die Investitionsaussichten seien positiv, da die Technologie eine entscheidende Rolle einnehme, wenn es darum gehe, intelligente Daten bereitzustellen und Netzwerke zu automatisieren, schreiben die Analysten in ihrem aktuellen "Worldwide Enterprise Network Observability Forecast, 2023 - 2027".
Dabei haben die Research-Spezialisten drei wesentliche Trends herausgearbeitet, über die Observability-Anbieter um die Kunden(gelder) konkurrieren. Demnach:
halten immer mehr KI- und Automatisierungsfunktionen Einzug;
werden Dateneinblicke zunehmend um Predictive-Funktionen erweitert;
werden Cloud-basierte Services gegenüber On-Premises-Lösungen bevorzugt.
Moderne Network-Observability-Lösungen können Performance-relevante Netzwerk-Events im Regelfall automatisch eskalieren. Auch KI-gesteuerte Funktionen werden bei so gut wie allen Anbietern nach und nach eingeführt. Für Anwender kommt es dabei vor allem darauf an, zu verstehen, wie die KI Pattern Matching auf Daten anwendet. Was den Trend zu Network Observability aus der Cloud angeht, prognostiziert IDC für dieses Marktsegment bis 2027 eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate von 24,3 Prozent.
"Network Observability wird durch eine Vielzahl von Technologien und Methoden getrieben. Dazu gehören Cloud Services, maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz, Netzwerkvirtualisierung, automatisierte Prozesse, Echtzeit-Telemetrie, programmatische Interfaces, Open Source und noch viel mehr", fasst Mark Leary, Research Director bei IDC, zusammen.
Was Observability Tools leisten sollten
Es gibt kein All-in-One-Tool im Bereich Netzwerk-Observability, das für jede Umgebung geeignet ist. Dennoch gibt es einige allgemeine Funktionen, die für eine erfolgreiche Implementierung unerlässlich sind. Zum Beispiel:
Daten für mehrere Systeme und Rollen aggregieren.
Daten so visualisieren, dass Metriken in einen Kontext gestellt werden.
Spezifische Dashboards für einzelne IT-Stakeholder (Security, DevOps, Site Reliability) bereitstellen.
Noise-Management-Funktionen, um Events priorisieren zu können.
Traffic-Analysen (auch für Provider-Netzwerke), um die Ursachen für Performance-Einbrüche vollumfänglich ergründen zu können.
KI- und Automatisierungs-Features für schnellere und bessere Netzwerkentscheidungen.
Integrationsfähigkeit mit der bestehenden Tool-Landschaft.
Multi-Cloud-Unterstützung für Einblicke in die Umgebungen von Cloud-Anbietern.
standardmäßiger Support für Telemetriedaten, zum Beispiel über das OpenTelemetry-Framework.
Die wichtigsten Network- Observability-Anbieter
Unter den Anbietern von Observability-Lösungen für das Netzwerk tummeln sich sowohl einige große Namen als auch neuere Anbieter. Im Folgenden ein kurzer Überblick über die derzeit relevantesten Anbieter - und Lösungen.
20 Fragen vor dem Observability-Investment
Bevor Sie in Tools im Bereich Network Observability investieren, sollten Sie sich selbst - und dem Anbieter Ihrer Wahl - einige Fragen stellen.
10 Fragen, die Sie an sich selbst richten sollten:
Welche geschäftlichen Gründe sprechen dafür, in Network-Observability-Technologie zu investieren?
Welche IT-Teams würden am ehesten vom Einsatz der Tools profitieren?
Welche Observability-Metriken sind für mein Unternehmen die entscheidenden?
Wie lassen sich Tools im Rahmen einer Network-Observability-Strategie konsolidieren?
Soll die Technologie On-Premises eingesetzt oder über einen SaaS-Anbieter bezogen werden?
Müssen Mitarbeiter geschult oder weitergebildet werden, um Netzwerk-Observability-Software zu managen und zu warten?
Wie lassen sich die Network-Observability-Tools mit bestehenden Monitoring-Werkzeugen integrieren?
Kommunizieren Cloud-Anbieter mit den Tools und/oder tauschen Daten mit ihnen aus?
Wie sollten interne IT-Teams idealerweise zusammenarbeiten, um Observability-Daten zu durchdringen und nutzen?
Welche Datensilos müssen aufgebrochen werden, damit die Technologie effektiv ist?
10 Fragen an Ihren Tool-Anbieter:
Wie sieht Ihre Produkt-Roadmap aus?
Wie binden Sie (generative) KI und Automatisierungsfunktionen in Ihre Tools ein?
Unterstützt Ihr Produkt OpenTelemetry-Standards?
Kann Ihre Technologie mit Internet- und Cloud-Service-Providern integriert werden?
Welche Produktintegrationen unterstützt Ihr Tool derzeit in den Bereichen Netzwerk-Monitoring und -Management - und welche sind für die Zukunft geplant?
Lässt sich Ihr Tool für eine weltweite Enterprise-Umgebung skalieren?
Bietet Ihre Network-Observability-Lösung Support für Multi-Cloud-Umgebungen und hybride Infrastrukturen?
Lässt sich Ihre Technologie mit Open-Source-Tools integrieren?
Kann Ihre Software Daten aus sämtlichen Quellen unserer Umgebung sammeln, korrelieren und analysieren?
Wie sieht es bei den Themen Predictive Analytics, Visualisierungen und anderen Data Insights ein, die dazu geeignet sind, präventiv Risiken zu mindern?
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(fm)
Dieser Beitrag basiert auf einem Artikel unserer US-Schwesterpublikation Network World.