{"id":31667,"date":"2026-07-24T10:44:43","date_gmt":"2026-07-24T08:44:43","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sysbus.eu\/?p=31667"},"modified":"2026-07-22T10:53:36","modified_gmt":"2026-07-22T08:53:36","slug":"ki-gestuetzte-observability-vom-fehlalarm-zur-intelligenten-prognose","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sysbus.eu\/?p=31667","title":{"rendered":"KI-gest\u00fctzte Observability: Vom Fehlalarm zur intelligenten Prognose"},"content":{"rendered":"\n

Komplexe IT-Architekturen, Microservices und KI-Anwendungen bringen klassische Monitoring-L\u00f6sungen oft an ihre Grenzen. Full-Stack Observability (FSO) f\u00fchrt Daten zentral zusammen und beschleunigt mithilfe von KI die Ursachenanalyse, reduziert die Alarmflut und liefert vorausschauende Prognosen.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Autor: Klaus Kurz, Senior Director Solution Consulting, CE\/EE\/MENA, bei New Relic\/dcg<\/p>\n\n\n\n

Den Gesundheitszustand von IT-Systemen zu \u00fcberwachen, war schon immer wichtig. Klassische Monitoring-L\u00f6sungen arbeiten jedoch oft getrennt und erzeugen Datensilos. Bei St\u00f6rungen m\u00fcssen IT-Teams Informationen aus verschiedenen Quellen aufwendig zusammenf\u00fchren. FSO hingegen b\u00fcndelt s\u00e4mtliche Monitoring-Daten auf einer zentralen Plattform und schafft eine verl\u00e4ssliche, gemeinsame Datenbasis. Dadurch lassen sich Ursachen schneller identifizieren, auch unbekannte Fehlerbilder analysieren und Probleme fr\u00fchzeitig vorhersagen.<\/p>\n\n\n\n

\"\"
Unified Infrastructure Monitoring-Tool von New Relic – Quelle: New Relic<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Denn Applikationen sind heute nicht mehr monolithisch aufgebaut, sondern bestehen aus modernen, verketteten Microservice-Architekturen, die mehrere Dienste miteinander verkn\u00fcpfen. Unternehmen m\u00fcssen St\u00f6rungen in einzelnen Diensten, der Infrastruktur oder bei externen Anbietern zunehmend vermeiden. Das gelingt mithilfe von durchg\u00e4ngigen Distributed Traces, die Transaktionen \u00fcber alle beteiligten Komponenten hinweg dokumentieren und so eine schnelle Ursachenanalyse erm\u00f6glichen. Diese \u00fcbergreifende Verkn\u00fcpfung von Services, Infrastruktur und Schnittstellen unterscheidet Observability vom klassischen Monitoring.<\/p>\n\n\n\n

KI macht Plattformen intelligent<\/strong><\/p>\n\n\n\n

KI ist heute ein fester Bestandteil moderner Observability-Plattformen. Durch die automatisierte Verkn\u00fcpfung und intelligente Auswertung gro\u00dfer Datenmengen beschleunigt sie die Fehleranalyse und kann die durchschnittliche L\u00f6sungszeit \u2013 die sogenannte Mean Time to Resolution (MTTR) \u2013 um mehr als 25 Prozent verk\u00fcrzen. Dadurch werden IT-Teams von zeitaufwendigen Routineaufgaben entlastet und gewinnen Freir\u00e4ume f\u00fcr wertsch\u00f6pfende T\u00e4tigkeiten. Das wirkt sich auch auf die Entwicklungsgeschwindigkeit aus: KI-unterst\u00fctzte Teams erreichen in Spitzenzeiten bis zu 453 Deployments pro Tag und damit f\u00fcnfmal mehr als Teams ohne KI-Unterst\u00fctzung.<\/p>\n\n\n\n

Zugleich vereinfacht KI den Zugang zu komplexen Analysen. Statt spezielle Abfragesprachen beherrschen zu m\u00fcssen, k\u00f6nnen Mitarbeitende ihre Fragen in nat\u00fcrlicher Sprache formulieren. Die Plattform identifiziert m\u00f6gliche Ursachen, stellt den relevanten Kontext bereit und empfiehlt geeignete Ma\u00dfnahmen. Auf Basis historischer Daten prognostiziert sie au\u00dferdem, wie sich Last, Performance und Ressourcenbedarf entwickeln. So lassen sich drohende Engp\u00e4sse erkennen, bevor sie den Betrieb beeintr\u00e4chtigen. Bereits 34 Prozent der europ\u00e4ischen Unternehmen nutzen solche KI-gest\u00fctzten Prognosen.<\/p>\n\n\n\n

Ein weiterer Vorteil ist die intelligente Korrelation von Warnmeldungen. In komplexen IT-Umgebungen kann eine einzige St\u00f6rung zahlreiche Alarme in verschiedenen Systemen ausl\u00f6sen. Die daraus entstehende Informationsflut erschwert es, kritische Hinweise zu erkennen und richtig einzuordnen. KI f\u00fchrt zusammengeh\u00f6rige Meldungen zu einem zentralen Incident zusammen und reduziert damit das operative Grundrauschen. IT-Teams k\u00f6nnen sich so auf die zugrunde liegende Ursache konzentrieren, anstatt jedes Symptom einzeln zu untersuchen.<\/p>\n\n\n\n

Vibe Coding: Chance und Risiko<\/strong><\/p>\n\n\n\n

W\u00e4hrend KI einerseits die Sichtbarkeit und Fehleranalyse verbessert, treibt sie andererseits auch die Notwendigkeit f\u00fcr fortschrittliche Observability. Die meisten Unternehmen setzen heute bereits KI in der Software-Entwicklung ein. Dank Vibe Coding k\u00f6nnen sie in k\u00fcrzerer Zeit erheblich mehr Code generieren. Andererseits steigt aber auch der Bedarf an Application Performance Management (APM), weil mehr Software \u00fcberwacht werden muss. H\u00e4ufig funktioniert KI-generierter Code zwar, ist aber nicht auf Performance optimiert und wird nicht zur Laufzeit getestet. Das kann bei einem Cloud-Deployment hohe Kosten verursachen. Daher ist es wichtig, die Performance kontinuierlich zu \u00fcberwachen und einen ressourcensparenden Betrieb sicherzustellen.<\/p>\n\n\n\n

Intelligente Observability macht die Zusammenarbeit der beteiligten Agenten Schritt f\u00fcr Schritt sichtbar. Dadurch k\u00f6nnen Unternehmen fehlerhafte Ergebnisse und Halluzinationen zur\u00fcckverfolgen sowie den Token-Verbrauch einzelner Aufrufe analysieren.<\/p>\n\n\n\n

Ein APM-Agent erfasst daf\u00fcr Echtzeitdaten und \u00fcbermittelt sie an die Plattform. Dort werden Telemetriedaten mithilfe von KI ausgewertet, Zusammenh\u00e4nge erkannt und Anomalien sowie Fehler identifiziert.<\/p>\n\n\n\n

Basis f\u00fcr Resilienz und Wachstum schaffen<\/strong> FSO ist heute ein wichtiger Erfolgsfaktor f\u00fcr stabile Gesch\u00e4ftsprozesse und wirtschaftliche Widerstandsf\u00e4higkeit. Eine zentrale Plattform verbindet Infrastruktur, Anwendungen, Netzwerke und digitale Nutzererlebnisse, sodass Unternehmen St\u00f6rungen fr\u00fchzeitig erkennen und schneller beheben k\u00f6nnen. KI unterst\u00fctzt dabei durch die B\u00fcndelung von Alarmen, automatisierte Ursachenanalysen und vorausschauende Prognosen. Wer fr\u00fchzeitig handelt, st\u00e4rkt daher nicht nur den IT-Betrieb, sondern schafft auch eine Grundlage f\u00fcr nachhaltiges Wachstum.<\/p>\n\n\n\n

Direkter Link zu New Relic: KI-gest\u00fctzte Observability<\/a><\/p>\n\n\n\n

\"\"
Klaus Kurz, Senior Director Solution Consulting, CE\/EE\/MENA, bei New Relic – Quelle: New Relic<\/figcaption><\/figure>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Komplexe IT-Architekturen, Microservices und KI-Anwendungen bringen klassische Monitoring-L\u00f6sungen oft an ihre Grenzen. Full-Stack Observability (FSO) f\u00fchrt Daten zentral zusammen und beschleunigt mithilfe von KI die Ursachenanalyse, reduziert die Alarmflut und liefert vorausschauende Prognosen.
\nLesen Sie hier den Fachbeitrag von Klaus Kurz, Senior Director Solution Consulting, CE\/EE\/MENA, bei New Relic<\/p>\n","protected":false},"author":81,"featured_media":31669,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"colormag_page_container_layout":"default_layout","colormag_page_sidebar_layout":"default_layout","footnotes":""},"categories":[8,39],"tags":[26327,1261,23734,13991],"class_list":["post-31667","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-artikel","category-management","tag-fullstackobservability","tag-monitoring","tag-newrelic","tag-observability"],"amp_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/31667","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/81"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=31667"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/31667\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":31671,"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/31667\/revisions\/31671"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/media\/31669"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=31667"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=31667"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=31667"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}