Observability für hybride Umgebungen

Hybride Umgebungen sind in Mode, weil immer mehr Kunden die Flexibilität der Hyperscaler zwar schätzen, die Kontrolle über ihre unternehmenskritischen Daten aber letztlich nicht vollständig in die Hände des jeweiligen Anbieters legen wollen. Gerne kommen Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure und Google Cloud Platform (GCP) stattdessen als Puffer zum Einsatz, wenn zusätzliche Kapazität kurzfristig benötigt wird. Durchaus etabliert hat sich auch der Ansatz, bestimmte Aufgaben und Tasks in die Cloud zu verschieben, andere aber nicht. Verschiedene Faktoren spielen hier eine Rolle, etwa auch die potenziell anfallenden Kosten – und immer mehr Firmen sind längst dazu übergegangen, den für sich optimalen Mix aus finanziellem Aufwand, technischer Komplexität und tatsächlichem Nutzen zwischen den Welten zu suchen.

Einblick in verteilte Setups

Das schafft im Alltag der Systembetreuung durchaus Probleme, die es vorher so nicht gab. Ein zentrales, wiederkehrendes Thema ist dabei das Monitoring hybrider Workloads. Es ist deutlich komplexer, eine Umgebung vollständig zu überwachen, wenn diese auf mehrere Standorte verteilt ist. Hier spielen plötzlich Begriffe wie "Ende-zu-Ende-Überwachung" eine Rolle, und längst übersteigen die Anforderungen an das Monitoring hybrider Umgebungen die Fähigkeiten der klassischen Monitoringsysteme erheblich. Wer etwa wissen möchte, wie viele Ressourcen in der Cloud gerade zu buchen sind, muss erstmal wissen, was im eigenen Setup los ist. Da hilft es nicht, wenn das eigene Monitoring lediglich feststellen kann, ob lokal ein Prozess noch läuft oder nicht. Stattdessen kommt das Trending ins Spiel, das auf Basis historischer und aktueller Nutzungsdaten errechnet, wann die Installation das nächste Mal in die Breite skaliert werden muss.

Und das Gespann aus Monitoring, Alerting und Trending (MAT) reicht trotzdem nicht aus: Verteilte

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