7 Observability-Herausforderungen, die jedes IT-Team kennt (und wie Sie sie lösen)

In der IT heißt es immer wieder: „Sichtbarkeit ist alles.“ Schließlich lässt sich nichts beheben, wovon man nichts weiß. Auf den ersten Blick ergibt diese Aussage absolut Sinn.

Sie erklärt die dahinterliegende Philosophie allerdings nur zur Hälfte. Sichtbarkeit ist alles, aber nur, wenn Sie auch verstehen, was Sie da eigentlich sehen. Stellen Sie es sich so vor: Sie sitzen im War Room und sehen zu, wie Dashboards aufleuchten wie ein Weihnachtsbaum. Natürlich wissen Sie, dass etwas nicht stimmt, Sie sehen es ja. Aber Sie und Ihr Team suchen plötzlich hektisch danach, was kaputtgegangen ist und warum.

Genau hier beginnen die Observability-Herausforderungen. Und die sind in den vergangenen Jahren leider immer größer geworden. Das erklärt vielleicht auch, warum eine aktuelle Gartner-Studie zu dem Ergebnis kommt, dass 2026 rund 50 % der Unternehmen robustere Tools für Data Observability einführen wollen, gegenüber weniger als 20 % im Jahr 2024. Und dieser Trend dürfte sich in naher Zukunft weiter beschleunigen.

In diesem Artikel schlüsseln wir die häufigsten Gründe auf, warum Observability scheitert, erklären verständlich, woran das liegt, und zeigen Ihnen praktische Wege, das Ruder herumzureißen.

Observability kurz erklärt

Wir haben Observability bereits in diesem Leitfaden erläutert. Kurz gesagt: Sie sagt Ihnen, warum etwas nicht stimmt, und hilft Ihnen, den Weg vom Symptom zur Ursache nachzuvollziehen.

Häufig wird sie mit „Überwachung“ verwechselt. Diese verfolgt vordefinierte Metriken und alarmiert Sie und Ihr Team, sobald ein Schwellenwert überschritten wird. Wie Sie deutlich sehen, ist Überwachung von Natur aus reaktiv, während Observability einen Schritt weiter geht.

Außerdem gibt es drei Säulen der Observability, die Sie kennen sollten:

• Logs: Betrachten Sie sie als detailliertes Tagebuch Ihrer IT-Umgebung, denn sie enthalten mit Zeitstempel versehene Aufzeichnungen der Ereignisse in Ihrem System.
• Metriken: Das sind numerische Messwerte zur Systemleistung im Zeitverlauf, etwa CPU-Auslastung oder Fehlerraten.
• Traces: Sie verfolgen eine Anfrage auf ihrem Weg durch die verschiedenen Services eines verteilten Systems und zeigen Ihnen genau, wo sie langsamer wurde oder fehlschlug.
• Benutzererfahrung*: Manche IT-Teams ergänzen diese Säule, um zu messen, wie echte Benutzer:innen mit dem System interagieren. Als Standard gilt sie jedoch nicht.

Echte Observability entsteht, wenn alle drei (oder je nach Unternehmen vier) Säulen nahtlos zusammenspielen und mit konkreten Geschäftsergebnissen verknüpft sind. Fehlt eines dieser Elemente oder funktioniert es nicht, leidet das gesamte System.

Mit diesem Grundverständnis von Observability fällt es leichter zu erkennen, welche Herausforderungen auftreten können und warum Dinge schieflaufen. In den folgenden Abschnitten haben wir die 7 häufigsten davon zusammengestellt.

Auf einen Blick: 7 Herausforderungen der Observability

7 Observability-Herausforderungen

Herausforderung 1: Datenflut

Beginnen wir mit dem Offensichtlichsten: Von einer guten Sache kann es auch zu viel geben. Observability-Tools sollen für Klarheit sorgen, doch moderne Umgebungen erzeugen enorme Mengen an Telemetriedaten. Ohne eine bewusste Strategie werden all diese Daten einfach zu Rauschen und verschütten genau die Signale, die Sie eigentlich brauchen.

Die Lösung: Das Ziel ist nicht, weniger Daten zu erfassen, sondern klüger zu erfassen. Es empfiehlt sich, Anomalieerkennung gegenüber statischen schwellenwertbasierten Alarmierungen zu priorisieren. Maschinelles Lernen im RMM kann helfen, ungewöhnliche Muster sichtbar zu machen und mit realen Geschäftsergebnissen in Beziehung zu setzen. Wenn Ihre Best Practices für Observability klare Ziele umfassen, wissen Sie genau, wonach Sie suchen, und erfassen dadurch relevantere Daten.

Ein praktischer Einstieg: Prüfen Sie Ihre aktuellen Telemetriequellen und fragen Sie sich bei jeder einzelnen: „Wenn diese Daten ein Problem aufdecken würden, wüssten wir dann, was wir damit anfangen sollen?“ Lautet die Antwort Nein, erzeugt die Quelle wahrscheinlich eher Rauschen als Erkenntnisse.

Herausforderung 2: Tool-Fragmentierung

Das ist eine typische Herausforderung wachsender Unternehmen. Über die Jahre hat Ihr Team womöglich mehrere Observability-Tools nach Bedarf eingeführt, was zwangsläufig zu Tool-Wildwuchs geführt hat. Isolierte Daten (und Teams) stehen echter Observability leider im Weg, weil es an … nun ja, Sichtbarkeit fehlt. Niemand weiß so recht, wer was macht, und das Ergebnis sind lange Reaktionszeiten und ungelöste Performance-Probleme.

Die Lösung: Setzen Sie auf eine zentrale Plattform für IT-Management wie NinjaOne. Eine leistungsfähige Lösung lässt sich mit bestehenden Tools integrieren und stellt sicher, dass Sie Daten systemübergreifend teilen können. Dieser Ansatz einer einheitlichen Benutzeroberfläche verbessert die Observability, weil Daten über Ihre gesamte IT-Architektur hinweg geteilt werden.

Herausforderung 3: Fehlender Kontext

Das nennen wir „Daten ohne Bedeutung“. Rohdaten führen selbst in großen Mengen nicht automatisch zu Verständnis. Observability-Daten müssen verknüpft werden: Logs mit den konkreten Transaktionen, die sie erzeugt haben, Metriken mit den Traces, die sie erklären, Ereignisse mit den Service-Abhängigkeiten, die sie verbinden. Ohne diese Verknüpfungen interpretiert Ihr Team isolierte Datenpunkte, statt eine zusammenhängende Geschichte zu lesen.

Fehlender Kontext bedeutet, dass Ihr IT-Team die Ereigniskette, die zu einem Problem geführt hat, nicht nachvollziehen kann. Ohne ein zentrales System (mit guter Berichterstattung) wird es nahezu unmöglich, den Wirkungsradius eines Ausfalls zu bestimmen, gerade in einem Vorfall unter hohem Druck.

Die Lösung: Erstellen Sie Service-Abhängigkeitskarten, damit Ihr Team visuell erfassen kann, wie Komponenten zusammenwirken, und die Auswirkungen von Änderungen vorhersehen kann. Das hilft außerdem, die Fehlersuche gezielt auszurichten.

Herausforderung 4: Komplexität verteilter Systeme

Mit wachsenden Unternehmen nehmen auch die Observability-Herausforderungen zu. Das ist zu erwarten, lässt sich aber auch leicht vermeiden. Berücksichtigen Sie bei der Skalierung, wie sich Ihre Netzwerke und Anwendungen von statischen On-Premises-Umgebungen zu dynamischen, verteilten Systemen entwickeln.

Die Lösung: Heterogene IT-Umgebungen erfordern einen ganzheitlichen Ansatz, der Cloud-, On-Premises- und Edge-Infrastrukturen zusammenführt. Das bedeutet, Tools anzuschaffen und einzusetzen, die Telemetrie aus unterschiedlichen Quellen wie NetFlow, syslog oder SNMP in ein einheitliches, korreliertes Modell einlesen können. Achten Sie außerdem auf Tools mit Auto-Discovery, damit neue Services und Infrastrukturen automatisiert erkannt werden, sobald sie auftauchen.

Herausforderung 5: Alarmmüdigkeit

Alarmmüdigkeit entsteht, wenn Ihre Systeme zur Überwachung zu aggressiv konfiguriert sind und Ihr Team anfängt, Alarmierungen zu ignorieren, weil es gelernt hat, dass die meisten davon kein sofortiges Handeln erfordern (Denken Sie an das Mädchen, das „Wolf“ rief, nur dass der Wald hier Ihre IT-Umgebung ist). Das ist einer der gefährlichsten Fehlermodi in der Observability, denn wenn eine wirklich kritische Alarmierung ausgelöst wird, behandelt man sie genauso wie die Dutzenden Rausch-Alarmierungen davor.

Alarmmüdigkeit geht zudem Hand in Hand mit Herausforderung 3. Selbst gut gemeinte Alarmierungen bringen wenig, wenn ihnen der nötige Kontext fehlt. Eine Alarmierung mit dem Text „hohe CPU-Auslastung auf Server X“ sagt Ihnen beispielsweise nicht, welche Anwendung betroffen ist, was sich zuletzt geändert hat oder wie die normale Baseline aussieht. Das zwingt Ihre IT-Administrator:innen zu viel Detektivarbeit und erhöht das Risiko menschlicher Fehler.

Die Lösung: Erstens sollte Ihre Alarmierung auf Anomalieerkennung und dynamischen Baselines beruhen statt auf statischen Schwellenwerten. So erkennen Sie auch subtile Probleme, die statische Regeln übersehen, ohne Ihr Team mit Fehlalarmen zu überschwemmen. Zweitens empfehlen wir, dass jede Alarmierung genug Kontext mitbringt, um eine sofortige Ersteinschätzung zu ermöglichen: was betroffen ist, warum es wichtig ist, was sich geändert hat und welche nächsten Schritte wahrscheinlich sind.

Herausforderung 6: Organisatorische Lücken und fehlende Skills

Die nächsten beiden Herausforderungen sind nicht ganz so „kritisch“ wie die vorherigen, deshalb aber nicht weniger wichtig. Man könnte sogar argumentieren, dass sie die heimtückischsten sind, weil sie am stärksten unterschätzt werden.

Fehlende Skills sind eine besonders unterschätzte Hürde. Observability-Engineers brauchen Know-how in Datenanalyse, der Architektur verteilter Systeme und der Konfiguration von Tools. Das bedeutet: Von bestehenden Teammitgliedern wird womöglich erwartet, bestimmte Aufgaben zu übernehmen, ohne die passende Schulung dafür zu haben. Die Folge sind falsch konfigurierte Systeme, schlecht definierte Metriken und Observability-Setups, die nicht den Nutzen liefern, den sie liefern sollten.

Die Lösung: Etablieren Sie eine IT-Lernkultur in Ihrem Unternehmen, inklusive eines internen Programms, in dem einzelne Teammitglieder (die sowohl die Technologie als auch den unternehmerischen Kontext gut genug verstehen) ihren Teams helfen, bessere Praktiken zu übernehmen. Ebenso sinnvoll ist es, innerhalb Ihres Teams eine gemeinsame Terminologie, gemeinsame SLOs und gemeinsame Prozesse für die Reaktion auf Vorfälle festzulegen, damit Observability zu einer Praxis wird, an der sich das ganze Unternehmen beteiligt.

Herausforderung 7: Kosten und Skalierbarkeit

Observability kann schnell teuer werden. Sie brauchen daher ein System, dessen Kosten mit Ihrem Wachstum Schritt halten. Sonst landen Sie in einer Situation, in der Ihr Observability-Setup entweder nicht mehr tragfähig ist oder nur noch mit Abstrichen bezahlbar bleibt.

Die Lösung: Hier wird entscheidend, welche Daten Sie Ihren Investor:innen präsentieren. Die Anfangsinvestition in Observability-Tools kann erheblich sein, lässt sich aber mit einer starken Refinanzierung der Investition rechtfertigen. Das IT-Budget von der C-Suite zu bekommen setzt voraus, dass Sie Observability als Geschäftsfähigkeit behandeln und nicht bloß als Technologieausgabe. Fragen Sie sich: „Welche Sichtbarkeit brauchen wir, um unsere Ziele für Service-Zuverlässigkeit zu erreichen?“, und arbeiten Sie sich von dort rückwärts zur nötigen Infrastruktur vor. Diese Betrachtungsweise führt meist zu besseren Ergebnissen, weil sie Investitionen in Observability an Resultate koppelt, die für das Geschäft zählen.

So sieht gute Observability aus

Nachdem wir die häufigsten Observability-Herausforderungen kennen, lohnt sich ein Blick darauf, wie gute Observability in der Praxis aussieht.

1. Sie beginnt mit gezielter Datenerfassung. Telemetrie wird erhoben, weil sie einem bestimmten Zweck bei Überwachung oder Diagnose dient, nicht weil sie verfügbar ist.
2. Sie setzt auf intelligente Alarmierung. Alarmierungen werden ausgelöst, wenn etwas tatsächlich Aufmerksamkeit erfordert, und enthalten genug Kontext für eine schnelle Ersteinschätzung. Diese Alarmierungen nutzen dynamische Baselines und Anomalieerkennung, statt sich allein auf statische Schwellenwerte zu verlassen.
3. Sie läuft auf einer einheitlichen Plattform. Ihr Unternehmen braucht nicht zwingend ein einziges Tool, besonders wenn Sie bisher mit mehreren durchaus geeigneten gearbeitet haben. Es ist aber gute Praxis, ein integriertes Ökosystem zu haben, in dem Daten über Grenzen hinweg fließen und Teams dasselbe Bild sehen.
4. Sie ist an Geschäftsergebnissen ausgerichtet. Die wichtigsten Metriken sind an Service Level Objectives gekoppelt, die widerspiegeln, was Benutzer:innen tatsächlich erleben und was Ihr Unternehmen für seinen Erfolg braucht.
5. Sie wird vom ganzen Unternehmen getragen. Observability ist keine einmalige Sache. Teams müssen geschult, Prozesse dokumentiert werden, und es braucht echte bereichsübergreifende Zusammenarbeit, damit alles möglichst reibungslos funktioniert.

Eine praktische Roadmap: Wo Sie anfangen

Wenn Ihr Unternehmen mit Observability-Herausforderungen kämpft oder nicht weiß, wie es Best Practices für Observability umsetzen soll, ist die folgende Reihenfolge ein sinnvoller Ausgangspunkt. Beachten Sie natürlich, dass es sich nicht um feste Regeln handelt. Passen Sie sie an Ihre eigenen Anforderungen an.

1. Starten Sie mit einer ehrlichen Bestandsaufnahme: Verschaffen Sie sich Klarheit über das Vorhandene, bevor Sie neue Tools ergänzen. Welche Systeme sind instrumentiert? Welche Daten nutzen Sie tatsächlich und welche sammeln Sie nur? Wo gibt es Lücken in der Sichtbarkeit, die schon zu echten Problemen geführt haben? Diese Bestandsaufnahme zeigt Ihnen, wo Sie zuerst ansetzen sollten.
2. Konsolidieren Sie, bevor Sie erweitern: Tool-Wildwuchs wollen wir unbedingt vermeiden. Es klingt vielleicht verlockend, aber wenn Sie bereits mehrere Tools für verschiedene Aufgaben haben, ist es oft wirkungsvoller, einige davon zu integrieren, als ein weiteres hinzuzufügen.
3. Definieren Sie, was „gut“ bedeutet: Erarbeiten Sie gemeinsam mit Anwendungsverantwortlichen, Stakeholdern aus dem Business und Operations-Teams SLOs, die akzeptable Performance aus Sicht der Benutzer:innen beschreiben. Nutzen Sie diese SLOs als Leitlinie dafür, was Sie beobachten und wie Sie alarmieren.
4. Bringen Sie Ihre Alarmierung in Ordnung, bevor Sie Telemetrie ergänzen: Herausforderung 5 lässt sich leicht vermeiden, indem Sie zuerst das Rauschen reduzieren.
5. Investieren Sie in Skills, nicht nur in Tools: Eine erstklassige Observability-Plattform zu kaufen und sie einem ungeschulten Team zu übergeben, ist ein zuverlässiger Weg, Geld zu verbrennen. Planen Sie Schulungen von Anfang an in jede Observability-Initiative ein, nicht erst im Nachhinein.
6. Messen und nachjustieren: Verfolgen Sie Ihre mittlere Erkennungszeit (MTTD) und Ihre mittlere Reparaturzeit (MTTR) als Basiskennzahlen für die Wirksamkeit Ihrer Observability, und überprüfen Sie Ihr Setup regelmäßig, während sich Ihre Umgebung weiterentwickelt.

Observability-Herausforderungen meistern

Observability-Herausforderungen können weit verbreitet und teuer sein. Glücklicherweise braucht es zu ihrer Lösung keine komplette Generalüberholung. Die sieben häufigsten Observability-Herausforderungen lassen sich schon dadurch entschärfen, dass Sie Klarheit über Ihre Ziele gewinnen, diszipliniert festlegen, was Sie erfassen und wie Sie alarmieren, die vorhandenen Systeme integrieren, in die Menschen investieren, die damit arbeiten, und Observability als fortlaufende Praxis statt als einmalige Einführung verstehen.

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