Belangrijkste punten
- Observability-initiatieven mislukken door data-overload, versnipperde tools en ontbrekende context.
- Veel ondernemingen draaien twee of meer monitoringplatformen die niet met elkaar verbonden zijn. Daardoor ontstaan blinde vlekken die IT-teams niet eenvoudig kunnen dichten.
- Slecht geconfigureerde notificaties zorgen ervoor dat engineers meldingen volledig negeren, ook de meldingen die er wél toe doen.
- Verouderde monitoringpraktijken volstaan niet meer voor gedistribueerde systemen en cloud-native IT-omgevingen.
- Observability herstelt u door te consolideren en prioriteiten te stellen, niet door nog meer tools toe te voegen aan een toch al versnipperde stack.
In IT krijgen we altijd te horen dat “zichtbaarheid alles is”. U kunt immers niet repareren wat u niet kent – en op het eerste gezicht klopt die uitspraak helemaal.
Maar daarmee is de hele filosofie erachter nog niet verklaard. Zichtbaarheid is alles, maar alleen als u begrijpt wat u precies ziet. Stel het u zo voor: u zit in een war room en ziet de dashboards oplichten als een kerstboom. Natuurlijk weet u dat er iets mis is – u ziet het immers – maar u en uw team moeten plots op zoek naar wat er kapot is en waarom.
Dit is het moment waarop u met observability-uitdagingen te maken krijgt. En die zijn de afgelopen jaren helaas alleen maar groter geworden. Dat verklaart wellicht waarom uit een recent onderzoek van Gartner blijkt dat in 2026 50% van de ondernemingen robuustere data-observability-tools probeert in te voeren, tegenover minder dan 20% in 2024. En die trend zet de komende tijd naar verwachting alleen maar door.
In dit artikel bespreken we de meest voorkomende redenen waarom observability mislukt, leggen we in gewone taal uit hoe dat komt en laten we u praktische manieren zien om het tij te keren.
Wat is observability nu eigenlijk?
We hebben observability in deze gids uitgelegd, maar kort samengevat: het vertelt u waaróm er iets mis is en helpt u het spoor te volgen van symptoom naar grondoorzaak.
Het wordt vaak verward met “monitoring”, dat vooraf gedefinieerde statistieken bijhoudt en u en uw team waarschuwt zodra er een drempelwaarde wordt overschreden. Maar zoals u duidelijk ziet is monitoring van nature reactief, terwijl observability een stap verder gaat.
Er zijn daarnaast drie pijlers van observability om rekening mee te houden:
- Logs: beschouw ze als een gedetailleerd dagboek van uw IT-omgeving, want ze bevatten records met tijdstempels van gebeurtenissen in uw systeem.
- Metrics: dit zijn numerieke metingen van systeemprestaties in de loop van de tijd, zoals CPU-gebruik of foutpercentages.
- Traces: deze volgen een verzoek terwijl het door verschillende services in een gedistribueerd systeem reist en laten u precies zien waar het vertraagde en vastliep.
- UX*: sommige IT-teams voegen deze pijler toe om te meten hoe echte gebruikers met het systeem omgaan, maar dat is geen standaard.
Echte observability ontstaat wanneer alle drie (of vier, afhankelijk van uw onderneming) pijlers naadloos samenwerken en gekoppeld zijn aan echte bedrijfsresultaten. Ontbreekt een van die elementen of werkt het niet goed, dan lijdt het hele systeem eronder.
Met deze basiskennis van observability wordt het makkelijker om te zien welke uitdagingen er kunnen spelen en waarom dingen misgaan. Hieronder zetten we 7 van de meest voorkomende uitdagingen op een rij.
In één oogopslag: 7 uitdagingen van observability
| Uitdaging | Wat het is | Waarom het gebeurt | De oplossing | Impact |
| Data-overload | Te veel telemetrie overstemt de signalen die er echt toe doen | Elk systeem stuurt standaard data uit | Verzamel gericht | Hoog |
| Versnipperde tools | Losse tools creëren datasilo’s en verhinderen een totaalbeeld | Tools worden na verloop van tijd stuk voor stuk aangeschaft | Consolideer naar één platform of integreer bestaande tools | Hoog |
| Ontbrekende context | Ruwe data is aanwezig maar niet gekoppeld | Logs, metrics en traces worden los van elkaar verzameld zonder correlatieregels | Bouw service maps, afhankelijkheidsdocumentatie en tagging-standaarden | Hoog |
| Complexiteit van gedistribueerde systemen | Moderne microservices en multicloudomgevingen groeien sneller dan verouderde monitoring aankan | Infrastructuur groeit sneller dan observability-praktijken zich ontwikkelen | Stap over op cloud-native observability-frameworks | Hoog |
| Alert fatigue | Te veel notificaties van lage kwaliteit zorgen ervoor dat teams meldingen volledig negeren | Notificatieregels zijn breed en statisch | Dynamische baselines, gegroepeerde notificaties en meldingen met veel context | Hoog |
| Organisatie- of vaardigheidstekorten | Teams missen de training, gedeelde processen of afstemming tussen teams om iets met data te doen | Observability wordt gezien als de aanschaf van een tool, niet als organisatiepraktijk | Investeer in training en stel gezamenlijke SLO’s op | Gemiddeld |
| Kosten en schaalbaarheid | De kosten voor opslag en verwerking van telemetrie lopen op naarmate omgevingen groeien | Geen governance over wat er wordt verzameld of hoe lang het wordt bewaard | Geleidelijke uitrol, automatisering, beleid voor datagovernance | Gemiddeld |
7 observability-uitdagingen
Uitdaging 1: data-overload
Laten we beginnen met de meest voor de hand liggende: van iets goeds kunt u ook te veel hebben. Observability-tools zijn bedoeld om duidelijkheid te scheppen, maar moderne omgevingen genereren enorme hoeveelheden telemetriedata. Zonder een doordachte strategie wordt al die data gewoon ruis die de signalen bedelft die u echt nodig hebt.
De oplossing: het doel is niet om minder data te verzamelen, maar om slimmer te verzamelen. Het is verstandig om anomaliedetectie voorrang te geven boven notificaties op basis van statische drempelwaarden. Machinaal leren in RMM kan helpen om ongebruikelijke patronen bloot te leggen en die te koppelen aan echte bedrijfsresultaten. Wanneer uw beste praktijken voor observability duidelijke doelstellingen bevatten, weet u precies waar u op moet letten, waardoor u relevantere data verzamelt.
Een praktisch startpunt: breng uw huidige telemetriebronnen in kaart en vraag u bij elke bron af: “Als deze data een probleem signaleert, zouden we dan weten wat we ermee moeten doen?” Is het antwoord nee, dan levert die bron waarschijnlijk ruis op in plaats van inzicht.
Uitdaging 2: versnipperde tools
Dit is een veelvoorkomende uitdaging bij groeiende ondernemingen. In de loop der jaren heeft uw team mogelijk verschillende observability-tools naar behoefte aangeschaft, wat onvermijdelijk leidde tot tool sprawl. Helaas staan gescheiden data (en teams) echte observability in de weg, want er is een gebrek aan… nou ja, zichtbaarheid. Niemand weet precies wie wat doet en dat resulteert in trage reactietijden en onopgeloste prestatieproblemen.
De oplossing: stap over op een centraal IT Management-platform, zoals NinjaOne. Een robuuste oplossing kan integreren met bestaande tools en ervoor zorgen dat u data tussen systemen kunt delen. Deze aanpak met een enkel dashboard verbetert de observability, omdat data binnen uw volledige IT-architectuur wordt gedeeld.
Ontdek hoe NinjaOne tool sprawl omvormt tot één samenhangende technologiestack.
Uitdaging 3: ontbrekende context
Dit noemen we “data zonder betekenis”. Ruwe data, ook al is het veel, vertaalt zich niet automatisch in begrip. Observability-data moet gekoppeld zijn: logs verbonden met de specifieke transacties die ze hebben gegenereerd, metrics gecorreleerd met de traces die ze verklaren, events gekoppeld aan de serviceafhankelijkheden die ze met elkaar verbinden. Zonder die koppelingen interpreteert uw team losse datapunten in plaats van een samenhangend verhaal te lezen.
Ontbrekende context betekent dat uw IT-team de opeenvolging van gebeurtenissen die tot een probleem leidde niet kan reconstrueren. Zonder een centraal systeem (met goede rapportage) wordt het vrijwel onmogelijk om de impactradius van een storing vast te stellen, zeker tijdens een incident met hoge druk.
De oplossing: maak service dependency maps zodat uw team visueel ziet hoe componenten met elkaar samenwerken en de gevolgen van wijzigingen kan inschatten. Dat helpt ook om het oplossen van problemen gericht aan te pakken.
Uitdaging 4: complexiteit van gedistribueerde systemen
Bij groeiende ondernemingen nemen observability-uitdagingen vanzelf toe. Dat is een te verwachten gevolg, maar ook eentje die u eenvoudig kunt voorkomen. Naarmate u opschaalt, is het belangrijk dat u nadenkt over hoe uw netwerken en applicaties zich ontwikkelen van statische on-premises omgevingen naar dynamische, gedistribueerde systemen.
De oplossing: heterogene IT-omgevingen vragen om een holistische aanpak die cloud, on-premises en edge-infrastructuur combineert. Dat betekent dat u tools aanschaft en implementeert die telemetrie uit verschillende bronnen kunnen verwerken, zoals NetFlow, syslog of SNMP, en samenbrengen in één gecorreleerd model. Het is ook verstandig om te zoeken naar tools met auto-discovery, zodat ze nieuwe services en infrastructuur detecteren zodra die verschijnen.
Uitdaging 5: alert fatigue
Alert fatigue ontstaat wanneer uw monitoringsystemen te agressief zijn ingesteld en uw team notificaties begint te negeren, omdat het heeft geleerd dat de meeste meldingen geen directe actie vereisen (denk aan: het jongetje dat “wolf” riep, maar dan met uw IT-omgeving als bos). Het is een van de gevaarlijkste faalscenario’s binnen observability, want het betekent dat een werkelijk kritieke melding op dezelfde manier wordt behandeld als de tientallen ruismeldingen die eraan voorafgingen.
Alert fatigue hangt ook nauw samen met uitdaging 3. Zelfs goedbedoelde notificaties schieten tekort als ze te weinig context bevatten. Een melding als “hoog CPU-gebruik op server X” vertelt u bijvoorbeeld niet welke applicatie is getroffen, wat er recent is gewijzigd of hoe de normale baseline eruitziet. Daardoor moeten uw IT-beheerders veel uitzoekwerk doen, wat het risico op menselijke fouten vergroot.
De oplossing: werk om te beginnen met anomaliedetectie én dynamische baselines in plaats van statische drempelwaarden. Zo signaleert u subtiele problemen die statische regels missen – zonder uw team te overspoelen met valse positieven. Daarnaast raden we aan dat elke melding genoeg context bevat om direct te kunnen triageren: wat is getroffen, waarom is het belangrijk, wat is er veranderd en wat zijn waarschijnlijk de volgende stappen.
Uitdaging 6: organisatie- of vaardigheidstekorten
De volgende twee uitdagingen zijn niet zo “kritiek” als de voorgaande, maar daarmee niet minder belangrijk. Sterker nog, je zou kunnen stellen dat deze uitdagingen het verraderlijkst zijn, juist omdat ze het meest worden onderschat.
Een tekort aan vaardigheden is in het bijzonder een ondergewaardeerde hindernis. Observability-engineers hebben expertise nodig op het gebied van data-analyse, de architectuur van gedistribueerde systemen en toolconfiguratie. Dat betekent dat van huidige teamleden taken kunnen worden verwacht waarvoor ze niet zijn opgeleid, wat leidt tot verkeerd geconfigureerde systemen, slecht gedefinieerde metrics en observability-opstellingen die niet de waarde leveren die ze zouden moeten leveren.
De oplossing: creëer een cultuur van IT-leren binnen uw onderneming en zet bijvoorbeeld een intern programma op waarin bepaalde teamleden (die zowel de technologie als de organisatiecontext goed genoeg begrijpen) hun teams helpen betere werkwijzen te hanteren. Het is ook een uitstekend idee om binnen uw team gezamenlijke terminologie, gedeelde SLO’s en gemeenschappelijke processen voor incidentrespons vast te leggen, zodat observability een praktijk wordt waaraan de hele organisatie deelneemt.
Uitdaging 7: kosten en schaalbaarheid
Observability kan snel duur worden en u moet een opzet inrichten waarin de kosten meegroeien, anders loopt u het risico dat uw observability-opstelling niet langer houdbaar is of alleen betaalbaar blijft door concessies te doen.
De oplossing: hier wordt het cruciaal om te weten welke gegevens u aan uw investeerders presenteert. De initiële investering in observability-tools kan fors zijn, maar is te rechtvaardigen met een goede ROI. Het IT-budget bij de C-suite binnenhalen vraagt erom dat u observability behandelt als een bedrijfscapaciteit in plaats van als een simpele technologiekostenpost. Vraag uzelf af: “Welke zichtbaarheid hebben we nodig om onze doelstellingen voor servicebetrouwbaarheid te halen?” en redeneer terug naar de benodigde infrastructuur. Deze invalshoek levert doorgaans betere resultaten op, omdat ze investeringen in observability koppelt aan resultaten die er voor het bedrijf toe doen.
Hoe goede observability eruitziet
Nu we de meest voorkomende observability-uitdagingen kennen, is het de moeite waard om te schetsen hoe goede observability er in de praktijk uitziet.
- Het begint met doelgericht data verzamelen. Telemetrie wordt verzameld omdat het als specifiek monitoring- of diagnose-instrument dient, niet omdat het nu eenmaal beschikbaar is.
- Er zijn intelligente notificaties. Meldingen worden geactiveerd wanneer iets daadwerkelijk aandacht vereist en bevatten genoeg context voor een snelle triage. Deze notificaties gebruiken dynamische baselines en anomaliedetectie in plaats van uitsluitend te vertrouwen op statische drempelwaarden.
- Het werkt vanuit één platform. Uw onderneming heeft niet per se één enkele tool nodig (zeker niet als u in het verleden met meerdere prima tools hebt gewerkt). Toch is het goed gebruik om een geïntegreerd ecosysteem te hebben waarin data over grenzen heen stroomt en teams hetzelfde beeld zien.
- Het is afgestemd op bedrijfsresultaten. De metrics die het zwaarst wegen zijn gekoppeld aan service level objectives die weerspiegelen wat gebruikers daadwerkelijk ervaren en wat uw bedrijf nodig heeft om te floreren.
- Het wordt gedragen door de hele organisatie. Observability is geen eenmalige klus. Teams moeten worden getraind, processen moeten worden gedocumenteerd en er moet echte samenwerking tussen afdelingen zijn om alles zo soepel mogelijk te laten verlopen.
Een praktische roadmap: waar begint u?
Worstelt uw organisatie met observability-uitdagingen of weet u niet hoe u beste praktijken voor observability invoert, dan is de volgende volgorde een redelijk startpunt. Houd er uiteraard rekening mee dat dit geen vaste regels zijn; pas ze aan uw eigen behoeften aan.
- Begin met een eerlijke audit: breng eerst in kaart wat u al hebt voordat u nieuwe tools toevoegt. Welke systemen zijn voorzien van instrumentatie? Welke data gebruikt u daadwerkelijk en welke verzamelt u alleen maar? Waar zitten de blinde vlekken die tot echte problemen hebben geleid? Deze audit laat zien waar u zich als eerste op moet richten.
- Consolideer voordat u uitbreidt: we willen tool sprawl koste wat kost voorkomen. Het klinkt misschien verleidelijk, maar als u al verschillende tools hebt die uiteenlopende taken uitvoeren is het vaak effectiever om er een paar te integreren dan om een nieuwe tool aan de lijst toe te voegen.
- Bepaal wat “goed” betekent: werk samen met applicatie-eigenaren, belanghebbenden uit de business en operationele teams om SLO’s te definiëren die acceptabele prestaties vanuit het perspectief van de gebruiker beschrijven. Gebruik die SLO’s om te bepalen wat u observeert en hoe u notificaties instelt.
- Zet uw notificaties op orde voordat u telemetrie toevoegt: u voorkomt uitdaging 5 eenvoudig door eerst de ruis terug te dringen.
- Investeer in vaardigheden én in tools: een observability-platform van wereldklasse kopen en het overdragen aan een team dat er niet in is getraind, is een gegarandeerde manier om geld te verspillen. Reserveer budget voor training als vast onderdeel van elk observability-initiatief, niet als bijzaak achteraf.
- Meet en stuur bij: volg uw mean time to detection (MTTD) en mean time to resolution (MTTR) als basismaatstaven voor de effectiviteit van observability en herzie uw opzet regelmatig naarmate uw omgeving verandert.
Observability-uitdagingen overwinnen
Observability-uitdagingen kunnen wijdverspreid en kostbaar zijn, maar gelukkig is er geen complete verbouwing nodig om ze op te lossen. De zeven veelvoorkomende observability-uitdagingen pakt u al aan door duidelijkheid te hebben over wat u wilt bereiken, discipline over wat u verzamelt en hoe u notificaties instelt, integratie tussen de systemen die u al hebt, investering in de mensen die ermee moeten werken en de bereidheid om observability te behandelen als een doorlopende praktijk in plaats van een eenmalige implementatie.
Gerelateerde onderwerpen:
