Logs, Traces, Metriken und OpenTelemetry – das große Bild hinter Monitoring und warum Beobachtbarkeit mehr ist als Uptime.
Wenn klassisches Monitoring aufhört zu helfen, ist Distributed Tracing der nächste Schritt. Dieser Artikel erklärt, wie OpenTelemetry funktioniert, welche Spans für KI-API-Calls sinnvoll sind und wie Teams Tracing schrittweise einführen.
Cloud-Kosten und KI-API-Ausgaben wachsen schnell. Cost Observability behandelt Kosten als Metriken mit Echtzeit-Dashboards und Alerts – und verbindet technischen Betrieb mit Kostenverantwortung im Team.
Continuous Profiling ist die vierte Saule der Observability. Wie Always-on-Profiling mit Pyroscope und Parca funktioniert, welche Anwendungsfaelle es gibt und wie Teams es in ihren bestehenden Observability-Stack integrieren.
eBPF ermöglicht tiefes System- und Netzwerk-Monitoring direkt im Linux-Kernel – ohne Agents, ohne Code-Änderungen, mit minimalem Overhead. Was IT-Teams über die Technologie wissen müssen.
Log-Daten übersteigen längst die menschliche Kapazität zur Analyse. Wie LLMs helfen, Muster zu erkennen, Anomalien automatisch zu melden und Incidents schneller aufzuklären – von der technischen Basis bis zu praktischen Einstiegspunkten.
Wie KI und Machine Learning klassische Observability transformieren: Anomalieerkennung in Logs, Metriken und Traces geht heute weit über statische Schwellenwerte hinaus.
OpenTelemetry entwickelt sich zum Standard für die Instrumentierung von KI-Systemen. Wie LLM-Calls, Agenten-Workflows und Prompt-Latenz sinnvoll als Traces und Spans erfasst werden.
Serverlose Anwendungen bringen neue Herausforderungen für Observability: kurzlebige Funktionen, verteilte Ausführung, kein dauerhafter Zustand. Welche Strategien wirklich helfen.
KI-Systeme brauchen mehr als klassisches Infrastruktur-Monitoring. Welche Metriken für LLMs in Produktion wichtig sind, wie Tracing in KI-Pipelines funktioniert und welche Werkzeuge IT-Teams nutzen.
eBPF revolutioniert die Observability: Wie der Linux-Kernel-Mechanismus Systemaufrufe, Netzwerktraffic und CPU-Nutzung in Echtzeit sichtbar macht – ohne Anwendungscode zu verändern oder Kernel-Module zu installieren.
Warum Continuous Profiling die vierte Säule der Observability ist und wie Tools wie Pyroscope mit eBPF CPU- und Memory-Engpässe in laufenden Systemen dauerhaft sichtbar machen.
Distributed Tracing macht sichtbar, welchen Weg eine Anfrage durch ein Microservices-System nimmt – und wo Zeit verloren geht. Dieser Artikel erklärt, wie Spans und Traces funktionieren, welche Tools sich etabliert haben und wie KI die Analyse beschleunigt
Synthetic Monitoring simuliert Nutzerszenarien proaktiv – und erkennt Fehler, bevor sie echte Nutzer treffen. Wie es sich von Real User Monitoring unterscheidet und wie KI die Erkennung verbessert.
Strukturierte Logs sind die Grundlage moderner Observability. Dieser Beitrag erklärt, wie KI-gestützte Analyse und Machine Learning die Fehlersuche in komplexen Systemen grundlegend beschleunigen.
AIOps kombiniert maschinelles Lernen mit klassischer Observability und verändert, wie Teams Systeme beobachten, Ursachen finden und auf Störungen reagieren.
Observability und Monitoring werden oft gleichgesetzt – doch sie lösen unterschiedliche Probleme. Dieser Artikel erklärt den Unterschied und zeigt, warum beide Konzepte für moderne IT-Teams unverzichtbar sind.
OpenTelemetry ist der offene Standard für Telemetriedaten in modernen Software-Systemen. Dieser Artikel erklärt, wie Logs, Traces und Metriken zusammenarbeiten und wie Teams OpenTelemetry praktisch einsetzen.
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