Es war ein gewöhnlicher Montagmorgen, als die Nachricht eines DevOps-Ingenieurs eintraf. Er hatte eine typische Anfrage: Sein Team hatte einen Spring Batch Service implementiert, der nun bereits mehrere Wochen produktiv lief. Nun wollten sie ein Monitoring aufsetzen, um die Ausführungen und Laufzeiten der einzelnen Batch-Jobs im Auge zu behalten. Ihr Ziel war es, bei bestimmten Fehlerkonstellationen einen Alarm zu erhalten. Das Team war bereits dabei, eine Azure SQL-Datenbank aufzusetzen, in der die relevanten Informationen gespeichert und ausgewertet werden sollten. Der nächste Schritt war die Instrumentierung des Codes, um die nötigen Daten zu erfassen.
Soweit alles ganz normal, dachte ich mir. Doch als ich den Anruf entgegennahm und wir tiefer ins Gespräch gingen, wurde klar: Der Ingenieur wusste nicht, dass in Spring Batch bereits ein umfassendes Monitoring auf Basis von Micrometer eingebaut ist. Micrometer, ein mächtiges Framework zur Metriken-Erfassung, war seit Beginn in ihrem System aktiv und hatte bereits wertvolle Daten gesammelt – und das ganz ohne ihre SQL-Datenbank, an der sie noch arbeiteten.
Ich bat den Ingenieur, sich kurz zu gedulden. Wenige Minuten später hatte ich Zugriff auf ihre Monitoring-Daten und konnte ihm eine detaillierte Analyse der Batch-Jobs aus den letzten Wochen präsentieren. Die Reaktion am anderen Ende der Leitung? Ungläubigkeit und Überraschung. Sie hatten sich monatelang darauf konzentriert, eine eigene Lösung zu bauen, und hatten keine Ahnung, dass ihr System bereits wertvolle Metriken sammelte und ins produktive Monitoring überführt hatte.
Hier eine kleine Skizze, die dies illustriert:
Die verborgene Kraft von Observability
Dieses Erlebnis zeigt die immense Stärke von Observability: Sie gibt uns heute deutlich mehr Einblicke in den Zustand von Applikationen als je zuvor. Dank moderner Frameworks wie Micrometer werden Metriken automatisch erfasst und ins Monitoring überführt – oft ohne, dass wir uns aktiv darum kümmern müssen. Das bedeutet, dass viele Systeme schon Observability-Funktionen nutzen, ohne dass den Teams bewusst ist, welche wertvollen Daten sie bereits besitzen.
In diesem konkreten Fall hatte das Team bereits alle relevanten Daten zur Verfügung – von der Ausführungszeit der Batch-Jobs bis hin zu Fehlermeldungen. Sie wussten es nur nicht. Die Daten waren vorhanden, aber ohne das Wissen darüber blieben sie ungenutzt.
Mehr Daten, mehr Verantwortung
Doch genau hier liegt auch die Schwäche von Observability: Mehr Daten allein sind nicht immer hilfreich. Es bringt nichts, eine Fülle von Informationen zu haben, wenn diejenigen, die sie benötigen, nicht wissen, dass sie existieren – oder wie sie sie nutzen können. In vielen Unternehmen sammeln sich Unmengen von Logs, Metriken und Traces an, aber oft fehlt das Know-how oder die nötigen Prozesse, um diese Daten zu nutzen und in handlungsrelevante Erkenntnisse zu verwandeln.
Im Fall des DevOps-Teams war der Zugang zu den Monitoring-Daten da, aber die Verbindung zwischen den verfügbaren Informationen und den Menschen, die sie brauchten, fehlte.
Das Fazit: Wissen ist Macht
Das Beispiel zeigt, wie wichtig es ist, nicht nur die richtigen Tools zu haben, sondern auch das Bewusstsein dafür zu schärfen, was sie leisten können. Observability ist nicht nur ein technisches Konzept – es ist eine Denkweise, die in Teams verankert werden muss. Die besten Observability-Tools helfen nicht, wenn Teams nicht wissen, wie sie damit arbeiten sollen.
Für DevOps- und Entwicklungsteams bedeutet das:
Lernen und Schulen: Mach dich mit den Tools und Frameworks vertraut, die du in deinen Projekten nutzt. Viele moderne Frameworks wie Spring Batch haben bereits integrierte Monitoring-Funktionen, die du ohne zusätzlichen Aufwand nutzen kannst.
Kommunizieren: Sorge dafür, dass alle Teammitglieder, die mit den Metriken arbeiten müssen, auch wissen, wie sie darauf zugreifen und was sie bedeuten. Ein klarer Kommunikationsfluss ist entscheidend, um sicherzustellen, dass wertvolle Informationen nicht ungenutzt bleiben.
Automatisierung nutzen: Nutze vorhandene Lösungen, bevor du versuchst, das Rad neu zu erfinden. Micrometer und andere Lösungen bieten eine breite Palette an Metriken, die oft schon von Haus aus ins Monitoring überführt werden können. In vielen Fällen kannst du auf bereits existierende Monitoring-Daten zugreifen, ohne eine eigene Infrastruktur aufbauen zu müssen.
Proaktiv sein: Stelle sicher, dass die richtigen Alarme und Benachrichtigungen eingerichtet sind, damit du und dein Team auf mögliche Probleme reagieren können, bevor sie kritisch werden.
Der nächste Schritt für dein Team
Observability ist mehr als nur Monitoring. Es geht darum, tiefere Einblicke in das System zu erhalten und aus diesen Einblicken zu lernen. Für das DevOps-Team, das mich an diesem Montagmorgen kontaktierte, bedeutete das, nicht nur auf die Rohdaten zu schauen, sondern zu verstehen, was sie bereits in den Händen hielten.
Das war für sie eine große Erkenntnis: Sie mussten keine zusätzlichen SQL-Datenbanken entwickeln oder ihre Batch-Jobs mühselig instrumentieren – die Daten waren längst da, sie mussten sie nur nutzen.
Die Zukunft von Observability in der Praxis liegt darin, die richtigen Informationen zur richtigen Zeit am richtigen Ort bereitzustellen – und sicherzustellen, dass Teams wissen, wie sie darauf zugreifen können. Nur so können wir sicherstellen, dass Observability nicht nur eine technische Spielerei bleibt, sondern ein echter Gamechanger im täglichen Betrieb.
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