Lagebericht Observability 2022

Weltweite Studie: Observability ist erfolgsentscheidend. Vorreiter auf diesem Gebiet profitieren von transparenten Multi-Clouds und einzigartigen digitalen Erlebnissen

Leader: 9 %; Fortgeschrittene: 31 %; Einsteiger: 59 % Leader: 9 %; Fortgeschrittene: 31 %; Einsteiger: 59 %
Insgesamt gehören 9 % der Organisationen zur Gruppe der Leader, 31 % zu den Fortgeschrittenen und 59 % zu den Einsteigern.

ERGEBNISSE

Observability ist erfolgsentscheidend

Wir haben 1.250 Observability-Praktiker, -Fachleute und -Führungskräfte befragt, um herauszufinden, was Observability-Leader auszeichnet und wie sich dieser Vorsprung auszahlt. Lesen Sie unseren Bericht dazu – er erzählt die ganze Geschichte. Hier einige der Highlights:

  • Observability-Leader geben 2,1-mal häufiger zu Protokoll, dass sie Probleme bei selbst entwickelten Anwendungen innerhalb von Minuten erkennen können.
  • Leader nennen eine um 69 % kürzere MTTR (Mean Time to Resolution) bei ungeplanten Ausfällen oder Leistungseinbußen.
  • Die durchschnittlichen Kosten pro Jahr durch Ausfallzeiten im Zusammenhang mit geschäftskritischen, selbst entwickelten Anwendungen betragen bei den Leadern 2,5 Millionen Dollar – bei der Gruppe der Einsteiger dagegen 23,8 Millionen Dollar.

PROBLEME

Cloud-Komplexität erfordert Observability

Der rasche Umstieg auf hybride Multi-Cloud-Infrastrukturen hat viele Vorteile. Aber er bringt auch mehr Komplexität mit sich, erschwert die Sichtbarkeit und strapaziert die Operations-Teams.

  • 92 % der Observability-Leader (und 68 % der Einsteiger) nutzen häufig Cloud-native Anwendungen, die in unterschiedlichen Cloud- und On-premises-Umgebungen laufen.
  • 36 % der Unternehmen, die selbst entwickelte Anwendungen in Public Clouds laufen lassen, nutzen dazu heute drei oder mehr unterschiedliche Public Clouds. Weitere 67 % gehen davon aus, dass dies bei ihnen in den nächsten zwei Jahren der Fall sein wird.
  • Unabhängig vom Reifegrad führt der Personalmangel dazu, dass sich Projekte und Vorhaben verzögern (bei 81 % der Unternehmen) oder gar scheitern (71 %) und dass Beschäftigte wegen Überlastung kündigen (69 %).
75 % der AppDev-Verantwortlichen bekommen von oben zu spüren, dass sie mehr Cloud-Kompetenz brauchen. 75 % der AppDev-Verantwortlichen bekommen von oben zu spüren, dass sie mehr Cloud-Kompetenz brauchen.
der AppDev-Verantwortlichen bekommen von oben zu spüren, dass sie mehr Cloud-Kompetenz brauchen.
63 % der Leader sagen, dass sie durch ihre Observability-Bemühungen leichter Fachkräfte gewinnen. 63 % der Leader sagen, dass sie durch ihre Observability-Bemühungen leichter Fachkräfte gewinnen.
der Leader sagen, dass sie durch ihre Observability-Bemühungen leichter Fachkräfte gewinnen.

AUSWIRKUNGEN

Ausgereifte Observability lohnt sich

Die Studie zeigt, dass Unternehmen mit ausgereifter Observability-Praxis messbar bessere Ergebnisse erzielen, dass sie schneller entwickeln und bereitstellen und Probleme eher erkennen und lösen. Außerdem reduzieren sie die Ausfallzeiten.

  • Leader berichten von einer um 37 % besseren MTTD (Mean Time to Detect) als Einsteiger.
  • 53 % der Leader beheben ungeplante Ausfallzeiten und schwerwiegende Leistungseinbußen ihrer Apps innerhalb von maximal vier Stunden, was ihre MTTR (Mean Time to Resolution) um 69 % verbessert. Bei den Einsteigern können das nur 27 %.
  • Die Leader haben im vergangenen Jahr durch ihre AppDev-Teams 60 % mehr neue Produkte eingeführt oder Erlösquellen eröffnet als die Einsteiger.

STRATEGIEN

Observability in der Praxis

Unternehmen mit ausgereiften Observability-Praktiken nutzen mehr Tools, aber von weniger Anbietern. Und sie setzen verstärkt auf AIOps-Lösungen, damit sie in der modernen, hybriden Multi-Cloud-Welt Events leichter korrelieren können. Das haben wir herausgefunden:

  • 79 % fügen neue Observability-Tools und -Funktionen ergänzend hinzu; nur 8 % konsolidieren ihr Toolset
  • Gleichzeitig arbeiten 48 % mit weniger Anbietern zusammen (während bei 35 % die Menge der Observability-Anbieter gestiegen ist).
  • 71 % Befragten sagen, dass sie AIOps-Technologien entweder umfassend (34 %) oder in gewissem Maße (37 %) einsetzen.
51 % nutzen verstärkt KI/ML, um den Fachkräftemangel abzufedern. 51 % nutzen verstärkt KI/ML, um den Fachkräftemangel abzufedern.
nutzen verstärkt KI/ML, um den Fachkräftemangel abzufedern.
Umsetzung Umsetzung

UMSETZUNG

Probleme lösen, Fachkräfte finden

Der Observability-Boom kommt. Analysten erkennen den Wert solcher Lösungen, Unternehmen sehen ein, dass sie Bedarf haben, und die Anbieter wollen auf den Zug aufspringen, indem sie ihren Lösungen hastig das neue Etikett verpassen. Zu den Empfehlungen, die unser Bericht gibt, zählen die folgenden:

  • Sichtbar machen und sichtbar werden: Eine starke Observability-Praxis wirkt anziehend auf Fachkräfte.
  • Masse und Vielfalt der Daten mit KI angehen: AIOps ist ideal dazu geeignet, ungleichartige Datenströme zu verarbeiten – in Echtzeit und in jedem Umfang.
  • Toolset konsolidieren: Mit einem Plattformansatz können Sie von Schulungen profitieren, wenn sie die Tools, die Sie brauchen, von weniger Anbietern beziehen.

Erfahren Sie, wie Observability-Leader Komplexität meistern und Innovationen vorantreiben.