MTTR auf Null bringen: das gescheiterte Versprechen der Observability

Es gibt da ein altes Klischee über Verkäufe und über Arbeit, die man erledigen will – niemand will eine Bohrmaschine kaufen, sondern einfach nur ein Loch haben … eigentlich will man ein Zuhause mit Bildern an der Wand. Um dieses wunderschön gestaltete Zuhause zu erreichen, kauft man eine Bohrmaschine, bohrt Löcher für Halterungen, an denen verschiedene Kunstwerke und Familienfotos hängen, und arbeitet sich so Stück für Stück vor bis zum hübschen Traumhaus.

Ähnlich verhält es sich mit Observability-Software: Niemand möchte sie einfach nur kaufen. Was die Leute wirklich wollen, ist eine durchschnittliche Fehlerbehebungszeit (MTTR) von Null. Sie wollen keine Software- oder Sicherheitsvorfälle – und falls doch welche auftreten, sollen diese so schnell wie möglich gefunden und behoben werden. Observability versprach, die Bohrmaschine zu sein – das Werkzeug, das diesen Traum wahr werden lässt. Doch bisher konnten die meisten Observability-Tools diesem Ideal nicht gerecht werden.

Wonach Unternehmen bei Observability wirklich suchen

Die meisten Teams, die feststellen, dass sie eine Observability-Lösung benötigen, sind auf der Suche nach vier Schlüsselelementen: proaktive Problemerkennung, reduzierte MTTR, verbesserte Leistung, und das alles mit Automatisierung und Workflows, um die Behebung zu erleichtern.

• Proaktive Problemerkennung: Der Prozess, um dies zu erreichen, ist Monitoring. Sie benötigen Echtzeit-Telemetriedaten von Ihrer Infrastruktur und Ihren Anwendungen, damit Sie wissen, wann etwas ausfällt oder nicht mehr optimal funktioniert.
• Reduzierung der MTTR: Das läuft unweigerlich auf eine schnellere Ursachenanalyse hinaus. Je schneller man versteht, was passiert ist, desto schneller kann man es beheben.
• Verbesserte Performance und Benutzererfahrung: Teams wollen nicht einfach nur neue Features veröffentlichen und dann zum nächsten Projekt übergehen. Sie müssen wissen, ob diese Funktionen gut laufen und ob die Nutzer eine positive Erfahrung machen. Mit diesen Erkenntnissen können Unternehmen ihre Produkte optimieren und ihre Nutzer weiterhin begeistern.
• Bessere Behebung von Problemen mit proaktiven Methoden: Behebung mit Workflows und Automatisierung, so dass man, wenn man etwas finden, das nicht optimal funktioniert, es konsequent und mit minimalem Experteneinsatz beheben kann.

Doch all diese Punkte führen zurück zum eigentlichen Ziel: einer MTTR von Null. Die proaktive Identifizierung der Ursachen beschleunigt den gesamten Untersuchungsprozess. Eine schnelle Ursachenanalyse ist entscheidend für die Reaktion auf Vorfälle, zudem liefert sie die Grundlage für den letzten Schritt der Fehlerbehebung, der schnell und zuverlässig erfolgen sollte. Und die Verbesserung der Customer Experience sollte idealerweise keine neuen Bugs oder Probleme in das System einschleppen.

Erfahren Sie, wie Automation Anywhere mit Sumo Logic die MTTR reduziert.

Wie wir Observability dieses Mal besser konzipieren

Ich habe bereits auf einige der Fallstricke hingewiesen, die entstehen, wenn man einen veralteten Ansatz für „Observability 2.0“ nutzt. Sowohl der Markt als auch die Experten sind sich einig: Der Versuch, mehrere Telemetrie-Typen gleichzeitig zu nutzen, mag in bestimmten Szenarien nützlich sein, wird aber nicht zum „goldenen Signal“ der neuen Observability-Ära werden. Dafür müssen wir zu den Logs zurückkehren. Genauer gesagt: zu unstrukturierten Logs aus den Bereichen Security, Infrastruktur und kritischen Anwendungen.

Sumo Logic wurde schon immer von der atomaren Ebene der Protokolle angetrieben. Unser Schwerpunkt auf dieser leistungsstärksten und robustesten Form von Daten hilft unseren Kunden, schneller zur Ursache vorzudringen und die MTTR konsequent zu verkürzen.

Sehen Sie, wie OpenPayd seine MTTR um 80 % reduziert hat

Durch den Einsatz von Machine Learning und generativer KI in unstrukturierten Protokollen können wir unseren Ansatz vereinfachen und gleichzeitig das Ziel der Observability erreichen:

• Schnelleres Lösen von Problemen
• Beste Talente maximieren
• Tech-Stack vereinfachen
• Reduzierung von Gemeinkosten und Instrumentierung

Die Schwelle zur Innovation liegt nun darin, wie wir dies schneller, einfacher und für noch mehr Kunden bewerkstelligen können. Im Jahr 2025 bedeutet das natürlich, dass wir die KI erwähnen müssen.

Sie können meine Erklärung lesen, wie wir durch das Aufsetzen von KI auf ein auf protokollpasiertes System der Aufzeichnungen zu dynamischer Observability gelangen. Aber abgesehen von den technischen Details bedeutet dies für unsere Kunden letztlich, dass mehr Mitarbeiter Ihres Teams Vorfälle oder Bedrohungen schneller untersuchen und beheben können, ohne Ihre Power-User zu unterbrechen, und dass sich Ihre Teams auf die Arbeit konzentrieren können, die ihnen am meisten Spaß macht – nämlich interessante Ideen zu entwickeln, anstatt Probleme zu finden und zu beheben.

Während wir unsere Vision einer KI-gesteuerten, dynamischen Zukunft weiter vorantreiben, ist es entscheidend, dass die Menschen erkennen, wie viel davon bereits heute möglich ist. Mit leistungsstarker Log-Analyse können Sie gezielt auf eine MTTR von Null hinarbeiten. Sie müssen nicht auf eine bessere Zukunft für Observability hoffen – sie ist bereits da und wird sich stetig weiterentwickeln.

Sehen Sie, wie sich eine Reduzierung der MTTR direkt auf den ROI auswirkt.