4 Best Practices für operative Effizienz

Als Kennzahl findet operative Effizienz zumeist Ausdruck im Verhältnis zwischen geschäftlichem Aufwand und geschäftlicher Leistung. Auch Entwickler-Teams von DevOps bis zum Site Reliability Engineering hilft sie bei der zielorientierten, ressourcenwirksamen Erreichung ihrer Aufgaben und Ziele.

Klar hervor geht das auch aus dem Accelerate State of DevOps 2021 Report, der im Rahmen des DevOps Research and Assessment (DORA) Program von Google Cloud entstanden ist. Moderne Ops-Methoden sorgen mit 1,4-mal höherer Wahrscheinlichkeit für bessere Service Delivery, die Wahrscheinlichkeit für bessere Geschäftsergebnisse erhöhen sie um das 1,8-Fache.

Mehr operative Effizienz im Rahmen Ihres Observability-Frameworks gestalten Sie mit den folgenden vier Best Practices.   

1. Alle Telemetriedaten zentralisieren 

Observability-Telemetrie kennt vier Hauptkategorien: Metrics, Events, Logs und Traces (MELT). In unserer Einführung zum Thema, MELT 101, lesen Sie mehr hierzu. Eine Observability-Plattform bündelt alle Ihre Telemetriedaten zentral. Service-Charakterisierung sorgt dafür, dass Sie die richtige Instrumentierung für Ihre Observability-Ziele wie Service-Level Agreements (SLAs), Customer Experience Monitoring und Compliance-Tracking nutzen. Mit diesen Daten lassen sich Fehler adressieren und proaktiv Möglichkeiten zur Performance-Optimierung identifizieren. 

So starten Sie: Instrumentieren Sie Ihren Gesamt-Stack mit Integrationen und Quickstarts, out of the box von New Relic.

2. An einem sprachlichen Strang ziehen    

Wirksame Observability erfordert klare Benennungsregeln. Mit ihnen erhalten Ops-Teams ein gemeinsames, konsistentes Framework und können bei der Behebung von Incidents so konzertierter vorgehen.

So starten Sie: Definieren Sie für alle nutzbare Benennungsregeln für Ihre Anwendungen und Labels, über die Sie Tasks durchsuchen und filtern können. Um Muster in Ihren Daten klarer zu erfassen, bietet sich etwa eine Benennungsregel nach diesem Format an: <environment>-<appname>-<language>. Über Labels und Kategorien organisieren Sie Ihre Telemetriedaten. 

3. Observability automatisieren    

Auch bei Observability ist Automatisierung gefragt. Den idealen Anfang machen Sie bei der Instrumentierung. Konfigurieren Sie Ihre Observability-Plattform dann so, dass Datenerfassung und -wertschöpfung möglichst nahtlos ineinander greifen können: Mit dieser als „Observability-as-Code“ bekannten Automatisierung iterieren, skalieren und aktualisieren Sie Ihre Observability-Ressourcen effizienter. 

So starten Sie: Nutzen Sie ein Provisionierungs-Tool wie Terraform zum Packaging von Ressourcen, z. B. in Dashboards, Alerts und Workloads, mit einfachem Deployment und teamübergreifender Nutzung. 

4. Tools konsolidieren  

Konsequente Zentralisierung bedeutet auch mehr Effizienz, weniger Komplexität und geringere Kosten im Vergleich mit der Verwaltung mehrerer Tools und Systeme. Dank direkt einsatzbereiten Integrationen für Open-Source-Tools entsteht aus Ihrer Observability-Plattform eine zentrale Informationsquelle. Mit diesen Ansätzen starten Sie Ihre Tool-Fragmentierung:  

• Analyse bestehender Toolsets und Use Cases
• Strategische Kombination relevanter Daten in Ihrer Observability-Plattform
• Beseitigung technologischer und Tooling-Redundanzen

So starten Sie: Hier lesen Sie mehr zu Tool-Konsolidierung und Alert-Standardisierung zur Konsolidierung Ihrer Daten.