Messbarer Geschäftserfolg dank Observability-Metriken

Bei Observability geht es nicht nur darum, Systeme am Laufen zu halten, sondern auch Erkenntnisse zu gewinnen, die zum Geschäftserfolg beitragen. In diesem Blogpost sehen wir uns an, wie hilfreich Observability-Metriken (abgesehen von ihrem technischen Nutzen) als leistungsstarke Tools zum Messen und Verbessern der Business-Performance sein können. Wir beleuchten die zentrale Rolle, die Observability in modernen Softwaresystemen spielt, und möchten Ihnen eine neue Perspektive nahebringen, nämlich die von Observability als Fenster zur Health und Effizienz Ihrer Geschäftsabläufe.

Die drei Säulen: Logs, Metriken und Traces

Im Kern geht es bei Observability in Softwaresystemen darum, sich ein klares Bild von Zustand und Funktionsfähigkeit eines Systems zu verschaffen. Observability hat angesichts zunehmend komplexer und verteilter Systeme an Bedeutung gewonnen und stützt sich auf drei grundlegende Säulen: Logs, Metriken und Traces. Jede einzelne dieser Säulen trägt maßgeblich dazu bei, ein umfassendes Bild von der Leistung eines Systems zu zeichnen.

Logs: Die Storyteller

Logs liefern detaillierte Informationen zu den Vorgängen in Ihrem System. Sie sind quasi eine chronologische Aufzeichnung von Events und geben Aufschluss darüber, was genau wann geschah. Für das Debugging, und um zu ermitteln, welche Aktionen in welcher Reihenfolge zu einem Incident führten, sind Logs unersetzlich.

Metriken: Die Quantifizierer

Metriken sind numerische Datenpunkte, die verschiedene Performance-Aspekte eines Systems darstellen, z. B. Antwortzeiten, System-Throughput und Fehlerquoten. Diese Kennzahlen helfen bei der Bewertung der System-Health und bei der Ermittlung von Trends. Sie sind besonders wichtig für eine datengestützte Entscheidungsfindung, und um die Auswirkungen von Veränderungen zu verstehen.

Traces: Die Konnektoren

Traces geben Aufschluss darüber, wie Anfragen durch die Systeme verlaufen. Sie sind wichtig, um den Datenfluss in einem verteilten System zu verstehen und Bottlenecks oder Fehler zu erkennen. Mit Traces können Sie eine User Journey nachverfolgen und sehen, wie verschiedene Komponenten interagieren.

Wichtige Metriken für bessere Entscheidungen

Observability-Metriken zeigen nicht nur die System-Health, sondern sie sind notwendig, um fundierte und oft für den Geschäftserfolg relevante Entscheidungen zu treffen. Dies sind einige der wichtigsten Metriken, die Software-Entwickler:innen überwachen sollten:

• Latenz: Die Zeit, die für die Bearbeitung einer Anfrage anfällt. Eine hohe Latenz kann zu einem schlechten Nutzungserlebnis führen und damit die Kundenzufriedenheit und -bindung beeinträchtigen.
• Traffic: Mit dieser Metrik wird der Datenverkehr im System gemessen. Kenntnis der Traffic-Muster hilft bei einer effektiven Skalierung und der Vermeidung von Systemüberlastungen.
• Fehlerquote: Die Häufigkeit von Fehlern innerhalb Ihres Systems. Eine hohe Fehlerquote ist oft ein Warnsignal und weist auf Probleme hin, die Ihnen die Kundschaft vertreiben oder zu Geschäftseinbußen führen können.
• Sättigung: Gibt an, wie ausgelastet Ihr Dienst ist. Um Leistungsprobleme oder Ausfälle zu vermeiden, müssen Sie wissen, wie stark Ihr System ausgelastet ist.

Durch die Überwachung dieser Metriken können Software-Entwickler:innen nicht nur sicherstellen, dass ihre Systeme betriebsbereit sind, sondern auch für ein optimales Nutzungserlebnis sorgen.

Observability in der Praxis

Observability-Metriken zeigen uns nicht nur den technischen Zustand, sondern geben auch Aufschluss über die Business-Health. Um Observability für Ihren geschäftlichen Erfolg zu nutzen, müssen Sie die Verbindung zwischen diesen Metriken und den Geschäftsergebnissen verstehen.

• Verbesserte Customer Experience: Geringe Latenz und niedrige Fehlerquoten stehen in direktem Zusammenhang mit einem besseren Nutzungserlebnis. Zufriedene Kund:innen bleiben Ihrem Unternehmen eher treu und empfehlen Ihre Services weiter, was wiederum zu Wachstum und Rentabilität führt.
• Betriebliche Effizienz: Das Monitoring von Traffic und Sättigung trägt zu einer effizienten Zuweisung von Ressourcen bei. So können Unternehmen effektiv skalieren und eine übermäßige oder unzureichende Beanspruchung der Ressourcen wird verhindert.
• Risikominimierung: Die frühzeitige Erkennung und Behebung von Systemproblemen verringert das Risiko größerer Ausfälle, die zu Umsatz- und Reputationsverlusten führen können.
• Datengestützte Entscheidungsfindung: Observability-Metriken liefern konkrete Daten, die als Grundlage für strategische Entscheidungen dienen können – von der Produktentwicklung bis hin zu Verbesserungen am Kundendienst.

Werden Observability-Metriken an den Unternehmenszielen ausgerichtet, ziehen Software-Entwickler:innen und die Geschäftsführung an einem Strang und tragen gemeinsam zum geschäftlichen Erfolg bei.

Von technischen Metriken zu Geschäftsergebnissen

Um das Potenzial von Metriken optimal auszuschöpfen, sind einige Best Practices vonnöten, die nicht nur das Monitoring, sondern auch aufschlussreiche Analysen und proaktive Maßnahmen ermöglichen. Zum Beispiel:

• Umfassende Abdeckung: Stellen Sie sicher, dass Sie alle wichtigen Aspekte Ihres Systems überwachen, nicht nur einige wenige. Durch diesen ganzheitlichen Ansatz können Sie sich einen genaueren Überblick über System-Health und -Performance verschaffen.
• Echtzeit-Monitoring und Alerts: Richten Sie Echtzeit-Monitoring mit Alerts ein, damit Sie erfahren, ob vorgegebene Schwellenwerte überschritten werden. Auf diese Weise können Sie sofort aktiv werden, bevor Probleme eskalieren.
• Kontextbezogene Analyse: Analysieren Sie Metriken immer im Kontext jüngster Änderungen, Incidents oder Trends. Dies hilft bei der genauen Diagnose von Problemen und der Ermittlung möglicher Auswirkungen auf das Unternehmen.
• Gemeinsame Überprüfung: Observability sollte ein gemeinschaftliches Unterfangen sein, an dem sowohl technische als auch Business-Teams beteiligt sind. Durch regelmäßige gemeinsame Prüfung der Observability-Daten erlangen beide Seiten ein Verständnis dafür, wie sich die technische Performance auf die Geschäftsergebnisse auswirkt.
• Einsatz von KI und maschinellem Lernen: Nutzen Sie Tools, die KI und maschinelles Lernen (ML) für prädiktive Analysen einbeziehen, denn diese können frühzeitig vor potenziellen Problemen warnen und Ihnen Erkenntnisse für eine Optimierung liefern.

Durch die Umsetzung dieser Best Practices können die Teams nicht nur rascher auf auftretende Probleme reagieren, sondern potenzielle Probleme bereits im Vorfeld erkennen und verhindern – davon profitieren die Geschäftsergebnisse.

Strategien zur Maximierung des Observability-Nutzens

Unternehmen weltweit profitieren von den Vorteilen effektiver Observability. Bei D24, einem global tätigen Zahlungsdienstanbieter, führte die Verwertung von Observability-Metriken beispielsweise zu mehr Wachstum und Innovation. Durch die Kombination betrieblicher Metriken mit Lösungen wie New Relic Infrastruktur-Monitoring und New Relic Application Performance Monitoring (APM) kann das Unternehmen seine Service-Level-Agreements (SLA) zu über 99,99 % einhalten. Weitere Beispiele dafür, wie positiv sich relevante Observability-Metriken auf den Geschäftserfolg auswirken können, finden Sie in diesen Fallstudien:

• Latenz: Statista verzeichnet 95 % weniger Latenz dank kostenloser New Relic Option
• Fehlerquote: Mercado Libre erhöht Konversionsrate durch Verbesserung der User Experience
• Transparente Performance: Halodoc steigert App-Performance um 40 %
• Uptime/Traffic: Seven erzielt Uptime von 100 % dank APM und Browser-Monitoring

Fazit

Observability-Metriken zeigen nicht nur den technischen Zustand. Sie sind wesentliche Tools für den Geschäftserfolg. Durch effektives Monitoring, Analysieren und Verwerten dieser Metriken können Unternehmen ihre Abläufe verbessern, die Kundenzufriedenheit erhöhen und ihre Geschäftsziele erreichen. Um die Komplexität moderner Softwareumgebungen erfolgreich zu meistern, sollten auch Sie Observability zu einem Eckpfeiler Ihrer Geschäftsstrategie machen.