OpenTelemetry & Observability-Stack (Metriken • Logs • Traces)
Wir standardisieren Signale und beschleunigen die Diagnose: Metriken, Logs und Traces in einem Datenmodell, der Collector für Routing, semantische Attribute und gezieltes Sampling. Ergebnis: weniger Rauschen, schnellere RCA und klare SLOs.
Ein Datenmodell
OTLP für Metriken, Logs und Traces — leichtere Korrelationen und weniger Vendor Lock-in.
Governance & Kontrolle
Sampling, Kardinalitätsgrenzen und Retentionsrichtlinien halten Speicherkosten im Zaum.
End-to-End Tracing
Request-Pfad über Microservices inkl. Nutzer- und Release-Kontext.
Erfolgskriterien
SLIs, SLO-Ziele und Fehlerbudgets — faktenbasierte Produktentscheidungen.
Was wir mit OpenTelemetry liefern
Von der Instrumentierung bis zum Betrieb: konsistente Attribute, der Collector, Signalskorrelation und SLO-Dashboards. Start mit erklärbaren Methoden und schnellen Erfolgen.
Applikations-Instrumentierung
SDKs und Auto-Instrumentierung für gängige Sprachen. Gemeinsame Attribut-/Tag-Konventionen (z. B. service.name, http.target, db.system) für aussagekräftige Korrelationen.
Collector & Routing
Zentraler Collector: Batching, Filter, Enrichment, Head/Tail-Sampling. Routing zu mehreren Backends – ohne App-Code anzufassen.
Metriken, Logs & Traces
Ein Standard, drei Signale. Traces mit Metriken verknüpfen (Exemplars) und Events mit Releases & Feature Flags verbinden.
Dashboards & Alarmierung
SLO-Dashboards, Fehlerbudget-Burn-down, Schwellwerte mit Saisonalität. Incident-Priorisierung nach Nutzer-Impact.
Kostenkontrolle
Kardinalitäts-Reduktion, Trace-Sampling, Retention und Kompression — Kostentransparenz über Ingest/Retention/Query.
Integrationen
Funktioniert mit Prometheus, Grafana, Jaeger und den OpenTelemetry Docs.
7 Bausteine wirksamer Observability
1. Semantische Attribute
Einheitliche Benennung & Tags ermöglichen serviceübergreifende Korrelationen.
2. Gezieltes Sampling
Head/Tail-Sampling mit Bedingungen (Fehler, hohe Latenzen) spart Kosten ohne Signalverlust.
3. Korrelation
Traces mit Metriken/Logs verbinden, Links zu Deploys und Feature Flags.
4. SLIs/SLOs
Qualitätsverträge, Fehlerbudgets und Release-Entscheidungen.
5. Kosten-Governance
Kardinalitäts-Limits, Retention pro Signal und Query-Kosten-Monitoring.
6. Sicherheit
RBAC, PII-Maskierung, TLS/OTLP, Zugriffs-Audit und Compliance.
7. Operabilität
Runbooks, On-Call, Post-Mortems und kontinuierliches Threshold-Tuning.
Implementierungsplan (Pilot 7–14 Tage)
Schneller Impact und ein skalierbares Fundament. Iterative Lieferung mit transparenten Trade-offs.
Discovery
Service- & Signal-Map, Prioritäten und SLO-Ziele. Pilot-Scope und Risiken.
Instrumentierung
SDK/Auto-Instr., Attribute und der Collector. Basis-Dashboards.
Korrelation & Alerts
Signal-Joins, Schwellwerte & Saisonalität. Alerts in die richtigen Queues.
Report & Roadmap
Wirkung, Kosten, Retention- & Sampling-Empfehlungen. Skalierungsplan.
Erfolgsmessung
Kürzere Diagnosezeiten, weniger Eskalationen, niedrigeres MTTR und reduzierte Speicherkosten. Reports mappen Ergebnisse auf SLO-Ziele, Fehlerbudgets steuern Releases.
Weiterführend: OpenTelemetry Docs · Prometheus Docs · Grafana Docs · Jaeger Docs
Siehe auch: AIOps: Anomalieerkennung, Korrelation & RCA · API-Integrationen
FAQ — schnelle Antworten
Müssen wir aktuelle Dashboards und Agenten migrieren?
Wie steuert ihr Datenkosten?
On-prem oder Cloud?
Wie lange dauert der Pilot und was erhalte ich?
Konsistente Observability ohne Lock-in?
Kostenloses 20-Minuten-Gespräch — wir prüfen Ihre Signale, skizzieren den Pilot und zeigen Quick Wins.