Monitoring / Logging
Monitoring ueberwacht die Verfuegbarkeit und Performance von IT-Systemen in Echtzeit, waehrend Logging die strukturierte Aufzeichnung von Ereignissen und Fehlern ermöglicht.
Monitoring und Logging sind die Augen und Ohren jeder IT-Infrastruktur. Ohne sie arbeiten Teams im Blindflug: Ausfaelle werden erst bemerkt, wenn Kunden sich beschweren, und die Fehlersuche gleicht der Suche nach der Nadel im Heuhaufen. Professionelles Monitoring erkennt Probleme, bevor sie zu Ausfaellen fuehren, waehrend strukturiertes Logging die schnelle Root-Cause-Analyse ermöglicht. Zusammen bilden sie das Fundament fuer einen stabilen, zuverlaessigen IT-Betrieb.
Was ist Monitoring / Logging?
Monitoring bezeichnet die kontinuierliche Ueberwachung von IT-Systemen hinsichtlich Verfuegbarkeit, Performance und Gesundheit. Metriken wie CPU-Auslastung, Speicherverbrauch, Antwortzeiten und Fehlerquoten werden in Echtzeit erfasst und visualisiert. Logging ist die systematische Aufzeichnung von Ereignissen innerhalb einer Anwendung oder Infrastruktur – von Fehlermeldungen ueber Zugriffsprotokolle bis zu Audit-Trails. Moderne Observability-Konzepte ergaenzen Monitoring und Logging um Distributed Tracing, das den Weg einer Anfrage durch verteilte Systeme nachvollziehbar macht. Die drei Saeulen der Observability – Metriken, Logs und Traces – bilden gemeinsam ein vollstaendiges Bild des Systemzustands. Werkzeuge wie Prometheus, Grafana, der ELK-Stack und Datadog haben sich als Industriestandards etabliert.
Wie funktioniert Monitoring / Logging?
Monitoring-Agenten oder Exporter sammeln Metriken von Servern, Containern und Anwendungen und senden sie an eine zentrale Monitoring-Plattform (z.B. Prometheus). Dashboards in Grafana visualisieren die Daten in Echtzeit. Alerting-Regeln loesen bei Schwellwertueberschreitungen Benachrichtigungen per E-Mail, Slack oder PagerDuty aus. Fuer Logging schreiben Anwendungen strukturierte Logs (z.B. im JSON-Format), die von Log-Shippern wie Filebeat oder Fluentd gesammelt und an ein zentrales System wie Elasticsearch gesendet werden. Dort koennen Logs durchsucht, gefiltert und korreliert werden. Distributed Tracing mit Tools wie Jaeger oder Zipkin verfolgt einzelne Requests durch alle beteiligten Services.
Praxisbeispiele
Infrastruktur-Monitoring: Prometheus sammelt CPU-, RAM- und Disk-Metriken aller Server, Grafana zeigt Dashboards und loest Alerts bei Engpaessen aus.
Application Performance Monitoring (APM): Datadog oder New Relic messen Antwortzeiten, Fehlerquoten und Durchsatz einzelner API-Endpunkte in Echtzeit.
Zentralisiertes Logging: Der ELK-Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) sammelt Logs aller Microservices und ermöglicht die Suche ueber Millionen Logeintraege in Sekunden.
Uptime-Monitoring: Externe Dienste wie Pingdom oder UptimeRobot pruefen regelmaessig die Erreichbarkeit von Websites und APIs aus verschiedenen Regionen.
Security-Logging: SIEM-Systeme wie Splunk aggregieren sicherheitsrelevante Logs und erkennen verdaechtige Muster wie mehrfache fehlgeschlagene Login-Versuche.
Typische Anwendungsfälle
Proaktive Fehlererkennung: Alerts warnen, bevor Festplatten volllaufen, Zertifikate ablaufen oder Dienste nicht mehr reagieren
Performance-Optimierung: Monitoring-Daten zeigen Engpaesse auf, die gezielt optimiert werden koennen
Incident Response: Strukturierte Logs beschleunigen die Root-Cause-Analyse bei Stoerungen von Stunden auf Minuten
SLA-Compliance: Monitoring liefert die Datenbasis fuer Verfuegbarkeits-Reports und SLA-Nachweise
Kapazitaetsplanung: Historische Metriken zeigen Trends und helfen, Ressourcen rechtzeitig zu erweitern
Vorteile und Nachteile
Vorteile
- Fruehe Problemerkennung: Anomalien werden erkannt, bevor sie zu Ausfaellen fuehren
- Schnelle Fehlerbehebung: Strukturierte Logs und Traces verkuerzen die Mean Time to Resolution (MTTR) erheblich
- Datenbasierte Entscheidungen: Metriken liefern Fakten statt Vermutungen fuer Kapazitaets- und Architekturentscheidungen
- Transparenz: Alle Stakeholder koennen den Zustand der Systeme in Echtzeit einsehen
Nachteile
- Datenvolumen: Monitoring und Logging erzeugen grosse Datenmengen, die gespeichert und verarbeitet werden muessen
- Alert-Fatigue: Zu viele oder schlecht konfigurierte Alerts fuehren dazu, dass wichtige Meldungen uebersehen werden
- Implementierungsaufwand: Ein professionelles Monitoring-Setup erfordert Planung, Tooling und kontinuierliche Pflege
- Kosten: Kommerzielle APM-Tools wie Datadog oder New Relic koennen bei grossem Datenvolumen teuer werden
Häufig gestellte Fragen zu Monitoring / Logging
Was ist der Unterschied zwischen Monitoring und Observability?
Welche Open-Source-Tools eignen sich fuer Monitoring und Logging?
Wie viele Logs sollte man speichern?
Verwandte Begriffe
Ausfaelle vermeiden, bevor sie passieren?
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