Kennen Sie das Gefühl, wenn Sie Workloads über AWS, Azure oder Google Cloud verwalten und nicht genau wissen, was in der Cloud-Infrastruktur eigentlich gerade passiert? Genau das ist heutzutage für viele IT-Administratoren Alltag. Die Zeiten, in denen alles im eigenen On-Premises-Rechenzentrum lief, sind vorbei. Heute starten virtuelle Maschinen automatisch, Serverless Functions laufen im Hintergrund, und irgendwo existieren wahrscheinlich noch Legacy-Systeme, die einfach nicht verschwinden wollen. Administratoren müssen sicherstellen, dass alle Anwendungen funktionieren und den Nutzern reibungslos zur Verfügung stehen. Genau hier kommt Cloud-Monitoring als unverzichtbarer Faktor ins Spiel. Denn ohne ein solides Monitoring ihrer Cloud-Umgebung tappen IT-Teams im Dunkeln.
Kommentar von Jörg Hollerith, Produktmanager bei Paessler
Jeder Cloud-Anbieter arbeitet anders: AWS hat seine Eigenheiten, Azure schafft es oft, einfache Dinge umständlich zu machen, und bei Hybrid-Cloud-Umgebungen wird es richtig kompliziert. Ein großes Problem ist dabei die fehlende Transparenz über die Cloud-Umgebung, denn oft kommt es dort zu blinden Flecken, die klassische Monitoring-Lösungen nicht erfassen.
Ressourcen entstehen und verschwinden automatisch. Kubernetes-Container werden gestartet und wieder beendet. Serverless Functions laufen nur wenige Millisekunden und sind dann wieder weg. Bei solchen Problemen oder einem kompletten Ausfall wird die Ursachenanalyse ohne geeignetes Monitoring schnell zum Albtraum. Echtzeit-Monitoring sorgt hier für ganzheitliche Transparenz und ermöglicht es, Probleme zu erkennen, bevor sie eskalieren und zu Einschränkungen oder Ausfällen führen. Die Leistung Ihrer Cloud hängt von dieser Transparenz ab.
Zu den zentralen Komponenten von Cloud-Monitoring gehören unter anderem:
Infrastruktur-Monitoring
· Virtuelle Maschinen und deren Zustand (CPU, Arbeitsspeicher, usw.)
· Netzwerkleistung und Bandbreitenauslastung
· Load Balancer – verteilen Sie tatsächlich die Last?
· Ressourcenauslastung (Cloud-Kosten steigen schneller, als man denkt)
· Metriken für die Skalierbarkeit – wie reagieren Systeme auf Lastspitzen?
Application Performance Monitoring (APM)
· Antwortzeiten aus Sicht der Endnutzer
· API-Performance, insbesondere bei Microservices
· Fehlerraten, bevor sie kritisch werden
· Latenzprobleme, die das Nutzererlebnis beeinträchtigen
· Verhalten von Cloud-Anwendungen unter realen Lastbedingungen
Sicherheitsrelevantes Infrastruktur-Monitoring
· Unbekannte Schwachstellen
· Auffällige Login-Versuche und verdächtige Aktivitäten
· Compliance-Anforderungen (z.B. HIPAA oder DSGVO)
· Konfigurationsänderungen, die Sicherheitslücken verursachen könnten
Kostenoptimierung
· Wofür wird das Cloud-Budget tatsächlich ausgegeben (oft für vergessene, ungenutzte VMs)?
· Kostenvergleich verschiedener Cloud-Services
· Ressourcen, für die bezahlt wird, obwohl sie nicht genutzt werden
Wichtig ist dabei, dass diese Bereiche ineinandergreifen und nicht isoliert nebeneinanderstehen. Ein Sicherheitsvorfall beeinflusst beispielsweise die Performance, während eine schlechte Ressourcennutzung das Budget belastet. Die richtigen Leistungskennzahlen über die gesamte Cloud-Umgebung hinweg zu erfassen, ist entscheidend.
Transparenz über hybride Cloud-Umgebungen
Native Cloud-Monitoring-Lösungen funktionieren gut in Infrastrukturen, in denen ausschließlich ein Cloud-Anbieter genutzt wird, auch in Zukunft. Die Realität sieht jedoch meist anders aus: Viele Unternehmen betreiben Multi-Cloud-Umgebungen, weil unterschiedliche Teams unterschiedliche Anbieter gewählt haben, man Risiken verteilen möchte oder Migrationsprojekte länger dauern als geplant. Der Betrieb von nativen Tools ist dann aufwendig und fehleranfällig, da mehrere Dashboards verwaltet, verschiedene Benutzeroberflächen bedient und Daten manuell korreliert werden müssen. Außerdem helfen native Cloud-Tools nicht beim Monitoring von lokalen Infrastrukturen. Und: Die meisten Unternehmen betreiben nach wie vor zumindest einen Teil ihrer Systeme On-Premises.
Eine zentrale, ganzheitliche Monitoring-Lösung ist dagegen auch dann geeignet, wenn Unternehmen Cloud-Infrastrukturen über mehrere Anbieter hinweg verwalten. Tools wie Paessler PRTG überwachen AWS, Azure, Google Cloud sowie lokale Systeme über eine einzige Oberfläche, ohne dass IT-Teams zwischen mehreren Dashboards wechseln oder Daten manuell zusammenführen müssen. Nach der einmaligen Einrichtung werden Metriken automatisch über APIs aus CloudWatch, Azure Monitor und weiteren Quellen gesammelt.
Fünf Tipps für effektives Cloud-Monitoring
· Observability statt reiner Metrik-Sammlung: Effektives Cloud-Monitoring sollte den gesamten Nutzerpfad abdecken, vom Browser über Anwendungen und APIs bis zur Infrastruktur. Durch die Verknüpfung von Daten aus verschiedenen Cloud-Services und das Monitoring von Abhängigkeiten lassen sich Ursachen von Problemen schneller identifizieren. Ein End-to-End-Monitoring schafft die notwendige Transparenz über die gesamte Umgebung.
· Sinnvolle Alarme konfigurieren: Zu viele Benachrichtigungen führen schnell dazu, dass Warnungen ignoriert werden. Deshalb sollten Alarme auf relevante Ereignisse beschränkt werden, bei denen eine Handlung erforderlich ist. Ergänzend helfen individuelle Dashboards und aussagekräftige Visualisierungen dabei, Trends frühzeitig zu erkennen und unterschiedliche Anforderungen abzudecken.
· Automatisierung nutzen: Durch konfigurierbare Schwellenwerte und Trendanalysen lassen sich ungewöhnliche Muster frühzeitig erkennen und Kapazitäten besser planen. Gleichzeitig reduzieren automatisierte Prozesse für die Reaktion und Fehlerbehebung Ausfallzeiten und entlasten IT-Teams.
· Monitoring an die eigenen Anforderungen anpassen: Jeder Cloud-Umgebung stellt unterschiedliche Anforderungen an das Monitoring. Während DevOps-Teams vor allem Deployments und Änderungen in der Infrastruktur im Blick behalten müssen, stehen bei SaaS-Anwendungen Verfügbarkeit und Nutzererlebnis im Fokus. Daher sollte Monitoring stets an die eingesetzten Technologien und Geschäftsanforderungen angepasst werden.
· Ursachenanalysen optimieren: Kommt es zu Störungen, ist eine schnelle Ursachenanalyse entscheidend. Eine strukturierte Log-Erfassung sowie die Verknüpfung von Logs, Traces und Leistungsdaten helfen dabei, Fehlerquellen schnell zu identifizieren und auf Änderungen oder Deployments zurückzuführen. Ziel ist es nicht, alles zu monitoren, sondern die wirklich relevanten Daten zu erfassen.
Fazit
Cloud-Monitoring muss sich kontinuierlich weiterentwickeln und ist keine Aufgabe, die man einmal erledigt und anschließend wieder vergisst. Schließlich verändert sich die Infrastruktur fortlaufend, Cloud-Anbieter veröffentlichen neue Services, und Anwendungen werden komplexer. Daher ist es wichtig, Transparenz über die kritische Infrastruktur zu schaffen sowie Anwendungen und Dienste zu monitoren, um Probleme zu erkennen, bevor Nutzer sie melden. Effizientes und ganzheitliches Cloud-Monitoring schafft die Grundlage für den zuverlässigen Betrieb von Cloud-Infrastrukturen.
Paessler bietet Monitoring-Lösungen für Unternehmen unterschiedlicher Branchen und Größen an, von kleinen Unternehmen, über den Mittelstand bis hin zu Großkonzernen. Paessler arbeitet mit renommierten Partnern zusammen, um sich gemeinsam den Monitoring-Herausforderungen einer sich immer schneller verändernden Welt zu stellen. Seit 1997, als PRTG Network Monitor auf den Markt kam, verbindet Paessler sein tiefgreifendes Monitoring-Wissen mit Innovationsgeist. Heute vertrauen mehr als 500.000 Anwender in über 190 Ländern auf PRTG und andere Paessler Lösungen, um ihre komplexen IT-, OT- und IoT-Infrastrukturen zu überwachen. Die Produkte von Paessler befähigen Nutzer, aus Daten umsetzbares Wissen zu erlangen, und helfen ihnen so, ihre Ressourcen zu optimieren.
Erfahren Sie mehr über Paessler – und wie Monitoring Ihnen helfen kann – unter www.paessler.com.
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