Kubernetes Observability: Der Schlüssel zu stabilen und performanten Cloud-Native-Anwendungen

In den dynamischen, Container-basierten Anwendungslandschaften von heute stoßen klassische Überwachungstools schnell an ihre Grenzen. Um zu verstehen, was wirklich in einer Kubernetes-Infrastruktur vor sich geht, benötigen Unternehmen eine Observability-Strategie, die auf Cloud-Native-Workloads ausgelegt ist. Genau diesen Ansatz unterstützt SUSE mit seinen Lösungen für die Kunden von Rancher Prime und andere Kubernetes-Anwender. 

Ein Pod fällt aus – doch in den Logs ist kein Fehler zu finden. Die Performance sinkt, obwohl alle Metriken unauffällig erscheinen. Wo liegt die Ursache? Möglicherweise funktioniert die Kommunikation zwischen unterschiedlichen Containern und Microservices nicht wie geplant. Willkommen in der Realität moderner Kubernetes-Umgebungen. Wer in verteilten Cloud-Native-Systemen den Überblick behalten will, braucht mehr als klassische Dashboards. Observability wird zur Grundvoraussetzung, um Fehler schnell zu erkennen, Abhängigkeiten zu verstehen und Systeme zuverlässig zu betreiben.

Was ist Observability? Und wo liegen die Unterschiede zum Monitoring?

Observability beschreibt die Fähigkeit, den Zustand eines Systems anhand seiner Telemetriedaten zu erfassen und zu interpretieren. Während Monitoring meist reaktiv ist und sich auf vordefinierte Schwellenwerte beschränkt, ermöglicht Observability einen proaktiven und tiefgreifenden Einblick – insbesondere durch die Kombination von Metriken, Logs und Traces (auch bekannt als „die drei Säulen der Observability“):

• Logs: Logs sind zeitlich protokollierte Einträge, die detaillierte Informationen über Ereignisse und Fehler im System liefern. Sie helfen vor allem bei der Fehlersuche, da sie genau dokumentieren, was wann passiert ist – zum Beispiel bestimmte Nutzeraktionen oder Systemereignisse.
• Metriken: Metriken zeigen, wie sich die Leistung und Stabilität eines Systems über einen definierten Zeitraum entwickeln. Typische Kennzahlen sind CPU-Auslastung, Speicherverbrauch, Antwortzeiten oder Fehlerraten. Metriken werden meist grafisch auf Dashboards dargestellt und dienen als Grundlage für Trendanalysen, Alerting und Anomalieerkennung.
• Traces: Traces verfolgen den Weg einer Anfrage durch das gesamte System – über mehrere Services hinweg. Sie ermöglichen es, Abhängigkeiten sichtbar zu machen, Engpässe zu erkennen und Ursachen für Latenz zu analysieren. Traces sind besonders hilfreich bei der Fehleranalyse in komplexen Microservice-Architekturen.

Warum ist Observability im Kubernetes-Kontext so wichtig?

Kubernetes verändert die Art und Weise, wie moderne Anwendungen entwickelt, betrieben und skaliert werden – und stellt dabei neue Anforderungen an Sichtbarkeit und Kontrolle:

• Ressourcen sind flüchtig – Pods werden dynamisch gestartet, verschoben oder beendet.
• Workloads sind verteilt – Eine Anwendung besteht oft aus vielen einzelnen Services, die über Cluster-Grenzen hinweg miteinander kommunizieren.
• Fehler sind selten isoliert – Oft ist nicht ein einzelner Pod die Ursache des Problems, sondern eine Kette von Wechselwirkungen.
• Die Anforderungen steigen mit der Komplexität – insbesondere in Hybrid- und Multi-Cloud-Umgebungen, in denen Container-Workloads über mehrere Standorte, Anbieter und Betriebsmodelle verteilt sind. 

In diesem Umfeld hilft Observability, Zusammenhänge sichtbar zu machen und auch komplexe Fehlerbilder zu verstehen – bevor sie sich auf den Geschäftsbetrieb auswirken. Unternehmen profitieren dadurch vor allem von folgenden Vorteilen:

• Schnellere Fehlererkennung und -behebung: Durch die Integration von Logs, Metriken und Traces können Anomalien frühzeitig erkannt und beseitigt werden.
• Optimale Systemleistung: Ein tieferes Verständnis der Systeminteraktionen ermöglicht eine gezielte Leistungsoptimierung.​
• Höhere Zuverlässigkeit: Proaktive Überwachung reduziert Ausfallzeiten und verbessert die User Experience.

Wo herkömmliche Überwachungslösungen an ihre Grenzen stoßen

Viele Überwachungslösungen, die noch aus der Ära monolithischer Applikationen stammen, sind für den Einsatz in Kubernetes-Umgebungen nicht geeignet. Sie betrachten Ressourcen vor allem aus der Perspektive des Hosts, ignorieren aber die Container-Logik und die dynamische Orchestrierung. Kubernetes-Objekte wie Pods, Namespaces und Deployments werden nicht nativ unterstützt. Auch mit der Analyse der großen Datenmengen, die in einer Kubernetes-Architektur generiert werden, sind herkömmliche Lösungen meist überfordert. 

Gerade in Kubernetes-Architekturen, die über mehrere Cluster, Regionen und Cloud-Umgebungen hinweg betrieben werden, entstehen dadurch blinde Flecken, die das operative Risiko erhöhen und die Suche nach Fehlerursachen erschweren. Hinzu kommt, dass viele Unternehmen noch mit einem Flickenteppich aus spezialisierten Tools arbeiten – etwa einem System für Metriken, einem zweiten für Logs und einem dritten für Tracing. Zusätzlich werden auch noch die Überwachungslösungen der unterschiedlichen Cloud-Plattformen genutzt. Diese Fragmentierung erschwert die ganzheitliche Sicht auf die containerisierten Workloads, verursacht hohen Integrationsaufwand und steigert die Betriebskosten. Eine konsolidierte Observability-Plattform schafft hier Abhilfe – durch vereinfachte Prozesse, einheitliche Datenmodelle und geringere Tool-Kosten.

Worauf Unternehmen bei der Auswahl einer Kubernetes Observability-Lösung achten sollten

Eine zukunftssichere Observability-Lösung für Kubernetes-Infrastrukturen sollte vor allem die folgenden sechs Anforderungen erfüllen: 

• Skalierbarkeit: Kubernetes-Umgebungen erzeugen große Datenmengen. Eine geeignete Observability-Lösung muss horizontal und vertikal skalierbar sein, um auch in großen Multi-Cluster-Setups eine zuverlässige und performante Datenerfassung und -analyse zu ermöglichen – mit niedriger Latenz und hoher Verfügbarkeit.
• Einfache Integration und Bereitstellung: Die Lösung sollte sich nahtlos in bestehende Kubernetes-Stacks, CI/CD-Pipelines und DevOps-Workflows integrieren lassen. Eine automatisierte Instrumentierung – idealerweise auf Basis von OpenTelemetry – senkt den Betriebsaufwand und ermöglicht eine schnelle, reibungslose Inbetriebnahme.
• Datenkorrelation und ganzheitliche Sicht: In dynamischen Cloud Native-Umgebungen ist es entscheidend, Logs, Metriken und Traces kontextbezogen zu korrelieren. Eine leistungsfähige Observability-Plattform liefert eine einheitliche Sicht auf alle relevanten Komponenten und erleichtert so die Ursachenanalyse bei Störungen und Performance-Problemen.
• Unterstützung für hybride Cloud-Architekturen: Die Observability-Lösung sollte eine konsistente Betrachtung über alle Umgebungen hinweg ermöglichen – egal ob on-premises, in der Public Cloud oder in hybriden Setups. So lassen sich auch komplexe Multi-Cluster-Architekturen zuverlässig überwachen und betreiben.
• Kosteneffizienz und Ressourcenschonung: Intelligentes Datenmanagement – etwa durch Aggregation, Kompression und flexible Aufbewahrungsrichtlinien – hilft dabei, die Storage- und Betriebskosten auch bei wachsenden Datenmengen unter Kontrolle zu halten. SaaS-Modelle bieten zusätzlichen Spielraum bei der Ressourcennutzung.
• Sicherheit und Compliance: Observability-Daten enthalten häufig sensible Informationen. Daher sollten Funktionen wie rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC), durchgängige Verschlüsselung sowie die Unterstützung gängiger Compliance-Standards selbstverständlich sein. Intuitive Dashboards und Alerts helfen den Verantwortlichen, aus Daten konkrete Schutzmaßnahmen abzuleiten.

Kubernetes Observability mit SUSE

SUSE bietet leistungsfähige Observability-Lösungen für Kubernetes-Anwender. Diese liefern ihnen in Echtzeit Einblicke in ihre Infrastruktur, um die Performance, Sicherheit und Kosten der containerisierten Workloads zu optimieren. Unternehmen haben dabei die Wahl zwischen zwei unterschiedlichen Lösungsangeboten:

• SUSE Observability – enthalten in SUSE Rancher Prime: Als Bestandteil von SUSE Rancher Prime bietet diese Lösung maximale Kontrolle für Unternehmen, die Observability on-premises oder in ihrer eigenen Cloud-Umgebung betreiben möchten. SUSE Observability lässt sich nahtlos in die Clusterverwaltung mit Rancher Prime integrieren.
• SUSE Cloud Observability – als SaaS-Lösung: Alternativ können Kubernetes-Anwender die Observability-Technologie von SUSE auch unabhängig von Rancher Prime nutzen. SUSE Cloud Observability ist ein vollständig von SUSE betriebener SaaS-Dienst, der innerhalb weniger Minuten einsatzbereit ist.

Beide Lösungen bieten vollen Support für OpenTelemetry und unterstützen den gesamten Prozess der Observability – von der Datenerfassung bis zur Auswertung. Gleichzeitig helfen sie bei der Konsolidierung bestehender Toollandschaften, indem sie Logs, Metriken, Traces und Events in einer einheitlichen Plattform zusammenführen. 

Anwender können die gesammelten Daten dann inhalts- und kontextbasiert auswerten und analysieren, auch rückwirkend über einen definierten Zeitraum. Dies führt zu einer schnelleren Problemlösung über die verantwortlichen Abteilungen hinweg.

Mit SUSE Observability sind Unternehmen in der Lage, auch komplexe Multi-Cluster-Architekturen in hybriden Infrastrukturen konsistent zu überwachen und zentral zu steuern – unabhängig davon, ob die Workloads on-premises, in der Public Cloud oder verteilt über mehrere Umgebungen laufen.

Neuer Leitfaden zum Thema Kubernetes Observability

Sie möchten mehr über darüber erfahren, wie Sie eine umfassende Observability-Strategie für Ihre Kubernetes-Umgebung umsetzen können? Dann empfehlen wir Ihnen unseren Leitfaden The how-to-guide for troubleshooting Kubernetes apps with better observability.