Dabei werden nicht nur laufend die Schwellenwerte überwacht, sondern es wird zugleich auch nach dem „Warum?“ hinter auftretenden Problemen gefragt. Durch das Zusammenführen, Korrelieren und Auswerten von umfangreichen Rohdaten wie Events, Logs, Metriken oder Traces ermittelt das System relevante Muster, Anomalien oder auch tiefere, systemische Probleme bereits Tage oder Wochen vor einer sich anbahnenden Störung.

Das frühzeitige Erkennen von Anomalien erlaubt das neue KI-basierte Modul zur intelligenten dynamischen Schwellenwertberechnung, USU Smart Baselining. Damit lassen sich für alle relevanten Metriken wie z. B. CPU- bzw. Festplattenauslastung Schwellenwerte konfigurieren, die sich flexibel an die reale Nutzungskurve der Anwender anpassen. Das System nutzt selbstlernende Algorithmen, um auf Basis historischer Daten Muster zu erstellen und automatisierte Warnungsregeln zu konfigurieren. Auch das Modul Capacity Management übernimmt Observability-Aufgaben: Denn dadurch lassen sich eingeschränkte Ressourcen frühzeitig erkennen und Wachstumsprognosen erstellen.

„Observability erweitert durch die proaktiven Möglichkeiten, IT-Störungen zu vermeiden, das klassische Monitoring entscheidend. Dazu haben wir auch ein kompaktes Whitepaper erstellt, das Interessierten kostenfrei zur Verfügung steht“, so USU-Geschäftsführer Holger Sampel.