Thought Leadership
Ob IT-Störung, Sicherheitsvorfall oder Compliance-Audit – oft liefern Logs den ersten Hinweis. Doch der Umgang mit diesen Daten ist in vielen Unternehmen noch immer reaktiv, fragmentiert und zeitaufwendig.
Gerade in modernen, Cloud-nativen Architekturen fehlt häufig der Zusammenhang: Woher stammt die Anomalie? Welche Systeme sind betroffen? Und wie lässt sich ein drohender Ausfall verhindern, bevor er geschäftskritisch wird?
Wenn aus Signalen Zusammenhänge werden
Dynatrace verfolgt hier einen anderen Ansatz: Neue Plattformtechnologien kombinieren Logs mit Metriken, Traces und Topologiedaten und setzen auf kontextbasierte Ursachenforschung. KI-gestützte Algorithmen erkennen Muster und verstehen deren Auswirkungen in Echtzeit, im operativen Kontext und über Systemgrenzen hinweg.
Logdaten in Plattformen denken – statt in Silos
Ein zentrales Problem vieler Unternehmen: Für verschiedene Architekturen existieren unterschiedliche Logging-Tools. Für On-Prem, für Cloud-native, für Security. Das Ergebnis: keine durchgängige Sicht, keine einheitliche Sprache.
Dynatrace analysiert daher Logs, Metriken, Events und Traces gemeinsam auf einer einheitlichen Datenbasis, unabhängig vom Ursprungsformat. Die Basis dafür ist Dynatrace Grail™, ein speziell entwickeltes Data Lakehouse für vollständige, semantisch angereicherte Datenhaltung.
Skalierbarkeit heißt: volle Kontrolle bei vollem Kontext
Ein moderner Log-Ansatz muss zwei Dinge leisten:
- Er muss mit der Datenflut skalieren – von Gigabyte zu Petabyte.
- Er muss Kosten und Nutzen ausbalancieren.
Dynatrace geht hier neue Wege: Mit Pre-Ingest-Filtering und einer nutzungsbasierten Preislogik orientiert sich das Kostenmodell nicht an der Rohdatenmenge, sondern am tatsächlichen Analysebedarf. Kunden behalten jederzeit die Kontrolle, ob sie Logs in Echtzeit, regelmäßig oder nur archiviert benötigen.
Besonders für regulierte Branchen wie Finance oder Healthcare ist das essenziell: Sie können revisionssichere Logspeicherung und -abfrage über Jahre hinweg umsetzen – ohne versteckte Rehydrationskosten oder Sampling-Verluste.
Von der Analyse zur Automatisierung: KI als Kern
Was Dynatrace unterscheidet, ist die tiefe Integration von KI über alle Telemetriedaten hinweg. Dynatrace Davis® AI kombiniert Machine Learning, Generative AI und Agentic AI in einem Workflow:
● Davis erkennt Abweichungen und Muster auf Basis historischer Daten.
● Davis Copilot liefert präzise Root-Cause-Analysen und Handlungsempfehlungen – in natürlicher Sprache.
● Agentic AI geht einen Schritt weiter: Sie löst Routineprobleme automatisch, indem sie z. B. via API direkt mit Tools wie Atlassian oder ServiceNow interagiert.
Ein Beispiel aus dem Webinar: Ein Bankkunde nutzt Agentic AI, um P3/P4-Incidents automatisch zu analysieren, zu bewerten und – mit minimaler menschlicher Interaktion –selbstständig zu beheben. Der manuelle Aufwand sinkt enorm und Reaktionszeiten verkürzen sich drastisch.
Weg von Dashboards, hin zu Entscheidungen
Ein weiterer Vorteil des Plattformansatzes: Weniger Overhead. Bei der Migration eines Großkunden reduzierte sich die Zahl aktiver Log-Dashboards von 15.000 auf 750 – ohne Informationsverlust, aber mit höherer Übersichtlichkeit und Effizienz. Logdaten werden so zu einer strategischen Steuerungsressource: Nicht zur rückblickenden Diagnose, sondern zur vorausschauenden Steuerung.
Einheitlich, offen, zukunftssicher
Auch technisch bleiben Anwender:innen flexibel: Logs lassen sich über den OneAgent, APIs oder OpenTelemetry ingestieren – für Serverless genauso wie für klassische Infrastruktur. Die Plattform ist offen für hybride Architekturen und ermöglicht so einen gleitenden Übergang in Cloud-native Szenarien – ohne Toolwechsel oder Re-Implementierung.
Logdaten sind der Taktgeber moderner IT
Je komplexer digitale Systeme werden, desto wichtiger wird die Fähigkeit, Signale korrekt einzuordnen. Wer Logdaten mit Kontext und KI anreichert, erhält sowohl die Information als auch strategische Einsichten.
Dynatrace verfolgt hier einen klaren Weg: Weg vom Tool-Sammelsurium, hin zur integrierten Plattform. Weg vom Rückblick, hin zur Prävention. Weg von manuellem Aufwand, hin zu intelligent gesteuerter Resilienz.
Dynatrace weitet das Observability-Funktionsspektrum für die Digitalunternehmen von heute aus und leistet so seinen Beitrag, damit komplexe moderne Infrastrukturen zu leistungsstarken Unternehmensressourcen werden. Unternehmen wie Air France-KLM, Deutsche Telekom, Aeroporti di Roma, EDF, Provinzial oder FreedomPay nutzen die Plattform bereits, um mit KI-gestützten Erkenntnissen schneller zu analysieren, zu automatisieren und ihre digitalen Innovationsvorhaben gezielt voranzutreiben.
