Analytics und Observability
Industrie 4.0
Neue Potentiale durch innovative Technologien
Analytics und Observability
Observability
Observability (Beobachtbarkeit) ist eine Eigenschaft eines Systems, die angibt, wie gut sich der Status des Systems durch interne Informationen von außen messen und beurteilen lässt.
Im Kontext des Monitorings und der Überwachung von IT-Systemen und -Anwendungen ist Observability ein ganzheitlicher Ansatz, um Anomalien und Fehlverhalten zu erkennen und zu visualisieren.
Observability-Lösungen beobachten und überwachen umfassend, um die Ursachen von Abweichungen zu ermitteln und Probleme zu lösen.
Die drei Säulen der Observability sind Logging-Daten, Metriken und Traces.
Observability bietet einen systemübergreifenden Einblick in den Status und die Performance von Anwendungen und Systemen.
Die zunehmende Komplexität verteilter Systeme und moderner Anwendungsarchitekturen hat die Bedeutung der Observability erhöht.
Analytics
Anlaytics ist die Wissenschaft, die rohe Daten analysiert, um Schlussfolgerungen daraus zu ziehen.
Analytics hilft einem Unternehmen, die Leistung zu optimieren, effizienter zu arbeiten, den Gewinn zu maximieren oder strategisch fundierte Entscheidungen zu treffen.
Die Techniken und Prozesse des Analytics wurden in automatisierte mechanische Abläufe und Algorithmen umgesetzt, die mit rohen Daten arbeiten und für den menschlichen Verbrauch optimiert sind.
Verschiedene Ansätze zum Analytics umfassen die Betrachtung dessen, was passiert ist (deskriptive Analytik), warum etwas passiert ist (diagnostische Analytik), was voraussichtlich passieren wird (prädiktive Analytik) oder was als nächstes getan werden sollte (präskriptive Analytik).
Analytics basiert auf einer Vielzahl von Software-Tools wie Tabellenkalkulationen, Datenvisualisierungs- und Berichterstellungstools, Data-Mining-Programmen oder Open-Source-Sprachen zur umfassenden Datenmanipulation.
Observability in Unternehmen
Produktionsüberwachung
Observability kann in der Fertigung eingesetzt werden, um den Zustand von Maschinen und Ausrüstungen zu überwachen. Dadurch können Engpässe und potenzielle Ausfälle schnell erkannt und behoben werden, um die Effektivität und Effizienz zu steigern. Die Überwachung von Metriken wie Betriebszeit, Durchsatz und Ausfallraten hilft bei der Identifizierung von Problemen und der Optimierung von Produktionsprozessen
Energieanlagenüberwachung
Energieanlagen wie Windparks oder Solarkraftwerke können durch Observability optimiert werden, um die Leistung der Anlagen zu verbessern und Ausfälle zu minimieren. Durch die Überwachung von Metriken wie Leistung, Temperatur und Emissionswerten können Probleme erkannt und behoben werden, bevor sie zu Ausfällen führen
Netzwerküberwachung
In der IT können Anwendungen durch Observability überwacht werden, um Probleme zu identifizieren und zu beheben, bevor sie zu Ausfällen führen. Dies umfasst die Überwachung von Metriken wie Antwortzeiten, Anfragen pro Sekunde und Speichernutzung, um sicherzustellen, dass Anwendungen reibungslos funktionieren und die Nutzererfahrung verbessert wird
Anwendungsüberwachung
Observability kann auch eingesetzt werden, um Netzwerke zu überwachen und sicherzustellen, dass sie sicher und zuverlässig funktionieren. Durch die Überwachung von Metriken wie Bandbreite, Paketverlust und Latenz können Probleme erkannt und behoben werden, bevor sie zu Ausfällen oder Sicherheitsrisiken führen
Log-Analyse
Observability kann auch zur Überwachung der Sicherheit von Unternehmen eingesetzt werden. Durch die Überwachung von Metriken wie Anmeldeversuchen, verdächtigen Aktivitäten und Datenzugriffen können Bedrohungen schnell identifiziert und abgewehrt werden, um die Sicherheit des Unternehmens zu gewährleisten
3 Säulen von Observability
Metrics
Das Sammeln und Speichern von numerischen Messwerten, die verschiedene Aspekte eines Systems quantifizieren. Metriken können CPU-Auslastung, Speicherbelegung, Anfrageanzahl, Antwortzeiten und andere Leistungskennzahlen umfassen. Sie dienen dazu, den Zustand, die Performance und das Verhalten des Systems zu überwachen und zu quantifizieren
Logging
Das Erfassen und Speichern von protokollierten Informationen über den Zustand, das Verhalten und die Ereignisse eines Systems. Protokolldaten, die aus Anwendungen, Betriebssystemen, Netzwerkkomponenten und anderen Quellen stammen, bieten einen detaillierten Einblick in das Systemverhalten.
Tracing
Das Erfassen und Verfolgen des Flusses von Anfragen und Transaktionen über verschiedene Komponenten eines Systems hinweg. Tracing ermöglicht eine detaillierte Analyse und Verfolgung der Abläufe, um Engpässe, Latenzzeiten oder Fehler zu identifizieren. Es bietet Einblicke in die Zusammenhänge zwischen den verschiedenen Komponenten und hilft bei der Fehlerbehebung und Optimierung
Analytics in Unternehmen
Predictive Maintenance
Durch die Analyse von Daten aus Sensoren und anderen Quellen können Maschinenprobleme vorhergesagt und verhindert werden, bevor sie auftreten. Das reduziert Ausfallzeiten und erhöht die Effizienz von Wartungsprozessen
Qualitätskontrolle
Analytics können eingesetzt werden, um Muster und Trends in Produktionsprozessen zu erkennen und Qualitätsprobleme frühzeitig zu identifizieren. Das ermöglicht es Unternehmen, schneller auf Probleme zu reagieren und die Qualität ihrer Produkte zu verbessern
Energieeffizienz
Analytics können genutzt werden, um den Energieverbrauch von Industrieanlagen zu überwachen und zu optimieren. Durch die Identifizierung von ineffizienten Prozessen können Unternehmen Einsparungen erzielen und ihre Nachhaltigkeitsziele erreichen
Supply Chain Management
Analytics können eingesetzt werden, um Daten aus der gesamten Lieferkette zu sammeln und zu analysieren. Das ermöglicht eine bessere Planung und Optimierung von Lieferkettenprozessen, die Reduzierung von Lagerbeständen und die Verbesserung der Lieferzeiten
Personalmanagement
Analytics können auch im Personalmanagement eingesetzt werden, um Daten zu sammeln und zu analysieren, um beispielsweise Mitarbeiterfluktuationen vorherzusagen und zu verhindern. Auch können sie genutzt werden, um Schulungs- und Entwicklungsbedarf von Mitarbeitern zu erkennen und gezielt Maßnahmen zur Kompetenzentwicklung umzusetzen
Arten von Analytics
Descriptive analytics
Beschreibt, was über einen bestimmten Zeitraum hinweg geschehen ist.
Diagnostic analytics
Konzentriert sich mehr auf das Warum etwas passiert ist. Dies beinhaltet eine größere Vielfalt an Datenquellen und eine gewisse Hypothesenbildung.
Predictive Analytics
Diese Methode nutzt historische Daten und statistische Algorithmen, um Vorhersagen über zukünftige Ereignisse und Trends zu treffen
Prescriptive Analytics
Fortschrittliche Techniken und Modelle werden verwendet, um Daten zu analysieren, Muster zu erkennen und Szenarien zu simulieren
Brücke von IBM und HxGN
