Observability für
Missionskritische
Systeme
Vollspektrum-Telemetrie, KI-gestützte Fehlererkennung und Air-Gapped-Deployment für Avionik, Flugsicherung, Verteidigungsplattformen und MRO — wo Ausfall keine Option ist.
Systemstatus
99.999 %
Uptime-SLA für missionskritische Deployments
< 50 ms
Alert-Latenz von Erkennung bis Benachrichtigung
70 %
weniger Fehlalarme vs. statische Schwellwerte
Air-gapped
On-Premises-Deployments unterstützt
Branchenanforderungen
Die Anforderungen in Luftfahrt & Verteidigung sind einzigartig
Standardtools für Observability wurden für kommerzielle Webanwendungen entwickelt. Luftfahrt und Verteidigung erfordern ein grundlegend höheres Maß an Präzision, Sicherheit und Verlässlichkeit.
Nulltoleranz bei Ausfällen
Missionskritische Avionik, Flugsicherungssysteme und Verteidigungsplattformen fordern 99,999 % Verfügbarkeit. Eine einzige unentdeckte Anomalie kann katastrophale Folgen haben.
Compliance & Auditierbarkeit
DO-178C, MIL-STD-882 und GDPR/NIS2 erfordern vollständige Audit-Trails, unveränderliche Protokollarchive und zertifiziertes Änderungsmanagement — ohne Betriebsverzögerungen.
Air-Gapped & klassifizierte Umgebungen
Sensible Workloads laufen in isolierten, nicht vernetzten Netzen. Ihr Observability-Stack muss vollständig On-Premises betrieben werden — ohne ausgehenden Datenstrom.
Heterogene Telemetriequellen
Legacy-Avionikbusse, moderne cloud-native Microservices, eingebettete RTOS-Sensoren und verschlüsselte Funkverbindungen benötigen eine einheitliche Echtzeitübersicht.
Plattformfunktionen
Entwickelt für die Anforderungen missionskritischer Betriebe
obseria.io liefert den vollständigen Observability-Stack — Traces, Metriken, Logs und KI-Korrelation — in einem gehärteten Paket, das die Sicherheitsanforderungen von Luftfahrt und Verteidigung erfüllt.
Echtzeit-Missionstelemetrie
Sensordatenströme, Systemgesundheitssignale und Telemetrie von Boden-, Luft- und Weltraumsystemen werden in einem einzigen Live-Lagebild zusammengeführt.
Prädiktive Fehlererkennung
KI-gestützte Baselines lernen den normalen Zustand jedes Systems und erkennen Abweichungen, bevor sie zu Ausfällen eskalieren — mit klaren Handlungsempfehlungen.
On-Premises & Air-Gapped
Vollständig selbst gehostetes Deployment ohne Egress-Anforderungen. Betreiben Sie obseria.io in Ihrem klassifizierten SCIF, privaten Rechenzentrum oder gehärteten Cloud-Enklave.
Unveränderliche Audit-Logs
Kryptografisch signierte, manipulationssichere Protokollarchive erfüllen die Nachweispflichten nach DO-178C und MIL-STD-882 — jederzeit prüfbereit.
Eingebettetes & Edge-Monitoring
Leichtgewichtige Agenten (< 512 KB) instrumentieren RTOS-Umgebungen, SPSen und eingebettete Flugrechner mit Sub-Millisekunden-Auflösung ohne Echtzeit-Beeinträchtigung.
Domänenübergreifende Korrelation
Ereignisse aus Cyber-, physischen und HF-Domänen werden zu einer einzigen Incident-Zeitleiste korreliert — Untersuchungszeiten von Stunden auf Minuten reduziert.
Anwendungsfälle
Vom Vorfeld bis zum Lagezentrum
Einheitliche ATC-Infrastruktur-Observability
Radarverarbeitung, Sprachkommunikationsvermittler, Flugdatenprozessoren und Netzwerkinfrastruktur aus einer zentralen Oberfläche überwachen. Hardware-Zustand, Software-Latenz und Netzwerkauslastung werden korreliert, bevor sie die Lotsenarbeit beeinflussen.
Einsatzbereites Plattformgesundheits-Monitoring
Zustand von Führungs- und Kontrollsystemen, ISR-Datenpipelines und sicheren Kommunikationsnetzen verfolgen. KI-Korrelation identifiziert Ursachen über klassifizierte und nicht klassifizierte Segmente hinweg.
Vorausschauende Wartung für Luftfahrzeugflotten
ACARS-, QAR- und Bodentestdaten in obseria.io streamen, um schwanzspezifische Anomalie-Baselines zu erstellen. Abweichende Triebwerksgesundheitsparameter werden vor geplanten Wartungsfenstern erkannt — AOG-Ereignisse und ungeplante Auswechslungen reduziert.
Compliance & Normenunterstützung
KI-Fehlererkennung
Ausfälle erkennen, bevor sie Ihre Flotte am Boden halten
Die adaptiven ML-Baselines von obseria.io lernen das Normalverhalten jedes Systems — Triebwerksschwingungshüllkurven, Prozessorlastzyklen, HF-Signalqualität — und alarmieren Wartungsteams mit verwertbaren Diagnosen, nicht mit rohen Sensordaten.
KI-Ursachenanalyse
Degradierungsmuster der Schaufelblattkopfspaltmaße — konsistent mit Verschleißprofil Stufe-1-Fan. Boroskopinspektion vor dem nächsten Abflug empfohlen.
FAQ