Vom Nutzer bis zur Codezeile: Application Observability mit Kontext
Jede Transaktion end-to-end verfolgen, Fehler bis zur Methode zurückverfolgen und Performance-Engpässe beheben, bevor Kunden sie bemerken
Tracing in der Praxis: Von der ersten Span zur Root Cause in 60 Sekunden
Live-Demo mit OpenTelemetry, Obseria TraceFlow und Profiling.
Jetzt registrierenApplication Observability, die Antworten liefert
Eine Plattform, die Traces, Logs, Metriken und Profile pro Transaktion verbindet, für schnellere Releases und weniger Incidents.End-to-End Distributed Tracing
Obseria TraceFlow erfasst jede Anfrage mit Timing und Code-Level-Kontext über Services, Queues, Datenbanken und Drittanbieter-APIs, ohne Sampling-Lücken bei Fehlern.
Code-Level-Diagnosen und Profiling
CPU-, Speicher- und Allocation-Profile auf Methodenebene, kontinuierlich und mit unter 1 % Overhead. Hotspots direkt im Trace sehen.
Erklärbare Root Cause
Obseria Intelligence verknüpft Deployments, Konfigurationsänderungen und Abhängigkeiten, um die Ursache jedes Fehlers mit Evidenz zu benennen.
85 % schnellere Fehlerdiagnose
Fjord Software findet die Ursache von Produktionsfehlern direkt im Trace statt in Log-Dateien.
Zur Fjord-Story3× mehr Releases pro Woche
Deltaforge liefert mit automatischen Release-Validierungen dreimal häufiger aus, bei gleicher Fehlerrate.
Zur Deltaforge-Story< 1 % Overhead durch Instrumentierung
Halo Games betreibt kontinuierliches Profiling in der Produktion ohne messbare Latenz für Spieler.
Zur Halo-Story50 % weniger Incidents nach Deployments
Lumen Retail verknüpft jedes Deployment mit SLOs und stoppt fehlerhafte Rollouts automatisch.
Zur Lumen-StoryBeschleunigen Sie Ihr Unternehmen mit KI-gestützter Observability
Verlässliche Antworten statt Alarmflut, für messbare Geschäftsergebnisse in großem Maßstab
Den Obseria-Ansatz entdeckenIn drei Schritten vom Signal zur Antwort
- Schritt 1
Instrumentieren
OpenTelemetry-SDKs nutzen oder automatische Instrumentierung per Kubernetes Operator für Java, .NET, Node.js, Python und Go aktivieren.
- Schritt 2
Jede Anfrage verfolgen
Obseria TraceFlow verfolgt jede Transaktion über Services, Queues und Datenbanken und behält alle fehlerhaften und langsamen Traces.
- Schritt 3
An der Codezeile beheben
Profile, Logs und Deployments hängen am Trace, die Ursache ist bis zur Methode sichtbar.
Das ist enthalten
- End-to-End Distributed Tracing
- Kontinuierliches Profiling unter 1 % Overhead
- Service-Maps und Abhängigkeitsanalyse
- SLOs, Error Budgets und Release-Validierung
- Tail-based Sampling in der Pipeline
- Context Propagation für Serverless und Messaging
Produkte für produktive Anwendungen
Obseria TraceFlow
End-to-End Distributed Tracing mit Code-Level-Kontext für jede Transaktion.
Continuous Profiling
CPU-, Speicher- und Allocation-Profile in Produktion, verknüpft mit Traces.
Log Analytics
Logs im Kontext des Traces: kein manuelles Suchen nach Request-IDs mehr.
Digital Experience
Browser- und Mobile-Sessions bis in das Backend verfolgen.
Application Security
Schwachstellen und Angriffe zur Laufzeit im selben Kontext erkennen.
OpenTelemetry
Jede OTel-Instrumentierung funktioniert ab Tag eins, ohne proprietären Agenten.
Application-Observability-Use-Cases mit Obseria
Jede Anfrage verstehen, über alle Services
Obseria TraceFlow zeigt jede Transaktion als Wasserfall mit Spans, Attributen, Logs und Fehlern. Tail-based Sampling behält garantiert alle fehlerhaften und langsamen Traces, während Routine-Traffic effizient aggregiert wird.
TraceFlow entdeckenDeployments automatisch gegen SLOs prüfen
Jedes Deployment wird mit Fehlerrate, Latenz und Sättigung verglichen. Verschlechtert sich ein SLO, stoppt Obseria den Rollout per Argo Rollouts oder Flagger und benachrichtigt das Team mit der Ursache.
Automation entdeckenHotspots auf Methodenebene finden
Kontinuierliches Profiling in Produktion zeigt, welche Methoden CPU und Speicher verbrauchen, direkt im Kontext des langsamen Traces. Optimierungen lassen sich vor und nach dem Release messen.
Profiling entdeckenLambda, Functions, Kafka und Queues in einem Trace
Asynchrone Architekturen werden mit Context Propagation über Kafka, RabbitMQ, SQS und Pub/Sub lückenlos verfolgt. Cold Starts, Retries und Dead-Letter-Queues sichtbar machen.
Integrationen ansehenPasst zu Ihrem Stack
Binden Sie die Technologien an, die Sie bereits betreiben. 700+ Integrationen, automatisch erkannt und in Kontext gesetzt.
Führende Organisationen setzen auf Application Observability
Mit Application Observability starten: Training und Dokumentation
Application Observability FAQ
APM überwacht Verfügbarkeit, Performance und Fehler von Anwendungen aus Sicht der Nutzer und des Codes. Moderne Application Observability erweitert APM um Distributed Tracing, Profiling und die Verknüpfung mit Logs, Metriken und Topologie, um auch unbekannte Probleme in verteilten Systemen zu beantworten.
Java, .NET, Node.js, Python, Go, PHP, Ruby, Rust und C++ über OpenTelemetry-SDKs und automatische Instrumentierung. Dazu Frameworks wie Spring, ASP.NET Core, Express, Django, FastAPI, Rails und Laravel sowie Serverless-Plattformen.
Nein. Obseria ist OpenTelemetry-nativ. Der optionale Obseria Agent liefert zusätzliche automatische Instrumentierung und Profiling, ist aber keine Voraussetzung. Bestehende OTel-Pipelines funktionieren unverändert.
Obseria nutzt tail-based Sampling in der Pipeline: Fehlerhafte, langsame und seltene Traces werden vollständig behalten, Routine-Traffic wird statistisch repräsentativ aggregiert. So bleiben Kosten planbar, ohne wichtige Traces zu verlieren.
Mit automatischer Instrumentierung per Kubernetes-Operator oder OTel-Collector sehen die meisten Teams in unter 15 Minuten erste Traces. Das kostenlose Training deckt Tracing-Grundlagen in zwei Stunden ab.
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