Cloud Monitoring für AWS, Azure und Google Cloud

Was ist Cloud Monitoring?

Cloud Monitoring umfasst das Erfassen und Auswerten von Telemetriedaten aus Cloud-Infrastruktur und gemanagten Services, um diese verfügbar, performant, sicher und kosteneffizient zu betreiben. Dazu gehören selbst betriebene virtuelle Maschinen und Container ebenso wie gemanagte Dienste, etwa Datenbanken, Object Storage, Load Balancer, Queues und Functions auf AWS, Azure und Google Cloud.

Anders als im Rechenzentrum wird die Cloud über APIs gesteuert. Ressourcen entstehen und verschwinden in Minuten, viele Komponenten betreibt der Anbieter selbst, und die Sichtbarkeit hängt davon ab, was Dienste wie Amazon CloudWatch, Azure Monitor oder Google Cloud Monitoring bereitstellen. Wirklich hilfreich wird Cloud Monitoring erst, wenn diese Anbieter-Metriken mit Ihrer eigenen Anwendungstelemetrie zusammengeführt werden.

Warum Cloud Monitoring wichtig ist

Die meisten Teams arbeiten heute mit mehr als einer Cloud oder zumindest mit vielen Accounts, Subscriptions und Projekten. Jeder Anbieter hat eigene Konsolen, Metriknamen und Abfragesprachen. Im Incident kostet der Wechsel zwischen ihnen wertvolle Zeit, und der Zusammenhang zwischen einer langsamen gemanagten Datenbank und einem betroffenen Checkout-Service ist selten offensichtlich.

Durch das Shared-Responsibility-Modell können Sie die Infrastruktur des Anbieters nicht reparieren, verantworten aber trotzdem das Nutzererlebnis. Cloud Monitoring zeigt, ob ein Problem in Ihrem Code, Ihrer Konfiguration oder einem Provider-Service liegt, und belegt es mit Daten. Zudem macht es ungenutzte und überdimensionierte Ressourcen sichtbar, die die Rechnung in die Höhe treiben.

Nicht zuletzt unterstützt Cloud Monitoring Governance und Compliance. Audit-Logs zeigen, wer eine Security Group geändert oder eine Datenbank skaliert hat. Diese Änderungshistorie ist oft der schnellste Weg, um zu erklären, warum sich das Verhalten eines Systems zu einer bestimmten Minute verändert hat. Gerade in regulierten Branchen, etwa unter DORA oder NIS2, ist diese Nachvollziehbarkeit zusätzlich ein wichtiger Nachweis gegenüber Prüfern.

Wichtige Cloud-Metriken im Blick

• Compute: CPU, Speicher, Disk-I/O und Netzwerk pro Instanz sowie Status-Checks und Autoscaling-Aktivität.
• Gemanagte Datenbanken: Verbindungen, Abfragelatenz, Replikationsverzögerung, Speicher- und IOPS-Verbrauch.
• Load Balancer und Gateways: Anzahl der Requests, 4xx- und 5xx-Raten, Antwortzeit der Targets und ungesunde Targets.
• Storage: Latenz, Fehlerraten und Throttling bei Object und Block Storage.
• Messaging und Serverless: Queue-Tiefe, Nachrichtenalter, Invocations, Fehler, Laufzeit und Throttles.
• Quotas und Limits: Service-Limits und Throttling-Ereignisse, die Kapazität unbemerkt begrenzen.
• Audit- und Flow-Logs: Konfigurationsänderungen und unerwarteter Netzwerkverkehr.

So funktioniert Cloud Monitoring mit Obseria

Obseria verbindet sich mit Lesezugriff mit AWS, Azure und Google Cloud und überwacht mehr als 300 Services agentenlos. Ressourcen werden über Accounts und Regionen hinweg erkannt, mit Ihren Tags angereichert und in Obseria TopoGraph neben Ihren Kubernetes-Workloads und Anwendungsservices eingeordnet. Auf virtuellen Maschinen und Clustern ergänzt der Obseria Agent Host-Metriken, Logs, Traces und Profile; mit OpenTelemetry instrumentierte Anwendungen senden Daten per OTLP.

Da alle Daten in Obseria Lake zusammenlaufen, fragen Sie Cloud-Metriken und Anwendungsdaten gemeinsam mit OQL, PromQL oder SQL ab. So vergleichen Sie etwa Load-Balancer-Fehler mit Exceptions desselben Services in einer einzigen Abfrage. Obseria Intelligence erkennt Anomalien, folgt Abhängigkeiten über alle Cloud-Ebenen und legt die Beweiskette hinter einer Ursache offen.

Obseria Pipeline verarbeitet Cloud-Logs schon beim Ingest: Es filtert unnötige Einträge, maskiert personenbezogene Daten und leitet Daten in die passende Aufbewahrung. Den Speicherort bestimmen Sie: EU-Regionen in Frankfurt und Dublin, UK in London oder Ihr eigenes Cloud-Konto per BYOC.

Best Practices für Cloud Monitoring

1. Tagging-Standard durchsetzen. Tags für Team, Service, Umgebung und Kostenstelle ermöglichen klare Zuständigkeiten und Kostenzuordnung.
2. Vom Nutzer aus denken. Beginnen Sie mit SLOs für nutzernahe Services und arbeiten Sie sich zu den Cloud-Ressourcen dahinter vor.
3. Limits und Quotas überwachen. Throttling und erschöpfte Quotas verursachen Ausfälle, die wie Anwendungsfehler aussehen.
4. Ein Abfragemodell nutzen. Vereinheitlichen Sie Metriken über Anbieter hinweg, damit Dashboards und Alerts überall funktionieren.
5. Telemetrie portabel halten. OpenTelemetry und OTLP-Export schützen Sie vor der Bindung an einen einzelnen Anbieter.
6. Kosten neben Performance betrachten. Stellen Sie Ausgaben direkt neben Latenz und Fehlerraten, damit Rightsizing-Entscheidungen auf tatsächlicher Nutzung beruhen und nicht auf Schätzungen.