KI-gestützte Observability Log Management: KI-Workloads bringt es an seine Grenzen

Ein neuer Report von Dynatrace zeigt, dass KI-Workloads das Volumen für Log-Management und Telemetrie um 93 Prozent in die Höhe getrieben haben. Zudem setzen Teams im Durchschnitt auf sieben verschiedene Tools und sind zu manueller Korrelation gezwungen, die nicht skaliert.

Dynatrace hat jetzt die Ergebnisse seiner neuen Studie „The State of Log Management 2026“ veröffentlicht. Der Report zeigt, dass das schnelle Wachstum von KI-Workloads traditionelle Log-Management-Ansätze an ihre Belastungsgrenze bringt. Modernes Log-Management ist zu einem zentralen Element geworden, um KI-gestützte Entscheidungen zu verstehen, zu validieren und abzusichern.

Zudem hilft es Unternehmen dabei, Zuverlässigkeit, Compliance und Performance in großem Maßstab sicherzustellen. Doch das Volumen und die Komplexität von KI-Telemetrie überfordern Legacy-Tools zunehmend und erschweren es, KI-Systeme erklärbar, vertrauenswürdig und produktionsreif zu halten. Unternehmen müssen daher überlegen, wie sie Telemetriedaten verwalten und auswerten. Auf diese Weise bleiben sie transparent und behalten die Kosten im Blick.

Log-Management unterstützt Validierung und Absicherung von KI-Systemen

Die wichtigsten Ergebnisse des Reports im Überblick:

Laut der Studie unter weltweit 450 leitenden Entscheidern für Technologie macht es die Datenschwemme in Kombination mit fragmentierten Tools für Teams schwieriger, Probleme zu erkennen, KI-Systeme abzusichern und zeitnah Erkenntnisse zu gewinnen. Unternehmen sind zu manuellen, zeitaufwändigen Workflows gezwungen, wenn sie Erkenntnisse aus verschiedenen Systemen zusammenführen müssen. Das verlangsamt die Time-to-Insight und schränkt die Fähigkeit ein, KI-Initiativen vom Pilotbetrieb in die Produktion zu überführen.

Traditionelles Log-Management stößt an die Grenzen

Die Befragten schätzen, dass sie jährlich im Schnitt fast 2,5 Millionen US-Dollar für Logging-Lösungen ausgeben, einschließlich Log-Ingestion, -Management, -Speicherung, -Indexierung, -Rehydrierung und -Abfragen. Gleichzeitig sind Logs eine Schlüsselkomponente für das Verstehen und die Absicherung von KI-Systemen. Um steigende Kosten und Systemgrenzen mit herkömmlichen Methoden zu beherrschen, sind viele Unternehmen gezwungen, die Menge der aufgenommenen oder vorgehaltenen Telemetriedaten zu begrenzen.

Fast die Hälfte der Unternehmen gibt an, Logs zu verwerfen oder gar nicht erst zu erfassen – und schließt im Schnitt 86 Prozent der Log-Daten aus Ingestion, Speicherung oder Analyse aus, um Kosten und Systemgrenzen zu managen. Diese Herausforderungen treten besonders ausgeprägt in Umgebungen auf, die auf fragmentierte oder log-zentrierte Ansätze setzen, anstatt auf eine einheitliche Observability-Plattform, die für Telemetrie im KI-Maßstab ausgelegt ist.

Fragmentiertes Log-Management durch zu viele Tools

Da KI-Initiativen vom Experimentierstadium in die Produktion übergehen, erweist sich fragmentiertes Log-Management durch zu viele Tools als zentrales Hindernis für Zuverlässigkeit, Vertrauen und operative Skalierbarkeit. Mala Pillutla, Vice President of Log Management bei Dynatrace, kommentiert: „KI beschleunigt die Unternehmensinnovation – doch die meisten Logging-Systeme wurden nie für das Ausmaß, die Geschwindigkeit oder die Komplexität KI-getriebener Umgebungen konzipiert. Da KI-Agenten probabilistisch arbeiten, ist es nicht länger praktikabel, Logs, Metriken, Traces und Events als separate Signale zu behandeln. Um KI-Systeme zuverlässig und vertrauenswürdig zu machen, brauchen Unternehmen einen einheitlichen, intelligenten Ansatz, der alle Telemetriedaten in Echtzeit zusammenführt – angereichert mit tiefem Kontext, um fundierte Entscheidungen zu ermöglichen.“

Um KI-Systeme zuverlässig und vertrauenswürdig zu machen, brauchen Unternehmen einen einheitlichen, intelligenten Ansatz, der alle Telemetriedaten in Echtzeit zusammenführt.

Mala Pillutla, Dynatrace

Unified Observability ermöglicht Skalierung von KI-Workloads

Der Report unterstreicht die Notwendigkeit eines grundlegend neuen Ansatzes für das Log-Management: Logs als hochwertige Grundlage, vereint mit Distributed Tracing und anderen Telemetriedaten, um kontextreiche Echtzeit-Erkenntnisse in großem Maßstab zu liefern.

Fast drei Viertel der Befragten geben an, dass KI-Workloads heute einen plattformbasierten Ansatz für das Log-Management erfordern. 81 Prozent sind überzeugt, dass Log-Ingestion und -Verarbeitung offen und automatisiert sein müssen, um Echtzeit-Analysen ohne starre Schemata, Indexierungsaufwand oder Rehydrierungsverzögerungen zu ermöglichen.

Die eigentlichen Kosten der Observability-Fragmentierung sind nicht nur die Infrastrukturrechnung – es sind die Opportunitätskosten von KI-Initiativen, die zwischen Pilot und Produktion ins Stocken geraten, weil Teams ihrer Telemetrie nicht vertrauen können. Die Studie zeigt, dass rund ein Drittel der Unternehmen für redundante oder kaum genutzte Observability-Funktionen zahlt und mehr als ein Viertel Engineering-Kapazitäten damit verbrennt, mehrere Tools über verschiedene Umgebungen hinweg am Laufen zu halten. Das sind Ressourcen, die sinnvoller in die Weiterentwicklung und Produktionsreife von KI-Workloads investiert wären – statt in den Betrieb und die Abstimmung einer Vielzahl paralleler Tools.

Zur Methodik der Studie: Für den Report „The State of Log Management 2026“ von Coleman Parkes im Auftrag von Dynatrace wurden weltweit rund 450 leitende Entscheider befragt, die in Unternehmen mit einem Jahresumsatz von mindestens 750 Millionen US-Dollar für das Log-Management verantwortlich sind. Dynatrace ist Anbieter einer KI-gestützten Observability-Plattform.

Umsetzung von Observability

Digital Experience Monitoring als strategisches Steuerungsinstrument

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