Zwischen Innovations-Rausch und dem Risiko der „Alert-Fatigue“ Lagebericht von Splunk: Deutschland führt bei Observability

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Ein neuer Lagebericht von Splunk zeichnet ein zweigeteiltes Bild der deutschen IT-Landschaft: Während hiesige Unternehmen international als Spitzenreiter bei der Einführung von Observability-Strategien und OpenTelemetry gelten, bedroht eine Flut an Fehlalarmen die operative Resilienz. Besonders alarmierend: Fast 80 Prozent der deutschen IT-Teams berichten von Betriebsausfällen durch ignorierte Warnmeldungen.

In der modernen IT ist Software längst nicht mehr nur ein unterstützendes Werkzeug, sondern das Herzstück des Geschäftsmodells. Doch mit der Komplexität moderner Infrastrukturen wächst auch der Druck auf die Teams, die diese Systeme am Laufen halten. Der aktuelle „Lagebericht Observability 2025“ von Splunk [registrierungspflichtig], zeigt nun, dass Deutschland im internationalen Vergleich eine Vorreiterrolle einnimmt. Doch dieser Erfolg hat eine Kehrseite: Die so genannte „Alert-Fatigue“, also eine Erschöpfung durch zu viele Warnmeldungen, wird zum ernsthaften Sicherheitsrisiko.

Die Paradoxie des Vorreiters: Deutschland im Fokus

Deutsche Unternehmen haben den strategischen Wert von Observability erkannt. Laut Bericht hat sich Deutschland als internationaler Spitzenreiter bei der Implementierung von OpenTelemetry etabliert. Dieser Standard ermöglicht es, Telemetriedaten herstellerunabhängig zu erfassen und bietet damit die Grundlage für tiefe Einblicke in komplexe Systemlandschaften.

Die positiven Effekte sind messbar: Observability-Daten werden zunehmend genutzt, um betriebswirtschaftliche Entscheidungen zu treffen. Rund 65 Prozent der befragten Unternehmen weltweit geben an, dass sich ihre Observability-Praxis bereits positiv auf den Umsatz auswirkt. In Deutschland wird dieser Trend durch die hohe Reife der Systeme befeuert. Doch genau hier liegt die Gefahr: Wo viel gemessen wird, entstehen auch viele Alarme.

Wenn das Rauschen zum Risiko wird

Trotz der technischen Überlegenheit kämpfen deutsche IT-Teams mit einer massiven Überlastung. „Alert-Fatigue“ ist kein bloßes Schlagwort mehr, sondern eine reale Bedrohung für die Business-Kontinuität.

Ignorierte Warnungen: Mehr als drei Viertel (79 Prozent) der deutschen IT-Teams geben an, dass ignorierte oder unterdrückte Warnmeldungen im Jahr 2025 bereits zu Betriebsausfällen geführt haben. Nicht einzelne schwere Vorfälle seien das Hauptproblem, sondern die Kombination aus einem enormen Aufkommen an Fehlalarmen und einem unübersichtlichen Tool-Wildwuchs.

Die Folge dieses „Alarmrauschens“ sei fatal: Kritische Warnungen würden in der Masse untergehen.

„IT-Teams werden jeden Tag mit Warnmeldungen überhäuft, aber ohne den richtigen Kontext oder klare Verantwortlichkeiten ist es fast unmöglich zu wissen, welche davon wirklich wichtig sind“, erklärt Juan Perea Rodríguez, Deutschlandchef beim Cisco-Unternehmen Splunk. „Wenn kritische Warnungen in diesem Rauschen untergehen, riskieren Unternehmen Ausfälle und Beeinträchtigungen für ihre Kunden, was schnell zu Umsatzverlusten und langfristigen Reputationsschäden führen kann.“

Strategiewechsel: Von der Fehlerbehebung zum Business-Enabler

Der Bericht verdeutlicht einen Paradigmenwechsel in der Rolle der IT-Abteilungen. Früher ging es primär darum, Systeme am Laufen zu halten („Was ist kaputt?“). Heute wird Observability zum Katalysator für geschäftliches Wachstum.

• Monitoring kritischer Geschäftsprozesse: Für 74 Prozent der Fachleute ist das Monitoring geschäftsrelevanter Abläufe heute eine Top-Priorität.

• Produkt-Optimierung: 64 Prozent der Befragten geben an, dass Observability-Daten direkten Einfluss auf die Produkt-Roadmaps haben. Teams können nun genau nachvollziehen, wo Reibungsverluste in der User Journey entstehen und wie die Performance mit dem Umsatz korreliert.

Der KI-Faktor: Heilmittel oder neue Last?

Künstliche Intelligenz (KI) gilt als Hoffnungsträger, um das Problem der Alert-Fatigue zu lösen. 76 Prozent der Befragten nutzen KI bereits regelmäßig in ihren Workflows. Besonders AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) soll dabei helfen, granulare Trends zu erkennen und die Fehlerursachen-Analyse zu beschleunigen.

Doch die Einführung von KI bringe eigene Hürden mit sich:

• 1. Datenqualität als Nadelöhr: Mangelhafte Datenqualität ist für 48 Prozent der Unternehmen das größte Hindernis auf dem Weg zur „KI-Readiness“.

• 2. Monitoring-Aufwand: Fast die Hälfte der Teams (47 Prozent) klagt darüber, dass das Monitoring der neuen KI-Workloads ihre Arbeit paradoxerweise erschwert hat.

Fazit

Der Splunk-Lagebericht macht deutlich, dass technische Exzellenz allein nicht ausreicht. Während Deutschland bei der Einführung moderner Standards wie OpenTelemetry glänzt, muss der Fokus nun auf die Qualität der Signale und die Reduzierung des Rauschens gelegt werden. Eine effektive Observability-Praxis darf keine Warnmeldungen unterdrücken, sondern muss sie so präzise steuern, dass sie unmittelbar handlungsrelevant sind.

Investitionen in KI und Automatisierung sollten Hand in Hand mit einer Konsolidierung der Tool-Landschaft und einer Verbesserung der Datenqualität gehen. Nur so liese sich die „Alert-Fatigue“ besiegen und die Position als Innovationsführer nachhaltig sichern.

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