Observability-Trends für 2026: Der Weg zum strategischen ErfolgsfaktorAusfallkosten halbieren und Resilienz steigern

Fast die Hälfte der deutschen Unternehmen verzeichnet wöchentlich schwerwiegende IT-Ausfälle. Der durchschnittliche Schaden beläuft sich auf 147 Millionen Euro im Jahr. Mit Full-Stack-Observability lassen sich diese Kosten halbieren. Wer jetzt die richtigen Weichen stellt, kann die Resilienz deutlich verbessern.

Die IT-Umgebung kontinuierlich zu überwachen ist unverzichtbar, um Probleme frühzeitig zu erkennen und kostspielige Ausfälle zu vermeiden. Observability geht dabei noch über klassisches IT-Monitoring hinaus: Indem Unternehmen Telemetriedaten wie Metriken, Logs und Traces analysieren, können sie auch bisher unbekannte Fehlerbilder aufdecken.

Gerade in komplexen Architekturen mit Microservices, Containern und Cloud-Diensten entscheidet diese Transparenz darüber, wie schnell Störungen behoben werden und wie zuverlässig digitale Produkte funktionieren. Der zunehmende Einsatz von KI-Anwendungen und agentischer KI erhöht dabei die Notwendigkeit, fortschrittliche Überwachungsmethoden einzuführen.

Doch wie setzen Unternehmen in Deutschland bisher Observability ein und welche Trends zeichnen sich ab? Das hat New Relic im aktuellen Observability Forecast ermittelt, der bereits das fünfte Jahr in Folge stattfand.

Kosten für IT-Ausfälle bleiben hoch

Schwerwiegende IT-Ausfälle treffen deutsche Unternehmen häufiger und teurer als den europäischen Durchschnitt. 46 Prozent der Befragten in Deutschland verzeichnen mindestens einmal pro Woche einen solchen Ausfall, im EMEA-Durchschnitt sind es 37 Prozent. Die Betroffenen beziffern die Verluste auf 800.000 bis 2,5 Millionen Euro pro Stunde. In Summe entsteht ihnen dadurch ein Schaden von 147 Millionen Euro pro Jahr – deutlich mehr als im EMEA-Durchschnitt, der bei 89 Millionen Euro liegt.

Als Hauptursache nannten die Befragten Netzwerkstörungen, Ausfälle von Cloud- oder Drittanbieterdiensten, Hardwarefehler sowie manuell vorgenommene Änderungen in der IT-Umgebung. Probleme zu adressieren bindet Ressourcen, die an anderer Stelle fehlen. So verbringen 28 Prozent der Engineering-Teams in Deutschland über die Hälfte ihrer Zeit mit der Behebung von Störungen – fünf Prozent mehr als der EMEA-Durchschnitt. Eine moderne Observability-Lösung kann diesen Aufwand reduzieren.

Full-Stack-Observability halbiert Ausfallkosten

Die Studie zeigt: Unternehmen, die bereits Full-Stack-Observability (FSO) einsetzen, konnten ihre Ausfallkosten um 50 Prozent senken. Solche Lösungen schaffen vollständige Transparenz über den gesamten Technologie-Stack und umfassen die folgenden fünf Bereiche: Infrastruktur, Anwendungen und Services, Security Monitoring, Digital Experience Monitoring (DEM) sowie Logmanagement.

Während die durchschnittlichen Ausfallkosten pro Stunde in Europa ohne FSO bei 1,7 Millionen Euro liegen, reduzieren sie sich mit FSO auf 870.000 Euro. Zudem sinkt die Wahrscheinlichkeit für Ausfälle mit hohem Business Impact um 70 Prozent. Nur noch 24 Prozent der Unternehmen, die bereits FSO einsetzen, sind wöchentlich von schwerwiegenden Vorfällen betroffen – im Vergleich zu 41 Prozent ohne FSO.

Observability steigert Produktivität

Investitionen in Observability zahlen sich aus. So verzeichnen 38 Prozent der Unternehmen in Deutschland einen ein bis zweifachen ROI. 40 Prozent nannten ein geringeres Sicherheitsrisiko als Vorteil, 28 Prozent eine höhere betriebliche Effizienz. Dadurch, dass Observability eine schnellere Fehlererkennung und Behebung ermöglicht, konnten 40 Prozent der Befragten ihre Produktivität steigern.

37 Prozent der Führungskräfte sprachen von messbarer Arbeitserleichterung dank Datenvisualisierung über ein zentrales Dashboard. 38 Prozent finden es jetzt einfacher, Probleme in komplexen Tech-Stacks zu managen, und 29 Prozent können Aufgaben zeitlich besser priorisieren.

KI-Monitoring nimmt zu

Der Einsatz von Large Language Models (LLMs) in Software-Anwendungen und die Integration von KI-Agenten in Geschäftsprozesse erhöht die Komplexität in der IT-Überwachung. Herkömmliche Monitoring-Tools stoßen hier an ihre Grenzen. So nannten 36 Prozent der deutschen Unternehmen KI als Haupttreiber für die Einführung einer Observability-Lösung. 48 Prozent erachten die KI-Vorbereitung und -Verwaltung als wichtigsten Vorteil. 45 Prozent setzen bereits KI-Monitoring ein. Länderübergreifend stieg der Einsatz von KI-Monitoring in Europa und dem Nahen Osten innerhalb eines Jahres um 9 Prozent von 41 Prozent im Jahr 2024 auf 50 Prozent im Jahr 2025.

Nicht nur die Überwachung von KI-Anwendungen selbst, sondern auch der Einsatz von KI für Observability-Zwecke liegt im Trend. Vor allem bei der Incident Response erzielen die Befragten so Verbesserungen, insbesondere durch KI-gestütztes Troubleshooting (35 Prozent) und automatisierte Ursachenanalysen (32 Prozent). 34 Prozent der Befragten in EMEA erstellen außerdem bereits KI-gestützte Prognosen und prädiktive Analysen. Diese ermöglichen es, Probleme durch gezielte Prävention schon im Vorfeld zu vermeiden.

Tool-Konsolidierung fördert Transparenz

Noch immer setzen 50 Prozent der deutschen Unternehmen mehr als fünf Tools für Observability ein. Das sind zehn Prozent mehr als im europäischen Durchschnitt. Dieser Wildwuchs erhöht den Administrationsaufwand und behindert die Visibilität. Viele der Befragten kennen das Problem. So sagen 30 Prozent der deutschen Unternehmen, dass Datensilos der Full-Stack-Observability im Wege stehen. 33 Prozent planen daher eine Konsolidierung.

Damit liegen sie voll im EMEA-Trend: Seit 2022 sinkt die Zahl der durchschnittlich verwendeten Observability-Tools kontinuierlich und liegt mittlerweile bei 4,3. Immerhin zehn Prozent der Studienteilnehmer haben sogar bereits auf eine einzige Lösung konsolidiert – das sind acht Prozent mehr als im Jahr 2022. Die Vorteile, die sie dadurch erzielen, sind weitreichend. Indem Unternehmen Datensilos aufbrechen, gewinnen sie umfassende Transparenz, reduzieren Aufwand und steigern ihre Resilienz.

Da IT heute nahezu alle Geschäftsprozesse trägt, wird Observability vom technischen Werkzeug zur strategischen Notwendigkeit. Wer Telemetriedaten aus allen Ebenen des Technologie-Stacks zusammenführt, erkennt Probleme schneller und reduziert den wirtschaftlichen Schaden von Ausfällen erheblich. Gleichzeitig schafft Full-Stack-Observability die Grundlage, um KI-Anwendungen zuverlässig und sicher zu betreiben.

Die Zukunft liegt in prädiktiver, KI-gestützter Observability, die den Fokus von Reaktion in Richtung Prävention verschiebt. Indem Unternehmen Daten vorausschauend analysieren, können sie Vorfälle nicht nur schneller lösen, sondern Probleme proaktiv vermeiden, bevor überhaupt Störungen entstehen. (rhh)

New Relic