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Warum Observability-Budgets trotz Kostendruck weiter wachsen
Warum Unternehmen trotz Kostendruck weiter in Observability investieren – und wie Konsolidierung sowie KI resiliente und effizientere IT-Operations ermöglichen.
Observability ist die überraschende Budgetposition, die nicht gekürzt wird.
96 % der IT-Führungskräfte erwarten, dass Observability-Budgets bis 2026 stabil bleiben oder wachsen
62 % rechnen trotz allgemeiner IT-Budgetkürzungen mit steigenden Investitionen
Observability entwickelt sich von einem reinen Monitoring-Tool zu einem zentralen Bestandteil der operativen Infrastruktur
Unternehmen reduzieren nicht ihre Observability-Ausgaben – sie konsolidieren Tools und investieren gezielt in einheitliche, KI-Ready Plattformen
96% der IT-Führungskräfte gehen davon aus, dass ihre Observability-Budgets in den nächsten 12 Monaten stabil bleiben oder steigen werden. 62 % erwarten sogar Budgeterhöhungen – trotz breiterer Einsparungen im IT-Bereich.
Der Grund dafür: Observability hat sich von klassischem „Tooling“ zu einer Art Versicherung für moderne IT-Operations entwickelt. In einer verteilten und geschäftskritischen IT-Welt führen Blind Spots direkt zu Ausfällen, Performance-Problemen und kostspieligen Firefights.
Observability ist deshalb der Bereich, in den Unternehmen investieren, um Umsatz, Customer Experience und operative Stabilität zu schützen.
Observability ist zur unverzichtbaren Infrastruktur geworden
Ausfälle bei Unternehmen wie CrowdStrike und Cloudflare haben gezeigt, wie schnell ein einzelner Blind Spot ganze Branchen beeinträchtigen und enorme finanzielle Schäden verursachen kann. Spätestens damit wurde klar: Observability st kein reines Optimierungsprojekt mehr.
In hochgradig vernetzten Umgebungen bleibt eine Visibility-Lücke nicht auf ein einzelnes System begrenzt – sie breitet sich aus. Ein beeinträchtigter Authentifizierungsservice kann Transaktionen stoppen. Ein DNS-Problem kann dazu führen, dass sich „das Internet“ nicht mehr erreichbar anfühlt. Ein übersehenes Change Event kann aus einer kleinen Fehlkonfiguration einen großflächigen Ausfall machen.
Innerhalb weniger Minuten reicht die Auswirkung weit über die eigene Infrastruktur hinaus – bis in Customer Experience, Partnerprozesse und Lieferketten hinein.
Und die geschäftlichen Folgen verstärken sich zusätzlich. Downtime bedeutet längst nicht mehr nur „nicht verfügbare Systeme“. Sie führt zu verlorenen Transaktionen, verfehlten SLAs, unterbrochenen Betriebsabläufen und Support-Anfragen, die innerhalb kürzester Zeit explodieren. Selbst wenn Services wieder online sind, erholt sich Vertrauen oft deutlich langsamer als die Verfügbarkeit selbst.
Genau deshalb rückt Observability auf der Prioritätenliste immer weiter nach oben. Unternehmen investieren hier aus einem einfachen Grund: Sie schützen die Bereiche ihres Geschäfts, die sie sich nicht leisten können zu verlieren – Umsatz, Customer Experience und Glaubwürdigkeit.
Der Umfang von Observability hat sich grundlegend erweitert
Teams arbeiten heute in einem Hybrid-Observability-Modell, in dem interne Systeme nur noch ein Teil der gesamten Delivery Chain sind. Diese erstreckt sich inzwischen über hybride Infrastrukturen, mehrere Cloud-Umgebungen, das öffentliche Internet, Drittanbieter-Services und AI-Workloads hinweg.
Hybrid Infrastructure, Internet Performance und Digital Experience Monitoring sind dabei zunehmend zusammengewachsen. Das Internet ist heute ein aktiver Bestandteil der eigenen Architektur – und Observability muss genau das abbilden.
Die Verantwortung der IT ist dadurch nicht kleiner geworden. IT-Teams sind weiterhin für die gesamte digitale Experience verantwortlich – von Anfang bis Ende.
Damit verändert sich auch die Rolle von Observability grundlegend: Weg vom reinen Monitoring eigener Systeme hin zur Überwachung aller Bereiche, für die Unternehmen letztlich verantwortlich sind.
Der erweiterte Umfang moderner Observability umfasst heute:
Hybride Infrastruktur über On-Premises und Cloud hinweg: Teams erhalten eine einheitliche Sicht über Rechenzentren, virtuelle Maschinen, Container und Cloud-native Services hinweg, um Probleme End-to-End und ohne Blind Spots nachzuverfolgen.
Multi-Cloud-Umgebungen:Telemetriedaten verschiedener Cloud-Anbieter werden zusammengeführt, damit Teams Performance vergleichen, unerwartete Kosten vermeiden und isolierte Monitoring-Silos verhindern können.
Internet Performance Monitoring: Überwachung von Routing, Latenzen und regionalen Beeinträchtigungen im öffentlichen Internet, um Auswirkungen auf Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit von Anwendungen sichtbar zu machen.
Digital Experience Monitoring: Messung der tatsächlichen Nutzererfahrung, um Backend-Performance direkt mit Customer Experience und geschäftlichen Ergebnissen zu verknüpfen.
Externe Abhängigkeiten: Probleme bei Identity Providern, Payment Gateways, DNS oder APIs werden sichtbar gemacht – selbst dann, wenn interne Systeme scheinbar fehlerfrei funktionieren.
KI- und datenintensive Workloads: Konsistente Visibility über dynamische und hochvolumige Datenpipelines hinweg, damit Teams Modellqualität, Datenaktualität und Inference-Performance zuverlässig überwachen können.
Bereits ein einzelner langsamer DNS-Lookup oder eine beeinträchtigte ISP-Route kann ein SLA verletzen – selbst wenn die eigene Infrastruktur technisch einwandfrei arbeitet. Teilweise Visibility führt in solchen Szenarien direkt zu eingeschränkter Kontrolle und Verantwortlichkeit.
Da Observability heute jede Station der Delivery Chain verfolgen muss – auch die Bereiche außerhalb der eigenen Infrastruktur – wächst ihr Umfang zwangsläufig. Und mit diesem Wachstum steigen auch die Anforderungen an Daten, Plattformen und Investitionen.
Observability ist die Grundlage moderner KI-Initiativen
Nur 4 % der Unternehmen haben KI bereits vollständig operationalisiert, während sich 62 % noch in Pilotprojekten oder Implementierungsphasen befinden. Diese Lücke entsteht nicht, weil KI-Modelle nicht funktionieren – sondern weil die Infrastruktur zum Bereitstellen, Überwachen und produktiven Betreiben dieser Modelle noch nicht ausreichend vorbereitet ist.
Denn KI funktioniert nicht isoliert. Sie ist vollständig von Daten abhängig. Um den Schritt von Experimenten zu echtem operativem Mehrwert zu schaffen, benötigen Unternehmen:
konsistente Telemetriedaten
einheitliche Visibility über hybride und Multi-Cloud-Umgebungen hinweg
Kontext über Infrastruktur, Anwendungen, Internet-Abhängigkeiten und End-User-Experience hinweg
Ohne diese Grundlage können KI-Systeme weder zuverlässig erklären, was passiert und warum, noch vertrauenswürdig handeln.
Genau deshalb sind fragmentierte Daten – verteilt über unterschiedliche Tools, Clouds und Teams – heute der eigentliche Engpass. Die KI-Technologie selbst ist bereits weit genug entwickelt. Was häufig fehlt, ist die Observability-Schicht darunter.
Deshalb ist KI inzwischen auch einer der wichtigsten Gründe dafür, dass Observability-Budgets geschützt bleiben. Für 63 % der IT-Führungskräfte ist KI inzwischen die höchste strategische Priorität.
Unternehmen stehen unter Druck, KI von isolierten Experimenten zu produktiven Systemen weiterzuentwickeln, die messbare Geschäftsergebnisse liefern. Solange der Reifegrad von KI direkt vom Reifegrad der Observability abhängt, werden Investitionen in Observability weiter steigen.
Heute sind Observability und KI keine getrennten Investitionen mehr. Observability liefert die Datenbasis, die KI benötigt, und KI steigert gleichzeitig den Mehrwert, den Teams aus Observability gewinnen. Beide Bereiche verstärken sich gegenseitig – und sollten deshalb auch gemeinsam strategisch priorisiert werden.
Digitale Business-Resilienz basiert auf Observability
Je verteilter und kundenorientierter digitale Services werden, desto größer können die geschäftlichen Auswirkungen selbst kleiner Störungen sein. Bereits ein 30-sekündiges DNS-Problem kann einen Checkout-Prozess unterbrechen, Transaktionen verhindern und Millionenverluste verursachen.
Genau deshalb schützen IT-Führungskräfte Observability-Budgets auch in Zeiten von Kostendruck, weil sie unmittelbar geschäftskritische Umsätze absichern.
Observability stärkt dabei vier zentrale Bereiche der Business-Resilienz:
Customer Experience: Teams erhalten frühzeitig Warnsignale bei Performance-Veränderungen und können Probleme beheben, bevor Nutzer überhaupt betroffen sind.
Mitarbeiterproduktivität: Weniger Alarmflut und weniger manuelles Troubleshooting sorgen dafür, dass IT-Teams mehr Zeit für Optimierung und Innovation haben, statt ausschließlich auf Incidents zu reagieren.
Security- und Compliance-Status: Mehr Visibility in Systemverhalten und Anomalien ermöglicht schnellere Erkennung von Risiken, effizientere Audits und konsequentere Richtlinienkontrolle.
Markenvertrauen im Incident-Fall: Observability reduziert die Auswirkungen von Ausfällen, verkürzt Wiederherstellungszeiten und hilft dabei, öffentliche Störungen und Reputationsschäden zu vermeiden.
Tool-Sprawl und steigende Telemetrie-Kosten erzwingen intelligentere Investitionen – nicht weniger Investitionen
IT-Führungskräfte stehen unter erheblichem Kostendruck und prüfen genau, welche Observability-Investitionen tatsächlich Mehrwert schaffen. Das Problem ist dabei nicht, dass Observability grundsätzlich zu teuer wäre. Vielmehr haben jahrelanger Tool-Sprawl und stetig wachsende Telemetrie-Mengen viele IT-Umgebungen unnötig ineffizient gemacht.
51 % der IT-Führungskräfte nennen isolierte Tools und fragmentierte Visibility als ihre größte Observability-Herausforderung. Trotzdem arbeiten 66 % der Unternehmen weiterhin mit zwei bis drei unterschiedlichen Observability-Tools, während nur 10 % bereits auf eine einheitliche Plattform konsolidiert haben.
Der parallele Betrieb mehrerer Observability-Tools erhöht die Kosten, ohne die Ergebnisse zu verbessern. Visibility bleibt fragmentiert, Analysen dauern länger und es wird schwieriger, komplexe Umgebungen ganzheitlich zu verstehen.
Mit der Zeit entwickelt sich diese Fragmentierung zu einem ernsthaften operativen Risiko, insbesondere dann, wenn Unternehmen KI-gestützte Use Cases unterstützen wollen.
Konsolidierung adressiert genau dieses Grundproblem. Sie reduziert Überschneidungen, verbessert die Datenkonsistenz und schafft Budgetspielraum, um die Observability-Basis zu stärken, auf die KI angewiesen ist.
Deshalb konsolidieren bereits 84 % der IT-Führungskräfte ihre Plattformen oder evaluieren aktiv entsprechende Strategien.
Das bedeutet: Unternehmen kürzen ihre Observability-Ausgaben nicht. Stattdessen optimieren sie ihre Observability-Strategie und verlagern Investitionen auf weniger, dafür leistungsfähigere Plattformen.
Geschützte Budgets bedeuten nicht passives Spending
Observability-Budgets wachsen, weil Unternehmen ihre IT-Landschaften aktiv modernisieren. IT-Teams verabschieden sich von immer neuen Einzeltools und setzen stattdessen auf einheitliche Plattformen – nicht primär, um Kosten zu senken, sondern um sauberere, konsistentere und vertrauenswürdige Daten zu erhalten.
Kostendruck führt deshalb nicht zu weniger Observability-Investitionen, sondern zu intelligenteren Investitionen. Statt Budgets pauschal zu kürzen, konzentrieren sich IT-Führungskräfte darauf:
überlappende Funktionen durch die Konsolidierung von Monitoring-Tools auf wenige zentrale Observability-Plattformen zu reduzieren
die Mean Time to Resolution (MTTR) durch bessere Korrelation und Automatisierung zu verbessern
die Grundlage für prädiktive und autonome IT-Operations zu schaffen
Diese Verbesserungen helfen dabei, Probleme frühzeitig zu erkennen, bevor sie eskalieren. Einen Memory Leak bereits in der Pre-Production-Phase zu identifizieren, kostet einige Stunden Engineering-Aufwand – nicht Millionen durch Downtime und Betriebsunterbrechungen.
Genau dort entstehen die eigentlichen Einsparungen.
Das durch Konsolidierung frei werdende Budget wird deshalb nicht gestrichen, sondern gezielt in Modernisierung, KI und resilientere IT-Operations reinvestiert.
Kostendruck treibt die Konsolidierung voran. Konsolidierung schafft einheitliche Daten. Einheitliche Daten ermöglichen KI, die tatsächlich funktioniert. Und KI bildet die Grundlage für automatisierte und prädiktive IT-Operations.
Dieser Kreislauf erklärt, warum Unternehmen trotz steigendem Kostendruck weiterhin in Observability investieren.
Observability ist die neue Grundlage für autonome IT-Operations
Observability-Budgets wachsen nicht trotz Kostendruck – sondern gerade wegen des steigenden Kostendrucks.
Mit zunehmender Komplexität und steigenden Kosten durch Downtime modernisieren IT-Führungskräfte ihre Observability-Strategien, um Risiken zu reduzieren und effizienter zu arbeiten. Sie konsolidieren fragmentierte Tools, vereinheitlichen Telemetriedaten über hybride Umgebungen hinweg und schaffen die Datenbasis, die KI benötigt, um von Experimenten zu echtem operativem Mehrwert zu gelangen.
Dabei handelt es sich nicht um kurzfristige Optimierungsmaßnahmen, sondern um strategische Investitionen in Fähigkeiten, die Resilienz stärken, Effizienz steigern und die Auswirkungen von Störungen in einer internetabhängigen Welt reduzieren – einer Welt, in der ein einzelner Blind Spot ganze Branchen beeinträchtigen kann.
Der Nutzen geht weit über schnellere MTTR und bessere Verfügbarkeit hinaus. Einheitliche Observability-Daten ermöglichen die nächste Generation von IT-Operations: Systeme, die Probleme nicht nur erkennen, sondern vorhersagen, Root Causes automatisch korrelieren und in manchen Fällen Incidents sogar ohne menschliches Eingreifen beheben können.
Diese Zukunft ist längst keine Theorie mehr. Führende IT-Organisationen setzen solche Ansätze bereits heute erfolgreich ein. Und all das basiert auf der Observability-Grundlage, die Unternehmen jetzt schaffen.
Observability ist damit zum Rückgrat moderner IT geworden – nicht als reines Optimierungsprojekt, sondern als essenzielle Infrastruktur, die alles andere überhaupt erst möglich macht.
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Wie sollten IT-Führungskräfte Observability-Budgets in der jährlichen Planung betrachten?
Observability sollte nicht als optionaler Kostenpunkt betrachtet werden, sondern als zentrale operative Infrastruktur. Statt Budgets isoliert nach Tool-Kategorien zu bewerten, sollten Unternehmen Observability-Investitionen direkt an Ziele wie Service-Resilienz, Customer Experience und KI-Initiativen ausrichten.
Kann man Observability-Investitionen bis nach Modernisierungsprojekten verschieben?
Observability ist nicht das Ergebnis von Modernisierung, sondern sie ist deren Voraussetzung. Unternehmen, die Observability aufschieben, kämpfen häufig mit Cloud-Migrationen, Infrastrukturmodernisierung und KI-Einführungen, weil ihnen die notwendige Visibility fehlt, um Veränderungen sicher zu steuern.
Ist Observability für kleine und große Unternehmen gleichermaßen wichtig?
Ja – allerdings aus unterschiedlichen Gründen.
Kleinere Teams nutzen Observability, um manuellen Aufwand und ständiges Context Switching zu reduzieren. Größere Unternehmen benötigen sie, um Teams, Plattformen und Services effizient zu koordinieren.
In beiden Fällen steigert Observability die operative Effizienz, ohne zusätzliches Personal aufbauen zu müssen.
Von Sofia Burton
Sr. Content Marketing Manager
Mit mehr als zehn Jahren Erfahrung in Observability, KI und digitalen Operations gestaltet Sofia Content, der technische Komplexität in klare, greifbare Geschichten übersetzt. Ihr Fokus liegt darauf, Inhalte zu schaffen, die nicht nur informieren, sondern echten Nutzen liefern.
Als leidenschaftliche Verfechterin von KI verbindet sie Begeisterung für Innovation mit einem kritischen Blick auf Substanz, Relevanz und praktischen Mehrwert.
Disclaimer: Die in diesem Beitrag geäußerten Ansichten stammen von der Autorin und geben nicht notwendigerweise die Ansichten oder offiziellen Positionen von LogicMonitor oder seiner verbundenen Unternehmen wieder.
