Telemetrie bezeichnet die automatisierte Erfassung von Daten aus einem entfernten System und deren Übertragung an ein anderes System für Monitoring und Analyse. 

In IT- und Softwareumgebungen umfassen diese Daten typischerweise Metriken, Events, Logs und Traces aus Servern, Anwendungen, Netzwerken und Cloud-Services. Mithilfe von Telemetrie lässt sich nachvollziehen, wie sich ein System verhält, ohne direkt vor Ort darauf zugreifen zu müssen.

Der Begriff stammt aus dem Griechischen und setzt sich aus tele („fern“) und metron („Maß“) zusammen. Der Ursprung beschreibt das Grundprinzip bis heute treffend: etwas aus der Ferne messen und die Ergebnisse dorthin übertragen, wo sie ausgewertet und genutzt werden können.

Was ist Telemetrie in der IT?

Für IT-Teams bezeichnet Telemetrie die Erfassung und Übertragung von Daten über die Aktivitäten eines Systems. Diese Daten bilden die Grundlage für Dashboards, Alerts und Root-Cause-Analysen. Ohne Telemetrie fehlen die Informationen, die diese Tools darstellen und analysieren können.

Verteilte Systeme aus On-Premises-Servern, Cloud-Infrastruktur, Containern und APIs von Drittanbietern erzeugen kontinuierlich Daten. Telemetrie erfasst diese Daten und stellt sie dort bereit, wo sie von Menschen oder Systemen ausgewertet werden können.

Das ist besonders wichtig, weil Incidents meist nicht an einer einzigen, offensichtlichen Stelle entstehen. Wird beispielsweise eine Checkout-Seite langsamer, kann die Ursache in einer Datenbankabfrage, einem falsch konfigurierten Load Balancer, einer externen Payment API oder einem DNS-Problem an einer ganz anderen Stelle im Netzwerk liegen.

Solche Probleme lassen sich nur zuverlässig diagnostizieren, wenn kontinuierlich Telemetriedaten aus der gesamten IT-Umgebung zur Verfügung stehen und nicht nur aus der Anwendung selbst.

Auch außerhalb der Incident Response spielt Telemetrie für Softwareteams eine wichtige Rolle. Produkt- und Engineering-Teams instrumentieren Anwendungen beispielsweise, um zu erkennen, welche Funktionen genutzt werden, wann Nutzer eine Session abbrechen oder wie häufig bestimmte Fehler auf verschiedenen Geräten auftreten. Diese Daten helfen Teams bei der Entscheidung, welche Funktionen sie als Nächstes entwickeln, optimieren oder beheben sollten, unabhängig davon, ob aktuell eine Störung vorliegt.

Wie funktioniert Telemetrie?

Telemetrie lässt sich in drei Phasen unterteilen: Instrumentierung erfasst die Daten, die Übertragung transportiert sie und Speicherung und Analyse machen sie nutzbar. In jeder Phase kommen unterschiedliche Technologien zum Einsatz. Wer ihre jeweilige Funktion versteht, kann Telemetrie-Pipelines leichter bewerten und Probleme gezielter analysieren.

Instrumentierung: Sensoren, Agents, SDKs und APIs

Instrumentierung bezeichnet den Prozess, eine Anwendung durch Code, Bibliotheken oder Software-Agents für die Erfassung von Telemetriedaten vorzubereiten. Diese Komponenten erfassen Informationen wie Metriken, Logs und Traces und schaffen so einen kontinuierlichen Einblick in das Verhalten der Anwendung im laufenden Betrieb.

Bei physischen Systemen übernehmen Sensoren diese Aufgabe und messen beispielsweise Temperatur, Druck oder Spannung. In Softwaresystemen erfolgt die Instrumentierung meist über Software-Agents auf einem Host, in den Anwendungscode integrierte SDKs oder APIs, die interne Zustandsdaten für einen externen Collector bereitstellen.

Auf einem Linux-Server kann beispielsweise ein Collector Agent alle 60 Sekunden die CPU- und Speicherauslastung erfassen. Gleichzeitig kann eine Anwendung über ein SDK jedes Mal einen Trace erzeugen, wenn ein Nutzer einen Checkout-Prozess abschließt. Beides sind Formen der Instrumentierung, sie finden lediglich auf unterschiedlichen Ebenen der IT-Umgebung statt.

Übertragung: Wie Telemetriedaten ihr Ziel erreichen

Nach der Erfassung müssen die Daten vom Quellsystem dorthin übertragen werden, wo sie gespeichert und analysiert werden. Bei physischen Geräten kann dies über verschiedene Protokolle und Übertragungswege wie WLAN, Mobilfunk, Satellit oder kabelgebundene Verbindungen erfolgen. Für große Mengen an Software-Telemetrie kommen unter anderem Message Queues und Streaming-Plattformen wie Kafka zum Einsatz.

OpenTelemetry (OTel) hat sich dabei weitgehend als gemeinsamer Standard für die Erfassung und Übertragung von Telemetriedaten etabliert. Das herstellerneutrale Framework ermöglicht die Instrumentierung, Generierung und Übertragung von Telemetriedaten. Dadurch können Teams beispielsweise die Analyseplattform wechseln, ohne jede Anwendung von Grund auf neu instrumentieren zu müssen. 

Prometheus konzentriert sich dagegen stärker auf die Erfassung von Metriken und bietet eigene Funktionen für Speicherung und grundlegende Visualisierung. Damit eignet es sich insbesondere für Teams, die vor allem numerische Zeitreihendaten benötigen und weniger auf vollständige Traces und Logs angewiesen sind.

Speicherung und Analyse: Wo Telemetriedaten verarbeitet werden

Nach der Übertragung müssen Telemetriedaten gespeichert und ausgewertet werden. Zeitreihendatenbanken speichern Metriken effizient und ermöglichen die Analyse von Entwicklungen über längere Zeiträume. Data Lakes und Data Warehouses eignen sich für größere und vielfältigere Datenbestände, darunter auch Rohdaten aus Logs und Traces, die für tiefergehende oder langfristige Analysen genutzt werden können. 

Observability-Plattformen greifen typischerweise auf diese Daten zu und nutzen Korrelation, Dashboards und Alerting, um aus den gespeicherten Telemetriedaten konkrete, verwertbare Insights zu gewinnen.

An dieser Stelle kommen auch KI und Machine Learning ins Spiel. Sobald Telemetriedaten zentral zusammengeführt sind, können Modelle historische Muster analysieren, Anomalien erkennen und potenzielle Kapazitätsengpässe prognostizieren.

Was sind Telemetriedaten?

Telemetriedaten sind das Ergebnis des Erfassungs- und Übertragungsprozesses. Sie umfassen die konkreten Messwerte und Events, die ein System über seinen eigenen Zustand oder sein Verhalten liefert. In IT- und Softwareumgebungen werden diese Daten üblicherweise auf zwei Arten kategorisiert: 

• nach Datentyp mithilfe des MELT-Frameworks
• nach ihrer Quelle, beispielsweise Nutzer-, Netzwerk-, Anwendungs- oder Cloud-Telemetrie

Das MELT-Framework: Metriken, Events, Logs und Traces

MELT steht für die vier zentralen Arten von Telemetriedaten, die in modernen Observability-Umgebungen zum Einsatz kommen:

Distributed Tracing bildet die Grundlage für die Traces im MELT-Framework und ist besonders bei Anwendungen hilfreich, die aus vielen einzelnen Services bestehen. 

Eine einzige Nutzeraktion kann beispielsweise ein Dutzend verschiedene Services durchlaufen. Ein Trace verfolgt diese Anfrage Schritt für Schritt und zeigt, wie lange die einzelnen Verarbeitungsschritte dauern. Ohne einen Trace kann ein Team zwar erkennen, dass eine Anfrage langsam war, aber nicht ohne Weiteres feststellen, welcher der beteiligten Services die Verzögerung verursacht hat. 

Telemetriedaten nach Quelle: Nutzer-, Netzwerk-, Anwendungs- und Cloud-Telemetrie

MELT kategorisiert Telemetriedaten nach ihrem Datentyp. Zusätzlich lassen sie sich nach ihrer Quelle einteilen, da Nutzer-, Netzwerk-, Anwendungs- und Cloud-Telemetrie unterschiedlich erfasst und für verschiedene Zwecke genutzt werden.“

• Nutzertelemetrie erfasst, wie Nutzer mit einer Anwendung interagieren, beispielsweise Klicks, Session-Dauer, Funktionsnutzung und auftretende Fehler. Diese Daten bilden die Grundlage für Real User Monitoring (RUM) und Session Replay.
• Netzwerk-Telemetrie umfasst Traffic-Flows, Bandbreitennutzung und Routing-Verhalten. Dazu gehören beispielsweise BGP -Routing-Änderungen, die erklären können, warum eine ganze Region von einer Störung betroffen ist, obwohl die internen Systeme einwandfrei funktionieren.
• Anwendungs-Telemetrie umfasst Response-Zeiten, Durchsatz und Fehlerraten auf Code-Ebene und wird typischerweise über die Instrumentierung für Application Performance Monitoring (APM) erfasst.
• Cloud-Telemetrie erfasst Aktivitäten, die speziell in Cloud-Umgebungen auftreten, darunter Auto-Scaling-Events, Konfigurationsänderungen, Änderungen an Security Groups und API-Aufrufe an Services von Cloud-Anbietern.

Cloud-Telemetrie im Detail

Cloud-Umgebungen erzeugen operative Daten, die es in klassischen On-Premises-Infrastrukturen in dieser Form nicht gibt. Eine falsch konfigurierte Security Group, ein unerwartetes Auto-Scaling-Event infolge eines Traffic-Anstiegs oder eine Änderung an einer IAM-Richtlinie können Ausfälle oder Sicherheitsvorfälle verursachen, die allein anhand von Servermetriken nicht erkennbar sind. 

Teams, die Multi-Cloud- oder Hybrid-Umgebungen betreiben, benötigen daher in der Regel Telemetriedaten sowohl aus cloudnativen Services wie Managed Databases oder Serverless Functions als auch aus der zugrunde liegenden Infrastruktur. Schließlich kann die Ursache eines Problems in jedem dieser Bereiche liegen.

Telemetriedaten nach Messgröße

Telemetriedaten lassen sich auch danach kategorisieren, welche physische oder operative Größe sie messen. Diese Einteilung ist vor allem bei Hardware, industriellen Systemen und IoT-Umgebungen verbreitet:

• Umgebungsdaten: Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Luftdruck. So lässt sich beispielsweise die Temperatur im Rechenzentrum überwachen, um Kühlungsprobleme frühzeitig zu erkennen, bevor Hardware beschädigt wird.
• Performance-Daten: CPU-Auslastung, Speichernutzung und Netzwerkdurchsatz. Diese Werte zeigen, ob ein System die aktuellen Anforderungen bewältigen kann.
• Betriebsdaten: Uptime, Fehlerraten und Transaktionsvolumen. Diese Metriken geben unmittelbar Aufschluss darüber, ob ein Service seine SLAs erfüllt.

Diese Einteilung und die zuvor beschriebenen Kategorien nach MELT und Datenquelle schließen sich nicht gegenseitig aus. Die CPU-Auslastung ist beispielsweise sowohl eine Performance-Metrik als auch eine Metrik im MELT-Framework. Welche Einteilung verwendet wird, hängt vom jeweiligen Kontext ab. MELT eignet sich vor allem für Gespräche über Observability-Tools, während die Einteilung in Umgebungs-, Performance- und Betriebsdaten häufig für die allgemeine Bewertung des Systemzustands verwendet wird.

Telemetrie vs. Monitoring vs. Observability: Was ist der Unterschied?

Die drei Begriffe beschreiben unterschiedliche Funktionen innerhalb derselben IT-Umgebung: 

• Telemetrie liefert die Daten. 
• Monitoring überprüft diese Daten anhand bekannter Bedingungen und Schwellenwerte. 
• Observability hilft Teams dabei, auch Probleme und Zusammenhänge zu untersuchen, nach denen sie nicht bereits gezielt gesucht haben.

Die Begriffe miteinander zu verwechseln, führt häufig zu Missverständnissen zwischen IT-Teams und Anbietern.

Monitoring kann beispielsweise erkennen, dass die Speicherauslastung eines Servers 90 Prozent erreicht, weil dieser Schwellenwert zuvor definiert wurde. Es kann jedoch nicht ohne Weiteres erklären, warum sich die Response-Zeiten über drei Wochen hinweg kontinuierlich verschlechtert haben, obwohl kein einziger Alert ausgelöst wurde. Hier kommt Observability ins Spiel. Sie führt Metriken, Logs und Traces zusammen, um Muster und Zusammenhänge sichtbar zu machen, nach denen zuvor nicht gezielt gesucht wurde.

Ein Team kann über gutes Monitoring verfügen und dennoch keine umfassende Observability haben, wenn die Telemetriedaten lediglich bekannte und bereits definierte Bedingungen abdecken. Umgekehrt kann ein Team große Mengen an Telemetriedaten erfassen, ohne über effektives Monitoring zu verfügen, wenn keine aussagekräftigen Alerts dafür eingerichtet wurden. Beides setzt jedoch eine zuverlässige Telemetriedatengrundlage voraus.

Welche Vorteile bietet Telemetrie?

Telemetrie ermöglicht es verteilten Teams, das Verhalten von Systemen und Produkten zu verstehen, ohne direkten Zugriff auf jedes einzelne Gerät oder jeden Server zu benötigen. Bei einer Anwendung, die auf Tausenden von Endpoints in zahlreichen Ländern läuft, ist Telemetrie häufig die einzige praktikable Möglichkeit, die Performance umfassend zu beurteilen.

• Echtzeit-Transparenz: Überwachen Sie den Zustand der Infrastruktur, die Ressourcenauslastung und die Anwendungs-Performance kontinuierlich und erkennen Sie Veränderungen unmittelbar.
• Schnellere Erkennung und Behebung von Problemen: Telemetrie erfasst Abstürze, Fehler und Performance-Verschlechterungen direkt bei ihrem Auftreten und liefert zusätzlichen Kontext, etwa zu gleichzeitig laufenden Prozessen. Dadurch können Teams schneller nachvollziehen, was eine Störung verursacht hat.
• Insights zur Produkt- und Funktionsnutzung: Nutzungsdaten zeigen, welche Funktionen tatsächlich verwendet und welche kaum genutzt werden. So können Teams fundierter entscheiden, was als Nächstes entwickelt oder verbessert werden sollte.
• Personalisierung im großen Maßstab: Daten zu Gerätetyp, Bildschirmkonfiguration und verwendeten Einstellungen helfen Teams dabei, Standardkonfigurationen besser an die tatsächlichen Präferenzen der Nutzer anzupassen.
• Grundlage für Automatisierung: Sobald Telemetriedaten zuverlässig zur Verfügung stehen, lassen sich darauf automatisierte Maßnahmen aufbauen. Dazu gehören beispielsweise der Neustart eines ausgefallenen Services, die Skalierung von Ressourcen oder die Weiterleitung eines Alerts an das zuständige Team. 
• Mehr Sicherheit durch Bedrohungserkennung: Ungewöhnliche Aktivitäten und verdächtiges Netzwerkverhalten können frühzeitig erkannt werden und auf mögliche Sicherheitsvorfälle hinweisen.

Welche Herausforderungen bringt die Implementierung von Telemetrie mit sich?

Die größten Herausforderungen bei Telemetrie liegen weniger in der reinen Datenerfassung als in der Frage, wie diese Daten verantwortungsvoll und langfristig effizient verarbeitet werden. Dabei sind vor allem folgende Aspekte relevant:

• Datenschutz muss von Anfang an berücksichtigt werden: Entscheidend ist nicht nur, ob Compliance-Anforderungen wie die DSGVO erfüllt werden. Ebenso wichtig ist, welche Daten überhaupt erfasst werden, welche davon vor der Speicherung anonymisiert oder aggregiert werden und wie Einwilligungen gehandhabt werden. Von Anfang an weniger personenbezogene Daten zu erfassen, kann wirksamer sein, als zunächst alles zu sammeln und den Zugriff später einzuschränken.
• Datenvolumen erfordert Sampling, Filterung und klare Aufbewahrungsregeln: Systeme mit hohem Traffic können mehr Telemetriedaten erzeugen, als sich sinnvoll oder wirtschaftlich vollständig speichern lassen. Sampling reduziert die Datenmenge auf repräsentative Ausschnitte, während Filterung Daten mit geringem Mehrwert bereits vor der Speicherung entfernt. Abgestufte Aufbewahrungsmodelle können aktuelle Daten in voller Detailtiefe speichern und ältere Daten später verdichten. Einfach immer mehr Cloud-Storage bereitzustellen, erhöht dagegen häufig die Kosten, ohne den Nutzen der Daten entsprechend zu steigern.
• Interoperabilität erfordert einheitliche Datenstrukturen: Unterschiedliche Tools und Anbieter verwenden häufig verschiedene Formate für Zeitstempel, Feldnamen und Severity Levels. Werden Telemetriedaten aus mehreren Quellen ohne Normalisierung zusammengeführt, können irreführende Ergebnisse entstehen. Ein „Critical“-Status in einem Tool kann beispielsweise einem „Warning“-Status in einem anderen entsprechen. 

Standards wie OpenTelemetry reduzieren dieses Problem, indem sie ein gemeinsames Format für die Erzeugung und Übertragung von Telemetriedaten bereitstellen. Bei Legacy-Systemen und proprietären Datenquellen ist jedoch häufig weiterhin eine Normalisierung erforderlich.

• Latenz entscheidet über den praktischen Nutzen: Eine Metrik, die erst nach zehn Minuten im Dashboard erscheint, hilft wenig, wenn innerhalb einer Minute ein Alert ausgelöst werden soll. Latenz ist daher eine grundlegende architektonische Anforderung und hängt unter anderem von Übertragungsmethode, Netzwerkbedingungen und Verarbeitungsaufwand ab. Systeme, die auf eine besonders schnelle Erkennung angewiesen sind, müssen entsprechend darauf ausgelegt werden, diese Verzögerungen zu minimieren.
• Datenintegrität ist eine eigenständige Herausforderung: Sensorabweichungen, Übertragungsfehler oder inkonsistente Messwerte können dazu führen, dass Telemetriedaten plausibel aussehen, aber dennoch ungenau sind. Regelmäßige Kalibrierungen, Validierungsregeln und Redundanzprüfungen helfen, solche Probleme zu erkennen, bevor sie falsche oder ausbleibende Alerts verursachen.
• Die langfristigen Kosten einer Telemetrie-Pipeline werden häufig unterschätzt: Storage, Tool-Lizenzen und die kontinuierliche Optimierung der erfassten und gespeicherten Daten verursachen auch nach der Implementierung laufenden Aufwand. Telemetrie sollte deshalb als kontinuierliche operative Aufgabe und nicht als einmaliges Implementierungsprojekt betrachtet werden.

Welche erweiterten Einsatzmöglichkeiten bietet Telemetrie?

Über das Echtzeit-Monitoring hinaus bildet Telemetrie die Datengrundlage für vorausschauende und automatisierte Systeme, die Muster erkennen und darauf reagieren können, statt sie lediglich zu melden.

Vorausschauende Wartung

Durch die Analyse historischer Telemetriedaten können Unternehmen frühzeitig Hinweise auf bevorstehende Ausfälle erkennen. Dazu gehören beispielsweise Vibrationsmuster bei Industrieanlagen, Trends bei Software-Fehlerraten oder Temperaturschwankungen in einem Rechenzentrum. 

Wartungsmaßnahmen können dadurch stärker am tatsächlichen Zustand von Systemen und Geräten ausgerichtet werden, statt ausschließlich nach festen Wartungsintervallen zu erfolgen. 

AIOps und maschinelles Lernen

AIOps -Plattformen nutzen Machine Learning, um Telemetriedaten zu analysieren, Anomalien zu erkennen, zusammengehörige Signale systemübergreifend zu korrelieren und die Anzahl einzelner Alerts zu reduzieren, die Teams prüfen müssen. 

Ein Modell, das Telemetriedaten über mehrere Monate analysiert, kann lernen, was für eine bestimmte Umgebung als normal gilt. Dadurch lassen sich Abweichungen erkennen, die mit statischen Schwellenwerten möglicherweise übersehen würden oder unnötig viele Alerts auslösen. 

Mit zunehmender Datenbasis können diese Modelle weiter verbessert werden. Deshalb bestimmen Vollständigkeit und Qualität der zugrunde liegenden Telemetriedaten maßgeblich, wie zuverlässig und nützlich die darauf aufbauenden KI-Funktionen sind.

Wie wird Telemetrie in verschiedenen Branchen eingesetzt?

Telemetrie kommt in zahlreichen Branchen zum Einsatz:

• IT und Software: Cloud-Service-Provider nutzen Telemetrie, um Uptime, CPU-Auslastung und Netzwerklatenz über Tausende von Hosts hinweg zu überwachen. In Kombination mit Application Performance Monitoring (APM), können Teams drohende Ausfälle frühzeitig erkennen und Ressourcen bedarfsgerecht skalieren, bevor die Performance eines Services beeinträchtigt wird.
• Gesundheitswesen: Wearables und Geräte für das Remote Monitoring übertragen Vitalwerte wie Herzfrequenz, Blutdruck und Sauerstoffsättigung in Echtzeit an medizinisches Fachpersonal. So können auffällige Entwicklungen frühzeitig erkannt werden, anstatt erst beim nächsten geplanten Termin.
• Automobilindustrie: In der Automobilindustrie dient Telemetrie der Messung von Drehmoment, Belastung und Temperatur an kritischen Komponenten wie Antriebswellen und Bremsen. Spezialisierte Telemetriesysteme liefern Echtzeit-Drehmomentwerte aus Antriebssträngen und helfen Ingenieuren, Performance und Sicherheit unter Hochlastbedingungen zu optimieren.
• Luft- und Raumfahrt: In der Luft- und Raumfahrt überwacht Telemetrie Parameter wie Triebwerkstemperatur, Vibration und Druck. Diese Daten ermöglichen vorausschauende Wartung und erhöhen die Flugsicherheit. NASA hat beispielsweise Telemetriedaten von Rotorblättern in Hubschrauber-Testprogrammen genutzt, um Flugdynamiken zu untersuchen und Sicherheitsreserven zu verbessern.

Wie entwickelt sich Telemetrie weiter?

Mehrere Entwicklungen verändern, wie Telemetriedaten künftig erfasst und genutzt werden:

• Das Wachstum des IoT erhöht die Zahl vernetzter Geräte, die kontinuierlich Telemetriedaten erzeugen, insbesondere in Smart Buildings, der industriellen Automatisierung, und bei vernetzten Fahrzeugen.
• Edge Computing verarbeitet Telemetriedaten näher an ihrem Entstehungsort. Dadurch verkürzt sich die Zeit zwischen einem Event und der Reaktion eines Systems, was besonders bei latenzkritischen Anwendungen wie autonomen Fahrzeugen wichtig ist.
• Strengere Sicherheitsstandards gewinnen an Bedeutung, da immer mehr sensible Telemetriedaten über Netzwerke übertragen werden, insbesondere im Finanz- und Gesundheitswesen. Dazu gehört eine stärkere Verschlüsselung sowohl bei der Übertragung als auch bei der Speicherung.
• KI-gestützte Telemetrie-Pipelines werden von Anfang an für den Einsatz von Machine Learning konzipiert, statt KI-Analysen nachträglich in eine ursprünglich nur für Dashboards entwickelte Pipeline zu integrieren.

Telemetrie bildet die Grundlage

Telemetrie beantwortet die Frage „Was passiert gerade?“. Für sich allein beantwortet sie jedoch nicht die Frage „Was sollten wir jetzt tun?“. Dafür braucht es Monitoring, Observability und KI, die auf einer vollständigen und zuverlässigen Telemetriedatengrundlage aufbauen.

Genau hier setzt LogicMonitor an. LM Envision führt Telemetriedaten aus Infrastruktur, Cloud und Edge auf einer zentralen Plattform zusammen. Catchpoint erweitert diese Transparenz um Internet-Performance und die tatsächliche User Experience.

Edwin AI nutzt diese zusammengeführten Telemetriedaten, um Signale zu korrelieren, relevante Probleme zu priorisieren und die nächsten Schritte zu empfehlen oder innerhalb definierter Guardrails auszuführen. So verkürzt sich der Weg von „Das zeigen die Telemetriedaten“ zu „Diese Maßnahmen wurden bereits eingeleitet“.

FAQs