{"id":509586,"date":"2026-07-26T11:28:00","date_gmt":"2026-07-26T16:28:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.logicmonitor.com\/?p=509586"},"modified":"2026-09-14T12:08:19","modified_gmt":"2026-09-14T17:08:19","slug":"what-is-telemetry","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.logicmonitor.com\/de\/blog\/what-is-telemetry","title":{"rendered":"Was ist Telemetrie?"},"content":{"rendered":"<?xml encoding=\"UTF-8\"><div class=\"rtc-text-content rtc-text-content__light bg-cool-grey-50\">\n      <span class=\"head-icon\"><svg class=\"\" width=\"50px\" height=\"50px\" style=\"fill: \">\n        <use xlink:href=\"https:\/\/www.logicmonitor.com\/wp-content\/themes\/unicorntwentyfive\/assets\/icons\/sprite.svg#icon-light-book-open\"><\/use>\n    <\/svg><\/span>\n  \n  <div class=\"rtc-text-content__wrapper\">\n          <h4 class=\"rtc-text-content__headline fs-sm-text-display-xxs fs-md-text-display-xs fs-lg-text-display-sm font-medium text-core-blue-900\">\n        Das Wichtigste auf einen Blick      <\/h4>\n    \n          <div class=\"rtc-text-content__body fs-sm-text-md fs-md-text-lg fs-lg-text-lg text-core-blue-900\">\n        <p><strong>Telemetrie bezeichnet die automatisierte Erfassung und \u00dcbertragung von Daten wie Metriken, Events, Logs und Traces aus einem System an eine zentrale Stelle f\u00fcr Monitoring und Analyse.<\/strong><\/p>\n      <\/div>\n    \n                  <ul class=\"rtc-text-content__bullet-list\">\n                      <li class=\"bullet-list-item\">\n              <span class=\"bullet-list-item__icon\">\n                <svg class=\"\" width=\"24px\" height=\"24px\" style=\"fill: \">\n        <use xlink:href=\"https:\/\/www.logicmonitor.com\/wp-content\/themes\/unicorntwentyfive\/assets\/icons\/sprite.svg#icon-check-mark\"><\/use>\n    <\/svg>              <\/span>\n              <div class=\"bullet-list-item__content\">\n                                  <span class=\"bullet-list-item__content-heading fs-sm-text-sm fs-md-text-md fs-lg-text-md text-midnight-blue-500\">\n                    <p><span style=\"font-weight: 400\">Telemetrie bildet die Datengrundlage. Monitoring gleicht diese Daten mit bekannten Schwellenwerten ab, w\u00e4hrend Observability Teams dabei hilft, auch unbekannte oder unerwartete Zusammenh\u00e4nge zu untersuchen.<\/span><\/p>\n                  <\/span>\n                              <\/div>\n            <\/li>\n                      <li class=\"bullet-list-item\">\n              <span class=\"bullet-list-item__icon\">\n                <svg class=\"\" width=\"24px\" height=\"24px\" style=\"fill: \">\n        <use xlink:href=\"https:\/\/www.logicmonitor.com\/wp-content\/themes\/unicorntwentyfive\/assets\/icons\/sprite.svg#icon-check-mark\"><\/use>\n    <\/svg>              <\/span>\n              <div class=\"bullet-list-item__content\">\n                                  <span class=\"bullet-list-item__content-heading fs-sm-text-sm fs-md-text-md fs-lg-text-md text-midnight-blue-500\">\n                    <p><span style=\"font-weight: 400\">Telemetriedaten werden h\u00e4ufig nach dem MELT-Framework (Metriken, Events, Logs, Traces) und nach ihrer Quelle kategorisiert, beispielsweise in Nutzer-, Netzwerk-, Anwendungs- und Cloud-Telemetrie.<\/span><\/p>\n                  <\/span>\n                              <\/div>\n            <\/li>\n                      <li class=\"bullet-list-item\">\n              <span class=\"bullet-list-item__icon\">\n                <svg class=\"\" width=\"24px\" height=\"24px\" style=\"fill: \">\n        <use xlink:href=\"https:\/\/www.logicmonitor.com\/wp-content\/themes\/unicorntwentyfive\/assets\/icons\/sprite.svg#icon-check-mark\"><\/use>\n    <\/svg>              <\/span>\n              <div class=\"bullet-list-item__content\">\n                                  <span class=\"bullet-list-item__content-heading fs-sm-text-sm fs-md-text-md fs-lg-text-md text-midnight-blue-500\">\n                    <p><span style=\"font-weight: 400\">Zu den gr\u00f6\u00dften Herausforderungen bei der Implementierung geh\u00f6ren Datenschutz, Datenvolumen, einheitliche Datenformate \u00fcber verschiedene Tools hinweg, Latenz und Datenintegrit\u00e4t.<\/span><\/p>\n                  <\/span>\n                              <\/div>\n            <\/li>\n                      <li class=\"bullet-list-item\">\n              <span class=\"bullet-list-item__icon\">\n                <svg class=\"\" width=\"24px\" height=\"24px\" style=\"fill: \">\n        <use xlink:href=\"https:\/\/www.logicmonitor.com\/wp-content\/themes\/unicorntwentyfive\/assets\/icons\/sprite.svg#icon-check-mark\"><\/use>\n    <\/svg>              <\/span>\n              <div class=\"bullet-list-item__content\">\n                                  <span class=\"bullet-list-item__content-heading fs-sm-text-sm fs-md-text-md fs-lg-text-md text-midnight-blue-500\">\n                    <p><span style=\"font-weight: 400\">LogicMonitor f\u00fchrt Telemetriedaten aus Infrastruktur, Cloud und Internet auf einer zentralen Plattform zusammen. Edwin AI korreliert die verschiedenen Signale und unterst\u00fctzt Teams dabei, die richtigen Ma\u00dfnahmen einzuleiten.<\/span><\/p>\n                  <\/span>\n                              <\/div>\n            <\/li>\n                  <\/ul>\n      \n      \n            <\/div>\n<\/div><p class=\"wp-block-paragraph\">Telemetrie bezeichnet die automatisierte Erfassung von Daten aus einem entfernten System und deren \u00dcbertragung an ein anderes System f\u00fcr Monitoring und Analyse.<\/p><p class=\"wp-block-paragraph\">In IT- und Softwareumgebungen umfassen diese Daten typischerweise Metriken, Events, Logs und Traces aus Servern, Anwendungen, Netzwerken und Cloud-Services. Mithilfe von Telemetrie l\u00e4sst sich nachvollziehen, wie sich ein System verh\u00e4lt, ohne direkt vor Ort darauf zugreifen zu m\u00fcssen.<\/p><p class=\"wp-block-paragraph\">Der Begriff stammt aus dem Griechischen und setzt sich aus <em>tele<\/em> (\u201efern\u201c) und <em>metron<\/em> (\u201eMa\u00df\u201c) zusammen. Der Ursprung beschreibt das Grundprinzip bis heute treffend: etwas aus der Ferne messen und die Ergebnisse dorthin \u00fcbertragen, wo sie ausgewertet und genutzt werden k\u00f6nnen.<\/p><h2 id=\"h-what-does-telemetry-mean-for-it-and-software-monitoring\" class=\"wp-block-heading\">Was ist Telemetrie in der IT?<\/h2><p class=\"wp-block-paragraph\">F\u00fcr IT-Teams bezeichnet Telemetrie die Erfassung und \u00dcbertragung von Daten \u00fcber die Aktivit\u00e4ten eines Systems. Diese Daten bilden die Grundlage f\u00fcr Dashboards, Alerts und Root-Cause-Analysen. Ohne Telemetrie fehlen die Informationen, die diese Tools darstellen und analysieren k\u00f6nnen.<\/p><p class=\"wp-block-paragraph\">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 k\u00f6nnen.<\/p><p class=\"wp-block-paragraph\">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.<\/p><p class=\"wp-block-paragraph\">Solche Probleme lassen sich nur zuverl\u00e4ssig diagnostizieren, wenn kontinuierlich Telemetriedaten aus der gesamten IT-Umgebung zur Verf\u00fcgung stehen und nicht nur aus der Anwendung selbst.<\/p><p class=\"wp-block-paragraph\">Auch au\u00dferhalb der Incident Response spielt Telemetrie f\u00fcr 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 h\u00e4ufig bestimmte Fehler auf verschiedenen Ger\u00e4ten auftreten. Diese Daten helfen Teams bei der Entscheidung, welche Funktionen sie als N\u00e4chstes entwickeln, optimieren oder beheben sollten, unabh\u00e4ngig davon, ob aktuell eine St\u00f6rung vorliegt.<\/p><h2 id=\"h-how-does-telemetry-work\" class=\"wp-block-heading\">Wie funktioniert Telemetrie?<\/h2><p class=\"wp-block-paragraph\">Telemetrie l\u00e4sst sich in drei Phasen unterteilen: Instrumentierung erfasst die Daten, die \u00dcbertragung 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.<\/p><h3 id=\"h-instrumentation-sensors-agents-sdks-and-apis\" class=\"wp-block-heading\">Instrumentierung: Sensoren, Agents, SDKs und APIs<\/h3><p class=\"wp-block-paragraph\">Instrumentierung bezeichnet den Prozess, eine Anwendung durch Code, Bibliotheken oder Software-Agents f\u00fcr 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.<\/p><p class=\"wp-block-paragraph\">Bei physischen Systemen \u00fcbernehmen Sensoren diese Aufgabe und messen beispielsweise Temperatur, Druck oder Spannung. In Softwaresystemen erfolgt die Instrumentierung meist \u00fcber Software-Agents auf einem Host, in den Anwendungscode integrierte SDKs oder APIs, die interne Zustandsdaten f\u00fcr einen externen Collector bereitstellen.<\/p><p class=\"wp-block-paragraph\">Auf einem Linux-Server kann beispielsweise ein Collector Agent alle 60 Sekunden die CPU- und Speicherauslastung erfassen. Gleichzeitig kann eine Anwendung \u00fcber ein SDK jedes Mal einen Trace erzeugen, wenn ein Nutzer einen Checkout-Prozess abschlie\u00dft. Beides sind Formen der Instrumentierung, sie finden lediglich auf unterschiedlichen Ebenen der IT-Umgebung statt.<\/p><h3 id=\"h-transmission-getting-data-from-source-to-destination\" class=\"wp-block-heading\">\u00dcbertragung: Wie Telemetriedaten ihr Ziel erreichen<\/h3><p class=\"wp-block-paragraph\">Nach der Erfassung m\u00fcssen die Daten vom Quellsystem dorthin \u00fcbertragen werden, wo sie gespeichert und analysiert werden. Bei physischen Ger\u00e4ten kann dies \u00fcber verschiedene Protokolle und \u00dcbertragungswege wie WLAN, Mobilfunk, Satellit oder kabelgebundene Verbindungen erfolgen. F\u00fcr gro\u00dfe Mengen an Software-Telemetrie kommen unter anderem Message Queues und Streaming-Plattformen wie Kafka zum Einsatz.<\/p><p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/www.logicmonitor.com\/blog\/what-is-opentelemetry\">OpenTelemetry (OTel)<\/a> hat sich dabei weitgehend als gemeinsamer Standard f\u00fcr die Erfassung und \u00dcbertragung von Telemetriedaten etabliert. Das herstellerneutrale Framework erm\u00f6glicht die Instrumentierung, Generierung und \u00dcbertragung von Telemetriedaten. Dadurch k\u00f6nnen Teams beispielsweise die Analyseplattform wechseln, ohne jede Anwendung von Grund auf neu instrumentieren zu m\u00fcssen.&nbsp;<\/p><p class=\"wp-block-paragraph\">Prometheus konzentriert sich dagegen st\u00e4rker auf die Erfassung von Metriken und bietet eigene Funktionen f\u00fcr Speicherung und grundlegende Visualisierung. Damit eignet es sich insbesondere f\u00fcr Teams, die vor allem numerische Zeitreihendaten ben\u00f6tigen und weniger auf vollst\u00e4ndige Traces und Logs angewiesen sind.<\/p><h3 id=\"h-storage-and-analysis-where-telemetry-data-lives\" class=\"wp-block-heading\">Speicherung und Analyse: Wo Telemetriedaten verarbeitet werden<\/h3><p class=\"wp-block-paragraph\">Nach der \u00dcbertragung m\u00fcssen Telemetriedaten gespeichert und ausgewertet werden. Zeitreihendatenbanken speichern Metriken effizient und erm\u00f6glichen die Analyse von Entwicklungen \u00fcber l\u00e4ngere Zeitr\u00e4ume. Data Lakes und Data Warehouses eignen sich f\u00fcr gr\u00f6\u00dfere und vielf\u00e4ltigere Datenbest\u00e4nde, darunter auch Rohdaten aus Logs und Traces, die f\u00fcr tiefergehende oder langfristige Analysen genutzt werden k\u00f6nnen.&nbsp;<\/p><p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/www.logicmonitor.com\/de\/blog\/what-is-observability\">Observability<\/a> greifen typischerweise auf diese Daten zu und nutzen Korrelation, Dashboards und Alerting, um aus den gespeicherten Telemetriedaten konkrete, verwertbare Insights zu gewinnen.<\/p><p class=\"wp-block-paragraph\">An dieser Stelle kommen auch KI und Machine Learning ins Spiel. Sobald Telemetriedaten zentral zusammengef\u00fchrt sind, k\u00f6nnen Modelle historische Muster analysieren, Anomalien erkennen und potenzielle Kapazit\u00e4tsengp\u00e4sse prognostizieren.<\/p><p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p><figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1693\" height=\"929\" src=\"https:\/\/www.logicmonitor.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/image-1.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-619920\" srcset=\"https:\/\/www.logicmonitor.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/image-1.png 1693w, https:\/\/www.logicmonitor.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/image-1-18x10.png 18w\" sizes=\"auto, (max-width: 1693px) 100vw, 1693px\"><\/figure><h2 id=\"h-what-is-telemetry-data\" class=\"wp-block-heading\">Was sind Telemetriedaten?<\/h2><p class=\"wp-block-paragraph\">Telemetriedaten sind das Ergebnis des Erfassungs- und \u00dcbertragungsprozesses. Sie umfassen die konkreten Messwerte und Events, die ein System \u00fcber seinen eigenen Zustand oder sein Verhalten liefert. In IT- und Softwareumgebungen werden diese Daten \u00fcblicherweise auf zwei Arten kategorisiert:&nbsp;<\/p><ul class=\"wp-block-list\">\n<li>nach Datentyp mithilfe des <a href=\"https:\/\/www.traversal.com\/blog\/observability-melt-metrics-events-logs-traces\">MELT-Frameworks<\/a><\/li>\n\n\n\n<li>nach ihrer Quelle, beispielsweise Nutzer-, Netzwerk-, Anwendungs- oder Cloud-Telemetrie<\/li>\n<\/ul><p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p><h3 id=\"h-the-melt-framework-metrics-events-logs-and-traces\" class=\"wp-block-heading\">Das MELT-Framework: Metriken, Events, Logs und Traces<\/h3><p class=\"wp-block-paragraph\">MELT steht f\u00fcr die vier zentralen Arten von Telemetriedaten, die in modernen Observability-Umgebungen zum Einsatz kommen:<\/p><figure class=\"wp-block-table is-style-stripes\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><th><strong>Typ<\/strong><\/th><th><strong>Was wird erfasst?<\/strong><\/th><th><strong>Beispiel<\/strong><\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td>Metriken<\/td><td>Numerische Messwerte im Zeitverlauf<\/td><td>CPU-Auslastung, Request-Latenz, Fehlerrate<\/td><\/tr><tr><td>Events<\/td><td>Einzelne Ereignisse zu einem bestimmten Zeitpunkt<\/td><td>Deployment, Konfigurations\u00e4nderung, Neustart eines Services<\/td><\/tr><tr><td>Logs<\/td><td>Zeitgestempelte, unstrukturierte oder semistrukturierte Datens\u00e4tze<\/td><td>Fehlermeldung einer Anwendung mit Stack Trace<\/td><\/tr><tr><td>Traces<\/td><td>Der Pfad einer einzelnen Anfrage durch verschiedene Services<\/td><td>Eine Checkout-Anfrage, die API Gateway, Inventory Service und Payment Service durchl\u00e4uft<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure><p class=\"wp-block-paragraph\">Distributed Tracing bildet die Grundlage f\u00fcr die Traces im MELT-Framework und ist besonders bei Anwendungen hilfreich, die aus vielen einzelnen Services bestehen.&nbsp;<\/p><p class=\"wp-block-paragraph\">Eine einzige Nutzeraktion kann beispielsweise ein Dutzend verschiedene Services durchlaufen. Ein Trace verfolgt diese Anfrage Schritt f\u00fcr 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 Verz\u00f6gerung verursacht hat.&nbsp;<\/p><figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1619\" height=\"972\" src=\"https:\/\/www.logicmonitor.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/image-2.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-619921\" srcset=\"https:\/\/www.logicmonitor.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/image-2.png 1619w, https:\/\/www.logicmonitor.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/image-2-18x12.png 18w\" sizes=\"auto, (max-width: 1619px) 100vw, 1619px\"><\/figure><h3 id=\"h-telemetry-data-by-source-user-network-application-and-cloud-telemetry\" class=\"wp-block-heading\">Telemetriedaten nach Quelle: Nutzer-, Netzwerk-, Anwendungs- und Cloud-Telemetrie<\/h3><p class=\"wp-block-paragraph\">MELT kategorisiert Telemetriedaten nach ihrem Datentyp. Zus\u00e4tzlich lassen sie sich nach ihrer Quelle einteilen, da Nutzer-, Netzwerk-, Anwendungs- und Cloud-Telemetrie unterschiedlich erfasst und f\u00fcr verschiedene Zwecke genutzt werden.\u201c<\/p><ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Nutzertelemetrie<\/strong> erfasst, wie Nutzer mit einer Anwendung interagieren, beispielsweise Klicks, Session-Dauer, Funktionsnutzung und auftretende Fehler. Diese Daten bilden die Grundlage f\u00fcr <a href=\"https:\/\/www.logicmonitor.com\/de\/real-user-monitoring\">Real User Monitoring (RUM)<\/a> und Session Replay.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Netzwerk-Telemetrie<\/strong> umfasst Traffic-Flows, Bandbreitennutzung und Routing-Verhalten. Dazu geh\u00f6ren beispielsweise <a href=\"https:\/\/www.logicmonitor.com\/deep-dive\/bgp-monitoring\/introduction\">BGP<\/a> -Routing-\u00c4nderungen, die erkl\u00e4ren k\u00f6nnen, warum eine ganze Region von einer St\u00f6rung betroffen ist, obwohl die internen Systeme einwandfrei funktionieren.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Anwendungs-Telemetrie<\/strong> umfasst Response-Zeiten, Durchsatz und Fehlerraten auf Code-Ebene und wird typischerweise \u00fcber die Instrumentierung f\u00fcr <a href=\"https:\/\/www.logicmonitor.com\/blog\/application-performance-monitoring-vs-application-performance-management\">Application Performance Monitoring (APM)<\/a> erfasst.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Cloud-Telemetrie<\/strong> erfasst Aktivit\u00e4ten, die speziell in Cloud-Umgebungen auftreten, darunter Auto-Scaling-Events, Konfigurations\u00e4nderungen, \u00c4nderungen an Security Groups und API-Aufrufe an Services von Cloud-Anbietern.<\/li>\n<\/ul><h3 id=\"h-cloud-telemetry-a-closer-look\" class=\"wp-block-heading\">Cloud-Telemetrie im Detail<\/h3><p class=\"wp-block-paragraph\">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 \u00c4nderung an einer IAM-Richtlinie k\u00f6nnen Ausf\u00e4lle oder Sicherheitsvorf\u00e4lle verursachen, die allein anhand von Servermetriken nicht erkennbar sind.&nbsp;<\/p><p class=\"wp-block-paragraph\">Teams, die Multi-Cloud- oder Hybrid-Umgebungen betreiben, ben\u00f6tigen daher in der Regel Telemetriedaten sowohl aus cloudnativen Services wie Managed Databases oder Serverless Functions als auch aus der zugrunde liegenden Infrastruktur. Schlie\u00dflich kann die Ursache eines Problems in jedem dieser Bereiche liegen.<\/p><h3 id=\"h-telemetry-data-by-physical-property\" class=\"wp-block-heading\">Telemetriedaten nach Messgr\u00f6\u00dfe<\/h3><p class=\"wp-block-paragraph\">Telemetriedaten lassen sich auch danach kategorisieren, welche physische oder operative Gr\u00f6\u00dfe sie messen. Diese Einteilung ist vor allem bei Hardware, industriellen Systemen und IoT-Umgebungen verbreitet:<\/p><ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Umgebungsdaten<\/strong>: Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Luftdruck. So l\u00e4sst sich beispielsweise die Temperatur im Rechenzentrum \u00fcberwachen, um K\u00fchlungsprobleme fr\u00fchzeitig zu erkennen, bevor Hardware besch\u00e4digt wird.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Performance-Daten<\/strong>: CPU-Auslastung, Speichernutzung und Netzwerkdurchsatz. Diese Werte zeigen, ob ein System die aktuellen Anforderungen bew\u00e4ltigen kann.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Betriebsdaten<\/strong>: Uptime, Fehlerraten und Transaktionsvolumen. Diese Metriken geben unmittelbar Aufschluss dar\u00fcber, ob ein Service seine SLAs erf\u00fcllt.<\/li>\n<\/ul><p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p><p class=\"wp-block-paragraph\">Diese Einteilung und die zuvor beschriebenen Kategorien nach MELT und Datenquelle schlie\u00dfen sich nicht gegenseitig aus. Die CPU-Auslastung ist beispielsweise sowohl eine Performance-Metrik als auch eine Metrik im MELT-Framework. Welche Einteilung verwendet wird, h\u00e4ngt vom jeweiligen Kontext ab. MELT eignet sich vor allem f\u00fcr Gespr\u00e4che \u00fcber Observability-Tools, w\u00e4hrend die Einteilung in Umgebungs-, Performance- und Betriebsdaten h\u00e4ufig f\u00fcr die allgemeine Bewertung des Systemzustands verwendet wird.<\/p><h2 id=\"h-telemetry-vs-monitoring-vs-observability-whats-the-difference\" class=\"wp-block-heading\">Telemetrie vs. Monitoring vs. Observability: Was ist der Unterschied?<\/h2><p class=\"wp-block-paragraph\">Die drei Begriffe beschreiben unterschiedliche Funktionen innerhalb derselben IT-Umgebung:&nbsp;<\/p><ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Telemetrie liefert die Daten.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li>Monitoring \u00fcberpr\u00fcft diese Daten anhand bekannter Bedingungen und Schwellenwerte.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li>Observability hilft Teams dabei, auch Probleme und Zusammenh\u00e4nge zu untersuchen, nach denen sie nicht bereits gezielt gesucht haben.<\/li>\n<\/ul><p class=\"wp-block-paragraph\">Die Begriffe miteinander zu verwechseln, f\u00fchrt h\u00e4ufig zu Missverst\u00e4ndnissen zwischen IT-Teams und Anbietern.<\/p><figure class=\"wp-block-table is-style-stripes\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><th><strong>F\u00e4higkeit<\/strong><\/th><th><strong>Was ist das?<\/strong><\/th><th><strong>Welche Frage wird beantwortet?<\/strong><\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td><strong>Telemetrie<\/strong><\/td><td>Rohdaten, die aus einem System erfasst werden, darunter Metriken, Events, Logs und Traces<\/td><td>\u201eWas passiert gerade im System?\u201c<\/td><\/tr><tr><td><strong>Monitoring<\/strong><\/td><td>Kontinuierliche \u00dcberpr\u00fcfung von Telemetriedaten anhand definierter Schwellenwerte oder bekannter Fehlerzust\u00e4nde sowie Bereitstellung von Dashboards und Alerts<\/td><td>\u201eGibt es ein bekanntes Problem, nach dem ich gezielt suchen kann?\u201c<\/td><\/tr><tr><td><strong>Observability<\/strong><\/td><td>F\u00e4higkeit, anhand von Telemetriedaten auf den internen Zustand eines Systems zu schlie\u00dfen und auch unerwartete Zusammenh\u00e4nge zu untersuchen<\/td><td>\u201eWarum passiert das und welche weiteren Bereiche sind betroffen?\u201c<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure><p class=\"wp-block-paragraph\">Monitoring kann beispielsweise erkennen, dass die Speicherauslastung eines Servers 90 Prozent erreicht, weil dieser Schwellenwert zuvor definiert wurde. Es kann jedoch nicht ohne Weiteres erkl\u00e4ren, warum sich die Response-Zeiten \u00fcber drei Wochen hinweg kontinuierlich verschlechtert haben, obwohl kein einziger Alert ausgel\u00f6st wurde. Hier kommt Observability ins Spiel. Sie f\u00fchrt Metriken, Logs und Traces zusammen, um Muster und Zusammenh\u00e4nge sichtbar zu machen, nach denen zuvor nicht gezielt gesucht wurde.<\/p><p class=\"wp-block-paragraph\">Ein Team kann \u00fcber gutes Monitoring verf\u00fcgen und dennoch keine umfassende Observability haben, wenn die Telemetriedaten lediglich bekannte und bereits definierte Bedingungen abdecken. Umgekehrt kann ein Team gro\u00dfe Mengen an Telemetriedaten erfassen, ohne \u00fcber effektives Monitoring zu verf\u00fcgen, wenn keine aussagekr\u00e4ftigen Alerts daf\u00fcr eingerichtet wurden. Beides setzt jedoch eine zuverl\u00e4ssige Telemetriedatengrundlage voraus.<\/p><figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1536\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/www.logicmonitor.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/image.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-619919\" srcset=\"https:\/\/www.logicmonitor.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/image.png 1536w, https:\/\/www.logicmonitor.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/image-18x12.png 18w\" sizes=\"auto, (max-width: 1536px) 100vw, 1536px\"><\/figure><h2 id=\"h-what-are-the-benefits-of-telemetry\" class=\"wp-block-heading\">Welche Vorteile bietet Telemetrie?<\/h2><p class=\"wp-block-paragraph\">Telemetrie erm\u00f6glicht es verteilten Teams, das Verhalten von Systemen und Produkten zu verstehen, ohne direkten Zugriff auf jedes einzelne Ger\u00e4t oder jeden Server zu ben\u00f6tigen. Bei einer Anwendung, die auf Tausenden von Endpoints in zahlreichen L\u00e4ndern l\u00e4uft, ist Telemetrie h\u00e4ufig die einzige praktikable M\u00f6glichkeit, die Performance umfassend zu beurteilen.<\/p><ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Echtzeit-Transparenz: <\/strong>\u00dcberwachen Sie den Zustand der Infrastruktur, die Ressourcenauslastung und die Anwendungs-Performance kontinuierlich und erkennen Sie Ver\u00e4nderungen unmittelbar<strong>.<\/strong><\/li>\n\n\n\n<li><strong>Schnellere Erkennung und Behebung von Problemen: <\/strong>Telemetrie erfasst Abst\u00fcrze, Fehler und Performance-Verschlechterungen direkt bei ihrem Auftreten und liefert zus\u00e4tzlichen Kontext, etwa zu gleichzeitig laufenden Prozessen. Dadurch k\u00f6nnen Teams schneller nachvollziehen, was eine St\u00f6rung verursacht hat.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Insights zur Produkt- und Funktionsnutzung:<\/strong> Nutzungsdaten zeigen, welche Funktionen tats\u00e4chlich verwendet und welche kaum genutzt werden. So k\u00f6nnen Teams fundierter entscheiden, was als N\u00e4chstes entwickelt oder verbessert werden sollte.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Personalisierung im gro\u00dfen Ma\u00dfstab:<\/strong> Daten zu Ger\u00e4tetyp, Bildschirmkonfiguration und verwendeten Einstellungen helfen Teams dabei, Standardkonfigurationen besser an die tats\u00e4chlichen Pr\u00e4ferenzen der Nutzer anzupassen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Grundlage f\u00fcr Automatisierung:<\/strong> Sobald Telemetriedaten zuverl\u00e4ssig zur Verf\u00fcgung stehen, lassen sich darauf automatisierte Ma\u00dfnahmen aufbauen. Dazu geh\u00f6ren beispielsweise der Neustart eines ausgefallenen Services, die Skalierung von Ressourcen oder die Weiterleitung eines Alerts an das zust\u00e4ndige Team.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Mehr Sicherheit durch Bedrohungserkennung:<\/strong> Ungew\u00f6hnliche Aktivit\u00e4ten und verd\u00e4chtiges Netzwerkverhalten k\u00f6nnen fr\u00fchzeitig erkannt werden und auf m\u00f6gliche Sicherheitsvorf\u00e4lle hinweisen.<\/li>\n<\/ul><h2 id=\"h-what-challenges-come-with-implementing-telemetry\" class=\"wp-block-heading\">Welche Herausforderungen bringt die Implementierung von Telemetrie mit sich?<\/h2><p class=\"wp-block-paragraph\">Die gr\u00f6\u00dften 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:<\/p><ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Datenschutz muss von Anfang an ber\u00fccksichtigt werden:<\/strong> Entscheidend ist nicht nur, ob Compliance-Anforderungen wie die DSGVO erf\u00fcllt werden. Ebenso wichtig ist, welche Daten \u00fcberhaupt 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 zun\u00e4chst alles zu sammeln und den Zugriff sp\u00e4ter einzuschr\u00e4nken.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Datenvolumen erfordert Sampling, Filterung und klare Aufbewahrungsregeln:<\/strong> Systeme mit hohem Traffic k\u00f6nnen mehr Telemetriedaten erzeugen, als sich sinnvoll oder wirtschaftlich vollst\u00e4ndig speichern lassen. Sampling reduziert die Datenmenge auf repr\u00e4sentative Ausschnitte, w\u00e4hrend Filterung Daten mit geringem Mehrwert bereits vor der Speicherung entfernt. Abgestufte Aufbewahrungsmodelle k\u00f6nnen aktuelle Daten in voller Detailtiefe speichern und \u00e4ltere Daten sp\u00e4ter verdichten. Einfach immer mehr Cloud-Storage bereitzustellen, erh\u00f6ht dagegen h\u00e4ufig die Kosten, ohne den Nutzen der Daten entsprechend zu steigern.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Interoperabilit\u00e4t erfordert einheitliche Datenstrukturen:<\/strong> Unterschiedliche Tools und Anbieter verwenden h\u00e4ufig verschiedene Formate f\u00fcr Zeitstempel, Feldnamen und Severity Levels. Werden Telemetriedaten aus mehreren Quellen ohne Normalisierung zusammengef\u00fchrt, k\u00f6nnen irref\u00fchrende Ergebnisse entstehen. Ein \u201eCritical\u201c-Status in einem Tool kann beispielsweise einem \u201eWarning\u201c-Status in einem anderen entsprechen.&nbsp;<\/li>\n<\/ul><p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p><p class=\"wp-block-paragraph\">Standards wie OpenTelemetry reduzieren dieses Problem, indem sie ein gemeinsames Format f\u00fcr die Erzeugung und \u00dcbertragung von Telemetriedaten bereitstellen. Bei Legacy-Systemen und propriet\u00e4ren Datenquellen ist jedoch h\u00e4ufig weiterhin eine Normalisierung erforderlich.<\/p><p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p><ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Latenz entscheidet \u00fcber den praktischen Nutzen:<\/strong> Eine Metrik, die erst nach zehn Minuten im Dashboard erscheint, hilft wenig, wenn innerhalb einer Minute ein Alert ausgel\u00f6st werden soll. Latenz ist daher eine grundlegende architektonische Anforderung und h\u00e4ngt unter anderem von \u00dcbertragungsmethode, Netzwerkbedingungen und Verarbeitungsaufwand ab. Systeme, die auf eine besonders schnelle Erkennung angewiesen sind, m\u00fcssen entsprechend darauf ausgelegt werden, diese Verz\u00f6gerungen zu minimieren.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Datenintegrit\u00e4t ist eine eigenst\u00e4ndige Herausforderung:<\/strong> Sensorabweichungen, \u00dcbertragungsfehler oder inkonsistente Messwerte k\u00f6nnen dazu f\u00fchren, dass Telemetriedaten plausibel aussehen, aber dennoch ungenau sind. Regelm\u00e4\u00dfige Kalibrierungen, Validierungsregeln und Redundanzpr\u00fcfungen helfen, solche Probleme zu erkennen, bevor sie falsche oder ausbleibende Alerts verursachen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Die langfristigen Kosten einer Telemetrie-Pipeline werden h\u00e4ufig untersch\u00e4tzt:<\/strong> 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.<\/li>\n<\/ul><h2 id=\"h-what-are-advanced-uses-of-telemetry\" class=\"wp-block-heading\">Welche erweiterten Einsatzm\u00f6glichkeiten bietet Telemetrie?<\/h2><p class=\"wp-block-paragraph\">\u00dcber das Echtzeit-Monitoring hinaus bildet Telemetrie die Datengrundlage f\u00fcr vorausschauende und automatisierte Systeme, die Muster erkennen und darauf reagieren k\u00f6nnen, statt sie lediglich zu melden.<\/p><h3 id=\"h-predictive-maintenance\" class=\"wp-block-heading\">Vorausschauende Wartung<\/h3><p class=\"wp-block-paragraph\">Durch die Analyse historischer Telemetriedaten k\u00f6nnen Unternehmen fr\u00fchzeitig Hinweise auf bevorstehende Ausf\u00e4lle erkennen. Dazu geh\u00f6ren beispielsweise Vibrationsmuster bei Industrieanlagen, Trends bei Software-Fehlerraten oder Temperaturschwankungen in einem Rechenzentrum.&nbsp;<\/p><p class=\"wp-block-paragraph\">Wartungsma\u00dfnahmen k\u00f6nnen dadurch st\u00e4rker am tats\u00e4chlichen Zustand von Systemen und Ger\u00e4ten ausgerichtet werden, statt ausschlie\u00dflich nach festen Wartungsintervallen zu erfolgen.&nbsp;<\/p><h3 id=\"h-aiops-and-machine-learning\" class=\"wp-block-heading\">AIOps und maschinelles Lernen<\/h3><p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/www.logicmonitor.com\/blog\/what-is-aiops\">AIOps<\/a> -Plattformen nutzen Machine Learning, um Telemetriedaten zu analysieren, Anomalien zu erkennen, zusammengeh\u00f6rige Signale system\u00fcbergreifend zu korrelieren und die Anzahl einzelner Alerts zu reduzieren, die Teams pr\u00fcfen m\u00fcssen.&nbsp;<\/p><p class=\"wp-block-paragraph\">Ein Modell, das Telemetriedaten \u00fcber mehrere Monate analysiert, kann lernen, was f\u00fcr eine bestimmte Umgebung als normal gilt. Dadurch lassen sich Abweichungen erkennen, die mit statischen Schwellenwerten m\u00f6glicherweise \u00fcbersehen w\u00fcrden oder unn\u00f6tig viele Alerts ausl\u00f6sen.&nbsp;<\/p><p class=\"wp-block-paragraph\">Mit zunehmender Datenbasis k\u00f6nnen diese Modelle weiter verbessert werden. Deshalb bestimmen Vollst\u00e4ndigkeit und Qualit\u00e4t der zugrunde liegenden Telemetriedaten ma\u00dfgeblich, wie zuverl\u00e4ssig und n\u00fctzlich die darauf aufbauenden KI-Funktionen sind.<\/p><h2 id=\"h-how-is-telemetry-used-across-industries\" class=\"wp-block-heading\">Wie wird Telemetrie in verschiedenen Branchen eingesetzt?<\/h2><p class=\"wp-block-paragraph\">So sieht das aus:<\/p><ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>IT und Software:<\/strong> Cloud-Service-Provider nutzen Telemetrie, um Uptime, CPU-Auslastung und Netzwerklatenz \u00fcber Tausende von Hosts hinweg zu \u00fcberwachen. In Kombination mit <a href=\"https:\/\/www.logicmonitor.com\/de\/platform\/application-performance-monitoring\">Application Performance Monitoring (APM)<\/a>, k\u00f6nnen Teams drohende Ausf\u00e4lle fr\u00fchzeitig erkennen und Ressourcen bedarfsgerecht skalieren, bevor die Performance eines Services beeintr\u00e4chtigt wird.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Gesundheitswesen:<\/strong> Wearables und Ger\u00e4te f\u00fcr das Remote Monitoring \u00fcbertragen Vitalwerte wie Herzfrequenz, Blutdruck und Sauerstoffs\u00e4ttigung in Echtzeit an medizinisches Fachpersonal. So k\u00f6nnen auff\u00e4llige Entwicklungen fr\u00fchzeitig erkannt werden, anstatt erst beim n\u00e4chsten geplanten Termin.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Automobilindustrie: <\/strong>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 Antriebsstr\u00e4ngen und helfen Ingenieuren, Performance und Sicherheit unter Hochlastbedingungen zu optimieren.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Luft- und Raumfahrt:<\/strong> In der Luft- und Raumfahrt \u00fcberwacht Telemetrie Parameter wie Triebwerkstemperatur, Vibration und Druck. Diese Daten erm\u00f6glichen vorausschauende Wartung und erh\u00f6hen die Flugsicherheit. <a href=\"https:\/\/techport.nasa.gov\/view\/113533\">NASA hat beispielsweise Telemetriedaten von Rotorbl\u00e4ttern<\/a> in Hubschrauber-Testprogrammen genutzt, um Flugdynamiken zu untersuchen und Sicherheitsreserven zu verbessern.<\/li>\n<\/ul><h2 id=\"h-whats-next-for-telemetry\" class=\"wp-block-heading\">Wie entwickelt sich Telemetrie weiter?<\/h2><p class=\"wp-block-paragraph\">Mehrere Entwicklungen ver\u00e4ndern, wie Telemetriedaten k\u00fcnftig erfasst und genutzt werden:<\/p><ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Das Wachstum des IoT<\/strong> erh\u00f6ht die Zahl vernetzter Ger\u00e4te, die kontinuierlich Telemetriedaten erzeugen, insbesondere in Smart Buildings, <a href=\"https:\/\/www.atitelemetry.com\/applications\/automotive\/\">der industriellen Automatisierung<\/a>, und bei vernetzten Fahrzeugen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Edge Computing<\/strong> verarbeitet Telemetriedaten n\u00e4her an ihrem Entstehungsort. Dadurch verk\u00fcrzt sich die Zeit zwischen einem Event und der Reaktion eines Systems, was besonders bei latenzkritischen Anwendungen wie autonomen Fahrzeugen wichtig ist.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Strengere Sicherheitsstandards<\/strong> gewinnen an Bedeutung, da immer mehr sensible Telemetriedaten \u00fcber Netzwerke \u00fcbertragen werden, insbesondere im Finanz- und Gesundheitswesen. Dazu geh\u00f6rt eine st\u00e4rkere Verschl\u00fcsselung sowohl bei der \u00dcbertragung als auch bei der Speicherung.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>KI-gest\u00fctzte Telemetrie-Pipelines<\/strong> werden von Anfang an f\u00fcr den Einsatz von Machine Learning konzipiert, statt KI-Analysen nachtr\u00e4glich in eine urspr\u00fcnglich nur f\u00fcr Dashboards entwickelte Pipeline zu integrieren.<\/li>\n<\/ul><h1 id=\"h-telemetry-is-the-foundation\" class=\"wp-block-heading\">Telemetrie bildet die Grundlage <\/h1><p class=\"wp-block-paragraph\">Telemetrie beantwortet die Frage \u201eWas passiert gerade?\u201c. F\u00fcr sich allein beantwortet sie jedoch nicht die Frage \u201eWas sollten wir jetzt tun?\u201c. Daf\u00fcr braucht es Monitoring, Observability und KI, die auf einer vollst\u00e4ndigen und zuverl\u00e4ssigen Telemetriedatengrundlage aufbauen.<\/p><p class=\"wp-block-paragraph\">Genau hier setzt LogicMonitor an. <a href=\"https:\/\/www.logicmonitor.com\/elevate\/2025-get-to-know-lm-envision\">LM Envision<\/a> f\u00fchrt Telemetriedaten aus Infrastruktur, Cloud und Edge auf einer zentralen Plattform zusammen. Catchpoint erweitert diese Transparenz um Internet-Performance und die tats\u00e4chliche User Experience.<\/p><p class=\"wp-block-paragraph translation-block\"><a href=\"https:\/\/www.logicmonitor.com\/de\/edwin-ai\" target=\"_self\">Edwin AI<\/a> nutzt diese zusammengef\u00fchrten Telemetriedaten, um Signale zu korrelieren, relevante Probleme zu priorisieren und die n\u00e4chsten Schritte zu empfehlen oder innerhalb definierter Guardrails auszuf\u00fchren. So verk\u00fcrzt sich der Weg von \u201eDas zeigen die Telemetriedaten\u201c zu \u201eDiese Ma\u00dfnahmen wurden bereits eingeleitet\u201c.<\/p><div class=\"rtc-text-content rtc-text-content__light bg-cool-grey-50\">\n      <span class=\"head-icon\"><svg class=\"\" width=\"50px\" height=\"50px\" style=\"fill: \">\n        <use xlink:href=\"https:\/\/www.logicmonitor.com\/wp-content\/themes\/unicorntwentyfive\/assets\/icons\/sprite.svg#icon-data\"><\/use>\n    <\/svg><\/span>\n  \n  <div class=\"rtc-text-content__wrapper\">\n          <h4 class=\"rtc-text-content__headline fs-sm-text-display-xxs fs-md-text-display-xs fs-lg-text-display-sm font-medium text-core-blue-900\">\n        Erkennen Sie, was Ihre Telemetriedaten Ihnen wirklich sagen      <\/h4>\n    \n          <div class=\"rtc-text-content__body fs-sm-text-md fs-md-text-lg fs-lg-text-lg text-core-blue-900\">\n        <p>Die meisten Teams erfassen bereits mehr Daten, als sie tats\u00e4chlich nutzen. Machen Sie mehr aus Ihren Telemetriedaten.<\/p>\n      <\/div>\n    \n          \n      \n              <div>\n            <a href=\"\/book-a-demo%20\" class=\"btn btn-link\" target=\"_self\">\n        Demo buchen          <span class=\"icon-end\"><svg class=\"\" width=\"20px\" height=\"20px\" style=\"fill: #060F4B\">\n        <use xlink:href=\"https:\/\/www.logicmonitor.com\/wp-content\/themes\/unicorntwentyfive\/assets\/icons\/sprite.svg#icon-arrow-right\"><\/use>\n    <\/svg><\/span>\n      <\/a>\n        <\/div>\n            <\/div>\n<\/div><h4 id=\"h-faqs\" class=\"wp-block-heading\">FAQs<\/h4><div class=\"accordion-block accordion-block--light\">\n      <div class=\"accordion-block__items\">\n              <div class=\"accordion-block__item active\">\n          \n          <h3 class=\"accordion-block__question\" id=\"h-1-what-is-the-difference-between-push-based-and-pull-based-telemetry\">\n            1. Was ist der Unterschied zwischen Push- und Pull-basierter Telemetrie?            <span class=\"accordion-block__icon\">\n              <svg width=\"24\" height=\"24\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\">\n<path d=\"M6 9L12 15L18 9\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"2\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\"><\/path>\n<\/svg>\n            <\/span>\n          <\/h3>\n          <div class=\"accordion-block__answer active\">\n            <p><span style=\"font-weight: 400\">Bei einem Push-Modell sendet die Quelle Telemetriedaten in festgelegten Intervallen oder beim Auftreten eines Events an einen Collector. Bei einem Pull-Modell fordert der Collector die Daten aktiv von der Quelle an. Push-Modelle eignen sich besonders f\u00fcr kurzlebige Workloads, w\u00e4hrend Pull-Modelle dem Collector mehr Kontrolle \u00fcber die H\u00e4ufigkeit der Datenerfassung geben.<\/span><\/p>\n                      <\/div>\n        <\/div>\n              <div class=\"accordion-block__item\">\n          \n          <h3 class=\"accordion-block__question\" id=\"h-2-what-is-telemetry-sampling\">\n            2. Was ist Telemetrie-Sampling?            <span class=\"accordion-block__icon\">\n              <svg width=\"24\" height=\"24\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\">\n<path d=\"M6 9L12 15L18 9\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"2\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\"><\/path>\n<\/svg>\n            <\/span>\n          <\/h3>\n          <div class=\"accordion-block__answer\">\n            <p><span style=\"font-weight: 400\">Beim Telemetrie-Sampling wird nur ein Teil der verf\u00fcgbaren Daten erfasst oder gespeichert. Beim Head-based Sampling wird bereits zu Beginn eines Traces entschieden, ob dieser beibehalten wird. Beim Tail-based Sampling f\u00e4llt diese Entscheidung erst nach Abschluss des Traces. Dadurch k\u00f6nnen beispielsweise langsame oder fehlgeschlagene Requests gezielt gespeichert und routinem\u00e4\u00dfige Requests verworfen werden.<\/span><\/p>\n                      <\/div>\n        <\/div>\n              <div class=\"accordion-block__item\">\n          \n          <h3 class=\"accordion-block__question\" id=\"h-3-what-are-semantic-conventions-in-telemetry\">\n            3. Was sind Semantic Conventions bei Telemetrie?            <span class=\"accordion-block__icon\">\n              <svg width=\"24\" height=\"24\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\">\n<path d=\"M6 9L12 15L18 9\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"2\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\"><\/path>\n<\/svg>\n            <\/span>\n          <\/h3>\n          <div class=\"accordion-block__answer\">\n            <p><a href=\"https:\/\/www.logicmonitor.com\/blog\/what-are-semantic-conventions-in-otel\"><span style=\"font-weight: 400\">Semantic Conventions<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\"> sind einheitliche Regeln f\u00fcr die Benennung und Beschreibung von Telemetriefeldern. So k\u00f6nnen unterschiedliche Anwendungen beispielsweise denselben standardisierten Feldnamen f\u00fcr den Status einer HTTP-Antwort verwenden. Einheitliche Konventionen erleichtern es, Daten \u00fcber verschiedene Services hinweg zu durchsuchen, zu vergleichen und miteinander zu verkn\u00fcpfen.<\/span><\/p>\n                      <\/div>\n        <\/div>\n              <div class=\"accordion-block__item\">\n          \n          <h3 class=\"accordion-block__question\" id=\"h-4-what-are-the-platforms-i-can-use-to-implement-telemetry\">\n            4. Welche Plattformen kann ich f\u00fcr Telemetrie einsetzen?            <span class=\"accordion-block__icon\">\n              <svg width=\"24\" height=\"24\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\">\n<path d=\"M6 9L12 15L18 9\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"2\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\"><\/path>\n<\/svg>\n            <\/span>\n          <\/h3>\n          <div class=\"accordion-block__answer\">\n            <p><span style=\"font-weight: 400\">Zu den g\u00e4ngigen Optionen geh\u00f6ren <\/span><b>OpenTelemetry<\/b><span style=\"font-weight: 400\">, <\/span><b>LogicMonitor<\/b><span style=\"font-weight: 400\">, <\/span><b>Prometheus<\/b><span style=\"font-weight: 400\">, und <\/span><b>cloudnative <\/b><span style=\"font-weight: 400\">L\u00f6sungen wie <\/span><b>AWS CloudWatch <\/b><span style=\"font-weight: 400\">oder <\/span><b>Azure Monitor<\/b><span style=\"font-weight: 400\">. Sie unterst\u00fctzen die Erfassung, Verarbeitung und Visualisierung von Telemetriedaten und erleichtern den Aufbau entsprechender Telemetrie-Pipelines.<\/span><\/p>\n                      <\/div>\n        <\/div>\n              <div class=\"accordion-block__item\">\n          \n          <h3 class=\"accordion-block__question\" id=\"h-5-does-telemetry-always-involve-the-internet\">\n            5. Wird Telemetrie immer \u00fcber das Internet \u00fcbertragen?             <span class=\"accordion-block__icon\">\n              <svg width=\"24\" height=\"24\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\">\n<path d=\"M6 9L12 15L18 9\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"2\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\"><\/path>\n<\/svg>\n            <\/span>\n          <\/h3>\n          <div class=\"accordion-block__answer\">\n            <p><span style=\"font-weight: 400\">Nein. Telemetriedaten k\u00f6nnen \u00fcber WLAN, Mobilfunk, Satelliten- oder kabelgebundene Verbindungen \u00fcbertragen werden. In manchen F\u00e4llen erfolgt die \u00dcbertragung ausschlie\u00dflich \u00fcber ein lokales Netzwerk und nicht \u00fcber das \u00f6ffentliche Internet. Ein Beispiel sind Industrieanlagen, die Daten an ein lokales Steuerungssystem \u00fcbermitteln.<\/span><\/p>\n                      <\/div>\n        <\/div>\n              <div class=\"accordion-block__item\">\n          \n          <h3 class=\"accordion-block__question\" id=\"h-6-whats-the-best-way-to-handle-telemetry-data-from-thousands-of-devices-or-users\">\n            6. Wie lassen sich Telemetriedaten von Tausenden Ger\u00e4ten oder Nutzern effizient verarbeiten?            <span class=\"accordion-block__icon\">\n              <svg width=\"24\" height=\"24\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\">\n<path d=\"M6 9L12 15L18 9\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"2\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\"><\/path>\n<\/svg>\n            <\/span>\n          <\/h3>\n          <div class=\"accordion-block__answer\">\n            <p><span style=\"font-weight: 400\">Nutzen Sie skalierbare Infrastrukturen wie Cloud-Storage und Streaming-Plattformen wie Kafka oder AWS Kinesis. Komprimieren Sie Daten, wo dies sinnvoll ist, und verarbeiten Sie sie je nach Anwendungsfall in Batches oder Streams, um Engp\u00e4sse zu vermeiden.<\/span><\/p>\n                      <\/div>\n        <\/div>\n          <\/div>\n  <\/div><p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Was ist Telemetrie? 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