Workflow-aware Observability als Schlüssel für moderne Orchestrierung

Die meisten IT-Operations-Teams können heute zuverlässig erkennen, wann ein Job fehlschlägt. Deutlich schwieriger ist jedoch die Frage, warum dieser Fehler relevant ist: Zu welchem Business Process gehört der Job? Welches SLA ist gefährdet? Und welche nachgelagerten Systeme könnten als Nächstes betroffen sein?

Dieser fehlende Kontext entwickelt sich zunehmend zu einem operativen Risiko. Denn Orchestrierung verändert sich: weg von klassischen, deterministischem Scheduling und hin zu intelligenten, zunehmend autonomen Operations.

Immer mehr geschäftskritische Prozesse eines Unternehmens laufen über Orchestrierungsplattformen – von Mainframes und Cloud-Plattformen über Data Pipelines bis hin zu AI Workflows. Die Telemetriedaten, die diese Prozesse beschreiben, verbleiben jedoch häufig in den jeweiligen Tools, die sie erzeugen. Logs befinden sich an einem Ort, Metrics an einem anderen und der SLA-Status wiederum in einem separaten System.

Standardisierte Workflow-aware Observability für Orchestrierung ist die Antwort auf diese Herausforderung. Sie ermöglicht es, die Ausführung von Workloads über ein gemeinsames, auf OpenTelemetry basierendes Betriebsmodell zu beobachten, zu korrelieren und zu analysieren. Dabei werden Workflow-Telemetrie, Logs, Metrics, Traces, Abhängigkeiten, Execution States, SLA-Status und operative Events über hybride IT-Umgebungen hinweg in einem konsistenten Modell zusammengeführt.

Es liegt nahe, den Begriff „standardisiert“ zunächst rein technisch zu verstehen – beispielsweise als Unterstützung von OpenTelemetry-Konventionen, einheitlichen Trace-Formaten oder offenen Schnittstellen. Das ist jedoch nur ein Teil der Bedeutung.

Der wesentlich wichtigere Wandel findet auf organisatorischer Ebene statt: IT Operations, Service Owner, Business Stakeholder und AI-Systeme greifen auf dieselbe operative Datengrundlage zu – auch wenn jede dieser Gruppen unterschiedliche Informationen und Perspektiven benötigt.

Ein IT-Operations-Engineer benötigt beispielsweise Informationen zu Resilienz und SLA Compliance. Ein Business Stakeholder möchte wissen, ob ein umsatzkritischer Prozess planmäßig läuft. Ein AI Agent, der entscheiden soll, ob ein fehlgeschlagener Job erneut ausgeführt werden darf, benötigt wiederum kontrollierten, maschinenlesbaren Kontext darüber, was dieser Job tatsächlich ausführt und welche Prozesse von ihm abhängig sind.

Standardisierte Workflow-aware Observability zwingt diese unterschiedlichen Zielgruppen daher nicht in ein gemeinsames Dashboard. Stattdessen schafft sie eine konsistente Datengrundlage, auf deren Basis Insights, KPIs und Handlungsempfehlungen gezielt für die jeweilige Rolle und die anstehende Entscheidung bereitgestellt werden können.

Diese Form von Observability ist ein zentraler Baustein moderner Orchestrierungsplattformen. Die ANOW! Plattform von Beta Systems veranschaulicht diesen Ansatz besonders gut: Sie ist in mehrere aufeinander aufbauende Ebenen strukturiert, die gemeinsam genau dieses Ziel ermöglichen.

1. Connectivity Layer: Orchestrierung wird erst dann strategisch relevant, wenn sie heterogene IT-Ökosysteme miteinander verbindet, anstatt ausschließlich innerhalb isolierter Automatisierungssilos zu arbeiten. Mit mehr als 550 nativen Integrationen schafft ANOW! die Grundlage für eine domain-übergreifende Orchestrierung.

2. Execution Layer: Dieser Layer ermöglicht eine kontrollierte, Event-driven Execution über Mainframes, Distributed Systems, Cloud-Umgebungen, Container, Anwendungen und Data Pipelines hinweg. Mit dem zunehmenden Einsatz AI-gestützter und autonomer Operations werden Policy Control, Auditability und Operational Governance auf dieser Ebene unverzichtbar.

3. Automation Layer: API-first Orchestrierung für CI/CD, DataOps, ITSM und Operational Automation sorgt dafür, dass Automatisierungsdefinitionen zu verwaltbaren Artefakten moderner Engineering-Prozesse werden – anstatt in geschlossenen Systemen isoliert zu bleiben.

4. Observability Layer: Diese Ebene verbindet alle darüberliegenden Komponenten miteinander. Hier entsteht standardisierte Orchestration Observability, umgesetzt durch ANOW! Observe: operativer Kontext, AI-ready Telemetry und rollenbasierte Business Insights auf Basis eines einheitlichen Workflow- und Telemetriedatenmodells.

Gerade dieser letzte Layer macht die anderen drei Ebenen sowohl für Menschen als auch für AI-Systeme verständlich und interpretierbar.

Klassische Monitoring-Tools können beispielsweise erkennen, wenn ein Container neu gestartet wurde oder die CPU-Auslastung eines Hosts plötzlich steigt. Was sie in der Regel nicht beantworten können: Welcher Job lief in diesem Container? Zu welchem Workflow gehört er? Und welches SLA wurde durch das Problem gefährdet?

Der Grund dafür ist einfach: Generische Monitoring-Lösungen wurden nicht dafür entwickelt, die Semantik von Workload Automation zu verstehen. ANOW! Observe schließt genau diese Lücke. Die Lösung ist OpenTelemetry-native und basiert auf OTLP sowie dem OpenTelemetry Collector – anstelle eines proprietären Telemetrieformats.

Auf dieser offenen Grundlage ergänzt ANOW! Observe den workload-spezifischen Kontext, der klassischen Observability-Lösungen fehlt:

• Workflow-aware Functional Traces und Job-/Task-Spans: Traces werden direkt mit dem tatsächlichen Business Workflow verknüpft, zu dem sie gehören.

• Dependency- und SLA-Risk Detection: Potenzielle Auswirkungen von Upstream-Fehlern werden frühzeitig sichtbar, bevor sie kaskadieren und zu einem verfehlten SLA führen.

• Root-Cause Analysis und Anomaly Detection: Workload-Kontext wird mit Infrastruktur- und Application Telemetry korreliert, anstatt diese Daten als voneinander getrennte Problemfelder zu behandeln.

• Closed-Loop Remediation mit ANOW! Automate: Operative Erkenntnisse können direkt eine kontrollierte und nachvollziehbare Korrekturmaßnahme auslösen.

Genau diese Kombination aus offenen Telemetriestandards und nativer Workload-Semantik unterscheidet echte Workflow-aware Observability von klassischer Observability, die lediglich parallel zu Workflows eingesetzt wird.

Wenn Workflow-Telemetrie standardisiert und zentral zusammengeführt wird, anstatt über unterschiedliche Tool-Silos verteilt zu bleiben, entstehen mehrere entscheidende Vorteile:

• Schnellere Einführung neuer Automatisierungen: Teams müssen für jede neue Integration nicht erst eine eigene Visibility-Schicht aufbauen, weil bereits eine gemeinsame operative Datengrundlage vorhanden ist.

• Eine echte Basis für Agentic Operations: AI-Systeme können nur dann verantwortungsvoll auf operative Daten reagieren, wenn diese konsistent interpretierbar sind. Eine kontrollierte Zugriffsebene – bei ANOW! über einen integrierten MCP Server – ermöglicht es AI Assistants und Agents, Workflow-Status zu analysieren, Logs und Telemetriedaten abzurufen und sogar Remediation-Maßnahmen einzuleiten. Dabei gelten dieselben rollenbasierten Zugriffs- und Audit-Kontrollen wie für menschliche Operatoren.

• Eine einheitliche Datengrundlage für das gesamte Unternehmen: Die zugrunde liegenden Daten bleiben über IT- und Business-Funktionen hinweg konsistent, während die jeweilige Darstellung individuell auf die Bedürfnisse der unterschiedlichen Rollen zugeschnitten werden kann.