🟢 💬 Community Mittwoch, 6. Mai 2026 · 2 Min. Lesezeit ·

CNCF: 46,7 % der Cloud-Native-Teams betreiben noch immer 2–3 parallele Observability-Stacks

Editorial illustration: CNCF Observability Survey 2026, 46,7 % der Teams betreiben mehrere parallele Stacks

CNCF veröffentlichte eine Februar-Umfrage unter 407 Cloud-Native-Fachleuten, die zeigt, dass 46,7 % der Organisationen weiterhin zwei oder drei Observability-Tools parallel betreiben; nur 7,4 % haben Unified Observability erreicht. Dashboard- und Alert-Konfiguration ist die größte Hürde, OpenTelemetry führt als Integrationshebel.

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Dieser Artikel wurde mithilfe von künstlicher Intelligenz aus Primärquellen erstellt.

Wie viele Stacks betreiben Teams tatsächlich?

Die Februar-Umfrage der CNCF (Cloud Native Computing Foundation) unter 407 Cloud-Native-Fachleuten, veröffentlicht am 6. Mai 2026 im CNCF-Blog, zeigt, dass 46,7 % der Organisationen zwei oder drei Observability-Tools parallel betreiben. Nur 7,4 % haben Unified Observability erreicht — eine einheitliche Plattform für alle Telemetriesignale.

Observability ist die Praxis der Zustandsüberwachung verteilter Systeme durch die Kombination von Logs, Metriken und Traces (Aufzeichnungen des Anfrageflusses durch Microservices).

Was sind die Hindernisse für die Vereinheitlichung?

Die primären Hindernisse sind kein Mangel an Tools, sondern operationelle Reibungspunkte. Die Umfrage identifiziert drei Spitzen:

  • 54 % der Befragten nennen die Konfiguration von Dashboards und Alerts als größte Herausforderung.
  • 46,4 % haben Probleme mit der Integration zwischen Tools.
  • 33,2 % kämpfen mit der Einrichtung von Datenpipelines — dem Ablauf für Erfassung, Transformation und Speicherung von Telemetrie.

OpenTelemetry, ein anbieterneutraler Open-Source-Standard zur Erfassung von Observability-Daten, wurde als „stärkster Hebel für Komposition und interoperable Observability” identifiziert. Daneben führen Prometheus für Metriken, Jaeger und Tempo für Traces sowie Fluentd und Loki für Logs.

Was ist mit der KI-Adoption?

Obwohl 59,5 % der Befragten KI-gestützte Anomalieerkennung wünschen — die automatische Erkennung von Anomalien in der Telemetrie — fordern 48,3 % menschliche Genehmigung vor jeder autonomen Behebungsmaßnahme. Der Befund spiegelt die allgemeine Zurückhaltung der Branche gegenüber vollständig autonomen Produktionsoperationen wider.

Zwar berichten 81 % von Zufriedenheit mit aktuellen Tools, doch 63 % sind offen für einen Wechsel; Integrationsqualität (55,5 %) ist dabei entscheidender Faktor über einzelne Funktionen hinaus.

Häufig gestellte Fragen

Welche Tools dominieren in den Ergebnissen?
OpenTelemetry wird als stärkster Hebel für interoperable Observability hervorgehoben, neben Prometheus für Metriken, Jaeger und Tempo für Traces sowie Fluentd und Loki für Logs.
Wollen Teams autonome KI-Remediation?
59,5 % der Befragten wünschen sich KI-gestützte Anomalieerkennung, aber 48,3 % verlangen menschliche Genehmigung vor jeder autonomen Behebungsmaßnahme.