Die neuen Metrikfunktionen von Elastic werden die Verfügbarkeit der IT im öffentlichen Sektor erheblich verbessern

Viele öffentliche Organisationen verlassen sich bereits auf Elastic für erschwingliche Logspeicherung und -aufbewahrung, insbesondere, um staatliche Vorgaben wie das OMB-Memorandum M-26-14 in den USA zu erfüllen.

Nun erstreckt sich diese bewährte Logging-Grundlage auch auf Metriken. Die meisten Organisationen des öffentlichen Sektors, die eine moderne Infrastruktur betreiben, haben eine „Observability-Schuld“ in Form von isolierten Tools angehäuft: ein System für Protokolle, ein weiteres für Metriken und ein drittes für Traces. Jedes Signal befindet sich in einem anderen Backend, verwendet eine andere Abfragesprache und erfordert einen Kontextwechsel, um eine Korrelation herzustellen. Wenn sich ein Vorfall ereignet, müssen die Techniker unter Zeitdruck von Hand ein Gesamtbild aus miteinander nicht vernetzten Systemen zusammenstellen.

Elastic Observability speichert Metriken, Logs und Traces in einem einheitlichen Backend. Wenn ein Alarm ausgelöst wird, ist der Untersuchungskontext bereits in Form von korrelierten Protokollereignissen, einer vorangegangenen Metrikabweichung oder einem zugehörigen Trace zusammengestellt. Ingenieure öffnen nicht erst drei Tabs, bevor sie eine Hypothese aufstellen können. Die Anomalieerkennung mittels maschinellem Lernen (ML) wird automatisch anhand von Infrastrukturkennzahlen durchgeführt, sodass Warnmeldungen nicht nur eine bloße Überschreitung eines Schwellenwerts anzeigen, sondern auch Kontextinformationen darüber liefern, was sich geändert hat und wie schwerwiegend die Abweichung ist. Für SREs im öffentlichen Sektor, die Dienste verwalten, auf die die Bürger angewiesen sind, bedeutet dies eine kürzere durchschnittliche Zeit bis zur Fehlerbehebung. Für die Unternehmensleitung bedeutet dies weniger lang andauernde Ausfälle und einen geringeren Zeitaufwand des Personals für die manuelle Korrelation.

Elastic Observability ist in drei Bereitstellungsmodi verfügbar: Elastic Cloud Serverless, Elastic Cloud Hosted sowie vollständig selbstverwaltete On-Premises- oder Air-Gapped-Umgebungen. Im Gegensatz zu einigen Anbietern, die die Bereitstellung vor Ort einschränken oder ihre wertvollsten Funktionen für gehostete Instanzen vorbehalten, stehen die gesamten Funktionen von Elastic in allen drei Varianten zur Verfügung. Organisationen mit strengen Anforderungen an die Datenresidenz können die gesamte Plattform in ihrer eigenen Infrastruktur ausführen, ohne Abstriche bei der Funktionalität machen zu müssen.

Die IT-Budgetierung im öffentlichen Sektor ist auf Vorhersehbarkeit angewiesen. Mehrjahresverträge, Haushaltszyklen und Mittelbewilligungsverfahren sind nicht darauf ausgelegt, unerwartete Rechnungen zu berücksichtigen, die auf undurchsichtigen Preisbildungsmechanismen beruhen.

Viele kommerzielle Anbieter von Observability-Lösungen verwenden Preismodelle, deren Kosten sich mit dem Wachstum moderner Infrastrukturen auf unvorhersehbare Weise summieren. Die Gebühren pro Host werden mit den Kosten für benutzerdefinierte Metriken und Container-Überschreitungen kombiniert, was zu Rechnungen führt, deren Höhe mit der Skalierung der Kubernetes-Umgebungen oder der Ausweitung der OpenTelemetry-Instrumentierung steigt. Die Kosten lassen sich nur schwer abschätzen, da sie von der Kardinalität abhängen – genau jener Eigenschaft, die die Beobachtbarkeit in komplexen Umgebungen so wertvoll macht.

Das Modell von Elastic unterscheidet sich grundlegend: Sie zahlen für das Datenvolumen, nicht dafür, wie viele Hosts Sie haben oder wie detailliert Sie Ihre Systeme überwachen. Bei Elastic Observability Serverless betragen die Kosten für Metriken, die im TSDS-Indexmodus (Time Series Data Streams) gespeichert werden, 25 % des Standardtarifs von Observability pro GB sowohl für die Erfassung als auch für die Aufbewahrung, was bei den Volumenstufen etwa 0,023 US-Dollar pro erfasstem GB und 0,005 US-Dollar pro GB und Monat für die Aufbewahrung entspricht. Es gibt keine Lizenzen pro Host, keine kardinalitätsbasierten Aufschläge und keine benutzerdefinierten Metrikklassifizierungen, die eine umfangreichere Instrumentierung benachteiligen, wodurch die Kosten bei der Hälfte der Kosten von Datadog und anderen Anbietern liegen.

Die Langzeitspeicherung ist zudem durchaus erschwinglich; bei etwa 0,005 US-Dollar pro GB und Monat ist die Aufbewahrung von Metrik-Daten in voller Auflösung über ein Jahr oder länger finanziell machbar und unterstützt die Art von nachträglichen Audits, die öffentliche Programme oft erfordern.

Die Infrastruktur des öffentlichen Sektors entwickelt sich langsam und bewusst. Die Beschaffungszyklen sind lang, die Integrationen tiefgreifend und das operative Risiko einer Unterbrechung der kundenorientierten Dienstleistungen ist hoch. Bei jedem Plattformwechsel muss das bereits Erreichte geschützt werden.

Die meisten SRE-Teams, die moderne Cloud- und containerbasierte Infrastrukturen betreiben, haben erheblich in Prometheus-basierte Tools investiert: Scrape-Konfigurationen, Alarmregeln, PromQL-Abfragen und Grafana-Dashboards, in denen jahrelanges betriebliches Wissen steckt. Historisch bedeutete das Migrieren von Metrik-Backends, dass alles neu geschrieben werden musste.

Elastic hat diese Hindernisse größtenteils beseitigt. Prometheus-Metriken kommen über Prometheus Remote Write an und landen ohne semantische Änderungen im selben Spaltenspeicher. PromQL funktioniert nativ in Kibana, daher migrieren bestehende Abfragen, Dashboards und Alert-Regeln direkt und ohne Änderungen. Für Unternehmen, die Grafana als Visualisierungsebene beibehalten möchten, stellt Elasticsearch eine native, Prometheus-kompatible API bereit, die von jedem kompatiblen Frontend direkt abgefragt werden kann. Das bedeutet, dass Teams das Backend austauschen können, während die ihren Ingenieuren bereits vertraute Benutzeroberfläche erhalten bleibt.

Die Migration kann inkrementell und weitgehend automatisiert erfolgen. Die Observability Migration Platform ist ein CLI-gesteuerter Workflow, der unterstützte Grafana- und Datadog-Assets in Kibana-native Ausgaben übersetzt und die zur Überprüfung des Ergebnisses erforderlichen Nachweise erstellt, wodurch die Migration von einem manuellen Neuaufbau zu einem Übersetzungs- und Verifizierungs-Workflow wird. Sie arbeitet mit exportierten Assets oder Live-APIs und deckt Dashboards sowie Alarminhalte sowohl aus dem Datadog- als auch aus dem Grafana-Umfeld ab. Von entscheidender Bedeutung für Teams im öffentlichen Sektor ist, dass der Workflow zudem Nachweise für Prüfer erstellt, wie beispielsweise einen Migrationsbericht, ein Manifest, Verifizierungspakete und einen Rollout-Plan. So können die Teams erkennen, was fehlerfrei übersetzt wurde, was eine Herabstufung erfahren hat oder zur manuellen Überprüfung markiert wurde und was noch einer menschlichen Beurteilung bedarf.

Die Glaubwürdigkeit von Elastic Observability im Markt wächst stetig. Im Juli 2026 wurde Elastic im Gartner® Magic Quadrant™ for Observability Platforms zum dritten Mal in Folge als Leader eingestuft. Wir sind der Ansicht, dass diese Anerkennung die Strategie von Elastic widerspiegelt, Marktveränderungen stets einen Schritt voraus zu sein und den Kunden gleichzeitig die Effizienzvorteile der Standardisierung durch Prometheus und OTel sowie die Möglichkeit zu bieten, eine einzige Plattform für Protokolle, Metriken und Traces zu nutzen.

Erfahren Sie mehr darüber, wie Führungskräfte im öffentlichen Sektor das Thema Beobachtbarkeit angehen, indem Sie den Bericht „Landscape of Observability for Public Sector 2026“ herunterladen oder einen Termin mit einem unserer Experten vereinbaren.