Kubernetes-Monitoring im großen Maßstab
Erhalten Sie Echtzeit-Einblick in Ihr Kubernetes-Ökosystem – über EKS, GKE, AKS, On-Premise- und Air-Gapped-Umgebungen hinweg. Elastic kombiniert Kubernetes-Überwachung mit der branchenweit umfassendsten Log-Analyse und der schnellsten Metrik-Engine – mit einer Full-Stack-Beobachtbarkeit, die KI-gestützt, skalierbar und von Grund auf offen konzipiert ist.
Kubernetes-Überwachung überall dort, wo Sie bereits arbeiten
Dashboards, Benachrichtigungen, SLOs, ML-Jobs, Agentenfähigkeiten für KI-gestützte Untersuchungen und Abhilfe, und eine MCP-App — bereit, sobald Sie eine Verbindung herstellen. Agentic KI identifiziert Anomalien, untersucht Vorfälle und automatisiert Abhilfemaßnahmen, damit Sie Kapazitäten planen und Probleme schneller lösen können.
Leistung mit hoher Kardinalität zu einem Bruchteil der Kosten
Elastic Observability beseitigt die beiden Hauptgründe, warum SREs nach einer besseren Lösung für die Infrastrukturüberwachung suchen: die hohen Kosten für benutzerdefinierte Metriken bei Datadog und den manuellen Korrelationsaufwand, den der fragmentierte Grafana-Stack bei jedem Vorfall erfordert. Da wir auf OpenTelemetry setzen und Prometheus nativ unterstützen, können Sie Ihre gewohnten Workflows beibehalten, ohne Kompromisse bei Leistung oder Datenspeicherung einzugehen.
Kubernetes-Überwachung in Aktion
Überwachen Sie Ihre Infrastruktur im großen Maßstab. KI-gestützte Untersuchungen korrelieren Signale über App-, Kubernetes- und Cloud-Ebenen hinweg, um die eigentliche Ursache aufzudecken und Abhilfemaßnahmen vorzuschlagen – ganz ohne manuelle Recherche.
Elastic erstellt automatisch ein kontinuierlich aktualisiertes Modell Ihrer Kubernetes-Umgebung – Knoten, Pods, Dienste und Abhängigkeiten. Verfolgen Sie SLOs und Fehlerbudgets und nutzen Sie agentische KI, um vom Symptom zur Grundursache zu gelangen, ohne sich durch Dashboards wühlen zu müssen.
Kubernetes ohne großen Aufwand skalieren
Andere Überwachungsplattformen zwingen Sie zur Wahl zwischen den benötigten Daten und den Kosten, die Sie sich leisten können. Elastic gibt Ihnen beides. Erhalten Sie vollständige Transparenz in jede Ebene Ihres Kubernetes-Clusters – Node, Steuerungsebene und Workloads – ohne operativen Aufwand oder Kompromisse.
Elastic
Andere Anbieter
Vorhersehbare Preisgestaltung mit langfristiger Aufbewahrung in voller Auflösung – keine Kardinalitätsstrafen, keine erzwungenen Roll-ups.
Die Abrechnung pro Host ist Standard. Jedes Autoscaling-Ereignis wird bei der Spitzenanzahl der Node für den gesamten Monat berechnet, nicht bei der durchschnittlichen Nutzung.
Spaltenbasierte Festplattenspeicherung bedeutet, dass es keine Obergrenze für die Kardinalität im Arbeitsspeicher gibt. Skalieren Sie auf Kubernetes- und Cloud-Umgebungen mit hoher Kardinalität ohne OOM-Wände.
In-Memory-Indexieren bedeutet, dass Kardinalitätsspitzen genau im falschen Moment Abrechnungs- oder Leistungsgrenzen erreichen.
Volltextsuche über alle Pod- und Node-Logs. Finden Sie jede Zeichenfolge in jedem Log, in jeder Größenordnung – keine vordefinierten Labels erforderlich.
Die meisten Anbieter indexieren nur Log-Labels. Wenn Sie das Label vor dem Vorfall nicht definiert haben, können Sie währenddessen nicht danach suchen.
ES|QL fragt Protokolle, Metriken und Traces in einer einzigen Anweisung ab. Korrelieren Sie einen Anstieg der Pod-CPU mit dem Log-Liniendiagramm, die ihn verursacht hat – ohne den Wechsel von Tools oder Sprachen.
Separate Abfragesprachen pro Signalart – eine für Protokolle, eine andere für Metriken, eine weitere für Traces – bedeuten Kontextwechsel genau dann, wenn man es sich nicht leisten kann.
Protokolle, Metriken und Traces werden nativ im OpenTelemetry-Format erfasst. Behalten Sie Ihre bestehende Instrumentierung bei oder nutzen Sie die vollständige Upstream-Distribution von Elastic für produktionstauglichen Support.
Die OTel-Instrumentierung wird über proprietäre Backends geleitet oder als kundenspezifische Metriken über einem Basiskontingent abgerechnet – was den offenen Standard benachteiligt, den Ihr Team bereits eingeführt hat.
Über 100 ML-Jobs werden automatisch auf Kubernetes-Metriken und -Logs ausgeführt. Einfach zu bedienen für Anfänger, vollständig anpassbar für Experten.
Die Anomalieerkennung erfordert eine manuelle Konfiguration der Überwachung oder ist auf vordefinierte Muster beschränkt.
Elastic Cloud, selbstverwaltet oder hybrid – EKS, GKE, AKS, on-prem, air-gapped. Eine Plattform, wo immer Ihre Cluster laufen.
Viele Anbieter bieten ausschließlich SaaS-Lösungen an. Sollten Ihre Cluster On-Prem oder in einer regulierten Umgebung ausführen, stehen Ihnen bereits vor Beginn der Evaluierung keine Optionen mehr zur Verfügung.
Schema-neutral, Open Source, und auf offenen Standards aufgebaut – OTel-first, Prometheus-nativ, PromQL unterstützt. Speichern Sie Ihre Daten in Ihrem bevorzugten Format und führen Sie Abfragen direkt in diesem Format durch. Keine Übersetzung, kein Lock-in.
Proprietäre Agenten und Backends sind die Norm. Der Wechsel des Anbieters bedeutet eine Neuimplementierung Ihres gesamten Stacks.
KI analysiert Ihre Metriken, Logs und Traces, um schnell die Grundursachen zu ermitteln und die Behebung zu leiten – kein manuelles Durchsuchen von Dashboards erforderlich.
KI arbeitet häufig mit fragmentierten Backend-Systemen statt mit einem einheitlichen, leistungsstarken Datenspeicher, was die Möglichkeiten zur Korrelation von Daten sowie die Reaktionsgeschwindigkeit einschränkt.
Erfahren Sie, warum sich Unternehmen wie Ihres für Elastic Observability entscheiden
Kunden-Spotlight
Comcast erfasst mit Elastic täglich 400 Terabyte an Daten, um Dienste zu überwachen und die Ursachenanalyse zu beschleunigen und so ein erstklassiges Kundenerlebnis zu gewährleisten.
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Zooplus nutzt Elastic zur Überwachung von 2.500 Microservices, 20.000 Containern, 600 AWS-Konten mit 70 AWS-Diensten sowie 40 Kubernetes-Clustern.
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Informatica senkte die Kosten und reduzierte die MTTR, indem es seinen gesamten Logging-Aufwand für mehr als 100 Anwendungen und mehr als 300 Kubernetes-Cluster auf Elastic migrierte.
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Häufig gestellte Fragen
Was ist Kubernetes-Monitoring?
Was ist Kubernetes-Monitoring?
Die Kubernetes-Überwachung erfasst den Zustand und die Leistung Ihres Clusters – Knoten, Pods, Namespaces und die darauf ausgeführten Workloads – mithilfe von Metriken, Protokollen und Traces. Wenn ein Fehler auftritt, müssen Sie die Ursache schnell in einer dynamischen, kurzlebigen Umgebung ermitteln, in der Dienste ständig hinzukommen und wieder verschwinden.
Welche Kubernetes-Distributionen unterstützt Elastic?
Welche Kubernetes-Distributionen unterstützt Elastic?
Elastic unterstützt KS, AKS, GKE und selbstverwaltete Cluster mit dynamischer Auto-Discovery-Funktion in allen Clustern.
Warum umfasst die Elastic Kubernetes-Überwachungsintegration so viele Funktionen?
Warum umfasst die Elastic Kubernetes-Überwachungsintegration so viele Funktionen?
Denn der schwierigste Teil der Kubernetes-Überwachung ist nicht die Anbindung Ihres Clusters – sondern die vielen Stunden, die Sie damit verbringen, Dashboards zu erstellen, Alarmregeln zu definieren, ML-Jobs zu konfigurieren und alles auf dem neuesten Stand zu halten, während sich Ihr Cluster weiterentwickelt. Elastic liefert all dies im Rahmen der Integration mit, sodass Sie bereits vom ersten Tag an überwachen können – und nicht erst am dreißigsten.
Inwiefern hilft agentische KI bei Kubernetes-Vorfällen?
Inwiefern hilft agentische KI bei Kubernetes-Vorfällen?
Anstatt Dashboards über Pods, Dienste und Cloud-Ebenen hinweg manuell miteinander abzugleichen, analysieren die KI-Agenten von Elastic Ihre Telemetriedaten automatisch, um Probleme zu untersuchen, die Ursache aufzudecken und Abhilfemaßnahmen durchzuführen – dabei stützen sie sich auf ML-Modelle sowie auf Kontextinformationen aus Ihren Runbooks und Wissensdatenbanken.
Wie geht Elastic mit Kubernetes-Metriken mit hoher Kardinalität um?
Wie geht Elastic mit Kubernetes-Metriken mit hoher Kardinalität um?
Elastic verarbeitet Kubernetes-Metriken mit hoher Kardinalität über seine Time Series Data Stream (TSDS)-Architektur, die anstelle eines im Arbeitsspeicher abgelegten invertierten Indexes eine spaltenorientierte Speicherung auf Festplatte nutzt. Im Gegensatz zu Prometheus-basierten Backends, bei denen es bei Spitzenwerten der Kardinalität von Pod- und Namespace-Labels zu einem OOM-Fehler kommt, gibt es bei Elastic keine Obergrenze für die Kardinalität im Arbeitsspeicher. Metriken werden nativ über Prometheus Remote Write oder OpenTelemetry ohne Schemakonvertierung erfasst, und automatisches Downsampling hält die langfristigen Speicherkosten unter Kontrolle, ohne die Abfragegenauigkeit zu beeinträchtigen.
Unterstützt Elastic Kube-Status-Metriken?
Unterstützt Elastic Kube-Status-Metriken?
Der OpenTelemetry-native Collector von Elastic verarbeitet Kubernetes-Statusmetriken sofort, sodass Kube-Status-Metriken nicht erforderlich sind.
Wie vergleicht sich die Preisgestaltung von Elastic für Kubernetes-Monitoring mit der von Mitbewerbern?
Wie vergleicht sich die Preisgestaltung von Elastic für Kubernetes-Monitoring mit der von Mitbewerbern?
Elastic Observability nutzt eine verbrauchsabhängige Preisgestaltung ohne Gebühren pro Host und ohne Abrechnung nach Höchstwerten. Bei der Preisgestaltung von Datadog pro Host werden Autoscaling-Ereignisse anhand der höchsten Knotenanzahl des gesamten Monats abgerechnet, nicht anhand der durchschnittlichen Nutzung. Benutzerdefinierte Metriken verursachen zusätzliche Kosten und können bis zu 52 % der durchschnittlichen Rechnung ausmachen. Das Modell von Elastic sorgt dafür, dass kurzlebige Workloads und Prometheus-Umgebungen mit hoher Kardinalität keine Überraschungen am Monatsende mit sich bringen.
Wie sieht die Migration von Datadog oder Grafana aus?
Wie sieht die Migration von Datadog oder Grafana aus?
Die Migration gestaltet sich mit unserem Migrationstool (derzeit in der technischen Vorschau) ganz einfach. Es konvertiert Ihre Dashboards und Alerting-Regeln automatisch. Dank nativer PromQL- und OTel-Unterstützung bleibt Ihre bestehende Ingest-Architektur erhalten. Die meisten Teams sind bereits am nächsten Tag voll einsatzbereit.
Beinhaltet die Überwachung von Elastic Kubernetes auch Sicherheit?
Beinhaltet die Überwachung von Elastic Kubernetes auch Sicherheit?
Ja. Die Kubernetes Security Posture Management (KSPM)-Integration von Elastic bewertet Ihre Clusterkonfiguration anhand der CIS-Benchmarks-Richtlinien und generiert Ergebnisse mit schrittweisen Anweisungen zur Behebung von Schwachstellen. Sie unterstützt EKS- und selbstverwaltete Cluster, führt alle vier Stunden automatisch eine Bewertung durch und steht allen Elastic Cloud-Nutzern zur Verfügung, sodass dieselbe Plattform, die Ihre Leistung überwacht, auch Ihren Sicherheitsstatus überprüft. Darüber hinaus bietet die Integration von Elastic Defend for Containers (D4C) einen cloud-nativen Laufzeitschutz für Kubernetes-Umgebungen, wobei eBPF zur Überwachung von Prozess- und Dateiaktivitäten in laufenden Containern eingesetzt wird.