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Mit dem „Adaptive Logs Archive“ können Teams mehr Protokolle zu geringeren Kosten aufbewahren, und dank schnellerer Abfragen nach seltenen Werten in Grafana Cloud Logs können sie und ihre Mitarbeiter innerhalb von Sekunden die relevanten Informationen finden

SAN FRANCISCO --(BUSINESS WIRE)-- 21.10.2026 --

Grafana Labs, das Unternehmen hinter der offenen, agentenbasierten Observability-Cloud, hat heute auf der ObservabilityCON 2026 neue Versionen vorgestellt, die Teams dabei unterstützen, ihre Telemetriedaten im Zeitalter der KI zu verwalten, innerhalb von Sekunden die richtigen Log-Einträge zu finden und bei skalierenden KI-Workloads nur die Telemetriedaten zu behalten, für die es sich lohnt, zu zahlen. Wesentliche Verbesserungen der Abfrageleistung für Grafana Cloud Logs, die auf der Technologie aus der Übernahme von Logline durch das Unternehmen basieren, sind nun allgemein verfügbar, und das „Adaptive Logs Archive“ befindet sich in der öffentlichen Vorschau.

KI führt zu einem massiven Anstieg des Telemetrievolumens. Durch Programmier-Agenten wird jeder zum Entwickler, sodass mehr Software schneller entwickelt wird – und all dies muss überwacht werden. Auch die Agenten tragen zur Belastung bei, da jeder Agenten- und Toolaufruf eigene Telemetriedaten generiert. Unbeachtet steigen die Kosten für die Observability mit jeder neuen Arbeitslast, weshalb Kosten- und Abfrageoptimierung für den groß angelegten Einsatz von KI unverzichtbar sind. Im 2026 State of Observability Report, der ebenfalls diese Woche von Grafana Labs und ETR, einem Unternehmen von Futurum, veröffentlicht wurde, gaben 78 % der 300 befragten Führungskräfte aus den Bereichen IT und Technik an, dass sie ihre Ausgaben für Observability im vergangenen Jahr erhöht haben, und 73 % gehen davon aus, dies erneut zu tun. Als Gründe nannten sie neue Produkte, die dem Stack hinzugefügt wurden (61 %), sowie die durch KI beschleunigte Entwicklung, die mehr zu überwachende Daten erzeugt (60 %).

„Die Wirtschaftlichkeit der Observability funktioniert nur, wenn Sie die Daten behalten, die es wert sind, aufbewahrt zu werden, und diese je nach Zustand Ihres Systems hoch- oder herunterfahren können – und das gilt angesichts der durch KI vorangetriebenen Explosion der Telemetriedaten mehr denn je“, sagte Jen Villa, Senior Director of Product bei Grafana Labs. „Doch selbst die Daten, deren Aufbewahrung sich lohnt, sind nach wie vor sehr umfangreich, sodass Sie in der Lage sein müssen, das Gesuchte darin schnell zu finden. Adaptive Telemetry kümmert sich um den ersten Aspekt, und die von uns in Grafana Cloud Logs vorgenommenen Verbesserungen der Abfrageleistung kümmern sich um den zweiten.“

Finden Sie in Sekundenschnelle die eine entscheidende Logline

Auf Basis der Technologie von Logline, das Grafana Labs im April 2026 übernommen hat, bietet Cloud Logs seinen Kunden nun eine schnellere Volltextsuche – und das ohne zusätzliche Kosten.

Diese zusätzliche Funktion identifiziert Protokolle mit geringer Häufigkeit, wie beispielsweise Anfrage-IDs und Kunden-IDs, im Objektspeicher, sodass ein Techniker, der um 1 Uhr morgens zum Dienst gerufen wird, die genauen IDs innerhalb von Sekunden direkt aus der Warnmeldung heraus finden kann. Agenten senden weitaus mehr Abfragen als Menschen, sodass schnellere Abfragen es Agenten und Technikern ermöglichen, gemeinsam zügiger voranzukommen.

„Als ich nach der Aktivierung von Logline unsere erste Abfrage auf die neu übermittelten Protokolle durchführte, war die Verbesserung deutlich zu erkennen. Wir konnten die Verarbeitungszeit von fast einem Terabyte an Protokollen in drei Minuten auf etwa 100 Gigabyte in weniger als drei Sekunden verkürzen“, erklärte Timo Kirzdörfer, OpenTelemetry- und Grafana-Cloud-Administrator bei der DATEV eG. „Dies entspricht einer Reduzierung des Volumens der durchsuchten Protokolle bei neu eingereichten Protokollen um 80 bis 90 Prozent, und die Ergebnisse waren sofort sichtbar.“

Behalten Sie nur die Daten, für die es sich lohnt, zu bezahlen

Die Adaptive Telemetry Suite von Grafana Labs optimiert die Kosten für Metriken, Protokolle, Traces und Profile, indem sie Empfehlungen dazu gibt, welche Daten aggregiert oder stichprobenartig erfasst werden sollten, sodass Teams nur die wirklich wichtigen Telemetriedaten behalten. Das Ergebnis ist eine bessere Aussagekraft bei geringeren Kosten: Kunden, die mehrere Komponenten wie Mux, TeleTracking und Auditboard nutzen, konnten ihre Ausgaben für Telemetrie im Durchschnitt um 30 bis 50 % senken. Die neuen Updates umfassen Protokolle, Metriken und Traces:

• Adaptive Logs Archive (öffentliche Vorschau): Mit dem Adaptive Logs Archive können Teams Protokolle in einem offenen Format an einen ihnen gehörenden Objektspeicher-Bucket weiterleiten. Sie profitieren von den Kosteneinsparungen, die sich daraus ergeben, dass diese Protokolle nicht in der Grafana Cloud gespeichert werden, behalten sie jedoch weiterhin in einem kostengünstigen Speicher bei, falls sie jemals für eine Untersuchung, ein Audit oder eine Compliance-Anforderung benötigt werden sollten.
• Adaptive Metrics Auto-Apply (GA): Die Plattformteams müssen Empfehlungen zur Kardinalitätsreduzierung nicht mehr einzeln prüfen. Auto-Apply wendet Empfehlungen kontinuierlich und ohne menschliches Eingreifen an, während bestehende Dashboards und Warnmeldungen unverändert weiterfunktionieren. Im Cost Mode sorgt eine integrierte Sicherheitsvorkehrung dafür, dass nur solche Empfehlungen angewendet werden, die Ihre Gesamtzahl aktiver Reihen nicht erhöhen, sodass die Optimierung niemals zu einem Kostenanstieg führt.
• Von Adaptive Traces (GA) verworfene Abfragetraces: Führen Sie eine umfassende Stichprobenauswertung durch, ohne befürchten zu müssen, dass Ihnen genau der eine Trace fehlt, den Sie benötigen. Entwickler können jeden Trace der letzten 24 Stunden anhand seiner ID abrufen, selbst wenn Adaptive Traces ihn bereits gelöscht hat – Kosteneinsparungen gehen somit niemals zu Lasten der Untersuchung.

„Früher bedeutete das Aufspüren von Verschwendung, dass jemand manuell die Kardinalität der Metriken und das Protokollvolumen durchforsten musste, und diese Arbeit nahm kein Ende, da ständig neue Dienste hinzukamen. Adaptive Metrics und Adaptive Logs übernehmen diese Analyse nun für uns“, sagte Carl Eastman, Principal Software Engineer bei Rapid7. „Sie zeigen auf, welche Metriken und Protokollmuster niemals abgefragt werden, und geben Empfehlungen, was aggregiert oder verworfen werden sollte; wir setzen diese Empfehlungen um, anstatt selbst danach suchen zu müssen. Unsere Ingenieure widmen ihre Zeit den wenigen Regeln, die menschliches Urteilsvermögen erfordern – wie beispielsweise das Verwerfen von Debug-Protokollen, von denen wir wissen, dass sie nur Rauschen sind –, anstatt sich mit dem gesamten ‚Long Tail‘ zu beschäftigen.“

Mehr erfahren

• Lesen Sie alle Ankündigungen zur ObservabilityCON in unserem Blog
• Lesen Sie den vollständigen Bericht „State of Observability 2026“
• Lesen Sie den IDC-Bericht „The Business Value of Grafana AI“

Über Grafana Labs

Grafana Labs ist das Unternehmen hinter Grafana Cloud, der vollständig verwalteten Observability-Plattform, auf die mehr als 10.000 Unternehmen vertrauen, um die Zuverlässigkeit sicherzustellen, Vorfälle schneller zu beheben und Telemetriedaten in großem Maßstab zu optimieren. Grafana Cloud basiert auf Open Source und offenen Standards und ist auf Interoperabilität mit jedem Stack ausgelegt. Die Plattform bringt KI in die Observability und Observability in die KI. So erhalten Teams (und ihre Agenten) einen einheitlichen Überblick und können ihre verteilten Daten unabhängig von deren Speicherort sehen, verstehen und entsprechend handeln. Kunden wie Anthropic, Bloomberg, NVIDIA, Microsoft und Salesforce vertrauen auf Grafana Labs. Grafana Labs arbeitet zu 100 Prozent remote und beschäftigt Teammitglieder in mehr als 40 Ländern. Zu den führenden Investoren des Unternehmens zählen Lightspeed Venture Partners, Sequoia Capital, GIC, Coatue, J.P. Morgan, CapitalG und Lead Edge Capital. Weitere Informationen finden Sie unter grafana.com. Folgen Sie uns auf LinkedIn und X.

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