In der sich schnell entwickelnden Welt der KI und Cloud-nativen Systeme ist Observability mittlerweile von entscheidender Bedeutung. Im Jahr 2025, wenn KI-Modelle, Agenten und dynamische verteilte Systeme immer weiter verbreitet sind, reicht es nicht mehr aus, nur den Systemzustand zu überwachen. Sie benötigen einen umfassenden Einblick in das Verhalten, die Abweichungen, die Interaktionen und die Ausfälle von KI-Komponenten. In diesem Artikel stellen wir die 10 geeigneten KI-Observability-Tools des Jahres 2025 vor, vergleichen Observability mit Monitoring, stellen Open-Source-Observability-Tools vor und nennen die 10 geeigneten kostenlosen KI-Observability-Tools.
Was ist Software-Beobachtbarkeit (und KI-Beobachtbarkeit)?
Im Kern ist Beobachtbarkeit die Fähigkeit, interne Systemzustände aus externen Ausgaben (Protokollen, Metriken, Traces) abzuleiten. In Softwaresystemen setzen wir Telemetrie ein, damit wir nicht nur die Frage „Stimmt etwas nicht?“ beantworten können, sondern auch „Warum stimmt etwas nicht?“ In KI-Systemen erweitern wir dies auf „Verhält sich dieses Modell fehlerhaft, driftet es, halluziniert es oder verbraucht es zu viele Ressourcen?“
Für die Beobachtbarkeit von KI ergeben sich zusätzliche Dimensionen:
- Modellleistungsmetriken im Zeitverlauf (Genauigkeit, Latenz, Durchsatz)
- Drift- und Verteilungsüberwachung (Daten- oder Konzeptdrift)
- Beobachtbarkeit auf Prompt-/Trace-Ebene (wie Eingaben die Ebenen durchlaufen)
- Anomalieerkennung und Ursachenanalyse in KI-Pipelines
- Erklärbarkeit und Fairness-/Bias-Metriken
Daher muss ein robustes KI-Beobachtungstool die traditionellen Säulen wie Metriken, Traces und Protokolle kombinieren und um fortschrittliche Modelle und schnittstellenspezifische Funktionen ergänzen.
Top 10 geeigneten kostenlosen (oder Open Source-/Freemium-)Tools zur KI-Beobachtbarkeit
Wenn Ihr Budget knapp ist oder Sie Open Source bevorzugen, gibt es mehrere gute Optionen:
- Phoenix (Teil von Arize Open Source) – kostenlos, selbst gehostet.
- SigNoz – Open Source, vollständiger Observability-Stack.
- Grafana + Prometheus + Jaeger/Tempo – stellen Sie Ihren Observability-Stack zusammen.
- Helicone – eine Open-Source-Plattform für LLM-Überwachung/Debugging.
- Opik – Open-Source-LLM-Observability.
- Agentwatch – ein kostenloses Open-Source-Tool zur Echtzeitüberwachung des Verhaltens von KI-Agenten.
- Evidently AI (Open-Source-Bewertungsmetriken) – Bibliothek mit über 100 Metriken zur Modellbewertung.
- Elastic (Open-Source-Variante) – Basis-Stack-Komponenten sind kostenlos.
- Jaeger/Zipkin – für verteiltes Tracing als Teil des Observability-Stacks.
- OpenTelemetry (Framework, kein Tool) – unverzichtbarer Standard für die Instrumentierung; frei nutzbar.
Die Open-Source-Optionen dieser Observability-Tools ermöglichen es Ihnen, zu experimentieren, klein anzufangen und ohne enorme Lizenzkosten zu wachsen.
Beobachtbarkeit vs. Überwachung: Was ist der Unterschied?
| Aspekt | Traditionelle Überwachung | Beobachtbarkeit / KI-Beobachtbarkeit |
| Ziel | Gesundheit überprüfen, bei Überschreiten von Schwellenwerten alarmieren | Diagnose unbekannter Probleme, Ursachenforschung, hypothesengestützt |
| Ansatz | Vordefinierte Dashboards und Warnmeldungen | Explorative Abfragen, Korrelationen, dynamische Telemetrie |
| Datentypen | Grundlegende Metriken, begrenzte Protokolle | Korrelierte Protokolle, Metriken, Traces und KI-Modell-Telemetrie |
| Geltungsbereich | Bekannte Kennzahlen und bekannte Fehler | Unbekannte Ursachen, emergentes Verhalten |
| Anwendungsfälle | Verfügbarkeit, Warnmeldungen | Mehrschichtige Fehleranalyse, KI-Drift, Anomalieerkennung |
Überwachung ist im Grunde genommen ein Teilbereich der Beobachtbarkeit, und das Gesamtkonzept der Beobachtbarkeit ermöglicht es Ihnen, einzigartige Fragen zu stellen, insbesondere wenn es um KI-Systeme geht, bei denen neue Ausfallmodelle auftreten.
Warum Observability im Jahr 2025 wichtig ist (insbesondere für KI)
- Komplexitätsexplosion: Microservices, Serverless, KI-Agenten und gegenseitige Abhängigkeiten machen das Debugging ohne umfassende Transparenz unmöglich.
- Unbekannte Unbekannte: KI-Systeme versagen auf neue Weise (Drift, Halluzinationen, Prompt-Fehler), die durch statische Warnmeldungen nicht erkannt werden.
- Schnellere Behebung von Vorfällen: Die Reduzierung von MTTD/MTTR ist unerlässlich, wenn KI-Funktionen für Benutzer sichtbar sind.
- Kosten und Effizienz: Mit Observability können Sie Ineffizienzen, Ressourcenüberbeanspruchung oder redundante Inferenzaufrufe aufspüren.
- Vertrauen in Modelle und Governance: Observability ermöglicht die Überwachung der Fairness, Voreingenommenheit und Zuverlässigkeit von Modellen.
- Sicherheitsüberlappung: Datenfluss, anomale Muster und die Beobachtung des Modellverhaltens helfen bei der Erkennung von Bedrohungen innerhalb der Software.
Die Integrationen von Gartner und CNCF AI Observability gelten als Top-Trends für 2025, da sie Automatisierung, Intelligenz und Normalisierung in den Observability-Stacks in den Vordergrund stellen.
So wählen Sie das richtige KI-Observability-Tool aus
Bevor wir die Tools auflisten, hier die Auswahlkriterien zur Bewertung:
Datenabdeckung und -integration
- Unterstützung von Protokollen, Metriken und Traces
- Nahtlose Integration mit KI-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und LangChain.
- Die Kompatibilität von OpenTelemetry reduziert die Bindung an suitableimmte Anbieter.
Korrelation und Kontext
- Ability to link model telemetry to trace-level events
- Enrich telemetry with metadata (user, session, environment)
Abfrage & Visualisierung
- Ad-hoc-Abfragefunktion, Unterstützung hoher Kardinalität
- Dashboards, Servicekarten, Trace-Diagramme
KI/ML-Fähigkeiten
- Anomalieerkennung, Ursachenanalyse, Drift-Erkennung
- Erklärbarkeit, Fairness, Warnmeldungen basierend auf Modellverhalten
Einfache Einführung und Benutzerfreundlichkeit
- Agentenbasierte Instrumentierung vs. manuelle Einrichtung
- Gute Benutzererfahrung, Dokumentation, Community
Kostenstruktur und Skalierbarkeit
- Transparente Preisgestaltung (Datenvolumen, Nutzer, Knoten)
- Open-Source-/Free-Tier-Optionen für den Einstieg
Zukunftsfähigkeit
- Unterstützung für Architektur- oder Agentenbeobachtbarkeit
- Erweiterbar für zukünftige KI-Muster (Multi-Agenten-, Hybridmodelle)
Kommen wir nun zu den 10 geeigneten KI-Observability-Tools im Jahr 2025, darunter sowohl kommerzielle als auch Open-Source-Optionen (kostenlos/Freemium).
Top 10 geeigneten KI-Beobachtungstools im Jahr 2025
Nachfolgend finden Sie unsere kuratierte Liste von KI-Observability-Tools, die Sie evaluieren sollten. (Die Reihenfolge ist keine strenge Rangliste; wählen Sie das Tool, das zu Ihrem Stack passt.)
1. Arize/Phoenix (Open-Source-Variante)
Arize ist eine geeigneten KI-Observability-Plattform; ihr Open-Source-Teil Phoenix ist vollständig selbst hostbar und herstellerunabhängig. Phoenix unterstützt die Erfassung von Modellprotokollen, Drift-Erkennung und -Bewertung und lässt sich in OpenTelemetry integrieren.
- Was es auszeichnet: Kostenloses Open-Source-Tool zur Beobachtbarkeit für KI; Sie können ohne Herstellerabhängigkeit starten.
- Anwendungsfall: Ein Team, das von Anfang an volle Kontrolle, Erweiterbarkeit und keine Nutzungsbeschränkungen wünscht.
2. Datadog (mit KI-/LLM-Observability-Integrationen)
Der ausgereifte Observability-Stack von Datadog umfasst nun KI-Telemetrie (z. B. LLM-Metriken), Anomalieerkennung und Alarmierung.
- Stärken: Tiefe Integration in die Infrastruktur, nahtlose Korrelation von KI-Telemetrie mit der Leistung auf Systemebene.
- Anwendungsfall: Teams, die bereits Datadog verwenden und KI-Observability hinzufügen möchten.
3. Dynatrace
Die KI-gestützte Observability von Dynatrace bietet in Kombination mit der automatischen Instrumentierung (OneAgent) und der integrierten Davis-KI-Engine eine umfassende Full-Stack-Abdeckung.
- Stärken: Sehr automatisiert, reduziert den manuellen Aufwand bei der Einrichtung der Observability.
- Anwendungsfall: Große Unternehmen mit komplexer Infrastruktur, die eine skalierbare Automatisierung anstreben.
4. New Relic
Dieses Tool positioniert sich weiterhin als eine der geeigneten Full-Stack-Observability-Plattformen, dank der intelligenten Nutzung von KI/ML-Trace und einer beeindruckenden Leistung.
- Stärken: Es bietet fundierte Einblicke auf Code-Ebene und ein breiteres Integrations-Ökosystem.
- Anwendungsfall: Unternehmen, die sowohl Infrastruktur-Observability als auch detaillierte Einblicke auf Anwendungs-/Modell-Ebene benötigen.
5. Elastic Observability (ELK + APM)
Elastic Observability basiert auf dem ELK-Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) und vereint Logs, Metriken und Traces, jetzt mit zusätzlichen KI-Telemetriefunktionen.
- Stärken: Leistungsstarke Protokollsuche, Flexibilität und hybride Bereitstellungsoptionen.
- Anwendungsfall: Teams, die bereits Elastic-Stacks verwenden und um KI-Beobachtbarkeit erweitern möchten.
6. SigNoz
SigNoz ist eine moderne Open-Source-Observability-Plattform, die auf OpenTelemetry basiert und Protokolle, Metriken und Traces in einer Anwendung bereitstellt.
- Stärken: Open Source, aktiv weiterentwickelt, mit Schwerpunkt auf suitable Practices für Observability.
- Anwendungsfall: Teams, die eine vollständige Open-Source-Observability-Grundlage wünschen, die sich weiterentwickeln lässt, um KI zu unterstützen.
7. AgentOps.ai
AgentOps konzentriert sich auf KI-Agenten und LLM-gestützte Anwendungen und bietet Wiedergabeanalysen, LLM-Kostenverfolgung (über 400 Anbieter), Ereignisverfolgung und Beobachtbarkeit für KI-Agenten.
- Stärken: Sehr zielgerichtet auf die Beobachtbarkeit von Agenten/LLM, mit Einblicken auf Ereignisebene.
- Anwendungsfall: Teams, die autonome Agenten oder komplexe LLM-basierte Systeme entwickeln.
8. ServiceNow Cloud Observability (formerly Lightstep)
Diese Plattform kombiniert Beobachtbarkeit und kontextbezogene Einblicke, insbesondere für verteilte Systeme und KI-Pipelines.
- Stärken: Gut bei der Erkennung von Änderungen, Verknüpfung von Bereitstellungen mit der Leistung.
- Anwendungsfall: Teams, die eine starke Beobachtbarkeit über Microservices und KI-Ebenen hinweg wünschen.
9. Splunk Observability
Splunk erweitert seine Kernkompetenzen im Bereich Logging/SIEM auf die Beobachtbarkeit und bietet Full-Fidelity-APM, verteiltes Tracing und Anomalieanalyse.
- Stärken: Hervorragende protokollbasierte Korrelation, leistungsstarke Abfrage-Engine.
- Anwendungsfall: Unternehmen, die Observability + Sicherheit/Audit-Korrelation benötigen.
10. vFunction
Obwohl es sich nicht um ein „Standard“-Tool für die Beobachtbarkeit handelt, bietet vFunction architektonische Beobachtbarkeit – es korreliert statische und Laufzeitanalysen, um technische Schulden, versteckte Abhängigkeiten und strukturelle Anomalien zu erkennen.
- Stärken: Fokus auf Einblicke auf Architekturebene, die über reine Laufzeitmetriken hinausgehen.
- Anwendungsfall: Unternehmen, die Legacy-Systeme modernisieren und Observability benötigen, die eine Verbindung zu Design und Architektur herstellt.
Beobachtungswürdige Trends im Bereich Observability für 2025 und darüber hinaus
- Integration von KI/ML in die Beobachtbarkeit: Mehrere Plattformen auf dem aktuellen digitalen Markt bieten mittlerweile Ursachenanalysen, integrierte Anomalieerkennung, prädiktive Analysen und Rauschfilterung.
- Agenten-/Multi-Agenten-Beobachtbarkeit: Da autonome KI-Agenten täglich mehr an Bedeutung gewinnen, müssen Beobachtungstools die Interaktionen zwischen Agenten und den Entscheidungsfluss erfassen.
- OpenTelemetry-Dynamik: Einige der geeigneten Beobachtungstools unterstützen OTel, um eine Bindung an suitableimmte Anbieter zu vermeiden.
- Telemetriebewusste Entwicklung: Frühzeitige Einbettung der Observability (z. B. über das Model Context Protocol) in den Code, nicht nur in die Produktion.
- Brückenschlag zwischen Architektur und Laufzeit: Tools wie vFunction, die statisches Design mit dynamischem Verhalten verknüpfen, werden an Bedeutung gewinnen.
Abschließende Gedanken
Ein Observability-Tool ist im Grunde eine Software, die die gesamten Prozesse einer Person oder Maschine verfolgen kann, sei es im IT-Bereich, im Gesundheitswesen oder im Tourismus. Durch das Sammeln und Analysieren von Telemetriedaten wie Protokollen, Traces und Metriken hilft es dabei, die Leistung genau zu definieren. In der heutigen digitalen Umgebung möchte jedes Unternehmen seine Leistung und sein langfristiges Wachstum kontinuierlich dokumentieren.
KI-Observability-Tools sind jedoch intelligenter und schneller. Im Gegensatz zur herkömmlichen Überwachung ermöglichen diese Tools den Teams, Entwürfe zu verwalten, Anomalien zu erkennen, ethische KI zu gewährleisten und die Gesamtleistung ihres Unternehmens zu optimieren.
Durch Open-Source-Optionen wie Phoniz, SigNoz oder jede andere Unternehmensplattform bleibt das Endziel dasselbe: tiefere, umsetzbare und sichtbare Erkenntnisse zu gewinnen. Da Unternehmen weiterhin in großem Umfang KI einsetzen, ist die kontinuierliche Investition in robuste Beobachtbarkeit keine Option mehr, sondern eine Notwendigkeit, um Stabilität, Vertrauen und Innovation in der digitalen Welt aufrechtzuerhalten.