AWS CloudWatch & Azure Monitor vs. APM-Stack (mit Blick auf eure Observability-Anforderungen)

Mit Blick auf reale Observability-Anforderungen

Observability entscheidet darüber, wie gut Systeme verstanden, betrieben und weiterentwickelt werden können. Sie ist kein Add-on für den Betrieb, sondern eine zentrale Fähigkeit moderner Plattformen. Entsprechend relevant ist die Frage, wo Observability verankert wird: als konsumierter Cloud-Dienst oder als eigenständige, kontrollierbare Architektur.

AWS CloudWatch und Azure Monitor sind die nativen Observability-Dienste der großen Hyperscaler. Offene Stacks auf Basis von Grafana, VictoriaMetrics, VictoriaLogs und OpenTelemetry verfolgen einen anderen Ansatz. Beide liefern Metriken, Logs und Alerts – aber sie tun das mit grundlegend unterschiedlichen Konsequenzen für Kosten, Portabilität und Kontrolle.

Hyperscaler-Observability: eng integriert, klar begrenzt

AWS CloudWatch und Azure Monitor sind darauf ausgelegt, Metriken, Logs und Events aus der jeweiligen Cloud-Umgebung zu sammeln, darzustellen und auszuwerten. Sie integrieren sich tief in IAM, Deployment-Pipelines und Infrastrukturabhängigkeiten der Plattformen. Viele Ressourcen werden automatisch onboarded, Dashboards und Alerts lassen sich schnell konfigurieren, Abrechnung erfolgt nutzungsbasiert.

Für Workloads, die vollständig in AWS oder Azure laufen und dort auch verbleiben sollen, funktioniert dieses Modell gut. Der operative Einstieg ist niedrig, der Funktionsumfang solide, die Integration bequem.

Diese Bequemlichkeit hat jedoch strukturelle Grenzen.

Proprietäre Architektur als systemische Eigenschaft

CloudWatch und Azure Monitor sind keine neutralen Observability-Schichten. Datenschemata, Analyse- und Abfragesprachen, Retention-Modelle und Speichermechanismen sind proprietär. Logs, Metriken und Events lassen sich zwar exportieren, aber nicht ohne Reibung – insbesondere bei großen Datenmengen oder längeren Aufbewahrungszeiträumen.

Kosten steigen nicht nur mit der Infrastruktur, sondern mit Data-Ingestion, Retention und Query-Volumen. Gerade bei 24/7-Monitoring, hochfrequenten Metriken oder umfangreichen Logs wird Observability schnell zu einem schwer kalkulierbaren Kostenfaktor. Technisch funktioniert alles – wirtschaftlich und strategisch wird es zunehmend unübersichtlich.

Observability bleibt hier Teil der Plattformlogik.

Offene Observability: Infrastruktur statt Cloud-Funktion

Dem gegenüber steht ein offener APM- und Observability-Stack, wie er bei ayedo in Managed Apps oder in kundenspezifischen Observability-Strategien eingesetzt wird. Typischerweise kombiniert dieser Stack:

• Grafana für Visualisierung und Alerting
• VictoriaMetrics für performantes Timeseries-Storage
• VictoriaLogs für strukturierte Log-Daten
• OpenTelemetry als Standard für Instrumentierung

Dieser Stack erfüllt funktional denselben Zweck wie CloudWatch oder Azure Monitor. Golden Signals, Service-Korrelation, Alerting, historische Analysen – all das ist möglich. Der entscheidende Unterschied liegt nicht im Was, sondern im Wie.

Entkopplung von Quelle, Storage und Auswertung

Ein offener Observability-Stack entkoppelt Messdaten von einzelnen Plattformen. OpenTelemetry sorgt dafür, dass Metriken, Logs und Traces nicht an proprietäre Formate gebunden sind. Grafana fungiert als einheitliche Analyse- und Darstellungsschicht, unabhängig davon, wo Daten entstehen oder gespeichert werden.

Die Daten liegen dauerhaft in eigenen Backends – auf Infrastruktur eurer Wahl. On-Premises, in europäischen Clouds oder verteilt über mehrere Anbieter. Observability folgt der Anwendung und der Plattformarchitektur, nicht dem Hyperscaler.

Das verändert die Rolle von Monitoring grundlegend.

Portabilität mit realen Konsequenzen

Diese Offenheit hat handfeste Auswirkungen. Kosten für Speicherung und Analyse lassen sich linear planen, weil Storage- und Compute-Ressourcen kontrollierbar sind. Es gibt keine impliziten Preishebel über Query-Volumen oder API-Aufrufe.

Wechsel zwischen Clouds, Rechenzentren oder Plattformen erfolgen ohne „Reset" der Observability-Daten. Historien bleiben erhalten, Dashboards bleiben nutzbar, Alerts bleiben konsistent. Observability wird zu einer langlebigen Fähigkeit – nicht zu einem Cloud-abhängigen Nebenprodukt.

Auch regulatorisch ist das relevant. Anforderungen aus NIS-2, DORA oder dem Data Act gewinnen durch offene Formate und standardisierte APIs eine belastbare technische Grundlage. Datenhoheit ist kein Versprechen, sondern eine umsetzbare Eigenschaft.

Kontrolle statt Black Box

Der Unterschied ist nicht theoretisch. Proprietäre Observability-Dienste binden Analysemodelle an ihre Plattformlogik. Abfragen, Retention und Kosten folgen Anbieterentscheidungen. Optimierung bedeutet häufig: weniger messen oder mehr zahlen.

Offene Stacks lösen diese Kopplung auf. Datenquelle, Speichermedium und Abfrage-Engine sind bewusst getrennt. Komponenten wie Grafana, VictoriaMetrics und VictoriaLogs machen Observability zu einer steuerbaren technischen Fähigkeit – nicht zu einer Black Box mit unklarer Kostenkurve.

Komplexität wird dabei nicht eliminiert, sondern beherrschbar gemacht.

Verdichteter Vergleich

Wann welcher Ansatz sinnvoll ist

Hyperscaler-Observability ist sinnvoll für:

• rein AWS- oder Azure-zentrierte Workloads
• überschaubare Datenmengen
• kurze Retention-Zeiträume
• Fokus auf minimalen Betriebsaufwand

Ein offener Observability-Stack ist sinnvoll für:

• Kubernetes -zentrierte Plattformen
• Multi-Cloud- oder Hybrid-Architekturen
• hohe Anforderungen an Kostenkontrolle
• langfristige Datenhaltung
• regulatorische und souveräne Umgebungen

Fazit

Observability ist kein Komfort-Feature. Sie entscheidet darüber, wie Systeme verstanden, bewertet und gesteuert werden.

Hyperscaler-Monitoring ist bequem, aber eng geführt. Ein Open-Source-APM-Stack ist infrastrukturoffen, standardisiert und portabel.

Der Unterschied liegt nicht im Dashboard, sondern in der Kontrolle. Wer Observability als Cloud-Funktion konsumiert, akzeptiert Plattformgrenzen. Wer sie als eigene Architektur aufbaut, behält Datenhoheit, Kostenkontrolle und strategische Beweglichkeit – unabhängig vom betreibenden Cloud-Provider.