Grafana Assistant: KI vereinfacht Observability – von Logs bis Dashboards

In einem bedeutenden Schritt zur Demokratisierung der Systemüberwachung hat Grafana Labs eine öffentliche Vorschau des Grafana Assistant vorgestellt, eines KI-gestützten Tools, das nahtlos in Grafana Cloud integriert ist. Das Ziel des Unternehmens ist klar: die Komplexität der Observability einem breiteren Publikum zugänglich zu machen, das über spezialisierte Experten hinausgeht.

Der Grafana Assistant wurde entwickelt, um die Interaktionen mit riesigen Mengen an Logs, Metriken und Traces zu vereinfachen, indem er Benutzern ermöglicht, Fragen in einfacher Sprache zu stellen. Diese intuitive Benutzeroberfläche verspricht, Abläufe zu optimieren, indem sie relevante Abfragen vorschlägt, Incident-Untersuchungen beschleunigt und die Dashboard-Erstellung zu einem unkomplizierteren Prozess macht. Laut Grafana Labs ist das übergeordnete Ziel, die oft steile Lernkurve, die mit Observability-Plattformen verbunden ist, abzuflachen und so Teams zu ermöglichen, bei Systemproblemen agiler zu reagieren.

Diese Einführung adressiert direkt kritische Schwachstellen, die in der eigenen Observability Survey 2025 von Grafana Labs identifiziert wurden, welche Systemkomplexität und hohe Signal-Rausch-Verhältnisse als große Herausforderungen hervorhob. Das Unternehmen positioniert den Grafana Assistant als direkte Antwort und behauptet, das Tool sei auf reale Workflows trainiert und könne Benutzer durch Incidents führen, ohne Kenntnisse in Codierung oder Skripting zu verlangen. Obwohl sich das Tool derzeit in der Vorschau befindet, stellt es einen greifbaren Schritt hin zu benutzerfreundlicheren, KI-gesteuerten Überwachungslösungen dar.

Die Einführung des Grafana Assistant unterstreicht auch eine breitere Branchentransformation innerhalb der Observability, bei der die Verarbeitung natürlicher Sprache und KI-gesteuerter Kontext für die Verwaltung ständig wachsender Telemetrie-Pipelines unerlässlich werden. Da Teams einem eskalierenden Druck ausgesetzt sind, schnell auf Incidents in immer komplexeren Umgebungen zu reagieren, werden solche Tools nicht mehr nur als bloße Verbesserungen, sondern als grundlegende Komponenten moderner Betriebsrahmen angesehen. Tom Wilkie, CTO von Grafana Labs, betonte diese Verschiebung und merkte an, dass KI die Innovation beschleunigt und es Organisationen ermöglicht, ihre Abläufe von Umsatz und Zuverlässigkeit bis hin zur Kundenerfahrung grundlegend neu zu gestalten. Er erklärte, dass der Grafana Assistant, ein kontextsensitiver KI-Agent, entwickelt wurde, um Teams dabei zu helfen, Signale schneller in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln, direkt innerhalb ihrer bestehenden Tools. Dies, zusammen mit anderen KI-Funktionen wie dem Asserts Knowledge Graph und Adaptive Telemetry, soll Unternehmen helfen, die digitale Komplexität mit verbesserter Klarheit und Geschwindigkeit zu bewältigen.

Anfang dieses Jahres sicherte sich Grafana Labs 270 Millionen US-Dollar an Finanzmitteln, um sein Produktportfolio zu erweitern und stark in KI zu investieren. Das Debüt des Grafana Assistant zeigt, wie dieses Kapital eingesetzt wird. Das Unternehmen hatte zuvor Asserts.ai erworben, um seinen Knowledge Graph zu entwickeln, der nun als grundlegende Komponente für die kontextsensitiven Funktionen des Assistant dient. Mit einem Kundenstamm von über 5.000 und wachsenden Einnahmen nutzt Grafana Labs seine jüngsten finanziellen Gewinne strategisch, um KI im Kern der Art und Weise zu verankern, wie Teams ihre digitalen Systeme überwachen und verwalten.

Der Grafana Assistant tritt in eine wettbewerbsintensive Landschaft ein, in der auch andere Observability-Anbieter KI-gestützte Copiloten erforschen. Datadog bietet einen Assistenten an, der Abfragen generieren und Incidents zusammenfassen kann, während New Relic’s Grok natürliche Sprachinteraktionen für Telemetrie- und Alarmkonfigurationen bereitstellt. Grafanas einzigartiger Ansatz betont jedoch den tiefen Kontext und die nahtlose Integration in die Tools, die Benutzer bereits gewohnt sind.

Der Assistant ist sowohl für hochtechnische als auch für weniger technische Benutzer konzipiert. Entwickler können während eines Incidents Folgefragen stellen, ohne die Tools wechseln oder Code schreiben zu müssen. Es sind jedoch wohl die weniger technischen Benutzer, die am meisten profitieren. Für Teams, die keine dedizierten Observability-Ingenieure haben, könnte die Möglichkeit, Fragen in natürlicher Sprache zu stellen und direkt in Grafana umsetzbare Antworten zu erhalten, die Fehlerbehebungszeiten drastisch verkürzen und die Hürde für ein effektives Systemmanagement senken. Mikhail Volkov, Gründer und CEO von Volkov Labs, lobte das Tool und erklärte, dass der Grafana Assistant ihren Ansatz für Observability-Daten transformiert habe, indem er wie ein integrierter Experte fungiere, der nicht-technische Benutzer befähigt, Incidents zu untersuchen, Dashboards zu erstellen und Grafana Cloud mit bemerkenswerter Leichtigkeit und Vertrauen zu erkunden.

Die Benutzeroberfläche ermöglicht es Benutzern, mehrere Untersuchungsstränge zu verfolgen und mehrere Untersuchungen gleichzeitig durchzuführen, alles innerhalb derselben Ansicht, wodurch der Werkzeugwechsel minimiert und das erneute Schreiben komplexer Abfragen überflüssig wird. Für die Dashboard-Erstellung kann der Assistant Panels basierend auf einfachen Anweisungen generieren oder ändern, sodass Benutzer ihre gewünschten Visualisierungen beschreiben und Ergebnisse ohne manuelle Codierung erzielen können. Diese Funktionen sind sorgfältig entwickelt, um tägliche Aufgaben zu vereinfachen und Teams mit unterschiedlichen technischen Kenntnissen zu unterstützen.

Während Grafana Labs noch keine Details zur Leistung des Assistant in Edge-Fällen oder seiner Skalierbarkeit in großen Teams bekannt gegeben hat, markiert die öffentliche Vorschau eine signifikante Verschiebung in der Entwicklung von Infrastruktur-Tools. Unternehmen nutzen zunehmend generative KI, um menschliche Experten zu erweitern und Routineaufgaben zu beschleunigen, anstatt sie zu ersetzen, was eine schnellere Problemlösung mit weniger iterativem Aufwand ermöglicht. Während die Vorschau fortschreitet, wird ihre reale Wirksamkeit im großen Maßstab ein Schlüsselindikator sein, ebenso wie das Potenzial für Grafana, ähnliche KI-Funktionen über seine breitere Plattform auszudehnen. Vorerst etabliert sie KI fest als zentrale Säule, um Observability handhabbarer und zugänglicher zu machen.