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Praxisorientierte IT-Schulungen für moderne Infrastruktur-Monitoring

Performance sichtbar machen, bevor Probleme entstehen

Ihre Systeme laufen – aber woher wissen Sie, ob sie morgen noch laufen werden? Wir bilden aus, wie moderne Monitoring-Infrastruktur funktioniert und wie Sie Ausfälle vorhersehen, statt nur darauf zu reagieren.

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Monitoring-Dashboard mit Echtzeit-Metriken
Kursleitung Ingeborg Stecher

Ingeborg Stecher

Leitung Monitoring-Programme seit 2019

Warum die meisten erst reagieren, wenn es zu spät ist

Ich treffe ständig Leute, die sagen: „Unsere Systeme laufen doch." Klar, bis sie nicht mehr laufen. Was mich seit Jahren beschäftigt – und was ich in unseren Kursen anders mache – ist dieser Reflex, erst zu handeln, wenn schon Feuer brennt.

Monitoring ist nicht glamourös. Es gibt keine Glitzereffekte, keine sofortigen Erfolgserlebnisse. Aber genau hier trennt sich Handwerk von Improvisation. Die Teilnehmer lernen bei uns, wie man Metriken richtig interpretiert, wo man Schwellenwerte setzt und – das ist fast noch wichtiger – welche Daten man überhaupt erst sammeln sollte.

Wir arbeiten viel mit realen Szenarien aus den letzten Jahren. Systemabstürze, Engpässe, die sich langsam aufbauen, Datenbank-Latenzen, die plötzlich explodieren. Das ist kein theoretisches Zeug aus Lehrbüchern – das sind Situationen, die unsere eigenen Infrastrukturen durchgemacht haben.

Der nächste Durchgang startet im Oktober 2025. Wer sich jetzt vorbereitet, hat Zeit, die Grundlagen zu checken und mit konkreten Fragen zu uns zu kommen.

Wie effektives Monitoring tatsächlich aussieht

Diese vier Bereiche bilden das Fundament für jede ernsthafte Performance-Überwachung

Metrik-Sammlung und Datenfluss-Architektur

Metrik-Sammlung ohne Datenchaos

Es geht nicht darum, alles zu loggen. Sondern die richtigen Signale zu erkennen und so zu strukturieren, dass Sie in drei Monaten noch verstehen, was Sie da eigentlich messen.

Alert-Konfiguration und Schwellenwert-Management

Alerts, die nicht nerven

Niemand will um 3 Uhr nachts wegen Kleinigkeiten geweckt werden. Wir zeigen, wie man Schwellenwerte so setzt, dass echte Probleme auffallen und Rauschen draußen bleibt.

Performance-Analyse und Trend-Visualisierung

Trends lesen lernen

Zahlen allein sagen wenig. Erst wenn Sie Muster über Wochen hinweg verfolgen, erkennen Sie, wo sich Engpässe anbahnen – lange bevor User sich beschweren.

Incident-Response und Post-Mortem-Analysen

Aus Ausfällen lernen

Jedes System hat irgendwann Probleme. Der Unterschied liegt darin, ob man daraus eine Lektion macht oder einfach nur hofft, dass es nicht wieder passiert.

Was Sie in sechs Monaten lernen werden

Unser Programm ab Herbst 2025 folgt einem klaren Aufbau – von den Grundlagen bis zur eigenen Monitoring-Infrastruktur

1

Monitoring-Grundlagen und Architektur

Wir starten damit, wie Monitoring überhaupt funktioniert. Welche Tools gibt es, wie kommunizieren die miteinander, und wie baut man eine Infrastruktur, die skaliert?

2

Metriken definieren und sammeln

Sie lernen, welche Daten wirklich wichtig sind. CPU-Last, Speichernutzung, Netzwerk-Latenz – und vor allem: wie man das sinnvoll aggregiert.

3

Alerting und Incident Management

Jetzt wird es praktisch. Wann schlägt ein System Alarm? Wie eskaliert man Probleme? Und wie verhindert man Alert-Fatigue im Team?

4

Performance-Optimierung durch Datenanalyse

Mit den gesammelten Daten arbeiten Sie an echten Optimierungsszenarien. Wo liegt das Bottleneck? Wie beweisen Sie, dass ein Upgrade wirklich nötig ist?

Monitoring wird intelligenter – und anspruchsvoller

Die Tools entwickeln sich schneller, als die meisten Teams mithalten können. Wer 2025 noch mit manuellen Checks arbeitet, verliert den Anschluss. Wir bereiten Sie auf das vor, was kommt.

Automatisierte Anomalieerkennung

Machine Learning erkennt Muster, die Menschen übersehen würden. Das bedeutet nicht, dass Algorithmen alles übernehmen – aber sie helfen, schneller zu reagieren.

Verteilte Systeme überwachen

Microservices, Container, Cloud-Infrastruktur – alles verteilt, alles vernetzt. Monitoring muss dem folgen können, sonst verliert man den Überblick.

Observability statt nur Monitoring

Es reicht nicht mehr, nur Metriken zu sammeln. Man muss verstehen, warum ein System sich so verhält – und das erfordert neue Denkweisen.