Dynatrace baut auf KI-Agenten für intelligentere Observability

Das Unternehmen Dynatrace hat im Rahmen seiner alljährlichen Perform-Konferenz einen erweiterten Ansatz für den Einsatz künstlicher Intelligenz für Observability-Aufgaben vorgestellt. Das neue Modul hört auf den Namen Dynatrace Intelligence (DTI) und baut im Wesentlichen auf schon bekannten Technologien und Verfahren auf – nun ergänzt um KI-Agenten.

KI ist für die Observability-Plattform von Dynatrace nichts Neues. Schon seit Jahren nutzt der Anbieter eine deterministische Variante dieser Technologie, die auf einer Fehlerbaum-Analyse basiert und Problemursachen sowie Abhängigkeiten präzise ermittelt. Mit Dynatrace Intelligence kommt nun die Agenten-basierte KI hinzu. Das Fundament bilden dabei die schon bekannten Module Grail und Smartscape. Ersteres enthält von Dynatrace gesammelte Daten und bildet damit die Grundlage für alle Analysen und Bewertungen. Diese „Datenbank“ wird ergänzt durch den Abhängigkeitsgraph Smartscape, den Dynatrace nun für DTI noch erweitert hat.

Mastering Observability 2026

Mehr zu Observability bietet die Online-Konferenz Mastering Observability von iX und dpunkt.verlag am 16. April 2026. Die Konferenz widmet sich unter anderem den Herausforderungen automatisierter Observability für KI- und agentenbasierte Systeme.

Laut Ankündigung kann die Plattform jetzt auch geschäftliche Informationen und andere nicht technische Meta-Daten aufnehmen und verarbeiten. Zudem habe Dynatrace nochmals an der Leistungsschraube gedreht. Mit „Historical Replay“ – einer Art Zeitmaschine – lassen sich Fehlerereignisse jetzt so analysieren, als würden sie gerade passieren. Zur Interaktion mit anderen Anwendungen wie etwa Slack, AWS DevOps oder Azure SRE kommt ein eigener MCP-Server zum Einsatz – der jedoch nicht zwingend erforderlich ist. Dynatrace-Kunden können auch eigene, selbst-entwickelte MCP-Server nutzen.

Neu in Dynatrace Intelligence sind ab sofort auch Agenten (siehe Abbildung). Sie unterteilen sich in vier Kategorien. Da sind zunächst die deterministischen Agenten: einer für die Problemursache, einer für allgemeine Analysen und einer für Vorhersagen. Die zweite Kategorie umfasst die Ökosystem-Agenten, die für die Interaktion mit externen Anwendungen und/oder Daten zuständig sind. Beide Kategorien sind per se nicht neu. Dynatrace stellt lediglich das vorhandene Wissen und die Erfahrung in Form von agentenbasierter KI zur Verfügung. Die Expertise zu bestimmten Gebieten wie IT-Sicherheit, Site Reliability Engineering (SRE) oder Softwareentwicklung liegt bei den Domänen-Agenten. Der Operater-Agent und der Assist-Agent runden das Bild ab. Ersterer ist für die Verwaltung der DIT-Komponenten zuständig. Der Name ist dabei nicht zufällig gewählt, sondern verweist auf die bekannte Kubernetes-Methode zum Bereitstellen und Warten von Anwendungen. Der Kontext des Assist-Agenten ist die Chatbox-Funktion der Observability-Plattform.

Auf den ersten Blick erscheint die technische Umsetzung von Dynatrace Intelligence einfach. Grail und Smartscape gab es schon. Im Bereich agentenbasierter KI und MCP hat sich 2025 ebenfalls schon viel getan. Doch ganz so einfach ist es nicht: Bernd Greifeneder, Mitbegründer und CTO von Dynatrace, erklärt im Gespräch mit heise developer, dass insbesondere die Kombination der Ergebnisse der verschiedenen KI-Ansätze eine Herausforderung darstellte. Nun aber könne Dynatrace versprechen, dass die deterministische Künstliche Intelligenz verlässliche Antworten liefere.

Die Problematik des Ratens oder Halluzinierens bei KI-Modellen bleibt, dies dürfte sich auch durch die Verwendung der KI-Agenten nicht ändern. Welche Rolle der MCP-Server in der Praxis spielen kann, bleibt abzuwarten. Grail und Smartscape sind darauf ausgelegt, auch größere Datenmengen schnell verarbeiten zu können. Der MCP-Server könnte sich hier als Flaschenhals erweisen. Daher lautet die Empfehlung, die Observability-Plattform möglichst über die nativen Integrationen mit Informationen zu füttern und den MCP-Server nur für eher kleinere Datenmengen zu verwenden.

Vom reaktiven hin zum autonomen IT-Betrieb

Die Entwicklung von DTI ist für Dynatrace mehr als eine Reaktion auf den generellen KI-Hype. Laut Steve Tack, Chief Product Officer, sei es die nun anstehende Stufe in der Entwicklung vom anfänglich noch reaktiven Betrieb, über den proaktiven hin zum autonomen Betrieb von IT-Landschaften. Zwar mache Dynatrace nun einen fundamentalen Schritt, ein komplett automatisierter Betrieb inklusive Fehlerbehebung, Codeanpassung oder Schwachstellenbeseitigung sei zum gegenwärtigen Zeitpunkt aber noch Zukunftsmusik.

Viele Kunden des Unternehmens arbeiten derzeit noch daran, die finale Qualitätssicherung primär durch Menschen sicherzustellen. Auch hat die gesamte Branche noch signifikanten Lernbedarf bezüglich des verantwortungsvollen Umgangs mit KI. Wer sich jedoch den autonomen Betrieb als Ziel setzt, sollte sich drei Fragen stellen – und diese positiv beantworten können: Kann ich es automatisieren? Kann ich es tiefgehend überwachen? Verstehe ich in Echtzeit, was vorgeht?

Gespräche mit Kunden und deren Rückmeldungen während der Perform-Konferenz spiegeln wider, dass Dynatrace mit DTI einen vielversprechenden Entwurf vorgelegt hat. Das Modul wirkt bereits rund und ausgereift.

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