February 14, 2026

Netzwerk-Observability: Metriken pro OSI-Schicht

Netzwerk-Observability ist mehr als „Ping geht“ oder „Port ist offen“. Wer moderne IT-Landschaften stabil betreiben will – ob On-Premises, Cloud, Kubernetes oder hybride Umgebungen – braucht messbare Signale, die Probleme schnell eingrenzen und Ursachen sichtbar machen. Genau hier wird das OSI-Modell praktisch: Wenn Sie Netzwerk-Observability konsequent nach OSI-Schichten strukturieren, entsteht ein klarer Diagnosepfad. Statt dutzender Dashboards ohne Kontext schauen Sie pro Schicht auf die passenden Metriken: Von physischer Signalqualität (Schicht 1) über Switch- und VLAN-Indikatoren (Schicht 2) bis zu Latenz, Packet Loss und Routing-Anomalien (Schicht 3), Transportproblemen wie Retransmits (Schicht 4) und anwendungsnahen Indikatoren wie HTTP-Fehlerquoten oder DNS-Lookup-Zeiten (Schicht 7). Dieser Ansatz verhindert, dass Sie Symptome mit Ursachen verwechseln. Ein hoher HTTP-Timeout-Anteil kann etwa durch DNS, TLS, Überlast, MTU-Probleme oder Packet Loss entstehen – die Metriken pro Schicht helfen, solche Kandidaten systematisch auszuschließen. In diesem Artikel lernen Sie, welche Kennzahlen pro OSI-Schicht wirklich sinnvoll sind, wie sie zusammenhängen und wie Sie daraus eine belastbare Observability-Strategie aufbauen.

Table of Contents

Was „Netzwerk-Observability“ konkret bedeutet

Der Begriff Observability wird häufig mit Monitoring gleichgesetzt, geht aber weiter: Monitoring sagt Ihnen, dass etwas schiefläuft, Observability hilft Ihnen zu verstehen, warum. Im Netzwerkkontext bedeutet das, Signale aus mehreren Quellen zu korrelieren: Telemetrie aus Geräten (z. B. SNMP, Streaming Telemetry), Flow-Daten (NetFlow/IPFIX), Paketdaten (PCAP), Host-/Kernel-Metriken (z. B. eBPF), sowie Protokoll- und Service-Metriken (DNS, TLS, HTTP, gRPC). Ein OSI-basiertes Metrik-Set ist dabei ein praktisches Ordnungsprinzip.

Metriken: Zahlenreihen für Trends, SLOs und Alerting (z. B. Latenz, Errors, Drops).
Events/Logs: Zustandswechsel, Fehlerdetails, Konfig-Änderungen (z. B. Link flap, BGP-Update).
Traces/Flows: Pfade und Abhängigkeiten (z. B. welcher Host spricht mit welchem Service).

Als Einstieg in Telemetrie- und Signalarten sind die Grundlagen zu Observability-Konzepten bei OpenTelemetry hilfreich, weil dort Logs, Metriken und Traces gemeinsam gedacht werden.

Warum Metriken pro OSI-Schicht den Alltag erleichtern

Im Betrieb entsteht häufig ein „Alarm-Rauschen“: Viele Warnungen, wenig Klarheit. OSI-basierte Observability schafft eine Diagnose-Hierarchie. Wenn auf Schicht 1/2 alles sauber ist, sparen Sie sich Zeit mit Kabel- und Switch-Hypothesen. Wenn Schicht 3 stabil ist (keine Drops, keine Routing-Anomalien), rücken Transport und Applikation in den Fokus. Besonders in Microservices und Cloud-Umgebungen ist das wertvoll, weil Fehlerkaskaden schnell entstehen.

Ein praktisches Prinzip: Symptomsignal vs. Ursachenindikator

Symptomsignale zeigen, dass Nutzer oder Anwendungen betroffen sind (z. B. HTTP 5xx, Timeouts).
Ursachenindikatoren zeigen, was im Netz wirklich passiert (z. B. Packet Loss, Retransmits, Interface Errors).

Die Kunst ist, pro Schicht eine Handvoll Ursachenindikatoren zu etablieren, die zuverlässig sind und sich gut korrelieren lassen.

Schicht 1: Physical Layer – Signale, Medien, Link-Qualität

Auf Schicht 1 geht es um die physische Übertragung: Kupfer, Glasfaser, Funk (WLAN) und elektrische/optische Signale. Viele Teams unterschätzen Schicht 1, weil sie in virtualisierten Umgebungen „unsichtbar“ erscheint. Doch Link-Probleme, fehlerhafte Transceiver oder schlechte Funkbedingungen äußern sich später als Drops, Retransmits und Timeouts.

Wichtige Metriken auf Schicht 1

Link-Status / Link flaps: Häufige Up/Down-Wechsel sind starke Indikatoren für physische Instabilität.
Optische Leistung (bei Fiber): Rx/Tx Power, Signal-to-Noise (je nach Modul), DOM-Werte.
CRC-/PHY-Fehler: Auf physische Störungen oder schlechte Medien hinweisend.
Interface Utilization: Prozentuale Auslastung kann Engpässe sichtbar machen, ist aber allein nicht ausreichend.
WLAN-spezifisch: RSSI, SNR, Noise Floor, Channel Utilization, Retries auf Funkebene.

Für den Einstieg in klassische Interface-Zähler und deren Interpretation eignen sich die Konzepte rund um SNMP-MIBs, z. B. über die IF-MIB (RFC 2863), die grundlegende Interface-Counter beschreibt.

Schicht 2: Data Link – Switching, MAC, VLAN und Layer-2-Stabilität

Schicht 2 ist die Domäne von Switches, MAC-Adressen, VLANs und Ethernet-Frames. In Enterprise- und Rechenzentrumsnetzen entstehen hier typische Fehler: Loops, Broadcast Storms, flapping MACs, STP-Probleme oder VLAN-Mismatches. Observability auf Schicht 2 hilft, „mysteriöse“ Paketverluste und Latenzspitzen zu erklären, die sonst erst auf höheren Schichten auffallen.

Schicht-2-Metriken, die sich bewährt haben

FCS/CRC Errors: Frame Check Sequence-Fehler, oft durch physische Störungen oder Duplex/Speed-Themen verstärkt.
Drops/Discards auf Switchports: Buffer-Überläufe, Congestion, Policers.
Broadcast/Multicast Rate: Auffällig hohe Raten können auf Loops oder Fehlkonfiguration hindeuten.
MAC flapping / MAC moves: MAC-Adresse wechselt schnell zwischen Ports – oft Loop, Fehlverkabelung oder Virtualisierungseffekt.
STP-Events: Topology Change Notifications, Port-Blocking/Forwarding-Wechsel.
VLAN-Health: VLAN-Mismatch-Events, Trunk-Allowed-VLAN-Fehler, Tagging-Probleme.

Wer STP-Mechanismen und Zustände sauber nachvollziehen will, findet eine formale Grundlage im Standard IEEE 802.1D (klassisches Bridging und STP-Grundlagen).

Schicht 3: Network – IP, Routing, Pfade und Erreichbarkeit

Schicht 3 ist oft der Kern klassischer Netzwerkdiagnosen: IP-Adressierung, Routing, Fragmentierung, MTU, ICMP sowie dynamische Routingprotokolle. In modernen Umgebungen kommt Overlay/Underlay hinzu (VXLAN, Geneve), außerdem NAT-Grenzen, Anycast-DNS, Cloud-Routen und Security Groups. Gute L3-Metriken beantworten: „Kommen Pakete zuverlässig am richtigen Ort an – und über welchen Pfad?“

Kernmetriken auf Schicht 3

Packet Loss (IP-Ebene): Verlustquoten, idealerweise pro Pfad/Segment und Richtung.
Latenz und Jitter (RTT): Baseline plus Abweichungen; Jitter ist besonders wichtig für Voice/Video.
ICMP-Fehler: Destination Unreachable, Fragmentation Needed (wichtig bei PMTUD), Time Exceeded.
Routing-Tabelle-Änderungen: Häufige Route Updates deuten auf Instabilität hin.
BGP/OSPF-Health: Session Uptime, Flaps, Prefix Counts, Convergence Time, SPF Runs (je nach Protokoll).
MTU/Fragmentierung: Fragmentation Rate, PMTUD-Failures, „Frag needed“-Meldungen.
IP-Adressraum-Auslastung: Erschöpfung von Subnetzen führt zu schwer zu findenden Ausfällen (z. B. keine neuen Pods/VMs).

Zum Verständnis von ICMP-Meldungen und deren Bedeutung im IP-Kontext ist RFC 792 (ICMP) eine klassische Referenz, während PMTUD und Fragmentierungs-Themen in späteren RFCs weiterentwickelt wurden.

Schicht 4: Transport – TCP/UDP-Qualität, Retransmits, Timeouts

Auf Schicht 4 entscheidet sich, ob Kommunikation stabil und effizient ist. TCP bringt Zustände mit (Handshake, Windowing, Congestion Control), UDP ist schlanker, aber anfälliger für Verlust, wenn die Anwendung nicht kompensiert. In der Observability sind L4-Metriken häufig die besten „Frühwarnsignale“: Retransmits oder steigende SYN-Fehler zeigen Probleme oft, bevor Applikationen harte Fehler werfen.

Die wichtigsten Transport-Metriken

TCP Retransmits: Hohe Werte deuten auf Packet Loss, Congestion oder schlechte Pfade hin.
SYN/SYN-ACK-Fehler: Verbindungsaufbau scheitert; oft Firewall/ACL, Overload oder falsche Route.
Connection Establishment Time: Zeit bis zur Verbindung; steigt bei Überlast, Paketverlust oder DNS/TLS-Kaskaden.
RTO/Timeout Rate: Häufige Retransmission Timeouts sind ernstes Stabilitätssignal.
TCP Reset Rate (RST): Unerwartete Abbrüche, häufig durch Proxy-Timeouts, Server-Resets oder Policy.
Window/Zero-Window Events: Hinweise auf Backpressure und Empfängerüberlast.
UDP Loss/Out-of-Order (wenn messbar): Besonders relevant für VoIP, Streaming, Gaming.

Eine solide, praxisnahe Erklärung zu TCP-Mechanismen und Problemen liefert das RFC 9293 (Transmission Control Protocol), das TCP konsolidiert beschreibt.

Schicht 5: Session – Verbindungslogik, Persistenz und Zustandsmanagement

Schicht 5 wird im Alltag oft „übersehen“, weil viele Session-Funktionen in Anwendungen oder Middleware stecken: Keep-Alive, Wiederaufbau von Sessions, Token-Lebensdauer, Session-Affinity am Load Balancer, oder die Steuerung langlebiger Streams (z. B. WebSockets, gRPC Streams). Observability auf Schicht 5 ist besonders in Microservices wichtig, weil Session-Fehler häufig wie Netzwerkprobleme wirken.

Session-nahe Metriken, die Sie messen sollten

Session Establishment Success Rate: Anteil erfolgreicher Sitzungsaufbauten (z. B. Login, Token Refresh, WebSocket Connect).
Reconnect Rate: Häufige Wiederverbindungen weisen auf Instabilität oder aggressive Idle Timeouts hin.
Session Duration / Idle Disconnects: Unerwartete kurze Sitzungen deuten auf Infrastruktur-Timeouts oder NAT/Proxy-Limits.
Stickiness-/Affinity-Fehler: Wenn Sitzungsaffinität erwartet wird, aber Requests auf unterschiedliche Backends gehen.
Concurrent Sessions: Kapazitätssignal, wichtig für Limits in Gateways und Proxies.

Schicht 6: Presentation – TLS, Encoding, Kompression als Observability-Faktor

Schicht 6 betrifft Darstellung und Transformation von Daten: Verschlüsselung (TLS), Kompression (gzip, brotli) und Encoding/Serialization (JSON, Protobuf). In vielen Umgebungen ist TLS die dominierende L6-Komponente. Probleme auf L6 äußern sich häufig als Handshake-Fehler, erhöhte Latenz oder plötzliche Abbrüche – und sie sind ohne passende Metriken schwer zu unterscheiden von L4/L7-Problemen.

Wichtige L6-Metriken

TLS Handshake Time: Steigt bei CPU-Engpässen, schlechten Pfaden oder Zertifikatsproblemen.
TLS Handshake Failure Rate: Fehlkonfigurationen, Trust-Store-Probleme, abgelaufene Zertifikate.
Zertifikatslaufzeit (Days to Expiry): Präventivmetrik, um Ausfälle zu vermeiden.
Negotiated Protocol/Cipher (Verteilung): Unerwartete Downgrades können auf Kompatibilitätsprobleme hinweisen.
Compression Ratio / CPU Cost: Hohe Kompression spart Bandbreite, kann aber Latenz durch CPU erhöhen.

Für TLS-Grundlagen und Handshake-Mechanik ist die TLS-1.3-Spezifikation (RFC 8446) eine verlässliche Referenz.

Schicht 7: Application – DNS, HTTP, gRPC und nutzernahe Signale

Schicht 7 ist dort, wo Nutzer und Anwendungen „fühlen“, dass etwas nicht stimmt: langsame Webseiten, API-Fehler, DNS-Probleme. Gleichzeitig ist L7 die Schicht mit den meisten Fehlinterpretationen, weil L7-Symptome sehr oft durch L3/L4/L6-Ursachen entstehen. Eine gute Observability-Strategie trennt daher L7-Symptome von tieferen Ursachenindikatoren.

Schicht-7-Metriken, die wirklich helfen

DNS Lookup Time / DNS Error Rate: NXDOMAIN, SERVFAIL, Timeouts; essenziell, weil ohne DNS oft nichts geht.
HTTP/HTTPS Response Time: P50/P90/P99; besonders P99 zeigt Störungen und Tail Latency.
HTTP Status Code Rate: 4xx/5xx-Verteilung, 429 (Rate Limit), 503/504 (Upstream/Timeout).
Request Timeout Rate: Anteil abgebrochener Requests (Client-/Server-Timeouts unterscheiden, wenn möglich).
gRPC Codes / Latency: UNAVAILABLE, DEADLINE_EXCEEDED als zentrale Indikatoren im gRPC-Umfeld.
Queue- und Messaging-Metriken: Lag, Consumer Backlog, Publish/Consume Error Rate (wenn Messaging Teil der „Application World“ ist).

Für DNS als Protokoll und Fehlersemantik ist RFC 1035 eine grundlegende Referenz, während HTTP-Mechanismen umfassend in den HTTP Semantics (RFC 9110) beschrieben werden.

Cross-Layer-Korrelation: So entstehen aus Einzelmetriken echte Erkenntnisse

Der größte Mehrwert entsteht, wenn Sie Metriken schichtübergreifend korrelieren. Dazu benötigen Sie ein gemeinsames Zeitfenster, konsistente Labels (z. B. Standort, Device, Interface, Service, Namespace) und eine klare „Drilldown-Logik“. Typische Korrelationen, die in der Praxis schnell zur Ursache führen:

HTTP-Timeouts ↑ und TCP Retransmits ↑ → wahrscheinlich Loss/Congestion (L3/L4), nicht „nur App“.
gRPC DEADLINE_EXCEEDED ↑ und TLS Handshake Time ↑ → mögliche TLS/CPU-Probleme (L6) oder Pfadinstabilität.
DNS Errors ↑ und Route Changes ↑ → Resolver/Netzpfad oder Control-Plane-Instabilität (L3/L7).
Broadcast Rate ↑ und Switchport Drops ↑ → Layer-2-Storm oder Loop (L2).

Ein einfaches SLO-Denkmuster für Netzwerkqualität

Auch wenn SLOs häufig applikationszentriert sind, lassen sich Netz-SLOs definieren, z. B. „Packet Loss < 0,1 %“ oder „P99 RTT < X ms“ zwischen Zonen. Für eine einfache Verfügbarkeitsmetrik auf Basis erfolgreicher Requests gilt:

$Availability = 1 - \frac{FailedRequests}{TotalRequests}$

Wichtig ist, dass Sie „FailedRequests“ sauber definieren (z. B. Timeouts und 5xx, aber nicht alle 4xx) und die Ursachenindikatoren aus tieferen Schichten als Begleitmetriken erfassen.

Tooling-Strategien: Wie Sie die Metriken realistisch erheben

Welche Daten Sie bekommen, hängt von Ihrer Umgebung ab. In klassischen Netzwerken sind SNMP, Syslog und Flow-Daten verbreitet. In Cloud/Kubernetes kommen eBPF, Service Mesh Telemetry, Ingress/Gateway-Metriken und Cloud-Native Monitoring hinzu. Entscheidend ist nicht „alles messen“, sondern pro OSI-Schicht die wichtigsten Signale zuverlässig und mit wenig Rauschen zu erfassen.

Gängige Quellen pro Schicht

L1/L2: SNMP/Streaming Telemetry (Interface Counters, Errors, DOM), Switch Events.
L3: NetFlow/IPFIX, Routing Telemetry (BGP/OSPF), aktive Messungen (synthetische RTT/Loss).
L4: Host-Metriken (Kernel TCP Stats), Load Balancer Stats, eBPF.
L5–L7: Proxy/Gateway/Mesh-Metriken, DNS-Resolver-Metriken, App-Metriken, Tracing.

Wer Flow-Daten zur Pfadanalyse einsetzen will, findet einen guten Einstieg über IPFIX (RFC 7011), das den Standard für Flow-Export beschreibt.

Best Practices: So bauen Sie ein OSI-basiertes Observability-Set auf

Pro Schicht 5–10 Kernmetriken definieren: Weniger ist mehr, solange sie aussagekräftig sind.
Baselines statt nur Schwellenwerte: Abweichungen vom Normalzustand sind oft wertvoller als fixe Grenzwerte.
Labels standardisieren: Standort, Zone, Device, Interface, Service, Namespace – sonst keine Korrelation möglich.
Aktive und passive Messung kombinieren: Synthetische Checks (RTT/Loss) plus reale Traffic-Telemetrie.
Alerting nach Ursache priorisieren: Erst L1/L2/L3-Indikatoren, dann L7-Symptome – reduziert Alarmfluten.
Change-Events integrieren: Konfigänderungen, Deployments, Zertifikatsrotationen als Zeitmarker im Dashboard.
Tail Latency ernst nehmen: P95/P99 sind in verteilten Systemen oft wichtiger als der Durchschnitt.

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