ilert vs. Splunk: Welche passt am besten zu Ihrem Unternehmen?

Überblick: Stärken der verschiedenen Plattformen

ilert ist eine AI-First Incident-Management-Plattform, die Alarmierung, Dienstpläne und native Statusseiten kombiniert – alles unterstützt durch ilert AI SRE. ilert AI Agents verstehen den Kontext von Incidents und agieren wie erfahrene SREs, liefern umsetzbare Schritte zur Behebung oder beheben Probleme sogar autonom. ilert ist mit einem Hauptziel entwickelt – die MTTR deutlich zu senken und eine höhere Uptime sicherzustellen.

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Splunk hingegen ist eine breite Observability- und AIOps-Plattform. Splunk On-Call, früher bekannt als VictorOps, übernimmt Alarmierung und Eskalation, während prädiktive Analytics und Ereigniskorrelation über ITSI und die umfassendere Splunk Observability Cloud verfügbar sind. Während Splunk die On-Call-Suite als Teil seines Angebots führt, ist sie nicht Splunks Hauptprodukt.

Die Unterschiede zwischen ilert und Splunk im Detail

Betrachten wir die wichtigsten Incident-Management-Features, die auf beiden Plattformen verfügbar sind.

AI-First vs. AI-Enabled

ilert verfolgt einen AI-First-Ansatz im Incident-Management: künstliche Intelligenz ist nicht nur ein Add-on – sie bildet das Fundament der Plattform. Jeder Workflow in ilert wird von der ilert KI unterstützt, einem intelligenten System, das Site Reliability und DevOps-Teams hilft, manuelle Aufgaben zu automatisieren und schnellere Lösungen zu erreichen. Anstatt Engineers mit Alarmierungen zu überfluten, analysiert ilert Alerts automatisch und gruppiert zusammenhängende Events. Während eines Incidents erkennt ilert AI SRE wiederkehrende Muster, identifiziert die wahrscheinlichsten Root Causes und gibt Empfehlungen für eine schnelle Incident-Behebung. Sie kann als Berater agieren, oder – wenn Sie Berechtigungen erteilen – Incidents autonom lösen, ohne Sie mitten in der Nacht zu wecken. Diese agentischen Fähigkeiten verwandeln die KI von einem passiven Empfehlungsgeber in ein aktives Teammitglied – ein wesentlicher Unterschied, der ilerts AI-First-Vision definiert.

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Splunk bietet dagegen AI-Enabled-Funktionalität primär über Machine-Learning-Modelle und AIOps-Integrationen. Innerhalb von Splunk On-Call umfasst die Plattform ML-basierte Responder-Empfehlungen, die vergangene Störungen analysieren, um vorzuschlagen, wer in kommende Incidents eingebunden werden sollte. Für weitergehende AI-Funktionen wie Ereigniskorrelation, Vermeidung von Alarmflut, Anomalieerkennung und prädiktive Alarmierung müssen Nutzer Splunk IT Service Intelligence (ITSI) oder die breitere Splunk Observability Cloud integrieren. Diese Komponenten liefern leistungsstarke, datengestützte Einblicke, agieren aber als separate Teile in einem größeren Ökosystem – KI-Unterstützung in Splunk hängt also oft davon ab, wie umfassend eine Organisation in den Observability-Stack investiert.

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Beide Plattformen nutzen KI, ihre Philosophien unterscheiden sich jedoch: ilert bettet KI in jede Phase des Incident Response Lebenszyklus ein, um die menschliche Response in Echtzeit zu verstärken, während Splunk KI als Teil eines breiteren Analytics- und AIOps-Rahmens positioniert, der die Sichtbarkeit über die Infrastruktur verbessert.

Live-Anruf-Routing: Verpassen Sie keinen kritischen Anruf

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ilert bietet ein Call-Routing-Add-on, das für Teams entwickelt wurde, die Anrufe als Teil ihres kritischen Alarmierungsprozesses nutzen. Jedes Team kann dedizierte Hotlines mit lokalen Nummern erstellen, sodass Kunden oder interne Stakeholder stets den richtigen Responder erreichen. Der leistungsfähige Call Flow Builder ermöglicht es Teams, Anrufpfade mit Drag-and-Drop-Blöcken visuell zu gestalten und genau festzulegen, wie Anrufe behandelt werden: von Begrüßungsansagen über bedingtes Routing, Voicemail, PIN-Codes und vieles mehr. Anrufe folgen automatisch dem Dienstplan und den Eskalationsketten, sodass der nächste verfügbare Responder immer erreichbar ist. Dieses Maß an Konfigurierbarkeit macht ilerts Hotline-System zu einem vollständig verwalteten Voice-Kanal innerhalb des Incident-Workflows.

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Splunk On-Call unterstützt ebenfalls Live-Anruf-Routing und verbindet eine veröffentlichte Telefonnummer mit dem aktuellen On-Call-Responder. Es kann teambasiertes Routing, Eskalationsketten, Telefonbäume und Voicemails handhaben und protokolliert Anrufdetails für Kontext in der Incident-Timeline. Diese Funktionalität erfordert jedoch eine externe Einrichtung über Twilio, wobei die Routing-Logik separat konfiguriert und gepflegt wird. Während die Kernfunktionen des Anruf-Routings vorhanden sind, fehlt die visuelle Flexibilität und die native Verwaltung, die im ilert Call Flow zu finden sind. In der Praxis stützt sich Splunks Ansatz auf Integration und Scripting, was für Teams, die eine schnelle und intuitive Hotline-Lösung suchen, zusätzliche Komplexität bedeuten kann.

Statusseiten: Halten Sie alle auf dem Laufenden

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ilert enthält native, vollständig integrierte Statusseiten, mit denen während Incidents transparent kommuniziert werden kann. Teams können öffentliche, private oder zielgruppenspezifische Seiten erstellen und sie direkt mit aktiven Services verknüpfen, sodass Updates automatisch erscheinen. Abonnenten können automatisch benachrichtigt werden, wodurch eingehender Support-Belastung reduziert und Stakeholder in Echtzeit informiert werden können. Mit Unterstützung durch die ilert KI können Engineers in Sekundenschnelle klare, empathische Updates erstellen und diese mit einem Klick veröffentlichen – eine wertvolle Zeitersparnis, gerade wenn Kommunikation überaus wichtig ist.

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Splunk On-Call enthält im Gegensatz dazu keine eingebauten Statusseiten. Die meisten Unternehmen kombinieren die Lösung mit Drittanbieter-Tools wie Atlassian Statuspage, um Incident-Updates extern zu teilen. Das funktioniert, bringt jedoch zusätzliche Kosten, Konfigurationsaufwand und eine weitere Oberfläche mit sich, die Teams verwalten müssen. ilerts integrierter Ansatz beseitigt diesen Overhead und bietet eine einzige, nahtlose Umgebung für Incident Response und Kundenkommunikation.

Umfang und Einfachheit

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ilert ist auf Fokus und Effizienz ausgelegt. Die Lösung vereint alles, was SRE- und DevOps-Teams für die Incident Response benötigen, in einer einzigen, einheitlichen Plattform. Mit einer übersichtlichen Oberfläche, schneller Einrichtung und über 140 Integrationen wird die Einführung einer neuen Lösung oder die Migration von anderen Tools zum Kinderspiel. Dank seiner SaaS-Architektur fallen keine Infrastrukturkosten an, und der leicht erreichbare technische Support sorgt dafür, dass jede Anfrage innerhalb weniger Minuten bearbeitet wird.

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Splunk verfolgt dagegen einen modularen Ansatz. Splunk On-Call übernimmt Alarmierung und Eskalationen, aber fortgeschrittene AIOps- und Observability-Funktionen hängen von zusätzlichen Komponenten ab. Das macht Splunk zu einer leistungsfähigen Enterprise-Plattform für End-to-End-Monitoring, aber auch komplexer in Bereitstellung und Betrieb.

Für Ihr Ökosystem entwickelt – nicht, um Sie einzuschränken

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ilert wurde von Anfang an vendor-neutral entwickelt. Es integriert sich nahtlos mit mehr als 140 Tools aus den Bereichen Monitoring, Observability, ITSM, CI/CD und Kommunikationsplattformen – von Datadog, Grafana und Prometheus bis ServiceNow, Jira und Slack. Außerdem machen offene APIs, Webhooks und der Terraform-Provider von ilert es einfach, Konfigurationen zu automatisieren und die Einführung teamübergreifend zu skalieren. Da die Plattform schlank und SaaS-basiert ist, dauert die Einrichtung nur wenige Minuten. Der neutrale Aufbau von ilert bedeutet, dass es sich in jede Toolchain einfügt und sofortigen Mehrwert liefert, ohne Sie zur Standardisierung in ein spezifisches Vendor-Ökosystem zu zwingen.

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Splunk On-Call hingegen punktet bei Unternehmen, die bereits in das Splunk-Ökosystem investiert sind. Es verbindet sich eng mit der Splunk Observability Cloud und IT Service Intelligence (ITSI) und nutzt die Telemetriedaten, Dashboards und Ereigniskorrelation der Plattform, um Incident Response-Workflows zu erweitern. Splunk On-Call unterstützt zwar ebenfalls Integrationen mit vielen externen Tools, aber die beste Leistung – und die optimale Automatisierung – ergeben sich, wenn die Lösung mit anderen Splunk-Produkten kombiniert wird. Diese Tiefe kann für große Unternehmen, die Splunk bereits für Monitoring und Analytics verwenden, sehr leistungsfähig sein, macht die Einführung für Teams aus anderen Stacks jedoch auch aufwendiger.

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