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PagerDuty

PagerDuty, Inc.

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PagerDuty ist die führende Plattform für IT-Incident-Management und digitales Operations-Management. DevOps- und SRE-Teams nutzen PagerDuty für automatisches Alerting, On-Call-Rotationen, Incident-Eskalation und Post-Mortem-Analysen. Die KI-gestützte AIOps-Funktion korreliert Alarme automatisch und reduziert Alert-Fatigue in komplexen Systemlandschaften.

Kosten: Free Plan (5 Nutzer), Professional ab 21 USD/Nutzer/Monat, Business ab 41 USD/Nutzer/Monat, Enterprise auf Anfrage

Stärken

Branchenstandard für On-Call-Management — flexible Rotationen, Eskalationsregeln, Schedules
Integration mit über 700 Tools (Datadog, New Relic, AWS CloudWatch, Jira, Slack)
KI-gestützte Alert-Gruppierung reduziert Alert-Noise erheblich
Detaillierte Incident-Timelines und Post-Mortem-Templates für Lernprozesse

Einschränkungen

Kein Deutsch — englischsprachige Oberfläche und Support
Datenhaltung in den USA — für europäische Unternehmen DSGVO-Prüfung erforderlich
Teuer bei größeren Teams — Kosten skalieren pro Nutzer schnell

Passt gut zu

DevOps- und SRE-Teams in technologiegetriebenen Unternehmen IT-Operations-Teams mit 24/7-Bereitschaftspflicht Unternehmen mit hohen Uptime-Anforderungen (SaaS, E-Commerce, Banking)

So steigst du ein

Schritt 1: Erstelle einen PagerDuty-Account (Free Plan für bis zu 5 Nutzer), richte dein erstes Service-Objekt an und verbinde es mit einer Monitoring-Quelle — z. B. Datadog, AWS CloudWatch oder einen einfachen E-Mail-Alert. Innerhalb von 30 Minuten bekommst du deinen ersten Test-Alert auf dein Handy.

Schritt 2: Konfiguriere deine erste On-Call-Rotation: Lege die Schichtzeiten (z. B. täglich wechselnd zwischen drei Teammitgliedern) und Eskalationsregeln fest. PagerDuty sendet Alerts per Push, SMS oder Anruf — je nach Dringlichkeit und konfigurierter Eskalationsstufe.

Schritt 3: Aktiviere AIOps Event Intelligence: PagerDuty gruppiert korrelierte Alerts automatisch zu einem einzigen Incident statt hundert einzelner Benachrichtigungen — ideal für komplexe Systemlandschaften mit vielen Abhängigkeiten. Das reduziert die Alert-Fatigue im Team erheblich.

Ein konkretes Beispiel

Ein Berliner E-Commerce-Unternehmen betreibt seine Plattform auf AWS mit Datadog als Monitoring. Nachts schlägt ein Load-Balancer-Problem an: Statt 47 einzelner Alerts aus CPU, Memory, Latenz und Error Rate bekommt der On-Call-Engineer genau einen PagerDuty-Incident mit zusammengefasstem Kontext. Die mittlere Zeit bis zur Erkennung (MTTD) sinkt von 18 auf 3 Minuten. Morgens gibt es ein vollständiges Incident-Timeline-Dokument für das Post-Mortem.

Gut kombiniert mit

Datadog — Datadog-Alerts direkt an PagerDuty übergeben für strukturiertes Incident Management mit On-Call-Rotation
Jira — PagerDuty-Incidents automatisch als Jira-Tickets erstellen für nachgelagertes Bug-Tracking und Post-Mortem-Aufgaben
Slack — PagerDuty-Incident-Updates in Slack-Channels spiegeln, sodass das gesamte Team informiert bleibt ohne aktiv benachrichtigt zu werden