Tren observabilitas 2026

Alat observabilitas berbasis AI dapat mengotomatiskan pengambilan keputusan berdasarkan data telemetri yang mereka kumpulkan, mengintegrasikan visualisasi data ke dalam dasbor melalui AI generatif, dan mengoptimalkan alur kerja dengan insight yang diperoleh melalui machine learning. Lapisan kompleksitas baru yang diperkenalkan AI akan membutuhkan kewaspadaan dalam hal pemantauan biaya, memecah silo, serta memastikan kompatibilitas dan fungsionalitas di seluruh tumpukan penuh sistem terdistribusi.

Oleh karena itu, tiga tren penting dalam lingkungan observabilitas 2026 adalah:

1. Platform observabilitas menjadi lebih cerdas untuk mengimbangi AI
   
2. Menggunakan observabilitas sebagai bagian dari strategi manajemen biaya keseluruhan
3. Peningkatan adopsi standar observabilitas terbuka

Membuat platform observabilitas lebih cerdas akan sangat penting karena lebih banyak sistem yang akan diintegrasikan dan bergantung pada TI yang didukung AI. Kecerdasan observabilitas membutuhkan peningkatan penggunaan alat observabilitas berbasis AI—pada dasarnya, menggunakan AI untuk mengamati AI.

Dalam hal mengelola biaya, menerapkan alat observabilitas secara efektif di lingkungan cloud native memerlukan perhatian khusus pada harga dan kompatibilitas. Peningkatan perkiraan dan perencanaan kapasitas serta fokus pada tujuan tingkat layanan dapat membantu menjaga pengeluaran tetap sejalan dan menghindari vendor lock-in.

Standardisasi observabilitas diperlukan karena standar dan alat telemetri sumber terbuka—seperti OpenTelemetry (OTel), Prometheus, dan Grafana—beradaptasi dengan penggunaan AI generatif dalam beban kerja mereka. Penggunaan standar umum dapat memungkinkan organisasi untuk mengintegrasikan data observabilitas yang dihasilkan oleh alat AI generatif, model machine learning, dan agen AI dengan sisa tumpukan mereka, memberikan gambaran yang lebih komprehensif tentang kinerja sistem dan metrik.

Tren utama lainnya dalam observabilitas termasuk observabilitas sebagai kode, praktik DevOps di mana konfigurasi observabilitas dikelola seperti kode, dan peningkatan fokus pada observabilitas untuk fungsi penting bisnis seiring dengan upaya organisasi untuk mengelola peningkatan peringatan observabilitas dengan lebih baik.

Alat AI memerlukan praktik baru untuk mengumpulkan dan menggunakan data. Banyak organisasi perlu merombak praktik observabilitas mereka saat ini untuk memastikan alat AI dipahami, diterapkan secara efisien, dan sepenuhnya selaras dengan tujuan bisnis.

Dalam istilah observabilitas, "kecerdasan" adalah pengumpulan dasar data telemetri dari sistem TI, serta kemampuan untuk menggunakan data tersebut untuk mendeteksi anomali, melakukan analisis akar masalah, memecahkan masalah, meningkatkan pengalaman pengguna, dan pada akhirnya memperkirakan masalah untuk mencegahnya terjadi.

“Pada tahun 2026 lebih banyak aspek dunia akan ditangani oleh sistem AI, yang pada akhirnya berjalan pada infrastruktur yang dapat gagal dalam berbagai cara,” ujar Arthur de Magalhaes, anggota staf teknis senior untuk AIOps dan platform observabilitas Instana di IBM, kepada IBM Think.

“Kecerdasan dan kecepatan yang diperlukan untuk menjaga sistem AI ini tetap sehat juga tumbuh secara paralel, menuntut agar jenis kecerdasan yang lebih inovatif dan kuat diterapkan.”

de Magalhaes mengatakan kepada IBM Think bahwa tren terbesar pada tahun 2026 untuk kecerdasan observabilitas adalah peningkatan integrasi AI agen, dengan agen AI menyerap data observabilitas dan insight yang diperlukan untuk mencapai tujuan mereka. Misalnya, agen yang berspesialisasi dalam menangani log dapat menganalisis log tersebut, mengekstrak pola, menemukan anomali, dan kemudian bekerja dengan agen lain yang memiliki kemampuan berbeda untuk memulihkan dan mencegah gangguan, yang berpotensi meningkatkan rata-rata waktu untuk memperbaiki (MTTR).

Agen juga dapat meningkatkan skala sumber daya, mengalihkan lalu lintas, memulai ulang layanan, membatalkan penerapan, dan menghentikan sementara saluran data, di antara tugas-tugas lainnya. Mereka semakin sering melakukan ini sekaligus bertindak berdasarkan parameter yang ditetapkan oleh mesin pengambilan keputusan otomatis yang menentukan apakah suatu masalah memerlukan tindakan, jenis tindakan apa yang tepat, dan urgensinya berdasarkan kebutuhan bisnis.

Mendelegasikan keputusan tata kelola ini kepada agen memerlukan data observabilitas untuk mendukung keputusan tersebut. Solusi observabilitas yang secara efektif mengintegrasikan agen AI dapat mengamati hasil tindakan, menyesuaikan model dan kebijakan, dan meningkatkan keputusan pada masa depan dengan intervensi manusia minimal.

Menurut riset yang diterbitkan pada Januari 2026 oleh Omdia,¹ 55 persen pemimpin bisnis yang disurvei mengatakan bahwa mereka tidak memiliki informasi yang diperlukan untuk membuat keputusan yang efektif tentang pengeluaran untuk teknologi. Pertumbuhan AI dapat semakin memperumit masalah ini.

“Perusahaan yang menyediakan layanan yang mengekspos fitur AI perlu secara proaktif mengamati biaya GPU internal mereka dan secara dinamis meningkatkan dan menurunkan skala untuk memenuhi permintaan sekaligus tetap mendapatkan keuntungan,” kata de Magalhaes. Praktik observabilitas sangat penting untuk mencapai keseimbangan tersebut.

Observabilitas dapat membantu organisasi mengevaluasi kinerja jaringan dan menentukan kapan dan di mana investasi TI harus dilakukan.

Karena alat AI yang mahal seperti agen dan model bahasa besar (LLM) mendorong permintaan untuk unit pemrosesan grafis (GPU) yang mahal, akan sangat penting bagi organisasi untuk menempatkan dan menggunakan GPU ini secara efisien, sehingga pelanggan mempertahankan akses ke alat AI dengan pemadaman minimal. Data observabilitas dapat membantu mengoptimalkan penempatan dan penggunaan GPU ini sehingga pengguna dapat mengakses alat AI tanpa menyebabkan keuntungan negatif pada organisasi atau mengalihkan biaya ke pengguna.

AI Agen memiliki peran dalam mengelola biaya ini. Dalam satu contoh penggunaan, agen yang dikhususkan untuk observabilitas AI mungkin dapat menganalisis data dari lingkungan multicloud hybrid untuk mengoptimalkan pembelian dan penempatan GPU, sehingga menghasilkan pengurangan biaya yang nyata

Observabilitas juga dapat membantu mengelola biaya dalam aspek lain dari TI perusahaan. Misalnya, pertimbangkan penggunaan alat observabilitas untuk membandingkan konfigurasi ekosistem TI yang berbeda dan topologi jaringan, dengan tujuan mengurangi biaya observabilitas sekaligus mempertahankan (atau meningkatkan) target kinerja untuk alat observabilitas.

Perencanaan kapasitas, atau proses yang memeriksa kapasitas produksi organisasi dan sumber daya yang dibutuhkan untuk memenuhi tujuan, juga dapat memainkan peran dalam mengendalikan biaya, didukung oleh insight real-time yang diperoleh dari alat observabilitas dan pemantauan.

Dengan semakin banyaknya model AI generatif dalam tumpukan teknologi, standar umum akan diperlukan untuk mengintegrasikannya dengan alat observabilitas dan sumber data yang ada.

Standardisasi dalam observabilitas mengacu pada adopsi spesifikasi dan kerangka kerja umum untuk data observabilitas, sering kali pada tingkat instrumentasi di mana kode digunakan untuk mengumpulkan telemetri.

Standar umum dapat merampingkan penyerapan data, mendorong inovasi di lapangan, dan membantu menghindari vendor lock-in—yang akan menjadi penting karena alat AI generatif, yang sering dimiliki oleh penyedia pihak ketiga dengan visibilitas terbatas tentang kerja internal mereka, menjadi semakin terintegrasi ke dalam lingkungan TI cloud native.

“Adopsi komunitas dan perusahaan adalah faktor terpenting untuk standardisasi dalam observabilitas,” kata de Magalhaes kepada IBM Think. “Standar perlu diterima dan diadopsi oleh kelompok masyarakat besar dan segera setelah itu harus ada dukungan yang tepat dari vendor perusahaan untuk memastikan standar ini dapat diterapkan pada skenario dunia nyata.”

Menurut de Magalhaes, OpenTelemetry akan terus mengembangkan kemampuan observabilitas AI generatifnya pada tahun 2026. Standar data umum OTel dapat memungkinkan vendor observabilitas untuk menghubungkan telemetri dari alat gen AI black-box dengan lingkungan TI lainnya, menciptakan tampilan yang lebih komprehensif dan menyeluruh.  

Tren utama lainnya untuk tahun 2026 termasuk pertumbuhan observabilitas sebagai kode dan peningkatan fokus pada observabilitas untuk fungsi bisnis penting.

Meningkatnya adopsi standar terbuka telah dilacak dengan adopsi observabilitas sebagai kode.

Observabilitas sebagai kode adalah praktik DevOps yang menerapkan prinsip-prinsip pengembangan perangkat lunak pada observabilitas. Mirip dengan infrastruktur sebagai kode (IaC), observabilitas sebagai kode melibatkan pengelolaan sistem observabilitas dan kebijakan melalui pembuatan file konfigurasi, yang dikendalikan versi dan dikelola melalui permintaan perubahan. Semua file ini menggantikan navigasi manual alat observabilitas dan antarmuka pengguna dengan proses yang mencerminkan penerapan kode.

“Alat dan konsep yang sama yang mengatur dan mengeksekusi infrastruktur sebagai kode juga berlaku untuk observabilitas sebagai kode,” kata de Magalhaes.

Observabilitas sebagai kode berarti saluran CI/CD yang sama yang secara otomatis melacak dan menerapkan kode perangkat lunak juga dapat digunakan untuk mengatur observabilitas, memungkinkan pengumpulan, analisis, dan penyimpanan data telemetri secara otomatis. Lingkungan yang diatur oleh standar terbuka membuat penerapan dan pengeditan kode ini lebih mulus di lingkungan jaringan yang beragam.

File konfigurasi yang dibuat di lingkungan OaC menentukan bagaimana telemetri dikumpulkan, divisualisasikan, dan dievaluasi—misalnya melalui aturan instrumentasi, peringatan, dasbor, dan SLO. Administrator dapat memastikan bahwa ketika alat IaC menjalankan server baru, misalnya untuk memenuhi permintaan, konfigurasi yang menyertainya akan dihasilkan untuk mendapatkan observabilitas server tersebut.

Karena alat observabilitas menjadi semakin kuat dan banyak digunakan, organisasi perlu memfokuskan upaya observabilitas mereka pada sistem yang secara langsung berdampak pada hasil bisnis.

Mendapatkan observabilitas sistem yang lebih baik dari waktu ke waktu menciptakan risiko kelelahan peringatan yang lebih besar. Menurut riset yang diterbitkan pada November 2025 oleh Omdia², kelelahan peringatan sejauh ini merupakan perhatian terbesar bagi tim keamanan siber di bidang teknologi operasional yang sensitif, menyoroti betapa pentingnya bagi tim TI untuk secara cerdas dan cepat menyortir peringatan dan membuang peringatan yang tidak relevan atau berlebihan.

Menurut de Magalhaes, cara yang paling sering diminta untuk mengurangi hambatan peringatan adalah dengan membatasi peringatan pada hal-hal yang berdampak pada hasil bisnis. Oleh karena itu, organisasi mungkin mempertimbangkan untuk mengembangkan strategi observabilitas khusus untuk berbagai bagian jaringan yang secara langsung menjalankan operasi bisnis.

Misalnya, insinyur keandalan situs (SRE) mungkin mengembangkan aturan untuk membedakan dalam deteksi anomali mereka antara server host yang kehabisan memori di lingkungan pengujian—masalah dengan urgensi yang relatif rendah—dan host kehabisan memori di lingkungan produksi yang menyetujui transaksi kartu kredit, sesuatu yang seharusnya segera memicu respons insiden.