Saatnya beralih dari pemantauan ke observabilitas. Dari mana harus dimulai? 

Ketika lingkungan TI tumbuh lebih kompleks, alat pemantauan tradisional sering kesulitan untuk mengikutinya. Munculnya arsitektur cloud-native, layanan mikro, dan aplikasi dalam kontainer telah menciptakan sistem yang sangat saling terhubung yang membutuhkan pendekatan yang lebih komprehensif untuk visibilitas.

Tren ini telah mendorong evolusi observabilitas sebagai disiplin ilmu, yang melampaui metrik sistem pelacakan untuk memberikan insight penuh tentang perilaku sistem. Dengan menghubungkan data telemetri di seluruh lingkungan terdistribusi, solusi observabilitas membantu tim mengidentifikasi akar masalah lebih cepat, menyelesaikan masalah secara proaktif, dan meningkatkan keandalan sistem. Dengan bantuan alat observabilitas modern, satu organisasi meningkatkan ketersediaan tingkat layanan sebesar 70%.

Transisi menuju observabilitas juga didorong oleh kebutuhan. Alat pemantauan lama dihentikan penggunaannya dan digantikan dengan platform observabilitas yang dapat menangani tuntutan teknologi masa kini. Misalnya, Tivoli milik IBM sendiri sedang dihentikan dan digantikan dengan Instana, solusi observabilitas generasi berikutnya.

Berikut adalah alasan dan cara organisasi bergerak ke observabilitas saat ini, berdasarkan insight dari pakar Drew Flowers dari IBM, Pemimpin Penjualan Amerika untuk Instana. Baik jika Anda sedang bermigrasi secara aktif atau hanya mengevaluasi opsi, diskusi berikut ini dapat membantu memperjelas keadaan saat ini. 

Pada tingkat tinggi, pemantauan memberi tahu Anda apa yang terjadi, tetapi observabilitas menjelaskan alasannya. Pemantauan mendeteksi gejala-gejala dari suatu masalah, sementara observabilitas memberikan konteks yang diperlukan untuk analisis diagnostik yang lebih dalam.

Pemantauan tradisional menangkap metrik yang telah ditentukan sebelumnya seperti penggunaan CPU dan latensi jaringan, menawarkan gambaran singkat tentang kinerja sistem tetapi hanya sedikit insight tentang mengapa suatu masalah terjadi. Misalnya, pemantauan mungkin menandai penggunaan CPU yang tinggi selama penurunan kinerja, tetapi tidak akan menjelaskan akar masalahnya.

Observabilitas membawa kecerdasan sistem lebih jauh dengan menghubungkan beberapa jenis data telemetri—metrik, peristiwa, log, dan jejak (data MELT)—untuk memberikan tampilan lingkungan TI yang lengkap dan real-time. Pandangan ini memungkinkan organisasi untuk tidak hanya mendeteksi masalah tetapi juga menentukan penyebabnya, mengantisipasi kegagalan, dan menganalisis perilaku kompleks di seluruh sistem terdistribusi.

Karena melampaui pemantauan tradisional, observabilitas dapat menawarkan insight yang memperbaiki kinerja sistem, meningkatkan ketahanan, dan mengoptimalkan biaya.

Manfaat utamanya mencakup:

• Penyelesaian masalah yang lebih cepat: Diagnostik otomatis menghilangkan kebutuhan akan korelasi manual di seluruh alat, yang dapat mengurangi waktu rata-rata untuk mendeteksi (MTTD) dan waktu rata-rata untuk memperbaiki (MTTR) di lingkungan TI yang kompleks.
  
  
• Penyelesaian masalah secara proaktif: Analisis berbasis AI dapat memprediksi kegagalan sebelum berdampak pada pelanggan atau infrastruktur, mengubah tim dari mengatasi masalah secara reaktif menjadi menjalankan operasi yang proaktif.
  
  
• Efisiensi yang dioptimalkan: Visibilitas yang mendetail ke dalam konsumsi sumber daya membantu perusahaan memantau penggunaan, menskalakan secara efisien, dan mengelola biaya cloud.
  
  
• Ketahanan yang lebih baik: Deteksi anomali yang didukung AI mengurangi kelelahan peringatan dengan memprioritaskan insiden berdasarkan dampaknya, sementara remediasi otomatis merampingkan alur kerja.
  
  
• Kolaborasi yang lebih kuat: Dengan memecah silo, kemampuan observabilitas memberi tim sumber data bersama, yang mengarah pada penyelesaian insiden yang lebih cepat dan pengambilan keputusan yang lebih baik.
  
  
• Penyelarasan bisnis: Menghubungkan kesehatan sistem dengan indikator kinerja utama (KPI) memberikan visibilitas kepada pimpinan tentang bagaimana teknologi memengaruhi operasi, pengalaman pelanggan, dan pendapatan, sehingga memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih tepat.

Meskipun solusi observabilitas telah ada di pasaran selama bertahun-tahun, banyak organisasi sekarang memilih untuk pindah dari pemantauan tradisional ke observabilitas.

Organisasi yang menunda transisi ke observabilitas berisiko mengalami utang teknis dan kerugian kompetitif, sementara organisasi yang melakukan perpindahan memperoleh penyelesaian masalah yang lebih cepat dan efisiensi yang lebih besar. Sorotan McKinsey bagaimana observabilitas dapat mentransformasi ketahanan TI, dengan satu organisasi memangkas insiden hingga 90% dan memangkas waktu respons dari jam menjadi detik.

Selain penarikan banyak alat pemantauan lama dari pasar, dua faktor terpenting yang mendorong adopsi observabilitas termasuk peningkatan kompleksitas TI dan inovasi AI.

Dengan kompleksitas lingkungan TI modern—termasuk infrastruktur hybrid cloud, layanan mikro, dan beban kerja kontainer—alat pemantauan tradisional tidak lagi berfungsi. Solusi ini, yang dirancang untuk aplikasi yang stabil dan monolitik, tidak dapat secara efektif mengelola ekosistem teknologi yang canggih dari perusahaan modern.

Keterbatasan umum pemantauan tradisional meliputi:

• Kesenjangan dalam visibilitas di seluruh sistem terdistribusi, yang menyebabkan kegagalan yang tidak terdeteksi dan waktu henti yang tidak terduga
  
  
• Resolusi insiden yang lambat, menunda upaya pemulihan, dan meningkatkan gangguan dan biaya operasional
  
  
• Peningkatan MTTD dan MTTR, sehingga lebih sulit untuk memenuhi perjanjian tingkat layanan (SLA ) dan mempertahankan keandalan
  
  
• Insight yang terbatas tentang kegagalan bertingkat, yang mengakibatkan kesalahan diagnosis, pemadaman berulang, dan masalah kinerja yang berkepanjangan

Solusi observabilitas membantu mengatasi keterbatasan ini dengan memberikan insight yang komprehensif dan real-time ke dalam infrastruktur Teknologi. Insight ini memudahkan untuk menemukan dan mengatasi masalah dengan lebih cepat, mengurangi waktu henti, melindungi pendapatan, dan menjaga kepercayaan pelanggan.

Kecerdasan buatan (AI) mentransformasi kemampuan observabilitas dengan membantu tim menganalisis data telemetri dalam jumlah besar, menyaring gangguan, dan memunculkan masalah kritis secara real-time tanpa perlu memilah log dan peringatan secara manual.

Kecerdasan buatan untuk operasi TI, atau AIOps, mengambil langkah lebih jauh dengan menggunakan machine learning untuk mendeteksi pola, mengurangi positif palsu, dan menghubungkan berbagai peristiwa di seluruh sistem yang kompleks. Akibatnya, tim TI dapat mengatasi kelelahan peringatan dan mengisolasi masalah nyata dengan lebih cepat.

Dengan mengintegrasikan observabilitas dengan AIOps, organisasi dapat menyederhanakan respons insiden, mengurangi waktu henti, dan meningkatkan keandalan sistem tanpa upaya manual tambahan. Pergeseran ini mengalihkan tim dari pemecahan masalah reaktif ke pengoptimalan sistem proaktif, yang menghasilkan insight yang lebih cepat dan lebih sedikit gangguan.

Beralih dari pemantauan tradisional ke observabilitas tidak perlu mengintimidasi. Dengan pendekatan yang penuh pertimbangan, organisasi dapat melakukan transisi ini dengan lancar sambil mendapatkan manfaat langsung.

Meskipun sebagian besar migrasi bergantung pada mitra atau layanan yang dipilih organisasi (untuk informasi lebih lanjut, lihat "Memilih solusi observabilitas yang tepat"), beberapa prinsip utama dapat membantu memastikan keberhasilan.

Sebelum memilih platform observabilitas, tentukan dengan jelas tujuan spesifik organisasi Anda dan apa yang perlu Anda capai. Jika tidak, Anda berisiko memilih solusi yang tidak memiliki kemampuan penting atau terlalu rumit untuk contoh penggunaan Anda.

Tanyakan kepada diri sendiri—dan pemangku kepentingan terkait lainnya—masalah apa yang ingin Anda pecahkan. Apakah Anda fokus untuk mengurangi MTTD/MTTR, meningkatkan efisiensi biaya cloud, atau mendapatkan insight yang lebih dalam?

Selain itu, berapa banyak otomatisasi yang Anda butuhkan? Beberapa platform menyediakan dasbor siap pakai dan rekomendasi berbasis AI, sementara yang lain memerlukan konfigurasi dan penyesuaian manual.

Anda juga harus mempertimbangkan apakah platform dapat berintegrasi dengan alat yang ada. Memastikan kompatibilitas dengan pipeline DevOps saat ini, infrastruktur cloud, dan kerangka kerja keamanan sangat penting untuk transisi yang lancar.

Banyak organisasi masih mengandalkan tambal sulam solusi pemantauan— alat manajemen kinerja aplikasi (APM) lama, pemantauan infrastruktur, dan platform pencatatan tertutup— yang tidak memiliki kedalaman korelasi yang diperlukan untuk pengamatan. Pastikan untuk menilai alat-alat Anda saat ini dan mengidentifikasi redundansi.

Masalah audit yang utama meliputi:

• Mengidentifikasi alat yang berlebihan, yang dapat menyebabkan peringatan palsu dan mempersulit upaya pemecahan masalah
  
  
• Mengevaluasi apakah solusi pencatatan atau penelusuran yang ada saat ini terintegrasi dengan platform observabilitas Anda atau perlu diganti
  
  
• Menilai kesenjangan cakupan data, termasuk insight apa yang hilang dari pendekatan pemantauan Anda saat ini

Platform observabilitas—terutama solusi perangkat lunak sebagai layanan (SaaS)—dapat mengubah cara data mengalir di seluruh jaringan, yang memengaruhi kebijakan keamanan data dan kepatuhan terhadap peraturan . Tim keamanan harus dilibatkan lebih awal untuk mencegah penundaan dan tantangan kepatuhan menit-menit terakhir.

Masalah keamanan utama meliputi:

• Mengonfirmasi kebijakan keamanan dan kepatuhan untuk transmisi data eksternal guna mencegah akses yang tidak sah atau risiko kepatuhan
  
  
• Meninjau proses autentikasi dan kontrol akses berbasis peran (RBAC) untuk memastikan bahwa hanya orang yang tepat yang dapat mengakses data
  
  
• Memvalidasi kesiapan infrastruktur untuk penerapan lokal guna menangani data observabilitas tanpa hambatan kinerja

Organisasi dapat meremehkan pergeseran budaya yang diperlukan untuk adopsi observabilitas. Observabilitas bukan hanya fungsi TI. Ini berdampak pada pengembangan, operasi, keamanan dan pemangku kepentingan bisnis. Tanpa penyelarasan tim, adopsi dapat terhenti, dan data mungkin tidak digunakan secara efektif.

Pertimbangan utama untuk penyelarasan lintas tim meliputi:

• Memahami siapa yang bertanggung jawab untuk menyiapkan, mengelola, dan memelihara platform observabilitas
  
  
• Melibatkan pengembang di awal proses untuk memastikan instrumentasi aplikasi yang tepat untuk visibilitas keseluruhan lapisan
  
  
• Melibatkan kepemimpinan senior untuk memperkuat peran observabilitas sebagai pendorong utama kinerja bisnis, pengalaman pelanggan, dan pengambilan keputusan strategis

Keberhasilan dalam observabilitas dapat diukur—tetapi hanya jika organisasi menentukan KPI yang jelas sejak awal.

Metrik observabilitas utama untuk mengukur keberhasilan meliputi:

• MTTD: Seberapa cepat anomali sistem diidentifikasi?
  
  
• MTTR: Berapa banyak waktu yang dihemat dalam pemecahan masalah dan penyelesaian?
  
  
• Waktu aktif dan kepatuhan SLA: Apakah ketersediaan sistem membaik?
  
  
• Efisiensi peringatan: Apakah peringatan yang berlebihan atau yang berprioritas rendah dikurangi?

Ketika perencanaan selesai, langkah selanjutnya adalah menerapkan observabilitas. Sekali lagi, bagian penting dari perjalanan migrasi akan tergantung pada mitra atau platform yang dipilih organisasi. Namun, praktik dasar ini dapat membantu memastikan transisi yang mulus.

Adopsi observabilitas dapat sangat bervariasi berdasarkan kesiapan tim, infrastruktur, dan kemampuan otomatisasi. Beberapa organisasi bermigrasi dalam dua minggu, sementara yang lain membutuhkan tiga hingga enam bulan untuk implementasi penuh.

Faktor-faktor utama yang dapat mempengaruhi kecepatan migrasi meliputi:

• Apakah tim siap dan terbiasa dengan alat dan alur kerja observabilitas
  
  
• Apakah Anda sepenuhnya mengganti solusi pemantauan yang ada atau secara bertahap bertransisi
  
  
• Apakah platform Anda memerlukan instrumentasi khusus 

Alih-alih melakukan migrasi sekaligus, banyak organisasi memilih peluncuran bertahap. Meskipun pendekatan ini membutuhkan waktu lebih lama, pendekatan ini memungkinkan tim untuk memperkenalkan observabilitas bersama dengan alat yang sudah ada, sehingga meminimalkan potensi gangguan.

Langkah-langkah utama dalam peluncuran bertahap meliputi:

• Menerapkan observabilitas bersama alat pemantauan yang ada untuk menguji kompatibilitas sistem
  
  
• Mengimplementasikan pemantauan secara bertahap pada aplikasi dan infrastruktur untuk memastikan penangkapan data yang komprehensif
  
  
• Secara bertahap menghentikan alat pemantauan lama untuk menyempurnakan strategi peringatan dan mencegah gangguan

Bahkan dengan platform observabilitas yang diimplementasikan sepenuhnya, tim harus dilatih untuk menafsirkan dan menindaklanjuti insight secara efektif. Jika tidak, mereka dapat salah menafsirkan data, kehilangan insight penting atau menerapkan observabilitas secara tidak efektif.

Area fokus pelatihan utama meliputi:

• Memahami data MELT untuk pemecahan masalah yang lebih cepat
  
  
• Mengoptimalkan konfigurasi peringatan untuk mencegah kebisingan yang tidak perlu dan menyoroti insiden penting
  
  
• Mendorong pengamatan proaktif daripada pemecahan masalah reaktif

Pekerjaan tidak berhenti setelah penerapan. Untuk mendapatkan hasil maksimal dari investasi Anda, pertimbangkan untuk melacak dampak, mengumpulkan masukan, dan menyempurnakan konfigurasi untuk memastikan bahwa kemampuan observabilitas memberikan nilai yang nyata.  

Lihatlah lebih dalam dari data untuk memastikan tim Anda dapat mendeteksi masalah dengan lebih cepat, berkolaborasi dengan lebih efektif, dan membuat keputusan operasional yang lebih baik.

Tindakan tindak lanjut yang utama meliputi:

• Membandingkan metrik kinerja pra- dan pasca-migrasi seperti MTTD, MTTR, waktu aktif, dan efisiensi peringatan untuk mengidentifikasi kemenangan awal dan melacak perbaikan
  
  
• Melibatkan tim untuk melihat apakah observabilitas telah membantu mendeteksi masalah lebih cepat, mengungkap insight, atau menginformasikan pengambilan keputusan strategis
  
  
• Menilai kolaborasi lintas tim, termasuk apakah tim TI, DevOps, dan keamanan siber bekerja sama dengan lancar 

Observabilitas harus berkembang dengan sistem, tim, dan kebutuhan bisnis Anda. Aktif menyempurnakan dan memperluas kemampuan Anda untuk memastikan Anda mengatasi kesenjangan dan mendapatkan nilai jangka panjang yang maksimal.

Cara untuk meningkatkan observabilitas dari waktu ke waktu meliputi:

• Mengoptimalkan konfigurasi telemetri untuk meningkatkan kualitas data dan mengurangi pengumpulan yang tidak perlu
  
  
• Memanfaatkan kemampuan berbasis AI seperti analisis prediktif untuk mengantisipasi dan mencegah masalah sebelum terjadi
  
  
• Memperluas observabilitas di luar pemecahan masalah, termasuk menggunakannya untuk perencanaan kapasitas, optimalisasi kinerja, dan keputusan strategi bisnis

Memilih solusi observabilitas yang tepat sangat penting untuk mendapatkan hasil maksimal dari transisi Anda. Solusi ini harus melakukan lebih dari sekadar mengumpulkan data. Solusi harus memberikan insight yang dapat ditindaklanjuti, beradaptasi dengan infrastruktur Anda, dan menskalakan seiring pertumbuhan organisasi Anda.

Beberapa faktor yang perlu dipertimbangkan ketika mengevaluasi platform meliputi:

• Visibilitas menyeluruh
• Fleksibilitas penerapan
• Analisis dan otomatisasi tingkat lanjut
• Skalabilitas tanpa pengorbanan kinerja
• Implikasi model harga
• Solusi sumber terbuka vs. solusi komersial