Apa itu observabilitas dalam AIOps (observabilitas AIOps)?

AIOps adalah aplikasi kemampuan AI, seperti pemrosesan bahasa alami dan model machine learning, untuk mengotomatiskan manajemen layanan TI dan alur kerja operasional. Observabilitas adalah kemampuan untuk memahami keadaan internal atau kondisi sistem yang kompleks hanya berdasarkan pengetahuan tentang output eksternalnya, khususnya telemetri. Menggabungkan praktik-praktik ini menyediakan alat canggih untuk mengoptimalkan, memecahkan masalah, dan mengotomatisasi di lingkungan TI multicloud yang kompleks.

Pengamatan AIOps menggunakan teknik AI dan ML untuk menganalisis log, metrik, dan pelacakan sistem dan melakukan operasi termasuk:

• Deteksi anomali, di mana algoritma menganalisis volume data yang besar untuk menentukan kinerja sistem dasar dan mengidentifikasi penyimpangan.
  
  
• Analisis akar masalah (RCA), yang pindah melampaui korelasi untuk mengidentifikasi insight yang dapat ditindaklanjuti tentang masalah sistem.
  
  
• Analisis prediktif, yang membantu memprediksi beban kerja sistem di masa depan dan meningkatkan atau menurunkan skala sumber daya sesuai dengan itu.

Untuk menggabungkan AIOP dan observabilitas, sebagian besar organisasi menggunakan platform observabilitas dengan fitur AI bawaan. Platform pengamatan modern sering kali menyertakan fitur AI generatif, seperti antarmuka teks yang dapat menjawab pertanyaan tentang status jaringan atau alat visualisasi data waktu nyata yang ada di dasbor platform. Tim TI dapat menggunakan alat bantu gen AI gen, bersama dengan alat bantu remediasi otomatis yang didukung AI dari platform observabilitas itu sendiri, untuk memperkirakan waktu henti, meningkatkan efisiensi operasional, dan mendorong kinerja aplikasi.

Berikut adalah contoh bagaimana solusi AIOps dapat digunakan dalam observabilitas. Katakanlah bahwa platform observabilitas menampilkan korelasi antara masuknya peringatan tiba-tiba tentang aplikasi yang melambat dan latensi di router inti.

Platform dapat, menggunakan dasar perilaku jaringan yang ditetapkan, mengidentifikasi aktivitas anomali yang mendahului latensi, misalnya, perubahan yang tidak terjadwal pada konfigurasi router itu. Kemudian, itu dapat melakukan analisis akar masalah otomatis untuk mengidentifikasi bagaimana, kapan dan di mana perubahan dibuat. Setelah itu, platform dapat berkonsultasi dengan alur kerja yang telah disetujui sebelumnya untuk menerapkan perbaikan (seperti memutar firmware router kembali ke versi sebelumnya). Akhirnya, dapat menyajikan tim TI dengan laporan insiden, membantu mencegah gangguan lebih lanjut.

AI generatif, operasi cloud hybrid, dan observabilitas sangat terkait. Sebuah laporan tahun 2025 dari perusahaan riset Gartner¹ menggambarkan observabilitas sebagai kemampuan utama dari CloudOPS (operasi cloud) yang didukung oleh gen AI. Menurut laporan 2025 dari S&P Global Market Intelligence² 71% organisasi yang memakai solusi observabilitas menggunakan fitur AI mereka, meningkat dari 2024 sebesar 26%.

Observabilitas AIOps bekerja dengan mengumpulkan data pengamatan tradisional seperti log, jejak, dan metrik. Kemudian menggunakan AI dan machine learning untuk melakukan fungsi observabilitas inti dengan data ini, seperti analisis akar masalah dan deteksi, dan menetapkan alur kerja untuk membantu mengoptimalkan infrastruktur TI.

Pengamatan AIOps bergantung pada tiga pilar observabilitas tradisional: log, jejak, dan metrik.

• Log adalah catatan peristiwa aplikasi yang terperinci, memiliki stempel waktu, lengkap, dan tidak dapat diubah.
  
  
• Traces merekam perjalanan menyeluruh dari setiap permintaan pengguna, dari antarmuka pengguna, melalui seluruh arsitektur, dan kembali ke pengguna.
  
  
• Metrik adalah ukuran mendasar kesehatan aplikasi dan sistem dari waktu ke waktu, seperti penggunaan CPU dan pengukuran latensi. 

Penggunaan kecerdasan buatan yang kuat dan kemampuan machine learning membedakan observabilitas AIOps dari observabilitas tradisional. Pengamatan AIOps memerlukan penggunaan alat ini untuk melakukan analisis akar masalah, deteksi anomali, dan analisis prediktif, di antara kemampuan lainnya.

Analisis akar masalah adalah proses manajemen kualitas di mana organisasi mencari akar masalah, masalah, atau insiden setelah itu terjadi. Analisis ini biasanya didukung oleh AI kausal, yang dapat mengidentifikasi akar penyebab masalah dengan menggabungkan data observabilitas. Kemudian dapat menunjukkan bagaimana dan mengapa entitas tertentu diidentifikasi sebagai kemungkinan penyebab masalah, memungkinkan profesional TI untuk mengidentifikasi dan memperbaikinya.

Deteksi anomali adalah identifikasi titik data yang menyimpang dari apa yang biasa, standar, atau diharapkan, membuatnya tidak konsisten dengan sisa kumpulan data. Kemampuan AI dan ML dapat secara otomatis mengidentifikasi perubahan tak terduga dalam perilaku normal kumpulan data dengan menggunakan telemetri yang dikumpulkan oleh alat pengamatan untuk menandai penyimpangan dari garis dasar. Penyimpangan ini membantu deteksi masalah dengan kinerja aplikasi, keamanan siber dan platform ecommerce, di antara penggunaan lainnya.

Analisis prediktif adalah praktik membuat prediksi tentang hasil di masa depan dengan menggunakan data historis yang dikombinasikan dengan pemodelan statistik, teknik penggalian data, dan machine learning. Dalam konteks pengamatan AIOps, model AI dapat menggunakan telemetri untuk memprediksi beban kerja di masa depan dan meningkatkan atau menurunkan sumber daya jaringan, mengurangi latensi, dan meningkatkan pengalaman pengguna.

Ketika observabilitas dikombinasikan dengan kemampuan AIOP, ML, dan otomatisasi, tim TI dapat memprediksi masalah berdasarkan output sistem dan menyelesaikannya dengan intervensi manusia minimal.

Perangkat lunak AIOps dapat menggunakan analisis akar masalah, deteksi anomali, analisis prediktif, dan kemampuan AI dan ML lainnya untuk mempercepat pemecahan masalah. Pemecahan masalah yang lebih cepat membantu mencegah pemadaman di masa mendatang dengan meningkatkan kinerja sistem dan kecepatan penyelesaian insiden. Ini juga dapat membebaskan insinyur DevOps untuk tugas-tugas penting lainnya.

Ketika diimplementasikan, observabilitas AIOps membentuk semacam “loop” yang bermanfaat. Banjir data telemetri yang dihasilkan oleh sistem menjadi sumber daya yang dapat digunakan oleh para profesional TI, dengan bantuan kemampuan otomatisasi platform, untuk mengidentifikasi titik lemah dan secara otomatis mengembangkan perbaikan.

Misalnya, platform observabilitas dengan kemampuan AIOps mungkin melihat melalui metrik yang berkorelasi bahwa pemanfaatan CPU dalam klaster Kubernetes telah melebihi ambang batas yang ditetapkan oleh organisasi, meningkatkan latensi.

Setelah mengidentifikasi bahwa masalah berasal dari satu layanan mikro yang terlalu banyak bekerja, AI mungkin menyarankan jaringan harus menskalakan secara horizontal dengan meningkatkan jumlah instance server. Kemudian dapat menetapkan aturan untuk secara otomatis melakukan tindakan ini setiap kali layanan mikro yang dimaksud dikenakan pajak dan kembali ketika lalu lintas kembali normal, mencegah hambatan di masa depan.

Observabilitas AIOps dapat meningkatkan waktu rata-rata untuk memperbaiki (MTTR) organisasi, efisiensi alur kerja DevOps, dan praktik keamanannya.

Observabilitas AIOps dapat sangat mengurangi waktu pemulihan dan perbaikan dengan mempercepat analisis akar masalah.

Analisis otomatis dapat menjadi perbedaan antara melakukan triaging insiden selama berjam-jam dan menyelesaikan masalah yang akan datang sebelum terjadi, mengurangi waktu henti dan membebaskan tim DevOps untuk tugas-tugas lain.

Pengamatan AIOps dapat membuat DevOps lebih efisien dengan mengidentifikasi peluang untuk merampingkan dan mengotomatiskan tugas administratif.

Misalnya, katakanlah bahwa platform AIOps mengidentifikasi melalui analisis akar masalah bahwa cache tertentu perlu dibersihkan sebelum aplikasi yang terhubung dapat berfungsi dengan baik. Insinyur keandalan situs dapat menggunakan informasi ini untuk membuat alur kerja otomatis yang mendeteksi kondisi secara real time dan secara otomatis menghapus cache ketika mencapai volume tertentu. Platform AIOps juga dapat menghasilkan visualisasi area di jaringan dengan risiko terbesar kemacetan serupa. Visualisasi ini dapat membantu tim DevOps dan lainnya membuat keputusan yang lebih tepat saat menulis kebijakan di seluruh organisasi.

Beberapa platform pengamatan dengan kemampuan AI dapat secara otomatis melakukan penilaian risiko, memindai sistem atau malware dan menghasilkan jejak audit dan laporan. Ketika insiden terjadi, platform yang didukung AI dapat menggunakan data telemetri yang relevan untuk secara otomatis mengidentifikasi vektor serangan, menilai dampak, dan memulihkan kerentanan lebih cepat daripada respons insiden tradisional.

AIOps juga dapat mendukung persyaratan kepatuhan dengan secara otomatis menyusun dan memelihara jejak audit terperinci dari akses sistem dan aliran data.

Administrator dapat menggunakan data telemetri yang dikumpulkan melalui observabilitas AIOps untuk menekan peringatan yang berlebihan atau tidak relevan, merencanakan kapasitas organisasi, dan mencegah penurunan kinerja sebelum dimulai.

Peringatan berlebihan dapat menyebabkan kelelahan peringatan, kondisi kelelahan mental dan operasional yang disebabkan oleh jumlah peringatan yang melimpah yang memiliki prioritas rendah, positif palsu, atau tidak dapat ditindaklanjuti.

Platform observabilitas yang didukung AI dapat menyaring volume peringatan yang tinggi dengan menggunakan triase yang didukung ML. Triase ini dapat secara signifikan mengurangi tingkat kerja manual dan kesalahan dengan mengidentifikasi pola, mengurangi duplikat dan menghubungkan peringatan terkait untuk meringankan beban kerja manusia. 

Perencanaan kapasitas adalah proses strategis yang mengkaji kapasitas produksi dan sumber daya yang dibutuhkan organisasi untuk memenuhi permintaan saat ini dan di masa depan. Observabilitas AIOps dapat meningkatkan proses ini dengan memasukkan metrik kinerja aplikasi dan data telemetri lainnya ke dalam algoritma prediktif. Beberapa platform observabilitas berbasis AI juga dapat memicu alur kerja untuk memperluas dan mengurangi kapasitas sesuai kebutuhan kondisi jaringan.

Observabilitas AIOps membantu mencegah penurunan kinerja, entropi alami jaringan saat patch, aplikasi, dan konfigurasi baru diterapkan. Dengan memproses volume besar data yang dihasilkan jaringan dan menetapkan perilaku dasar, jaringan dapat secara proaktif memperingatkan tim TI ketika perubahan dapat menyebabkan masalah. Jika diberikan pedoman yang sesuai, itu juga dapat secara otomatis bertindak untuk mencegah masalah sebelum terjadi.

Fitur AI generatif semakin penting untuk AIOps dan observabilitas, dengan banyak alat yang menampilkan asisten chatbot yang dapat memberikan masukan dan pemecahan masalah bahasa alami langsung kepada para insinyur.

Mengingat cakupan luas dari data telemetri yang dikumpulkan oleh platform observabilitas dan kemampuan berbasis AI platform itu sendiri, antarmuka AI generatif yang efisien memungkinkan insinyur keandalan situs untuk dengan cepat dan langsung menemukan jawaban atas pertanyaan seperti “Mengapa layanan melambat untuk pengguna di Eropa?”

Fitur AI generatif juga membantu menulis ringkasan langsung peristiwa jaringan untuk administrator dan membuat visualisasi data kesehatan jaringan dan korelasi peristiwa.