Apa itu Full Stack Observability?

Full Stack Observability dibangun di atas observabilitas, yang merupakan kemampuan untuk memahami status internal suatu sistem berdasarkan output eksternalnya, khususnya data telemetri, termasuk metrik, peristiwa, log, dan jejak (MELT).

Sementara observabilitas tradisional memberikan visibilitas ke dalam sistem atau aplikasi individual, Full Stack Observability menghubungkan telemetri di semua lapisan tumpukan teknologi, mulai dari infrastruktur dan aplikasi cloud native hingga pengalaman pengguna. Pendekatan ini memberi organisasi pandangan holistik dari seluruh lingkungan TI mereka.

Seiring dengan makin kompleksnya lingkungan TI, pendekatan komprehensif ini makin penting. Banyak organisasi sekarang mengelola ribuan layanan mikro di beberapa cloud, di mana satu transaksi pengguna dapat menyentuh lusinan layanan yang berbeda.

Satu layanan gagal dapat memicu kegagalan di seluruh sistem. Alat pemantauan tradisional dan solusi pengamatan yang terpisah sering kali melewatkan masalah berjenjang ini karena mereka tidak dapat melihat bagaimana layanan berinteraksi.

Full Stack Observability membantu menghilangkan silo ini dengan menyatukan telemetri menjadi sumber kebenaran tunggal untuk data observabilitas. Ketika masalah kinerja muncul, tim dapat melacak masalah melalui seluruh tumpukan, secara signifikan mengurangi waktu rata-rata perbaikan (MTTR), waktu rata-rata yang diperlukan untuk memulihkan layanan setelah insiden.

Dengan Full Stack Observability, organisasi dapat mengoptimalkan kinerja aplikasi, mengidentifikasi akar masalah lebih cepat, menyelesaikan masalah secara proaktif, dan meningkatkan keandalan sistem. 

Pemantauan, kemampuan pengamatan, dan Full Stack Observability mewakili perkembangan dalam cara organisasi memahami lingkungan TI mereka. Setiap pendekatan menjawab pertanyaan yang semakin kompleks tentang perilaku sistem.

"Apa yang terjadi?"

Pemantauan melacak metrik dan peringatan yang telah ditentukan saat sistem melebihi ambang batas. Ini menangkap indikator kesehatan sistem, seperti penggunaan CPU, konsumsi memori, dan latensi jaringan melalui dasbor dan peringatan.

Pemantauan tradisional menawarkan snapshot kinerja sistem tetapi memberikan sedikit insight tentang penyebab yang mendasarinya. Sebagai contoh, pemantauan dapat menandai bahwa waktu respons melebihi dua detik tetapi tidak dapat menjelaskan apakah penyebabnya adalah kueri basis data, kemacetan jaringan, atau kode aplikasi.

Alat seperti manajemen kinerja aplikasi (APM) dan manajemen kinerja jaringan (NPM) memperluas kemampuan ini tetapi masih fokus pada domain tertentu daripada sistem yang lengkap.

“Mengapa itu terjadi?”

Pengamatan memungkinkan tim untuk menjelajahi perilaku sistem tanpa kueri yang telah ditentukan sebelumnya. Ini menyediakan penyelidikan melalui metrik, log, dan jejak saat masalah muncul.

Tidak seperti peringatan reaktif pemantauan, observabilitas menyediakan kemampuan investigasi. Saat kinerja menurun, tim dapat melacak permintaan, memeriksa log, dan menganalisis pola untuk mengidentifikasi penyebab tertentu. Namun, observabilitas standar biasanya berfokus pada aplikasi atau layanan individu.

“Bagaimana semuanya bekerja bersama?”

Full Stack Observability secara otomatis menghubungkan data di seluruh lapisan dan dapat memetakan masalah di seluruh lingkungan TI untuk mengungkapkan rantai sebab-akibat.

Perbedaan utamanya adalah ruang lingkup dan otomatisasi. Ketika checkout gagal dilakukan di situs e-commerce, Full Stack Observability mengungkapkan rantai lengkap: kesalahan front-end yang memicu panggilan API duplikat, membanjiri database dengan kueri yang tidak diindeks dan menyebabkan batas waktu yang memengaruhi pendapatan. Tampilan komprehensif ini mengubah pemecahan masalah dari investigasi berjam-jam menjadi beberapa menit penyelesaian yang dipandu.

Platform Full Stack Observability terus memantau teknologi dengan mengumpulkan telemetri dari beberapa sistem secara real time. Mereka mengumpulkan data melalui agen, SDK, dan instrumentasi otomatis atau dengan membaca log dan titik akhir metrik yang ada, kemudian menghubungkannya untuk memetakan hubungan antarkomponen.

Platform Full Stack Observability modern menggunakan machine learning (ML) dan kecerdasan buatan untuk operasi (AIOps) untuk secara otomatis mendeteksi anomali, memprediksi kegagalan, dan memberikan insight real-time, sering kali dengan konfigurasi manual minimal.

Platform Full Stack Observability mengumpulkan empat jenis data telemetri utama: metrik, peristiwa, log, dan jejak (MELT). 

Metrik adalah ukuran mendasar kinerja aplikasi dan sistem dari waktu ke waktu. Mereka melacak penggunaan CPU , konsumsi memori, latensi, throughput, dan metrik kinerja lainnya yang membantu tim mengidentifikasi masalah degradasi dan kapasitas sebelum berdampak pada pengguna.

Metrik yang umum antara lain:

• Metrik host: Penggunaan memori, disk, dan CPU
• Metrik jaringan: waktu aktif, latensi, throughput
• Metrik aplikasi: waktu respons dan tingkat kesalahan
• Metrik kumpulan server: total instance, jumlah instance yang sedang berjalan
• Metrik ketergantungan eksternal: ketersediaan dan status layanan

Peristiwa adalah kejadian diskrit yang terjadi pada waktu tertentu. Mereka membantu tim menghubungkan masalah dengan perubahan sistem tertentu dan menetapkan jadwal insiden.

Contohnya antara lain:

• Penerapan dan perubahan konfigurasi: rilis kode, mulai ulang server, atau pembaruan database
• Penurunan layanan: Perlambatan API, kebocoran memori, atau kemacetan jaringan
• Gangguan sistem: kegagalan database atau tidak tersedianya layanan sepenuhnya

Log membuat catatan granular, catatan waktu yang memberikan tampilan perilaku sistem dengan ketelitian tinggi, lengkap dengan konteks untuk pemecahan masalah. Misalnya, log dapat menunjukkan urutan kueri database yang tepat yang menyebabkan kegagalan transaksi.

Jejak memetakan jalur menyeluruh dari permintaan pengguna, dari front end melalui seluruh arsitektur dan kembali ke pengguna. Misalnya, jejak dapat mengungkapkan bagaimana permintaan transfer uang mengalir melalui autentikasi, deteksi penipuan, validasi akun, dan sistem pemrosesan transaksi.

Jejak sangat penting untuk Full Stack Observability karena setiap perjalanan melintasi beberapa sistem.

Setelah mengumpulkan data MELT, platform menghubungkan informasi ini di seluruh tumpukan teknologi secara real time melalui hubungan semantik untuk memahami bagaimana komponen yang berbeda—kontainer, layanan mikro, dan database—berinteraksi.

Tim di seluruh organisasi—termasuk DevOps, tim rekayasa keandalan situs (SRE), dan staf TI—dapat dengan cepat mengidentifikasi “apa, di mana, dan mengapa” dari masalah apa pun, menunjukkan dengan tepat kemungkinan akar masalah dengan penyelidikan manual yang jauh lebih sedikit.

OpenTelemetry (oTel) telah muncul sebagai kerangka kerja dan ekosistem de facto untuk pengumpulan telemetri netral vendor. Kerangka kerja sumber terbuka ini menyediakan kit pengembangan perangkat lunak (SDK), API, dan instrumentasi otomatis yang, dalam banyak kasus, memungkinkan pengumpulan telemetri tanpa modifikasi kode sumber.

Organisasi menggunakan oTel untuk mempertahankan visibilitas keseluruhan lapisan terlepas dari platform observabilitas yang mereka pilih, membuatnya semakin penting untuk lingkungan multi-vendor dan sistem terdistribusi yang kompleks.

Full Stack Observability memberikan visibilitas komprehensif melalui beberapa kemampuan inti. Platform ini biasanya meliputi:

• Penemuan dan pemetaan otomatis
• Analisis akar masalah
• Dasbor terpadu
• Pengoptimalan prediktif

Platform Full Stack Observability dapat secara otomatis menemukan dan mulai memantau layanan yang baru diterapkan, terus memperbarui peta hubungan di seluruh Kubernetes, AWS, dan lingkungan cloud lainnya. Pendekatan ini mengurangi konfigurasi manual dibandingkan dengan banyak alat pemantauan tradisional.

Misalnya, selama migrasi dari pusat data on premises ke lingkungan cloud, platform dapat secara otomatis menemukan layanan cloud baru dan mempertahankan visibilitas di kedua lingkungan selama transisi.

Dengan menghubungkan data telemetri di semua lapisan, platform dapat melakukan analisis akar masalah otomatis dalam hitungan menit, bukan jam. Ketika masalah kinerja muncul, sistem mengidentifikasi apakah penyebabnya terletak pada kode aplikasi, latensi jaringan, atau masalah infrastruktur.

Platform ini dapat menunjukkan dengan tepat bahwa peningkatan latensi berasal dari prosesor pembayaran pihak ketiga, mengubah pemecahan masalah dari pekerjaan detektif menjadi resolusi yang dipandu.

Dasbor mengonsolidasikan telemetri menjadi visualisasi intuitif untuk pemangku kepentingan teknis dan bisnis. Antarmuka ini memantau kinerja aplikasi, melacak pengalaman digital, dan mengukur KPI bisnis secara terus menerus, memberikan insight yang dapat ditindaklanjuti di setiap tingkat.

Misalnya, dasbor dapat menunjukkan bahwa kegagalan checkout berkorelasi dengan waktu respons API melebihi dua detik, memungkinkan tim memprioritaskan perbaikan.

Model machine learning menganalisis pola historis dan anomali untuk memprediksi kebutuhan kapasitas, mengoptimalkan alokasi sumber daya dan mencegah masalah kinerja sebelum terjadi, meningkatkan kinerja sistem dan pengalaman pengguna.

Full Stack Observability mengubah cara organisasi mengelola lingkungan TI yang kompleks dengan memberikan visibilitas komprehensif yang mendorong keunggulan operasional dan nilai bisnis.

Full Stack Observability dapat membantu mengurangi waktu henti dengan memperpendek waktu rata-rata perbaikan (MTTR), sering kali dari jam menjadi menit. Alih-alih tim menyelidiki setiap lapisan secara terpisah—memeriksa log aplikasi, metrik jaringan dan kinerja basis data—korelasi otomatis dapat segera mengidentifikasi akar masalahnya. Dengan demikian, dapat menentukan apakah suatu masalah berasal dari kebocoran memori, kesalahan konfigurasi jaringan, atau kebuntuan database.

Ketika terintegrasi dengan platform otomatisasi atau runbook, Full Stack Observability dapat memicu tindakan penyembuhan mandiri yang menyelesaikan masalah secara mandiri. Misalnya, ketika konsumsi memori mendekati ambang batas penting, sistem dapat secara otomatis menskalakan sumber daya atau memulai ulang layanan sebelum pengguna mengalami dampak apa pun.

Full Stack Observability membantu mengidentifikasi inefisiensi sumber daya tertentu, seperti kontainer yang disediakan untuk beban puncak tetapi berjalan pada kapasitas minimal, layanan duplikat di seluruh lingkungan, dan sumber daya tunggal dari proyek yang selesai. Visibilitas ini memungkinkan organisasi untuk mengukur infrastruktur yang tepat dan mengurangi pengeluaran cloud yang tidak perlu.

Analisis berbasis AI juga membantu tim TI mencegah masalah sebelum memengaruhi pengguna. Platform retail, misalnya, mungkin mendeteksi pola kueri basis data yang menjadi semakin lambat beberapa minggu sebelum Black Friday, yang memungkinkan tim untuk mengoptimalkan indeks dan mencegah kegagalan pembayaran selama lalu lintas puncak.

Tim DevOps menghabiskan lebih sedikit waktu untuk memecahkan masalah dan lebih banyak waktu untuk membangun fitur. Pelacakan terdistribusi mengungkap bagaimana perubahan kode memengaruhi kinerja produksi di seluruh layanan yang bergantung, sementara instrumentasi otomatis menghilangkan konfigurasi manual.

Dengan Full Stack Observability, pengembang dapat melacak panggilan API yang lambat melalui layanan mikro, database, dan integrasi pihak ketiga dalam hitungan menit, bukan jam. Visibilitas ini mengidentifikasi regresi kinerja sebelum mencapai produksi, mengurangi frekuensi rollback (seberapa sering penerapan harus dikembalikan karena kegagalan) dan waktu debugging. 

Full Stack Observability memperkuat postur keamanan melalui jejak audit yang komprehensif dan deteksi. Ketika insiden terjadi, log dan pelacakan memungkinkan tim untuk mengidentifikasi vektor serangan, menilai dampak, dan memulihkan kerentanan lebih cepat daripada respons insiden tradisional.

Teknologi ini juga mendukung persyaratan kepatuhan dengan mempertahankan jejak audit yang terperinci atas akses sistem dan aliran data. Perusahaan jasa keuangan, misalnya, menggunakan Full Stack Observability untuk mendukung auditabilitas untuk peraturan seperti Undang-Undang Sarbanes-Oxley (SOX) dan membantu mendokumentasikan kinerja SLA dengan catatan terperinci dan berstempel waktu.

Pengamatan Full Stack Observability secara langsung menghubungkan metrik dengan hasil bisnis. Organisasi dapat melacak bagaimana kinerja aplikasi memengaruhi pengalaman pelanggan, tingkat konversi, dan pendapatan secara real time.

Sebagai contoh, perusahaan e-commerce dapat menghubungkan waktu muat halaman dengan tingkat pengabaian keranjang, menganalisis pola perilaku pengguna untuk membantu tim memprioritaskan pengoptimalan yang secara langsung berdampak pada pendapatan. 

Sementara solusi Full Stack Observability memberikan visibilitas yang komprehensif, organisasi dapat menghadapi masalah potensial dalam menerapkan dan memelihara sistem kompleks ini.

Lingkungan perusahaan menghasilkan petabyte data telemetri setiap hari di ribuan layanan. Organisasi harus menyeimbangkan visibilitas komprehensif dengan kendala praktis seputar biaya penyimpanan, kinerja kueri, dan retensi data.

Tanpa strategi pengambilan sampel yang tepat dan prioritas data, volume data ini dapat membanjiri Full Stack Observability, menunda insight, dan mengaburkan anomali. Sebagai contoh, perusahaan jasa keuangan yang memantau sistem perdagangan frekuensi tinggi dapat menghasilkan jutaan peristiwa per detik, sehingga analisis waktu nyata tidak mungkin dilakukan tanpa pemfilteran dan agregasi yang cerdas. 

Sebagian besar organisasi mengoperasikan lusinan alat pemantauan yang terakumulasi selama bertahun-tahun, masing-masing melayani tim atau teknologi tertentu. Tumpukan teknologi biasanya mencakup beberapa bahasa pemrograman, sistem lama, lingkungan multicloud, layanan mikro, komponen infrastruktur, dan kerangka kerja—membuat interoperabilitas menjadi menantang dan menciptakan data yang terfragmentasi. Fragmentasi ini mengalahkan tujuan inti Full Stack Observability: menciptakan pandangan terpadu tentang kesehatan sistem.

Selain itu, beberapa alat dirancang utamanya untuk aplikasi web, sehingga sulit untuk mengintegrasikan aplikasi mobile dan perangkat IoT ke dalam kerangka kerja observabilitas yang sama. 

Full Stack Observability membutuhkan perubahan mendasar dalam cara tim beroperasi. Tim pengembangan, operasi, keamanan, dan bisnis harus berkolaborasi seputar data dan metrik yang dibagikan—jika tidak, data tetap terisolasi dan masalah penting jatuh di antara batas-batas tim.

Misalnya, pemadaman produksi mungkin memerlukan korelasi log aplikasi (pengembangan), metrik infrastruktur (operasi), dan peristiwa keamanan (InfoSec). Tanpa data bersama, analisis akar masalah menjadi tidak mungkin.

Organisasi harus menetapkan model kepemilikan yang jelas, melatih staf tentang alur kerja baru dan menentukan metrik mana yang penting untuk hasil bisnis. Tanpa fondasi ini, tim akan terus mengandalkan alat yang sudah dikenal secara terpisah, sehingga mengalahkan tujuan observabilitas terpadu.

Full Stack Observability menciptakan tantangan kepatuhan yang unik dengan menggabungkan data sensitif dari seluruh perusahaan ke dalam platform terpusat. Data telemetri sering kali berisi informasi identifikasi pribadi (PII), detail kartu pembayaran, atau informasi kesehatan yang dilindungi. Jenis data ini termasuk dalam Peraturan Perlindungan Data Umum (GDPR), Undang-Undang Portabilitas dan Akuntabilitas Asuransi Kesehatan (HIPAA), California Consumer Privacy Act (CCPA) , dan peraturan lainnya.

Tanpa penyembunyian data, tokenisasi, pembatasan geografis, dan kontrol akses berbasis peran, organisasi berisiko memaparkan data sensitif kepada pengguna yang tidak berwenang atau melanggar persyaratan peraturan. Contohnya, menyelesaikan masalah transaksi untuk pelanggan Eropa dapat memerlukan akses ke log yang berisi informasi identifikasi pribadi (PII). Jika insinyur yang berbasis di AS melihat data itu, mereka mungkin melanggar batasan GDPR.

Organisasi sudah berjuang dengan rasio signal-to-noise—yaitu membedakan peringatan penting dari data operasional normal. Full Stack Observability memperkuat tantangan ini dengan menggabungkan telemetri dari setiap lapisan tumpukan teknologi secara bersamaan, yang melipatgandakan peringatan potensial.

Misalnya, batas waktu API tunggal dapat memicu notifikasi di lapisan aplikasi, pemantauan infrastruktur, pemantauan pengguna sintetis, dan dasbor KPI bisnis. Tanpa korelasi cerdas dan deduplikasi, tim dapat menerima lusinan peringatan untuk satu masalah.

Tanpa konfigurasi yang tepat dan korelasi otomatis, platform Full Stack Observability dapat membanjiri tim dengan peringatan berlebihan dari beberapa sistem, yang berpotensi menyebabkan masalah lintas sistem penting hilang dalam kebisingan.

Kecerdasan buatan mengubah kemampuan pengamatan secara menyeluruh menjadi Full Stack Observability melalui analitik, otomatisasi, dan kemampuan prediktif yang canggih. Sementara pengamatan tradisional memberikan visibilitas ke dalam sistem, AI meningkatkan visibilitas ini dengan menganalisis pola di seluruh tumpukan teknologi untuk memprediksi dan mencegah masalah sebelum berdampak pada operasi.

Dengan mengurai aliran data ekstensif di semua lapisan—dari infrastruktur hingga aplikasi—algoritme ML mengidentifikasi pola, anomali, dan korelasi yang mungkin terlewatkan oleh analisis manusia. Proses ini memungkinkan tim untuk beralih dari pemecahan masalah reaktif ke pengoptimalan proaktif.

Beberapa keuntungan menggunakan AI dalam Full Stack Observability meliputi: 

Platform didukung AI menganalisis data telemetri yang masuk untuk deteksi anomali, lalu secara otomatis melakukan tindakan korektif di seluruh stack. Ketika kebocoran memori memengaruhi beberapa layanan, misalnya, sistem dapat memulai ulang kontainer yang terpengaruh, menskalakan sumber daya, dan mengalihkan rute lalu lintas tanpa campur tangan manusia.

Model bahasa besar (LLM) memungkinkan pengguna untuk menanyakan data observabilitas melalui bahasa sederhana alih-alih sintaksis pertanyaan yang rumit. Alih-alih menulis bahasa kueri khusus domain, tim dapat bertanya "Mengapa proses pembayaran gagal untuk pelanggan Eropa kemarin?" dan menerima insight berkorelasi dari seluruh tumpukan. Pendekatan ini mendemokratisasi akses ke data observabilitas untuk pemangku kepentingan nonteknis. 

Tidak seperti analisis berbasis korelasi tradisional, AI kausal bekerja untuk mengidentifikasi hubungan sebab-akibat antara peristiwa sistem. Dalam keseluruhan lapisan, ini berarti memahami tidak hanya bahwa latensi database berkorelasi dengan kegagalan checkout, tetapi bahwa pola kueri tertentu menyebabkan penundaan berjenjang melalui layanan yang bergantung.

Model machine learning menganalisis pola historis untuk memperkirakan kebutuhan kapasitas, memprediksi titik kegagalan, dan mengoptimalkan alokasi sumber daya di seluruh tumpukan. Prediksi ini memungkinkan penskalaan preventif, penjadwalan pemeliharaan, dan penyetelan kinerja sebelum masalah memengaruhi pengguna.

Sistem AI menciptakan tantangan pemantauan baru untuk Full Stack Observability. Perangkat lunak tradisional mengikuti pola deterministik—ketika sebuah aplikasi gagal, data MELT yang berkorelasi menunjukkan dengan tepat apakah itu kebocoran memori, kegagalan database, atau batas waktu API.

Model AI menghasilkan output probabilistik, yang berarti input yang identik mungkin menghasilkan respons yang berbeda. Dalam lingkungan keseluruhan lapisan, variabilitas ini mengalir melalui beberapa lapisan. Output model AI yang tidak terduga dapat memicu kesalahan di API hilir. Kesalahan ini dapat memengaruhi kueri database dan pada akhirnya berdampak pada antarmuka pengguna. Menelusuri variasi probabilistik ini di seluruh tumpukan menjadi jauh lebih kompleks daripada memantau sistem tradisional.

Misalnya, chatbot layanan pelanggan mungkin memberikan tanggapan yang berbeda untuk pertanyaan yang sama, membutuhkan Full Stack Observability untuk melacak bagaimana variasi itu memengaruhi layanan backend, pemrosesan pembayaran, dan metrik secara bersamaan.

Organisasi harus melacak penyimpangan model, masalah kualitas data, dan akurasi prediksi bersama metrik kinerja tradisional untuk secara efektif memantau sistem yang didukung AI dalam lingkungan keseluruhan lapisan mereka.