Apa itu operasi TI (ITOps)?

ITops adalah fungsi inti dari departemen TI, yang biasanya melapor kepada chief information officer. Ini adalah salah satu dari empat fungsi (bersama dengan manajemen teknis, manajemen aplikasi dan manajemen meja layanan) yang didefinisikan dalam IT Infrastructure Library (ITIL), kerangka kerja praktik terbaik standar industri de facto untuk manajemen layanan TI. 

ITOps berada di garis depan dalam pemberian layanan TI , salah satu roda terpenting dalam mesin yang membuat organisasi tetap berjalan. Bisnis dan pelanggannya telah menjadi sangat bergantung pada akses instan  layanan TI—data, aplikasi perangkat lunak, sumber daya cloud publik dan cloud privat —sehingga gangguan kecil pada layanan ini pun bisa menimbulkan konsekuensi yang luas dan mahal.

Dalam beberapa tahun terakhir, tugas ITOps semakin diambil oleh perangkat lunak AI, membentuk sub-bidang baru operasi TI yang disebut operasi AI , yang disebut sebagai AIOps.

Kemampuan AI seperti pemrosesan bahasa alami (NLP) dan machine learning (ML) digunakan untuk mengotomatiskan tugas-tugas operasi seperti mengumpulkan dan menggabungkan data dalam jumlah besar, memisahkan dan memprioritaskan peringatan peristiwa yang signifikan dari kebisingan data operasi, dan menghubungkan data untuk mengidentifikasi akar masalah dan mengusulkan solusi.

Baik itu industri keuangan, telekomunikasi atau retail, bisnis saat ini dan pelanggan mereka bergantung pada akses langsung ke aplikasi dan mengharapkan pengalaman pelanggan yang mulus. Hal ini membutuhkan kinerja yang optimal dari aplikasi dan sumber daya TI pendukung yang menjalankan aplikasi, seperti infrastruktur, data, jaringan, dan layanan  cloud publik dan cloud privat . Bahkan pemadaman TI singkat dapat berdampak signifikan pada operasi bisnis dan dengan cepat menjadi mahal. Peran utama operasi TI adalah untuk memastikan kelancaran kinerja TI dan teknologi bisnis sehingga operasi bisnis dapat berjalan tanpa gangguan.

Tanggung jawab ITOps meliputi:

• Mengelola sumber daya: ITops membuat infrastruktur TI tetap berjalan. Ini termasuk infrastruktur perangkat keras, perangkat lunak dan jaringan, serta aplikasi yang berjalan di atasnya. Tim ITops bertanggung jawab untuk mengelola dan menyediakan sumber daya infrastruktur TI untuk tim DevOps dan memelihara pengiriman dan operasi layanan untuk pelanggan dan mitra. Termasuk juga mengelola lingkungan cloud pribadi, publik dan hybrid cloud, lokasi pusat data dan peralatan, sistem operasi, konektivitas internet, firewall dan keamanan jaringan dan komponen infrastruktur TI lainnya.

• Mengoptimalkan infrastruktur TI: ITOps juga mencari cara untuk meningkatkan infrastruktur dan kinerja sekaligus mengurangi biaya dengan aman. Untuk melakukannya, tim mendokumentasikan konfigurasi perangkat keras dan mengimplementasikan konfigurasi yang memastikan kinerja optimal, serta mengelola beban kerja TI, mengimplementasikan peningkatan perangkat lunak, perangkat keras, dan sistem operasi, serta menilai dampak dari perubahan infrastruktur yang diusulkan.

• Memastikan kinerja aplikasi: ITOps memainkan peran penting dalam berkolaborasi dengan pemilik lini bisnis dan pemilik aplikasi untuk memastikan kinerja aplikasi. ITOps kerap menyusun rekomendasi keputusan sumber daya bagi pemilik aplikasi guna memastikan aplikasi menerima komputasi, penyimpanan, dan jaringan yang dibutuhkan guna mencegah pelambatan dan pemadaman.

• Dukungan meja layanan: Meskipun meja layanan merupakan bagian tersendiri dari departemen TI di beberapa organisasi, dukungan di organisasi lain ditangani oleh ITOps. Mengelola meja bantuan dan sistem tiket, memecahkan masalah dan mengatasi akar masalah terkait TI semuanya berada di bawah payung dukungan ini.

• Manajemen insiden dan keamanan: ITOps tidak hanya berfokus pada ketersediaan layanan TI sehari-hari, namun juga mengembangkan rencana untuk menjaga ketersediaan di masa depan jika timbul masalah. Hal ini termasuk melakukan pencadangan data, memulihkan sistem setelah pemadaman, mengembangkan rencana pemulihan bencana, membuat metrik untuk mengevaluasi kinerja, mengaudit, dan mengerjakan kepatuhan terhadap peraturan.

ITOps sering dikacaukan dengan manajemen operasi TI (ITOM) karena keduanya terlibat erat dalam menjaga layanan TI tetap aktif dan berjalan. Sementara ITOps mengacu pada orang, peran dan tugas yang terkait dengan manajemen layanan TI, ITOM mengacu pada proses manajemen dan alat yang digunakan untuk memelihara komponen teknologi, persyaratan komputasi dan proses bisnis yang digunakan perusahaan setiap hari. Tim ITOps mengawasi layanan dalam lingkungan TI serta ketersediaan semua sumber daya dan aplikasi TI, baik dalam tugas sehari-hari maupun perencanaan strategis jangka panjang. ITOM, bagian dari ITOps, terdiri dari proses rutin yang memastikan kualitas keseluruhan, efisiensi dan pengalaman pengguna dari pengiriman sumber daya TI dan alat yang digunakan untuk mencapai tujuan ini.

DevOps bertujuan untuk mempercepat pengiriman perangkat lunak berkualitas tinggi dengan mengotomatiskan dan mengintegrasikan upaya tim pengembangan dan operasi TI. Dengan menghubungkan berbagai unit yang sebelumnya terpisah-pisah ini, organisasi dapat membangun proses pengembangan dan pengiriman perangkat lunak dengan komunikasi, kolaborasi, dan tanggung jawab bersama yang berkesinambungan. Hasilnya adalah alur kerja yang lebih cepat dan proses yang efisien yang memenuhi permintaan pengguna perangkat lunak yang terus meningkat untuk fitur baru yang sering dan inovatif serta kinerja dan ketersediaan yang tidak terganggu.

Dalam model DevOps, tim TI mendukung proses pengembangan dan pengujian perangkat lunak dengan menyediakan dukungan konfigurasi, instalasi dan pemecahan masalah, manajemen basis data, dan manajemen infrastruktur jaringan. Solusi ini juga memastikan bahwa infrastruktur memenuhi kebutuhan tim pengembangan. Salah satu cara untuk mencapai hal ini adalah dengan menggunakan alat bantu Manajemen Sumber Daya Aplikasi untuk menjamin aplikasi memiliki sumber daya yang mereka butuhkan, saat mereka membutuhkannya.

Di sepanjang siklus hidup DevOps, baik tim TI maupun tim pengembangan bekerja untuk mengidentifikasi ketergantungan dan menguji masalah, sering kali dengan menggunakan otomatisasi. DevOps dan ITOps menggunakan  Pemantauan Kinerja Aplikasi (APM) dan alat observabilitas untuk secara otomatis menganalisis akar masalah dan menerima masukan langsung pada setiap langkah delivery pipeline perangkat lunak saat menerapkan kode baru atau membuat perubahan pada sistem. Kolaborasi ini memungkinkan jalur pengiriman dan penerapan yang berkelanjutan mengalir dengan lancar dan efisien, sehingga memungkinkan waktu yang lebih cepat untuk memasarkan aplikasi dan peningkatan baru.

AIOps adalah aplikasi kemampuan AI , seperti NLP dan model machine learning, untuk mengotomatiskan dan menyederhanakan alur kerja operasional. AIOps tidak hanya menciptakan peluang untuk otomatisasi dan efisiensi, tetapi juga secara langsung mengatasi tantangan signifikan yang dihadapi tim TI saat ini. Komponen infrastruktur TI, aplikasi, dan alat pemantauan kinerja menghasilkan data operasi TI dalam jumlah besar—volume yang meningkat pesat saat organisasi melakukan transformasi digital dan mengadopsi layanan komputasi cloud dan lingkungan hybrid cloud. Gartner memperkirakan bahwa infrastruktur TI perusahaan rata-rata menghasilkan dua hingga tiga kali lebih banyak data operasi TI setiap tahun.

Untuk mengelola dan memanfaatkan data ini dengan lebih baik, tim operasi TI semakin kurang mengandalkan alat manajemen TI berbasis domain dan pemantauan serta intervensi manual, serta semakin beralih ke otomatisasi yang didukung AI dan berbasis data.

AIOps memungkinkan tim operasi TI menjadi lebih tangkas dan responsif dengan membantu:

• Kumpulkan dan kumpulkan volume besar data terstruktur dan tidak terstruktur yang dihasilkan oleh beberapa komponen infrastruktur TI, aplikasi, alat pemantauan kinerja, dan sistem tiket layanan
• Gunakan baseline otomatis untuk mendeteksi anomali, menjauhkan pengguna dari sistem berbasis aturan, menuju sistem AI dan ML yang dinamis dan mudah digunakan
• Mengurangi volume tiket, mengelompokkan peristiwa dan anomali, serta memisahkan dan memprioritaskan peringatan peristiwa signifikan dari data operasi TI di sekitarnya
• Memberikan konteks insiden yang dianalisis, direkatkan di seluruh kawasan perusahaan
• Korelasikan data historis dan real-time untuk mengidentifikasi akar penyebab masalah dan mengusulkan solusi
• Mengotomatiskan proses TI yang padat karya dan secara proaktif memitigasi pemicu yang berdampak tinggi
• Kembangkan insight dengan cepat dengan model pra-terlatih yang mempercepat time to value
  
• Tingkatkan waktu rata-rata untuk deteksi dan waktu rata-rata untuk penyelesaian melalui visibilitas yang ditingkatkan serta manajemen dan respons insiden otomatis
• Ciptakan efisiensi operasional dan kurangi biaya TI secara aman dengan mendorong otomatisasi sumber daya dinamis untuk memenuhi permintaan waktu nyata tanpa pemborosan
• Membangun perpustakaan kebijakan otomatisasi yang semakin mengurangi manajemen dan proses manual