Apa itu observabilitas jaringan?

Menyediakan tim IT dengan alat dan insight yang mereka butuhkan untuk memantau aliran data di seluruh infrastruktur jaringan organisasi, termasuk pusat data on premises, lingkungan multicloud, dan hybrid cloud .

Pada intinya, observabilitas jaringan adalah tentang mengubah data jaringan mentah menjadi insight yang dapat ditindaklanjuti. Namun, tidak seperti pemantauan jaringan tradisional (yang berfokus pada metrik yang telah ditentukan dan pemecahan masalah reaktif), pengamatan jaringan mengambil pendekatan proaktif.

Alat bantu pengamatan mengandalkan pengumpulan data dari berbagai sumber data untuk melakukan analisis yang lebih dalam dan mempercepat penyelesaian masalah. Mereka mengumpulkan data telemetri (log, metrik, jejak, dan peristiwa) dari berbagai komponen jaringan-termasuk router, sakelar, server, titik akhir API, dan layanan cloud untuk memberikan pandangan menyeluruh tentang kinerja jaringan kepada tim pengembangan.

Dengan demikian, observabilitas jaringan memberdayakan tim IT untuk mendeteksi dan mengalamatkan masalah sebelum meningkat. Pendekatan ini membantu memastikan konektivitas tanpa batas, meminimalkan waktu henti, dan mengoptimalkan pengalaman pengguna.

Di dunia di mana bisnis bergantung pada konektivitas tanpa gangguan dan aplikasi berkinerja tinggi, pengamatan jaringan adalah kemampuan penting. Jaringan modern semakin kompleks, melibatkan arus lalu lintas yang dinamis, arsitektur terdistribusi, dan penerapan multicloud. Metode pemantauan tradisional tidak cukup untuk mengatasi kompleksitas ini, membuat pengamatan jaringan menjadi kebutuhan untuk mempertahankan ketahanan dan memberikan pengalaman luar biasa.

Insight observabilitas berbasis data membantu organisasi membuat keputusan berdasarkan informasi, mengantisipasi kebutuhan masa depan, mengalokasikan sumber daya dengan lebih efisien, dan menyelaraskan strategi manajemen jaringan dengan tujuan bisnis. Mereka juga memberikan visibilitas menyeluruh ke dalam lalu lintas jaringan, yang memungkinkan deteksi dini ancaman siber dan membantu memperkuat pertahanan keamanan siber.

Kemampuan ini membantu organisasi untuk tetap terdepan dalam menghadapi tantangan, beradaptasi dengan perubahan kebutuhan jaringan, dan mengelola infrastruktur digital mereka dengan percaya diri, bahkan ketika kondisi berubah.

Pengamatan jaringan dibangun di atas serangkaian pilar, metrik, log, jejak, konteks, dan korelasi, yang memungkinkan organisasi untuk memantau, menganalisis, dan mengoptimalkan kinerja jaringan. Pilar-pilar ini bekerja sama untuk memberikan visibilitas yang komprehensif kepada tim IT tentang perilaku dan kesehatan jaringan mereka. Setiap pilar memainkan peran unik dalam memberikan insight yang dapat ditindaklanjuti ke dalam operasi jaringan.

Metrik adalah titik data kuantitatif yang mewakili kinerja dan perilaku berbagai komponen jaringan; dengan demikian, mereka memberikan dasar untuk pemantauan jaringan. Metrik menangkap indikator kinerja utama (KPI), seperti latensi, kehilangan paket, pemanfaatan bandwidth, dan penggunaan CPU perangkat, dan memberikan gambaran umum tingkat tinggi kepada pengembang tentang kesehatan jaringan.

Dengan menggunakan metrik, tim IT dapat memantau tren dari waktu ke waktu, mengidentifikasi anomali, dan menetapkan ambang batas untuk peringatan. Ambil lonjakan latensi, sebagai salah satu contoh. Lonjakan latensi yang tidak terduga mungkin mengindikasikan kemacetan jaringan atau kegagalan perangkat keras. Dan, jika jaringan mencapai ambang batas latensi yang telah ditentukan, perangkat lunak pengamatan dapat mengirimkan peringatan kepada semua personel IT yang relevan.

Log adalah catatan terperinci setiap kejadian atau tindakan yang terjadi dalam jaringan. Mereka memberikan informasi terperinci tentang apa yang terjadi, kapan terjadi, dan di mana dalam jaringan itu terjadi, sehingga menciptakan konteks yang berharga untuk pemecahan masalah, penelusuran kesalahan, dan analisis forensik.

Log mengungkapkan penyebab mendasar masalah jaringan dengan merinci peristiwa sistem seperti perubahan konfigurasi perangkat, oten tikasi yang gagal, dan koneksi terputus.

Jejak menangkap aliran data di seluruh jaringan, memberikan insight tentang jalur dan perilaku paket saat melintasi beberapa perangkat dan sistem. Mereka penting untuk memahami sistem terdistribusi dan mendiagnosis masalah latensi.

Jejak memungkinkan tim IT melihat perjalanan transaksi secara menyeluruh, menyeluruh, dan membantu menemukan penundaan dan kegagalan perutean dalam lingkungan yang kompleks dan berlapis-lapis.

Konteks memperkaya metrik, log, dan jejak dengan memberikan informasi tambahan tentang lingkungan jaringan (topologi, peran perangkat, dan dependensi aplikasi, misalnya). Tanpa konteks, data mentah tidak memiliki makna yang dapat ditindaklanjuti.

Konteks memungkinkan tim IT untuk menghubungkan peristiwa jaringan dengan aplikasi, pengguna, atau layanan tertentu, sehingga memudahkan pemecahan masalah yang ditargetkan dan pengambilan keputusan yang tepat.

Korelasi menghubungkan metrik, log, jejak, dan informasi kontekstual untuk menyajikan pandangan kohesif dari jaringan. Ini membantu tim IT mengidentifikasi pola, akar masalah, dan hubungan antar peristiwa dan di berbagai lapisan tumpukan jaringan.

Menghubungkan titik data yang tampaknya tidak terkait melalui korelasi memungkinkan analisis akar masalah yang lebih cepat dan respons yang lebih efektif terhadap masalah jaringan. Korelasi dapat, misalnya, membantu tim mengidentifikasi sumber kegagalan berjenjang di seluruh sistem yang saling bergantung.

Pilar-pilar pengamatan jaringan membentuk kerangka kerja yang komprehensif untuk memahami dan mengelola kinerja jaringan. Bersama-sama, mereka memberdayakan tim IT untuk pindah melampaui pemantauan reaktif menuju pengoptimalan proaktif, meningkatkan keandalan dan efisiensi dalam lingkungan jaringan yang kompleks.

Solusi observabilitas jaringan tingkat lanjut biasanya disesuaikan agar sesuai dengan kebutuhan jaringan unik setiap organisasi. Namun, sebagian besar alat menawarkan serangkaian fitur utama dan kemampuan. Hal ini termasuk:

Solusi pengamatan jaringan mengumpulkan, menyimpan, dan menganalisis data telemetri termasuk detail tingkat paket, catatan aliran, dan metrik perangkat dari berbagai sumber di seluruh jaringan. Alat pengamatan modern terintegrasi dengan lancar dengan perangkat keras jaringan, jaringan yang ditentukan perangkat lunak (SDN), dan platform cloud untuk memastikan pengumpulan data yang komprehensif.

Analisis data membantu bisnis lebih memahami fungsi dan tren jaringan, menyederhanakan pelaporan dan kepatuhan, serta melakukan analisis akar masalah secara menyeluruh.

Alat observasi jaringan menyediakan dasbor dan alat visualisasi yang menyajikan data kompleks dalam format intuitif. Peta panas, diagram arus lalu lintas, dan metrik kinerja waktu nyata membantu profesional IT menilai kesehatan jaringan dengan cepat.

Peringatan adalah notifikasi otomatis yang dipicu oleh kondisi jaringan atau ambang batas tertentu. Solusi pengamatan menyediakan mekanisme peringatan cerdas yang dapat membedakan antara insiden penting dan anomali kecil, mengurangi kelelahan peringatan dan membantu tim IT fokus pada masalah yang paling berdampak.

Bersama dengan pemberitahuan, yang menginformasikan pemangku kepentingan tentang peristiwa signifikan, peringatan memungkinkan bisnis untuk secara proaktif mengatasi masalah jaringan dan memelihara jaringan komputasi dengan ketersediaan tinggi.

Analisis kinerja berkelanjutan melibatkan pengukuran metrik kinerja utama yang sedang berlangsung di berbagai segmen jaringan. Penilaian kinerja yang berkelanjutan memberikan wawasan tentang tren jaringan sepanjang waktu, memungkinkan tim IT membuat keputusan berdasarkan informasi tentang peningkatan, pengoptimalan, dan perencanaan kapasitas.

Pemetaan topologi memberikan representasi visual dari arsitektur jaringan, yang mengilustrasikan bagaimana berbagai komponen saling terhubung di lingkungan cloud, virtual, dan lokal. Dalam banyak kasus, fitur pemetaan dapat memperbarui peta topologi secara dinamis ketika terjadi perubahan, memberikan pandangan yang komprehensif dan terkini tentang jaringan kepada pengembang.

Fitur-fitur ini membantu meningkatkan dan mengotomatiskan perencanaan strategis dengan menawarkan insight tentang bagaimana perubahan memengaruhi keseluruhan arsitektur.

Teknologi AI dan machine learning (ML) memungkinkan alat bantu pengamatan untuk menganalisis sejumlah besar data yang dihasilkan jaringan komputasi dan dengan cepat mendeteksi pola anomali dan perilaku sistem. Fitur-fitur berbasis AI dapat secara otomatis menghubungkan data telemetri di seluruh perangkat dan lapisan untuk mempercepat dan menyempurnakan analisis akar masalah.

Dan, dengan menggunakan model ML, solusi observabilitas dapat memanfaatkan analisis prediktif untuk mengantisipasi dan memperbaiki masalah kinerja jaringan sebelum menimbulkan masalah yang lebih besar.

Pemantauan perubahan memungkinkan tim untuk melacak modifikasi jaringan-seperti pembaruan konfigurasi, patch perangkat lunak, dan perubahan perangkat keras-secara real time, sehingga mereka bisa menilai dampaknya terhadap kinerja jaringan.

Pendekatan ini membantu pengembang dengan cepat mengidentifikasi gangguan atau degradasi yang disebabkan oleh konfigurasi atau pembaruan baru. Namun, alat bantu pengamatan paling efektif jika menghubungkan data perubahan dengan data kinerja, dan tim dapat melihat perubahan apa yang terjadi dan mengapa perubahan tersebut memengaruhi kinerja jaringan.

Alat pengamatan jaringan sering terintegrasi dengan sistem pemantauan, pencatatan dan peringatan lainnya (layanan pemantauan kinerja, misalnya). Integrasi ini membantu memberikan wawasan komprehensif kepada personel IT di seluruh tumpukan teknologi, meningkatkan visibilitas jaringan secara keseluruhan.

Organisasi membutuhkan alat yang efektif untuk memastikan keandalan dan kinerja jaringan yang berkelanjutan dalam jaringan yang kompleks. Observabilitas jaringan dan pemantauan kinerja jaringan (NPM) dapat menyediakan alat ini. Namun, mereka berbeda secara signifikan dalam pendekatan, kedalaman dan kemampuan.

Menggunakan protokol manajemen jaringan sederhana (SNMP) dan protokol lainnya, alat NPM mengumpulkan dan menganalisis metrik yang telah ditentukan untuk mengevaluasi kinerja perangkat jaringan, tautan, dan aplikasi. Ini adalah pendekatan yang lebih tradisional yang terutama bertujuan untuk mengidentifikasi dan memecahkan masalah kinerja.

Alat NPM fokus pada metrik jaringan standar seperti latensi, throughput, jitter, kehilangan paket, dan pemanfaatan sumber daya perangkat. Mereka biasanya memantau perangkat individual atau segmen jaringan tanpa memberikan visibilitas ujung ke ujung di seluruh lingkungan terdistribusi dan sering kali mengandalkan ambang batas statis. Jika metrik melebihi ambang batas, solusi NPM memicu peringatan. Namun, ambang statis telah dikonfigurasi sebelumnya dan mungkin tidak beradaptasi dengan baik dengan kondisi jaringan dinamis.

Selain itu, alat NPM biasanya mendeteksi dan melaporkan masalah setelah terjadi, sehingga cocok untuk mendiagnosis-meski belum tentu mencegah masalah. Dan karena NPM terbatas pada parameter pemantauan yang sempit, alat NPM dapat gagal menangkap konteks penuh perilaku jaringan atau memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti.

Sementara NPM berfokus pada pengukuran dan pelaporan metrik yang telah ditentukan sebelumnya, pengamatan jaringan adalah pendekatan yang lebih luas dan lebih proaktif yang melampaui metrik untuk memberikan pandangan menyeluruh dan menyeluruh tentang perilaku jaringan. Ini memberikan insight yang lebih dalam tentang perilaku jaringan dengan memanfaatkan telemetri, konteks, dan analitik lanjutan. Alat-alat observabilitas juga dapat beradaptasi dengan perubahan kondisi jaringan, mendeteksi anomali tanpa bergantung pada ambang batas statis.

Yang terpenting, solusi pengamatan jaringan dapat menghubungkan data di seluruh lapisan, yang membantu mempercepat identifikasi dan penyelesaian akar masalah. Solusi ini dirancang untuk mengklarifikasi "apa" yang terjadi dan menjelaskan masalah "mengapa" dan "bagaimana" terjadi.

Alat observabilitas juga dapat memetakan seluruh alur kerja atau transaksi, mengidentifikasi masalah di seluruh perangkat, layanan cloud, dan aplikasi. Dan, dengan menggunakan teknologi AI dan algoritma machine learning (ML), alat pengamatan dapat menerapkan analisis prediktif untuk meramalkan hambatan dan kegagalan, dan memungkinkan pengoptimalan jaringan proaktif.

Sementara pemantauan kinerja jaringan memberikan visibilitas penting ke dalam metrik dan kesehatan perangkat, pemantauan ini kurang dalam menangani sifat dinamis dan kompleks jaringan modern. Pengamatan jaringan dibangun di atas NPM dengan menawarkan insight yang lebih dalam, konteks yang lebih kaya, dan analisis lanjutan untuk secara proaktif memastikan kinerja dan keandalan.

Observabilitas jaringan dan observabilitas DevOps adalah komponen penting dari operasi IT modern, masing-masing memiliki peran yang berbeda namun saling melengkapi dalam memelihara jaringan komputer.

Observabilitas DevOps berfokus pada siklus hidup pengembangan perangkat lunak (SDLC) - termasuk aplikasi, infrastruktur, dan kode - dan bertujuan untuk mendiagnosis masalah yang muncul selama pengembangan, penerapan, dan operasi perangkat lunak. Dalam lingkungan DevOps, observabilitas sangat penting untuk menjaga visibilitas ke dalam pengiriman dan kinerja fitur dan aplikasi, baik itu untuk aplikasi lokal atau aplikasi cloud-native dan alat orkestrasi terkait.

Solusi observabilitas DevOps menggunakan berbagai alat dan teknik - termasuk manajemen kinerja aplikasi (APM), manajemen log, dan penelusuran terdistribusi - untukmengoptimalkan pipeline CI/CD dan memfasilitasi deteksi cepat masalah aplikasi. Pengamatan DevOps juga memastikan bahwa tim pengembangan dan operasi memiliki akses ke insight pengamatan. Visibilitas luas ini membantu menyederhanakan kolaborasi antar tim dan mempercepat rilis perangkat lunak.

Namun, alat observabilitas DevOps tidak dirancang untuk memberikan visibilitas ke dalam kinerja jaringan. Mereka tidak memperhitungkan data spesifik jaringan (seperti topologi dan overlay) dan oleh karena itu tidak mampu menunjukkan bagaimana kinerja aplikasi berkorelasi dengan kinerja infrastruktur yang mendasari dalam arsitektur jaringan yang kompleks dan terdistribusi.

Kemampuan pengamatan jaringan menjembatani kesenjangan dengan memungkinkan visibilitas ke dalam kinerja infrastruktur jaringan dan komponen-komponennya. Ini terutama berkaitan dengan menjaga keandalan jaringan dan menyelesaikan masalah terkait jaringan. Namun, alat bantu pengamatan jaringan juga bisa menghubungkan data kinerja aplikasi dengan telemetri jaringan dan tujuan bisnis untuk memberikan gambaran lengkap tentang lingkungan komputasi perusahaan.

Terlepas dari perbedaannya, kedua jenis pengamatan merupakan bagian integral untuk memastikan kinerja sistem IT yang mulus. Menggunakan DevOps dan praktik pengamatan jaringan dapat membantu memastikan bahwa aplikasi perangkat lunak, dan jaringan yang mereka andalkan, berkinerja optimal. Praktik-praktik ini juga membantu memastikan bahwa bisnis dapat terus mengadaptasi lingkungan komputasi mereka seiring dengan perubahan kebutuhan pengguna dan kondisi pasar.

Solusi pengamatan jaringan menawarkan berbagai manfaat bagi bisnis, termasuk:

Dengan memantau perilaku jaringan secara terus-menerus, organisasi dapat mengidentifikasi dan mengatasi inefisiensi, sehingga menghasilkan kinerja jaringan yang optimal untuk aplikasi dan layanan.

Pengamatan jaringan membantu tim IT mendeteksi anomali dan potensi kegagalan sebelum mempengaruhi pengguna akhir. Tim dapat mengatur filter untuk mengidentifikasi aplikasi yang terpengaruh dan menganalisis metrik (seperti beban kerja server) untuk mengidentifikasi akar masalah dengan cepat, mengurangi waktu henti jaringan, dan meminimalkan waktu rata-rata penyelesaian (MTTR).

Dengan jaringan yang menjangkau lingkungan lokal dan cloud, observabilitas memberikan visibilitas terpadu, yang membantu memastikan operasi yang lancar di semua platform.

Alat pemantauan tradisional dapat mengevaluasi status jaringan, tetapi platform pengamatan jaringan dapat menilai pengalaman pengguna, terlepas dari di mana pengguna berada. Saat pengguna mengakses aplikasi web dan API, agen jaringan mengukur kecepatan transaksi, waktu pencarian DNS, dan durasi jabat tangan TLS, sehingga memperingatkan tim IT jika terjadi perlambatan atau kegagalan konektivitas.

Dan dengan analisis akar masalah yang mendetail, bisnis dapat mempercepat diagnosis masalah untuk membantu memastikan bahwa pengguna memiliki interaksi yang mulus dengan jaringan dan layanan perusahaan.

Pelaku jahat sering mengeksploitasi kerentanan jaringan untuk mengakses data dan menerapkan ransomware. Namun, alat bantu pengamatan jaringan dapat membentengi postur keamanan organisasi dengan terus membuat profil pola lalu lintas.

Jika sistem mendeteksi anomali, seperti lonjakan permintaan yang tiba-tiba atau pencarian DNS yang mencurigakan, sistem akan mengirimkan peringatan, sehingga tim dapat dengan cepat mengatasi masalah tersebut. Dengan mengintegrasikan platform pengamatan dengan firewall, tim dapat dengan cepat mengkarantina ancaman keamanan sebelum menyebar ke perangkat jaringan lainnya.

Migrasi ke cloud dapat menimbulkan risiko kinerja, keamanan, dan kepatuhan yang signifikan, tetapi alat pengamatan dapat membantu memastikan operasi yang mulus di semua platform.

Sebelum migrasi, bisnis dapat menggunakan platform pengamatan jaringan untuk menetapkan garis dasar untuk waktu respons aplikasi on premises, kebutuhan bandwidth, dan aturan keamanan. Dan setelah migrasi, metrik pengamatan dapat membantu tim memverifikasi kapasitas, ketersediaan, dan kontrol akses, serta mengatasi masalah (seperti kehilangan paket) yang berdampak negatif terhadap kinerja sistem.

Peramalan kapasitas jaringan biasanya bergantung pada dugaan, yang menyebabkan kekurangan bandwidth dan kelebihan penyediaan perangkat keras dan sumber daya lainnya. Memanfaatkan data lalu lintas historis dari platform pengamatan (pola pertumbuhan di seluruh lokasi, misalnya) dapat membantu tim IT memodelkan kebutuhan kapasitas dengan lebih akurat.

Meskipun transisi cloud sering kali menjanjikan kelincahan dan penghematan, biaya dapat meningkat secara signifikan karena penyediaan yang berlebihan, instance yang tidak terpakai, dan biaya transfer data. Alat pengamatan jaringan membantu organisasi menghindari masalah ini dengan memberikan insight akurat tentang kapasitas jaringan dan penggunaan sumber daya, membantu tim mengukur komitmen cloud dengan tepat dan mengurangi pengeluaran.

Di sektor jasa keuangan, kinerja dan keandalan jaringan adalah dasar kesuksesan. Bank, perusahaan asuransi, platform perdagangan, dan lembaga keuangan lainnya bergantung pada konektivitas yang mulus untuk mendukung aplikasi dan proses sangat penting (seperti perdagangan real-time, transaksi pelanggan, pemrosesan pembayaran, dan kepatuhan terhadap peraturan). Observabilitas jaringan memainkan peran penting dalam memastikan bahwa operasi tetap aman dan efisien.

Lembaga keuangan modern menangani jutaan transaksi real-time setiap hari, mulai dari pembayaran kartu kredit hingga perdagangan saham, dan transaksi laten dapat menyebabkan kerugian finansial dan merusak reputasi. Misalnya, dalam perdagangan frekuensi tinggi, penundaan hanya beberapa milidetik dapat mengakibatkan kerugian kompetitif yang signifikan.

Alat pengamatan jaringan mendeteksi dan mengalamatkan masalah latensi secara real time, sehingga institusi dapat mengurangi atau menghindari risiko tersebut dan memelihara jaringan komputasi berkinerja tinggi.

Selain itu, karena layanan keuangan mengadopsi teknologi cloud untuk meningkatkan skalabilitas dan kelincahan, mereka menghadapi tantangan mengelola lingkungan hybrid dan multicloud. Alat bantu pengamatan jaringan memberikan visibilitas terpadu dan menyeluruh di seluruh arsitektur hibrida yang terdistribusi, memfasilitasi kinerja platform keuangan yang konsisten di seluruh jaringan.

Dalam industri telekomunikasi, jaringan adalah tulang punggung operasi, mendukung segala sesuatu mulai dari panggilan suara dan layanan data hingga konektivitas Internet of Things (IoT).

Operator telekomunikasi harus memberikan layanan tanpa gangguan kepada jutaan pelanggan-sering kali di wilayah yang luas dan tersebar secara geografis-sambil mengelola lingkungan jaringan yang semakin dinamis. Pemadaman dan penurunan kinerja dalam sistem ini dapat menyebabkan kehilangan pendapatan, denda peraturan, dan perputaran pelanggan.

Jaringan telekomunikasi modern sering kali menggunakan lingkungan hibrida dan multicloud untuk mendukung fungsi jaringan tervirtualisasi (VNF) dan layanan lainnya. Dan operator telekomunikasi semakin mengadopsi praktik AIOps dan otomatisasi berbasis ML untuk mengelola skala jaringan modern.

Pengamatan jaringan adalah dasar untuk kesehatan jaringan ini. Alat-alat ini membantu:

• Memberikan visibilitas real-time ke dalam kesehatan dan kinerja komponen jaringan seperti stasiun pangkalan, tautan serat, dan infrastruktur inti

• Korelasikan metrik kinerja jaringan dengan masalah yang dihadapi pelanggan, seperti panggilan terputus atau kecepatan internet yang lambat

• Aktifkan jaringan penyembuhan mandiri, yang mengintegrasikan kemampuan observasi dengan platform orkestrasi

• Lacak kinerja VNF yang di-host cloud, elemen SDN, dan node komputasi tepi secara real time

• Menghasilkan analisis prediktif, yang dapat memprediksi kebutuhan kapasitas dan potensi kegagalan

Dan, dengan proliferasi jaringan 5G, bisnis telekomunikasi menghadapi tingkat kompleksitas jaringan yang luar biasa. Jaringan 5G sering kali bergantung pada pemotongan jaringan dan komputasi edge dan biasanya memiliki latensi rendah. Mengelola komponen ini memerlukan pemahaman mendalam tentang perilaku jaringan di berbagai lingkungan.

Alat pengamatan jaringan dapat memantau metrik khusus 5G, memberikan insight tentang kinerja irisan jaringan dan menawarkan solusi yang disesuaikan untuk contoh penggunaan tertentu. Misalnya, penyedia telekomunikasi dapat menggunakan alat pengamatan untuk memastikan bahwa potongan jaringan khusus untuk kendaraan otonom mempertahankan kinerja yang sangat andal dengan latensi rendah.

Mereka juga dapat mendeteksi dan menyelesaikan masalah bandwidth di wilayah metropolitan yang padat dan mengidentifikasi degradasi layanan dalam aplikasi streaming, memungkinkan penyedia untuk mengatasi masalah ini sebelum keluhan pelanggan muncul.