Apa itu pemantauan server?

Ini terdiri dari sistem pemantauan yang mengumpulkan dan menganalisis metrik (misalnya, penggunaan CPU, konsumsi memori, ruang disk) di seluruh lingkungan fisik, virtual, dan berbasis cloud.

Menurut Hourly Cost of Downtime Survey ITIC, 97% perusahaan besar melaporkan bahwa, rata-rata, satu jam waktu henti server per tahun menghabiskan biaya lebih dari USD100.000. 41% responden melaporkan biaya antara USD 1 juta dan +5 juta per jam.¹ Hal ini membuat pemantauan server penting untuk mencapai pengalaman pengguna yang optimal (UX) dan hasil bisnis secara keseluruhan.

Organisasi mengandalkan pemantauan server untuk menangkap masalah lebih awal, mengoptimalkan sumber daya, dan mempertahankan ketersediaan tinggi. Ketika infrastruktur TI menjadi semakin kompleks, yang melibatkan lingkungan hybrid cloud dan arsitektur terdistribusi, pemantauan yang efektif membantu tim TI mempertahankan operasi yang andal dan menghindari pemecahan masalah yang tak ada habisnya.

Pemantauan server beroperasi melalui sistem berlapis yang mengumpulkan dan menganalisis data server serta memperingatkan pengguna tentang perubahan kinerja. Perangkat lunak pemantauan atau protokol jarak jauh (misalnya, SNMP) mengumpulkan metrik dari server dan mengirimkan data ke sistem pusat untuk diproses dan divisualisasikan.

Arsitektur pemantauan saat ini terdiri dari empat fungsi utama:

• Pengumpulan data dari server melibatkan pengumpulan metadata kapasitas, konfigurasi, dan kinerja, kemudian mengirimkannya ke layanan pemantauan pusat.
• Pemrosesan dan penyimpanan metrik mencakup penataan dan penyimpanan data secara real-time untuk analisis dan pelacakan historis.
• Analisis dan peringatan yang berbasis kecerdasan buatan (AI) menggunakan machine learning (ML) untuk mendeteksi anomali, memprediksi kegagalan, dan mengotomatiskan analisis akar masalah.
• Visualisasi dan respons otomatis mencakup antarmuka pengguna grafis (GUI) dan dasbor yang menampilkan status sistem dan respons otomatis.

Ada tiga jenis pemantauan server utama, masing-masing dirancang untuk lingkungan infrastruktur yang berbeda:

1. Pemantauan server spesifik: Pemantauan server fisik (atau server khusus) melacak fitur perangkat keras, termasuk suhu, daya,  dan error memori.
2. Pemantauan VM: Pemantauan virtual lebih kompleks. Beberapa mesin virtual (VM) berbagi perangkat keras fisik yang sama melalui platform seperti VMware, yang melibatkan pemantauan sistem host dan VM secara terpisah.
3. Pemantauan kontainer: Teknologi kontainer membawa konsep virtualisasi ini lebih jauh, dengan aplikasi yang berjalan di dalam kontainer yang ringan dan portabel. Kubernetes telah membuat pemantauan kontainer menjadi penting, membutuhkan alat khusus yang dapat melacak kontainer saat mereka bergerak melintasi server yang berbeda dan secara otomatis menskalakan berdasarkan permintaan.

Strategi pemantauan hari ini biasanya menggabungkan ketiga pendekatan. Server khusus on premises, server cloud,dan virtual server masing-masing menangani beban kerja yang berbeda berdasarkan persyaratan tertentu, sedangkan kontainer memungkinkan penerapan dan penskalaan yang cepat. Platform pemantauan modern menggunakan AI dan otomatisasi untuk menangani kompleksitas ini, secara otomatis menemukan sumber daya baru dan menyesuaikan pemantauan saat infrastruktur berubah.

Perlu dicatat bahwa perbedaan antara pemantauan infrastruktur server, pemantauan kinerja server, dan pemantauan aplikasi sebagian besar telah hilang. Pemantauan lingkungan server yang komprehensif kini mencakup kesehatan server dan kinerja aplikasi dalam platform terpadu.

Pemantauan server bergantung pada lima komponen penting yang bekerja sama untuk memberikan visibilitas infrastruktur yang komprehensif:

1. Pengumpul data
2. Sistem penyimpanan
3. Mesin analisis
4. Sistem peringatan
5. Dasbor dan integrasi

Agen otomatis atau protokol jarak jauh mengumpulkan metrik kinerja termasuk indikator kesehatan server, data pemanfaatan sumber daya, dan informasi status aplikasi. Pengumpul modern menggunakan sumber daya sistem minimal sambil menyediakan transmisi data waktu nyata.

Time series Database yang dioptimalkan untuk memantau data meringkas informasi secara signifikan sambil mempertahankan kinerja kueri yang cepat. Sistem ini mencakup kebijakan retensi otomatis yang menyeimbangkan kebutuhan analisis historis dengan biaya penyimpanan.

Mesin analisis modern menggabungkan pemantauan berbasis aturan tradisional dengan pengenalan pola AI. Mereka mengevaluasi metrik terhadap ambang batas statis dan garis dasar dinamis yang dipelajari dari data historis, sambil melacak dependensi antarsistem. Pendekatan ini memungkinkan deteksi anomali yang lebih akurat di seluruh infrastruktur yang saling berhubungan.

Sistem peringatan cerdas menggunakan aturan yang telah ditetapkan sebelumnya untuk mencegah tim TI kewalahan karena banyaknya peringatan terkait, dan memanfaatkan AI untuk mengurangi false positive. Ini termasuk integrasi dengan platform komunikasi dan pemantauan DNS untuk waktu respons yang cepat.

Platform visualisasi mengubah metrik mentah menjadi insight yang dapat ditindaklanjuti melalui dasbor real-time dan pelaporan otomatis. Kemampuan integrasi menghubungkan pemantauan dengan infrastruktur TI dan platform otomatisasi yang ada.

Solusi pemantauan server berkisar dari solusi sumber terbuka hingga platform komersial dan layanan penyedia cloud. Organisasi biasanya menggabungkan beberapa alat untuk membuat strategi pemantauan yang komprehensif di seluruh infrastruktur, aplikasi, dan platform SaaS.

Alat-alat ini meliputi:

• Alat pengumpulan data: Perangkat lunak mengumpulkan metrik, termasuk pemantauan jaringan, analisis data real-time, dan data kinerja dari server dan aplikasi. Solusi eksklusif seperti PRTG dan opsi sumber terbuka seperti Nagios dan Zabbix menawarkan penyesuaian untuk pemberitahuan dan plug-in ekosistem untuk memenuhi kebutuhan bisnis tertentu.
• Sistem peringatan dan manajemen insiden: Sistem peringatan dan manajemen insiden mendeteksi masalah, memberi tahu tim, dan mengoordinasikan alur kerja respons. Platform canggih menggunakan peringatan yang didukung AI untuk mengurangi false positive dan menyediakan kerangka kerja demi resolusi insiden yang cepat.
• Platform pemantauan kinerja: Platform yang komprehensif ini melacak kinerja server dan aplikasi secara real-time. Platform terkemuka menggabungkan AI untuk melakukan deteksi masalah otomatis dan analisis akar masalah untuk kinerja yang optimal.
• Penyedia cloud: Penyedia cloud menawarkan pemantauan native yang diintegrasikan ke dalam platform mereka, termasuk AWS CloudWatch, Microsoft Azure Monitor, Google Cloud Operasi, dan IBM Cloud Monitoring. Alat ini menyediakan integrasi cloud yang mendalam dengan tingkatan harga dan fitur yang beragam. Platform analisis dan visualisasi memproses metrik pemantauan menjadi insight yang dapat ditindaklanjuti melalui dasbor real-time dan pelaporan otomatis.

Organisasi menggunakan pemantauan server untuk memberikan nilai bisnis yang terukur di berbagai konteks operasional:

• Ketersediaan tinggi
• Penyelesaian masalah secara proaktif
• Optimalisasi Sumber Daya
• Keamanan dan kepatuhan
• Efisiensi Operasional

Pemantauan server mencegah pemadaman yang mahal dengan mendeteksi masalah pada server web, database, sistem operasi (misalnya, Linux), dan infrastruktur penting lainnya sebelum berdampak pada pengguna. Hal ini memungkinkan organisasi untuk mempertahankan ketersediaan tinggi.

Menurut penelitian ITIC yang dilakukan dengan Global Server Hardware Server OS Reliability Survey tahun 2023, 90% organisasi sekarang memerlukan ketersediaan minimal 99,99%. Persentase ini setara dengan 52 menit waktu henti yang tidak direncanakan per server per tahun untuk sistem dan aplikasi penting^.1

Pemantauan modern membantu tim mengidentifikasi kemacetan, kendala kapasitas, dan potensi kegagalan sebelum berdampak pada pengguna. Pendekatan ini mengoptimalkan operasi TI dengan mengatasi masalah kinerja selama jendela pemeliharaan terencana, bukan situasi respons darurat. Ini juga mengurangi tekanan pada sistem dan tim sambil meningkatkan keandalan layanan secara keseluruhan.

Pemantauan server menyediakan analisis historis untuk perencanaan kapasitas yang akurat dan mengidentifikasi sumber daya yang kurang dimanfaatkan untuk realokasi.

Organisasi dapat mencegah penyediaan yang berlebihan sambil memastikan sumber daya yang memadai untuk periode permintaan puncak.

Pemantauan yang komprehensif memungkinkan deteksi ancaman yang cepat di seluruh server, firewall, dan infrastruktur jaringan. Ini memelihara jejak audit untuk kepatuhan terhadap peraturan dan memberikan visibilitas yang diperlukan untuk kerangka kerja seperti HIPAA dan GDPR.

Pemantauan server otomatis membebaskan sumber daya teknis dari pemeriksaan sistem manual dan memberikan insight berbasis data untuk keputusan infrastruktur. Antarmuka pemrograman aplikasi (API) memungkinkan Integrasi dengan sistem bisnis yang ada, memungkinkan tim untuk menskalakan kemampuan pemantauan demi mendukung pertumbuhan bisnis.

Teknologi pemantauan berkembang pesat untuk alamat tiga perubahan signifikan dalam operasi TI modern:

• Pemantauan yang didorong oleh AI
• Komputasi edge
• Arsitektur nirserver

Integrasi AI menjadi standar di seluruh platform pemantauan, dengan adopsi yang semakin cepat di lingkungan yang sangat penting. Penelitian Institute for Business Value IBM menunjukkan bahwa 78% eksekutif TI sedang menguji coba atau mengoperasionalkan kemampuan AI dalam aplikasi mainframe.  

AI memungkinkan pengenalan pola yang menganalisis perilaku sistem dan memberikan peringatan sadar konteks. Machine learning (ML) mengurangi kesalahan positif dengan mempertimbangkan pola historis, sementara kemampuan pemantauan modern mencakup analisis prediktif dan analisis akar masalah baselines otomatis.

Pemantauan edge mengatasi pertumbuhan perangkat yang terhubung dan komputasi terdistribusi. Teknologi pemantauan ini memproses data secara lokal untuk mengurangi latensi saat menggunakan AI untuk menciptakan kinerja adaptif.

Pemantauan nirserver menangani arsitektur di mana kode berjalan sesuai permintaan tanpa server yang terlihat, membuat pemantauan infrastruktur tradisional tidak efektif. Arsitektur ini memerlukan pelacakan terdistribusi untuk mengikuti permintaan di berbagai fungsi dan alat observabilitas khusus yang menggabungkan metrik server, log, dan jejak.