Apa itu observabilitas SRE?

Ini menggunakan instrumentasi perangkat lunak untuk mengumpulkan dan menganalisis data di seluruh lingkungan komputasi (termasuk infrastruktur dan aplikasi), sehingga tim IT dapat lebih memahami, memelihara, dan meningkatkan arsitektur serta keandalan situs mereka dari waktu ke waktu.

Observabilitas SRE lebih dari sekadar pemantauan sistem standar, yang berfungsi sebagai komponen penting dalam strategi observabilitas apa pun, tetapi tidak dapat memberikan visibilitas komprehensif yang diperlukan untuk mengoptimalkan jaringan komputasi modern.

Alat pemantauan tradisional dapat, misalnya, menyediakan dasbor untuk memvisualisasikan status sistem dan memperingatkan personel TI jika terjadi kerusakan. Namun, lingkungan komputasi cloud-native saat ini semakin terdistribusi, mengandalkan berbagai layanan mikro, server edge, kontainer Docker, dan fungsi tanpa server.

Jaringan ini sangat dinamis dan memerlukan campur tangan manusia yang terbatas untuk mengelola layanan jaringan. Sistem pemantauan tradisional sering kali terbukti tidak memadai bahkan untuk tugas pemantauan langsung.

Tujuan observabilitas adalah membekali insinyur keandalan lokasi dengan data yang dapat ditindaklanjuti yang mereka butuhkan untuk memelihara situs dan layanan yang aman, dapat diskalakan, dan dengan ketersediaan tinggi. Ketika sistem dapat diamati, insinyur dapat dengan mudah melihat aktivitas internal dan memecahkan masalah dan kerentanan yang dapat berdampak negatif pada keandalan lokasi dengan lebih baik. Observabilitas SRE juga membantu para insinyur mengoptimalkan kinerja jaringan secara keseluruhan dan menerapkan praktik peningkatan berkelanjutan di seluruh layanan jaringan.

SRE adalah praktik rekayasa perangkat lunak yang menggabungkan DevOps dan operasi IT tradisional (ITOps) untuk memecahkan masalah pelanggan, mengotomatiskan tugas-tugas ITOps, mempercepat pengiriman perangkat lunak, dan meminimalkan risiko IT. Ini berfokus untuk mencapai ketahanan dengan secara konsisten mengotomatiskan proses utama.

Secara tradisional, SRE terdiri dari operasi manual dan proses administrasi sistem, seperti analisis log, penyetelan kinerja, tambalan, pengujian lingkungan produksi, manajemen insiden, dan evaluasi postmortem. Namun, SRE modern mengotomatiskan tugas-tugas ini untuk menghemat waktu, mengurangi kesalahan manusia, dan merampingkan kolaborasi antara tim pengembangan dan operasi.

Alat SRE secara otomatis mencari kekurangan sistem menggunakan proses yang disebut  chaos engineering, di mana insinyur keandalan situs sengaja menyebabkan kegagalan dalam lingkungan produksi dan praproduksi. Proses ini membantu tim memahami dampak kegagalan pada sistem perangkat lunak dan mengembangkan strategi untuk memitigasi kegagalan di masa depan.

SRE juga memprioritaskan perencanaan kapasitas, sebuah proses yang menentukan kebutuhan sumber daya untuk fungsi bisnis penting, menskalakan fungsi bisnis tersebut dan memungkinkan pengembang untuk membuat aplikasi dan fitur baru. Dengan menggunakan indikator kinerja utama (KPI) yang ditetapkan, tim SRE dapat mengevaluasi pengiriman pembaruan dan implementasi fitur baru.

Observabilitas memainkan peran integral dalam menjaga ketersediaan, kinerja dan keamanan sistem perangkat lunak modern dan lingkungan komputasi cloud.

Istilah “observabilitas” berasal dari teori kontrol, sebuah teori teknik untuk mengotomatiskan pengendalian sistem dinamis (mengatur aliran air melalui pipa berdasarkan masukan dari sistem kontrol aliran, misalnya).

Observabilitas menyediakan visibilitas mendalam ke dalam teknologi terdistribusi modern untuk pengidentifikasi dan penyelesaian masalah secara otomatis dan real-time. Semakin dapat diamati suatu sistem, semakin cepat dan akurat tim IT dapat menentukan akar penyebab masalah kinerja. Seringkali tanpa pengujian tambahan atau pengkodean.

Membangun dan memelihara sistem yang dapat diamati memerlukan alat perangkat lunak yang mampu mengumpulkan, menghubungkan, dan menganalisis aliran data kinerja yang stabil dari aplikasi serta perangkat keras dan jaringan yang mereka jalankan. Tim IT kemudian dapat menggunakan data tersebut untuk memantau, memecahkan masalah, dan men-debug setiap komponen jaringan. Itu membantu bisnis mengoptimalkan pengalaman pelanggan dan memenuhi perjanjian tingkat layanan (SLA).

Observabilitas sering kali dibingungkan dengan pemantauan kinerja aplikasi (APM) dan manajemen kinerja jaringan (NPM). Namun, alat observabilitas mewakili evolusi alami dari metode pengumpulan data APM dan NPM, 1 lebih cocok untuk jaringan terdistribusi dan penerapan aplikasi cloud-native .

Mencapai pengamatan mengharuskan organisasi untuk mengumpulkan data telemetri, termasuk:

Metrik adalah pengukuran kuantitatif mentah, turunan atau agregat yang berbicara tentang kesehatan dan kinerja sistem (server atau API, misalnya) selama interval waktu tertentu. Mereka membantu organisasi membangun fondasi yang kuat untuk pemantauan SRE dan praktik analisis data sehingga para insinyur dapat mengidentifikasi pola data dan memprediksi masalah sistem.

Metrik umum dalam SRE mencakup penggunaan CPU, konsumsi memori, latensi permintaan, tingkat kesalahan, dan bandwidth jaringan. Masing-masing memberikan gambaran umum tentang kondisi sistem dan membantu tim menyelesaikan potensi masalah sebelum masalah tersebut meningkat.

Log adalah catatan tekstual peristiwa yang terperinci dan diberi stempel waktu. Biasanya direkam dalam format teks biasa, biner, atau terstruktur. Itu sering memberikan titik awal bagi para insinyur yang ingin memahami dan mendiagnosis masalah sistem.

Fungsi pencatatan dalam alat observabilitas SRE mengumpulkan, menyimpan, menganalisis, dan menghubungkan berbagai data (termasuk pesan kesalahan, proses startup dan shutdown, dan perubahan konfigurasi). Mereka memungkinkan tim SRE untuk memahami peristiwa secara kronologis dan kontekstual, sehingga memudahkan mereka untuk melacak akar masalah dan menerapkan alur kerja resolusi.

Jejak, seperti permintaan HTTP dan kueri basis data, memberikan pandangan menyeluruh tentang siklus hidup permintaan data dari inisiasi hingga penyelesaian. Mereka merepresentasikan perjalanan permintaan melalui jaringan komputasi, menangkap interaksi (ketergantungan, misalnya) antara berbagai komponen dan layanan.

Pelacakan, yaitu pelacakan terdistribusi, sangat berharga dalam arsitektur layanan mikro, di mana permintaan mungkin melintasi beberapa layanan sebelum mencapai tujuannya.

Alat observabilitas SRE secara otomatis mengirimkan pemberitahuan ketika masalah muncul sehingga para insinyur dapat menyelesaikannya dengan segera dan meminimalkan waktu henti bagi pengguna akhir.

Solusi observabilitas SRE membantu bisnis mengumpulkan dan memproses telemetri kinerja nyaris seketika, menawarkan insight berbasis data kepada tim SRE tentang kesalahan sistem dan mengapa kesalahan itu terjadi. Insight ini memungkinkan organisasi untuk mengurangi beban kognitif pada insinyur selama pengembangan dan pemeliharaan lokasi sehingga tim otonom lintas fungsi yang lebih kecil dapat mengelola layanan dengan lebih efisien.

Integrasi kecerdasan buatan (AI) dan machine learning (ML) dengan solusi observabilitas SRE dengan cepat mengubah cara bisnis mendekati rekayasa keandalan situs. Pendekatan AIOps memungkinkan tim SRE untuk menggabungkan alat dan algoritma canggih ke dalam praktik observabilitas, menganalisis kumpulan data dari alat observabilitas untuk mengidentifikasi pola, memprediksi pemadaman, dan merekomendasikan solusi.

Alih-alih hanya berfokus pada tugas-tugas manual dan pembuatan skrip, SRE dapat menjadi pelatih dan ahli strategi untuk sistem AI, mengajari AI untuk mengenali pola, menyaring kebisingan, dan menghindari kesalahan yang merugikan. Pergeseran ini akan meningkatkan fungsi SRE dari peran yang berorientasi tugas menjadi disiplin strategis yang berpusat pada pengelolaan sistem otomatisasi cerdas.

Sebagai contoh, alat observabilitas SRE dapat menggunakan teknologi AI untuk meniru dan mengotomatiskan pengambilan keputusan manusia dalam proses remediasi. Fungsi observabilitas berbasis AI dapat terus memantau dan menganalisis data yang masuk untuk menemukan aktivitas yang melampaui ambang batas yang ditetapkan dan melakukan serangkaian tindakan korektif (seperti skrip remediasi) untuk menangani masalah tersebut.

Jika, dan hanya jika, perangkat lunak tidak dapat menyelesaikan masalah, itu akan secara otomatis menghasilkan tiket dukungan terperinci di platform manajemen masalah tim SRE sehingga staf SRE hanya akan menangani masalah yang tidak dapat ditangani oleh platform observabilitas.

Alat pengamatan berbasis AI juga dapat menggunakan kemampuan pemrosesan teks canggih dari model bahasa besar (LLM) untuk menyederhanakan insight dalam platform SRE observability. LLM unggul dalam mengenali pola dalam sejumlah besar data tekstual yang berulang, yang sangat mirip dengan data telemetri dalam sistem yang kompleks dan terdistribusi. LLM saat ini dapat dilatih, atau didorong oleh protokol rekayasa prompt, untuk mengembalikan informasi dan insight menggunakan sintaks bahasa manusia dan semantik.

LLM Advanced membantu tim SRE menulis dan mengeksplorasi kueri dalam bahasa alami, menjauh dari bahasa kueri yang rumit dan memungkinkan staf IT di setiap tingkat keterampilan untuk mengelola data kompleks secara lebih efektif.

Selain itu, alat observabilitas SRE mendapat manfaat dari fungsi AI kausal, yang mengklarifikasi dan memodelkan hubungan sebab-akibat antara variabel daripada hanya mengidentifikasi korelasi. Teknik AI tradisional (ML, misalnya) sering mengandalkan korelasi statistik untuk membuat prediksi. AI kausal sebaliknya bertujuan untuk menemukan mekanisme mendasar yang menghasilkan korelasi, meningkatkan kekuatan prediksi alat pengamatan SRE dan memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih bertarget.

AI kausal dapat membantu tim SRE menganalisis hubungan dan saling ketergantungan antara situs dan komponen jaringan. Fitur-fitur ini meningkatkan keandalan situs dengan mengklarifikasi tidak hanya “kapan dan di mana” masalah sistem tetapi juga “mengapa”.

Observabilitas SRE seringkali memerlukan penggunaan alat observabilitas canggih, yang memungkinkan:

Dengan alat observabilitas, tim SRE dapat menggunakan metrik, pencatatan, dan kemampuan penelusuran terdistribusi untuk mendeteksi dan memperbaiki masalah sistem sebelum memengaruhi pengguna. Solusi observabilitas memantau dan menggabungkan data dari seluruh jaringan, memberikan visibilitas yang jelas ke dalam perilaku sistem dan membantu teknisi dengan cepat melakukan analisis akar masalah. Mereka mendorong praktik SRE yang proaktif di seluruh perusahaan dan membantu bisnis memaksimalkan ketersediaan jaringan. 

Solusi pengamatan yang menggunakan data teragregasi dan kontekstual membantu SRE dan teknisi on-call dengan cepat memulai proses pemecahan masalah dan mengumpulkan insight tentang status sistem ketika insiden terdeteksi. Solusi ini memungkinkan diagnosis dan resolusi yang cepat serta membantu bisnis menjaga keandalan dan kepatuhan terhadap SLA.

Pengambilan keputusan berbasis data adalah landasan SRE. Platform observabilitas menyediakan semua informasi yang dibutuhkan tim untuk membuat keputusan yang tepat mengenai arsitektur sistem, perencanaan kapasitas, dan strategi operasional, memastikan bahwa perubahan didasarkan pada bukti empiris. Data telemetri juga memungkinkan tim untuk terus melakukan tuning kinerja sistem untuk memaksimalkan keandalan.

Inisiatif SRE tidak dapat dipisahkan dari tujuan bisnis yang lebih luas, karena kepuasan pengguna memainkan peran penting dalam menciptakan dan mempertahankan keandalan sistem. Solusi observabilitas SRE menyediakan alat untuk mengukur kepuasan pengguna dengan membantu bisnis menetapkan tujuan tingkat layanan (SLO).

SLO memberikan insight yang dapat ditindaklanjuti tentang pengalaman pengguna, tidak seperti metrik tidak langsung, seperti penggunaan CPU dan memori. Biasanya, alat bantu pengamatan dapat disesuaikan untuk secara khusus menilai kepuasan pengguna (mengidentifikasi masalah yang dihadapi pengguna selama pembelian produk, misalnya). Strategi berbasis SLOT mendorong diskusi berbasis data, membantu bisnis memahami kapan harus fokus pada keandalan dan kapan harus mengejar fitur baru.

Kemampuan pengamatan SRE membantu organisasi mengoptimalkan keandalan situs dan waktu aktif untuk berbagai contoh penggunaan di seluruh sektor bisnis, termasuk:

Untuk platform e-commerce, observabilitas SRE membantu menciptakan pengalaman pengguna yang lancar dan keandalan transaksi. Tim dapat memantau kinerja situs web, pemrosesan transaksi, dan metrik keterlibatan pengguna secara real-time. Mereka juga dapat menggunakan alat observabilitas untuk mengidentifikasi kelambatan atau gangguan, membantu peritel mencegah pengabaian keranjang belanja dan membantu teknisi situs mengoptimalkan beban server dan meningkatkan sumber daya selama musim belanja puncak.

Observabilitas SRE memungkinkan bisnis untuk memantau waktu pengiriman paket, volume pengiriman, dan tingkat inventaris, memfasilitasi deteksi anomali cepat untuk masalah seperti penundaan pengiriman dan inventaris yang rendah. Alat observabilitas SRE juga dapat melacak indikator tingkat layanan (SLI), pengukuran kuantitatif dari perilaku sistem yang terkait dengan layanan yang berbeda, seperti tingkat keberhasilan pengiriman.

Observabilitas SRE memungkinkan lembaga keuangan memantau transaksi penting seperti transfer bank, penarikan ATM, dan pembayaran online. Alat SRE juga membantu bank secara otomatis meningkatkan skala situs dan sistem mereka untuk memenuhi permintaan layanan keuangan digital yang terus meningkat.

Observabilitas SRE memungkinkan penyedia layanan kesehatan untuk memantau dan menganalisis data pasien secara real-time. Sebagai contoh, tim SRE rumah sakit dapat menerapkan sistem untuk melacak tanda-tanda vital sehingga dokter dan perawat dapat dengan cepat melakukan intervensi jika terjadi keadaan darurat medis. Alat bantu pengamatan juga dapat memantau infrastruktur rumah sakit, mengidentifikasi masalah kinerja yang mungkin menghalangi staf untuk memberikan perawatan pasien dengan kualitas terbaik.