Seiring berkembangnya teknologi cloud dan kecerdasan buatan (AI), perusahaan kini mengelola data dan aplikasi di berbagai lokasi sekaligus. Sebagian data mungkin berada di pusat data (data center) perusahaan, sebagian lagi di cloud publik seperti AWS, Microsoft Azure, atau Google Cloud, dan sebagian lainnya berada di perangkat edge yang dekat dengan pengguna.
Kondisi ini menciptakan lingkungan teknologi yang semakin kompleks. Di satu sisi, perusahaan mendapatkan fleksibilitas dan skalabilitas yang lebih baik. Namun di sisi lain, tim IT menghadapi tantangan baru: bagaimana memantau dan memahami apa yang terjadi di seluruh infrastruktur tersebut secara menyeluruh?
Di sinilah konsep observability menjadi sangat penting.
Apa Itu Observability?
Secara sederhana, observability adalah kemampuan untuk melihat, memahami, dan menganalisis kondisi sistem IT secara menyeluruh.
Banyak orang menganggap observability sama dengan monitoring. Padahal keduanya berbeda.
-
Monitoring hanya memberi tahu bahwa ada masalah.
-
Observability membantu menjelaskan mengapa masalah tersebut terjadi.
Sebagai contoh, monitoring mungkin memberi peringatan bahwa sebuah aplikasi berjalan lambat. Namun observability dapat membantu menemukan penyebabnya, apakah karena server kehabisan sumber daya, jaringan mengalami gangguan, database terlalu sibuk, atau ada masalah lain di lingkungan cloud.
Dengan kata lain, observability membantu tim IT menemukan akar masalah dengan lebih cepat dan akurat.
Tantangan Infrastruktur Modern
Saat ini perusahaan tidak lagi menjalankan semua aplikasi dalam satu lokasi.
Sebagian besar organisasi telah mengadopsi model hybrid cloud, yaitu kombinasi antara:
-
Infrastruktur on-premises (data center sendiri)
-
Cloud publik
-
Cloud privat
-
Edge computing
Masing-masing lingkungan memiliki karakteristik yang berbeda dan menghasilkan data operasional yang berbeda pula.
Akibatnya, banyak organisasi menggunakan berbagai alat monitoring yang terpisah untuk memantau setiap lingkungan tersebut.
Misalnya:
-
Satu alat untuk memantau cloud.
-
Satu alat untuk memantau jaringan.
-
Satu alat untuk memantau database.
-
Satu alat untuk memantau keamanan.
Pendekatan seperti ini sering menimbulkan masalah baru karena data menjadi terpisah-pisah dan sulit dikaitkan satu sama lain.
Ketika terjadi gangguan, tim IT harus membuka banyak dashboard dan mengumpulkan informasi secara manual sebelum menemukan penyebab masalah.
Mengapa AI Membuat Segalanya Lebih Kompleks?
Perkembangan AI generatif dan Large Language Model (LLM) membuat kebutuhan observability semakin penting.
Beban kerja AI biasanya memerlukan kombinasi berbagai sumber daya, seperti:
-
Penyimpanan data dalam jumlah besar.
-
Komputasi berkinerja tinggi.
-
Infrastruktur cloud.
-
Data lokal yang harus tetap berada di lingkungan perusahaan demi alasan keamanan atau regulasi.
Akibatnya, aplikasi AI sering berjalan di berbagai lokasi secara bersamaan.
Sebagai contoh:
Data mungkin disimpan di data center perusahaan, proses pelatihan model dilakukan di cloud, sementara hasil AI digunakan pada perangkat edge atau aplikasi pelanggan.
Semakin banyak komponen yang terlibat, semakin sulit pula memahami apa yang terjadi ketika muncul masalah performa, lonjakan biaya cloud, atau gangguan layanan.
Tanpa observability yang baik, lingkungan AI modern dapat berubah menjadi “kotak hitam” yang sulit dipahami oleh tim IT.
Kesalahan Umum: Menambahkan Observability Belakangan
Banyak penyedia platform cloud dan data baru menyadari pentingnya observability setelah produk mereka digunakan secara luas.
Akibatnya, mereka mulai mengakuisisi perusahaan observability untuk menambahkan fitur yang sebelumnya tidak tersedia.
Dalam beberapa tahun terakhir, sejumlah perusahaan teknologi besar melakukan akuisisi bernilai miliaran dolar untuk memperkuat kemampuan observability mereka.
Fenomena ini menunjukkan satu hal penting:
Observability bukan fitur tambahan yang bisa dipasang belakangan. Observability harus menjadi bagian inti dari sebuah platform sejak awal.
Jika observability hanya ditambahkan sebagai pelengkap, sering muncul berbagai masalah seperti:
-
Dashboard yang terpisah-pisah.
-
Data yang tidak terintegrasi.
-
Sulit melacak hubungan antara aplikasi dan infrastruktur.
-
Waktu troubleshooting yang lebih lama.
Pada akhirnya, organisasi tetap kesulitan mendapatkan gambaran menyeluruh tentang kondisi sistem mereka.
Pendekatan Cloudera terhadap Observability
Menurut Cloudera, observability harus menjadi fondasi utama dalam sebuah platform data modern.
Karena itu, Cloudera mengembangkan kemampuan observability secara native atau bawaan, bukan sebagai fitur tambahan hasil integrasi produk lain.
Pendekatan ini memungkinkan perusahaan mendapatkan visibilitas menyeluruh terhadap:
-
Infrastruktur on-premises.
-
Cloud publik.
-
Lingkungan edge.
-
Data dan aplikasi yang berjalan di berbagai lokasi.
Dengan visibilitas yang terintegrasi, tim IT dapat melihat hubungan antara berbagai komponen sistem dalam satu tampilan yang lebih mudah dipahami.
Memanfaatkan OpenTelemetry
Untuk mendukung observability modern, Cloudera menggunakan OpenTelemetry, sebuah standar terbuka yang banyak digunakan dalam industri teknologi.
OpenTelemetry membantu mengumpulkan berbagai informasi penting seperti:
-
Log aktivitas sistem.
-
Metrik performa.
-
Jejak transaksi (trace).
Data tersebut kemudian digabungkan sehingga tim IT dapat memahami perjalanan sebuah aplikasi dari awal hingga akhir.
Dengan pendekatan ini, proses investigasi masalah menjadi lebih cepat karena seluruh informasi tersedia dalam satu ekosistem yang terintegrasi.
Dari Reaktif Menjadi Proaktif
Salah satu manfaat terbesar observability adalah kemampuannya membantu organisasi beralih dari pendekatan reaktif ke proaktif.
Biasanya tim IT baru bertindak setelah terjadi masalah.
Namun dengan observability yang baik, sistem dapat memberikan peringatan lebih awal mengenai:
-
Potensi gangguan performa.
-
Kerentanan keamanan.
-
Penggunaan sumber daya yang tidak normal.
-
Risiko kegagalan sistem.
Hal ini memungkinkan organisasi mengambil tindakan sebelum gangguan benar-benar memengaruhi bisnis.
Kesimpulan
Di era hybrid cloud dan AI, kompleksitas infrastruktur IT terus meningkat. Data, aplikasi, dan layanan kini tersebar di berbagai lingkungan yang saling terhubung.
Dalam kondisi seperti ini, monitoring saja tidak lagi cukup. Perusahaan membutuhkan observability untuk memahami tidak hanya apa yang terjadi, tetapi juga mengapa hal tersebut terjadi.
Observability membantu organisasi mendapatkan visibilitas menyeluruh, mempercepat proses troubleshooting, meningkatkan keandalan sistem, dan mendukung pengelolaan lingkungan AI yang semakin kompleks.
Bagi perusahaan yang ingin sukses di era transformasi digital dan AI, observability bukan lagi pilihan tambahan. Observability telah menjadi fondasi penting untuk memastikan seluruh sistem dapat berjalan dengan optimal, aman, dan efisien di berbagai lingkungan hybrid cloud.
cloudera Indonesia merupakan bagian dari PT. iLogo Infralogy Indonesia, yang bertindak sebagai partner resmi cloudera.
Selain itu, kami juga berperan sebagai penyedia layanan (vendor) sekaligus distributor berbagai produk Infrastruktur IT dan Cybersecurity terbaik di Indonesia.