Di era digital yang semakin kompleks, sistem IT tidak berdiri sendiri secara tunggal. Aplikasi modern kini terdiri dari ribuan komponen kecil yang saling berinteraksi. Komponen-komponen seperti microservices, container, hingga layanan cloud lintas platform menjadikan proses pemantauan dan pengelolaan performa sistem jadi semakin kompleks dan menantang. Di sinilah konsep observability atau observabilitas menjadi sangat penting. Kemampuan untuk memahami bagaimana sistem internal bekerja hanya dengan melihat data yang dihasilkan dari luar.

Untuk perusahaan modern, observability infrastruktur IT merupakan kebutuhan utama. Tanpa observability tools yang baik, tim IT akan kesulitan dalam mengidentifikasi penyebab gangguan, memperbaiki masalah performa, atau mengantisipasi potensi kegagalan sebelum berdampak ke user. Oleh karena itu, IT system observability merupakan pondasi utama perusahaan yang ingin menjaga infrastruktur digital mereka. Artikel ini akan membahas berbagai aspek dari observability IT, mulai dari definisi, kenapa observability penting, bagaimana cara kerjanya, observability best practices dan bagaimana meningkatkan observability. Simak artikel berikut ini untuk informasi selengkapnya!

Apa itu Observability?

Observability adalah kemampuan untuk memahami kondisi internal suatu sistem melalui data yang dihasilkan, seperti logs, metrics, dan traces. Konsep ini berakar dari teori kontrol sistem di bidang engineering, di mana observabilitas menunjukkan sejauh mana keadaan internal sistem dapat disimpulkan dari output yang dapat diukur.

Dalam konteks IT, observabilitas memungkinkan tim DevOps, SRE, dan developer untuk menemukan alasan mengapa sesuatu terjadi, dibanding hanya mengetahui apa yang terjadi. Misalnya, saat pengguna mengalami penurunan performa pada aplikasi e-commerce, observabilitas membantu menemukan akar masalah di tingkat microservice atau database tanpa menelusuri kode satu per satu.

Berbeda dengan monitoring tradisional yang hanya memberi notifikasi ketika sesuatu salah, observabilitas memberikan kemampuan untuk mengeksplorasi penyebabnya, mengidentifikasi pola tersembunyi, dan mengambil keputusan yang lebih cepat serta berbasis data.

Mengapa IT Observability itu Penting?

Alasan utama kenapa banyak perusahaan kini menyadari pentingnya observabilitas adalah karena dampak langsungnya terhadap reliability, efisiensi, dan pengalaman pengguna. Dari segi reliability, observabilitas memungkinkan tim IT untuk menemukan anomali lebih awal sebelum berdampak lebih parah, sehingga downtime dapat ditekan dan sistem lebih stabil.

Dengan wawasan real time terhadap performa aplikasi, perusahaan juga mampu memastikan pengguna mendapatkan respons yang cepat dan bebas gangguan. Hal ini dapat meningkatkan pengalaman pengguna secara signifikan. Selain itu, Tim DevOps dan SRE juga dapat memperpendek Mean Time to Resolve (MTTR) dari analisis akar masalah yang otomatis.

Apa Saja 3 Pilar Observability?

Observabilitas dibangun di atas tiga elemen atau pilar utama yang saling melengkapi, atau dikenal juga sebagai 3 Pillars of Observability yaitu Logs, Metrics, dan Traces. Berikut adalah masing-masing penjelasannya:

Logs

Logs adalah catatan kejadian sistem secara kronologis, misalnya error messages, activity records, atau output aplikasi. Fungsinya adalah memberi konteks detail saat terjadi insiden dan menjadi dasar investigasi masalah.

Metrics

Metrics merupakan data kuantitatif seperti waktu respons, penggunaan CPU, memori, throughput, dan error rate. Dengan metrics, tim dapat memantau tren performa dari waktu ke waktu.

Traces

Traces merupakan jejak perjalanan dari suatu permintaan (request) antar layanan dalam sistem microservices. Dari trace, tim bisa tahu bagian mana yang menjadi bottleneck atau penyebab keterlambatan respon.

Bagaimana Cara Kerja Observability?

Secara teknis, cara kerja observabilitas adalah mengumpulkan data telemetry dari seluruh komponen sistem untuk diolah menjadi insight yang bermakna. Dalam proses ini, terdapat beberapa tahapan, yang pertama adalah data collection. Di tahap ini, langkah yang dilakukan adalah mengumpulkan logs, metric, dan traces dari berbagai sumber seperti aplikasi, container, jaringan, dan cloud.

Setelah itu, semua data akan dikaitkan dari berbagai lapisan atau layer untuk memahami konteks dan hubungan antar peristiwa. Kemudian, hasil analisis akan disajikan datanya melalui bentuk dashboard interaktif untuk memantau performa sistem. Beberapa tools juga telah didukung oleh AI untuk bisa mendeteksi anomali, menemukan akar masalah, sekaligus memberikan rekomendasi tindakan secara otomatis.

Monitoring vs Observability, apa Perbedaannya?

Kedua istilah ini sering dianggap sebagai konsep yang sama. Akan tetapi, perbedaan utamanya terletak pada fokus dan tujuannya. Monitoring berfokus pada mengetahui dan mendeteksi apa yang salah, sementara observabilitas berfokus juga pada memahami penyebab kesalahan tersebut. Data yang digunakan keduanya bisa dibilang sama, tetapi observabilitas lebih terbuka untuk eksplorasi data kompleks untuk konteks tambahan. Sehingga secara umum, tujuan monitoring adalah deteksi masalah, sedangkan observabilitas adalah diagnosa dan pencegahan masalah.

Bagaimana Cara Terbaik Meningkatkan Observability?

Terdapat beberapa cara untuk meningkatkan observabilitas sistem yang dapat diterapkan oleh perusahaan. Di antaranya adalah:

Gunakan Observability Tools Modern

Pilih platform yang mampu melakukan pemantauan menyeluruh dan analisis otomatis, seperti mengintegrasikan AI dan fitur auto-discovery.

Integrasikan Data dari Seluruh Lapisan Infrastruktur IT

Pastikan observabilitas mencakup semua komponen, yaitu aplikasi, database, jaringan, hingga cloud. Pendekatan parsial bisa membuat insight menjadi terbatas.

Automasi Deteksi dan Respons

Implementasikan alert berbasis anomali dan machine learning agar sistem dapat bereaksi cepat terhadap potensi masalah.

Bangun Budaya Kolaboratif antara DevOps dan SRE

Observabilitas bukan hanya alat teknis, tapi juga mindset yang mendorong kerja sama lintas tim.

Evaluasi dan Tingkatkan Secara Berkala

Kebutuhan observabilitas akan berevolusi seiring pertumbuhan sistem. Oleh karena itu, lakukan peninjauan berkala terhadap data pipeline dan efektivitas dashboard.

Tingkatkan Observability Aplikasi Anda dengan Solusi Application Performance Monitoring (APM) dari Phintraco Technology!

Untuk bisa membangun observabilitas yang matang, perusahaan perlu menggunakan platform analisis cerdas dan visibilitas yang menyeluruh. Oleh karena itu, Phintraco Technology menawarkan solusi Application Performance Monitoring (APM) komprehensif. Solusi APM dari kami mencakup full-stack observability, AI-powered analytics, end-to-end tracing, serta otomatisasi identifikasi akar masalah.

Selain itu, teknologi AI dalam APM kami dapat mempercepat deteksi anomali secara real time, serta memperkirakan potensi masalah sebelum berdampak ke pengguna.

Untuk informasi selengkapnya, hubungi marketing@phintraco.com sekarang!

Editor: Irnadia Fardila