Otomasi adalah kunci untuk pemantauan infrastruktur multi-cloud
Memastikan infrastruktur berjalan lancar sangat penting untuk menjaga layanan dan kepuasan pelanggan.
Greg Adams, wakil presiden regional UK&I di Dynatrace, membahas peran kunci yang dapat dimainkan oleh robot dalam pemantauan infrastruktur multi-cloud
Untuk mengimbangi transformasi digital, organisasi dari semua industri semakin beralih ke arsitektur multi-cloud untuk mendapatkan kelincahan dan skalabilitas yang mereka butuhkan untuk tetap menjadi yang terdepan. IDC memperkirakan bahwa seiring tren ini berlanjut, total pengeluaran di seluruh dunia untuk layanan cloud akan melampaui $1,3 triliun pada tahun 2025.
Namun, setiap cloud yang ditambahkan membuat tugas mengelola infrastruktur menjadi lebih kompleks, karena lingkungan teknologi menjangkau lebih banyak platform. Pada gilirannya, ini menciptakan lebih banyak pekerjaan untuk tim operasi TI (ITOps) yang kewalahan, yang mencegah mereka untuk fokus pada inovasi. Memang, penelitian kami menemukan tim ITOps menghabiskan hampir setengah (42%) waktu mereka untuk pekerjaan manual dan rutin 'hanya untuk menjaga lampu tetap menyala' di seluruh infrastruktur mereka.
Tim ini jelas membutuhkan pendekatan yang lebih berkelanjutan untuk mengelola infrastruktur mereka – pendekatan yang meningkatkan kemampuan observasi di lingkungan multi-cloud dan mengotomatiskan tugas manual, sehingga mereka memiliki lebih banyak waktu untuk fokus mendorong inovasi dan menciptakan nilai bagi organisasi mereka.
Migrain multi-awan
Jika mereka tidak dapat mengelola kinerja infrastruktur secara efektif, tim ITOps akan berjuang keras untuk memberikan pengalaman digital tanpa batas yang diminta pelanggan dan pengguna saat ini. Sangat penting bagi mereka untuk memiliki observabilitas yang jelas dan menyeluruh di seluruh lingkungan multicloud mereka. Sayangnya, wawasan ini menjadi lebih sulit dipahami, dan titik-titik buta mulai muncul saat tim berjuang untuk mengikuti infrastruktur mereka.
Lingkungan multi-cloud pada dasarnya kompleks dan menantang untuk dikelola dengan banyak pendekatan yang ada untuk pemantauan infrastruktur. Ada beberapa faktor di balik ini.
Pertama, setiap platform cloud dilengkapi dengan alat pemantauan aslinya sendiri, seperti Amazon CloudWatch atau Azure Monitor. Oleh karena itu, tim ITOps secara bertahap menemukan diri mereka dengan semakin banyak alat yang mereka butuhkan untuk melapisi solusi pemantauan tradisional untuk melacak aktivitas di seluruh infrastruktur. Penelitian kami menunjukkan bahwa rata-rata, organisasi mengandalkan tujuh solusi pemantauan yang berbeda untuk mengelola lingkungan multi-cloud mereka. Hal ini memaksa tim untuk menghabiskan lebih banyak waktu secara manual mengumpulkan wawasan dari berbagai dasbor untuk mengidentifikasi masalah dalam layanan digital mereka, saat perjalanan pengguna melintasi banyak awan.
Teka-teki Kubernetes
Faktor lain yang membuat observabilitas lebih sulit dipahami adalah frekuensi perubahan dalam lingkungan multi-cloud. Sementara platform seperti Kubernetes memungkinkan organisasi untuk menskalakan infrastruktur multi-cloud mereka dengan cepat untuk memenuhi permintaan, perubahan terus-menerus mempersulit tim untuk memantau dan mengelola kinerja secara efektif. Lingkungan Kubernetes juga menghasilkan volume data yang besar, yang tidak mungkin dilakukan oleh tim ITOps secara manual untuk memahami dampak infrastruktur multi-cloud pada pengalaman pengguna.
Menambahkan kompleksitas lebih lanjut, dalam upaya mereka untuk mengurangi 'perluasan alat', tim sering kali mengadopsi pendekatan do-it-yourself (DIY) untuk pemantauan infrastruktur, menggunakan solusi observabilitas sumber terbuka untuk menyatukan beberapa alat. Ini menghasilkan upaya manual yang sia-sia dan sulit dipertahankan, yang menghambat transformasi digital, karena tim memiliki lebih sedikit waktu untuk fokus pada pekerjaan mereka yang lebih strategis.
Mengotomatiskan kursus di depan
Untuk mengatasi tantangan ini, organisasi perlu memberdayakan tim TI dengan pendekatan baru untuk pemantauan infrastruktur, memanfaatkan AIOps (kecerdasan buatan untuk operasi TI) untuk mengotomatiskan tugas manual sebanyak mungkin. Ini menghilangkan titik-titik buta dengan terus menemukan dan melengkapi infrastruktur multi-cloud saat lingkungan berubah. Hasilnya, tim dapat mempertahankan observabilitas end-to-end tanpa perlu menginvestasikan waktu dan tenaga dalam proses pemantauan manual.
AIOps juga membantu secara otomatis melakukan triase peringatan dan meminta data observabilitas untuk memunculkan wawasan tepat yang dibutuhkan tim untuk memberikan pengalaman digital yang mulus kepada pengguna dan pelanggan. Dengan pendekatan ini, AIOps dapat memungkinkan tim untuk memahami penyebab masalah apa pun di seluruh infrastruktur multi-cloud, dan memprioritaskan masalah berdasarkan dampak bisnis. Ini berarti tim dapat memecahkan masalah paling kritis terlebih dahulu dan kemudian memfokuskan upaya mereka pada tugas yang mempercepat transformasi digital organisasi. Namun, ini hanya mungkin jika tim dapat menggabungkan data observabilitas di satu tempat. Tampilan gabungan menciptakan satu sumber kebenaran yang menyediakan konteks lengkap yang diperlukan untuk mendorong otomatisasi yang efektif.
Lebih banyak waktu untuk inovasi
Ketika organisasi melanjutkan transisi mereka ke lingkungan multi-cloud, memastikan bahwa infrastruktur berjalan dengan lancar menjadi lebih penting untuk menciptakan layanan digital yang mulus dan mendorong kepuasan pelanggan. Menerapkan strategi pemantauan infrastruktur yang berpusat pada AI dan otomatisasi mengurangi beban tugas manual pada tim ITOps. Pada gilirannya, tim dapat fokus pada percepatan transformasi dan mendorong hasil yang lebih baik untuk bisnis.
