Otomatisasi Menggerakkan Pemantauan Infrastruktur Multi-Cloud yang Terpercaya
Memastikan infrastruktur berjalan lancar adalah kunci untuk mempertahankan layanan dan kepuasan pelanggan.
Greg Adams, wakil presiden regional UK&I di Dynatrace, membahas peran kunci yang dapat dimainkan oleh otomatisasi dalam pemantauan infrastruktur multi-cloud
Untuk mengikuti transformasi digital, organisasi dari semua industri semakin beralih ke arsitektur multi-cloud untuk mendapatkan kelincahan dan skalabilitas yang mereka butuhkan untuk tetap unggul. IDC memperkirakan seiring berlanjutnya tren ini, total belanja cloud seluruh dunia akan melebihi 1,3 triliun dolar pada 2025.
Namun, setiap cloud yang ditambahkan membuat tugas mengelola infrastruktur menjadi lebih kompleks, karena lingkungan teknologi mencakup sejumlah platform yang lebih besar. Akibatnya, ini menciptakan lebih banyak pekerjaan untuk tim operasi TI (ITOps) yang terlampaui, yang mencegah mereka fokus pada inovasi. Memang, penelitian kami menemukan tim ITOps menghabiskan hampir setengah (42%) waktu mereka pada pekerjaan manual, rutin ‘hanya untuk menjaga lampu tetap menyala’ di seluruh infrastruktur mereka.
Tim ini jelas membutuhkan pendekatan yang lebih berkelanjutan untuk mengelola infrastruktur mereka – satu yang meningkatkan observabilitas di lingkungan multi-cloud dan mengotomatisasi tugas manual, sehingga mereka memiliki lebih banyak waktu untuk fokus pada mendorong inovasi dan menciptakan nilai bagi organisasi mereka.
Migrain multi-cloud
Jika mereka tidak dapat mengelola kinerja infrastruktur secara efektif, tim ITOms akan sangat kesulitan untuk memberikan pengalaman digital yang mulus yang diminta oleh pelanggan dan pengguna saat ini. Kritis bagi mereka untuk memiliki observabilitas ujung-ke-ujung yang jelas di seluruh lingkungan multicloud mereka. Sayangnya, wawasan ini menjadi semakin sulit ditemukan, dan titik buta mulai muncul saat tim kesulitan untuk mengikuti infrastruktur mereka.
Lingkungan multi-cloud secara alami kompleks dan sulit dikelola dengan banyak pendekatan yang sudah ada untuk pemantauan infrastruktur. Ada beberapa faktor di balik hal ini.
Pertama, setiap platform cloud hadir dengan alat pemantauan bawaan sendiri, seperti Amazon CloudWatch atau Azure Monitor. Tim ITOps oleh karena itu secara bertahap menemukan diri mereka dengan berbagai alat yang semakin banyak yang perlu ditumpuk di atas solusi pemantauan tradisional untuk melacak aktivitas di seluruh infrastruktur. Penelitian kami menunjukkan bahwa rata-rata, organisasi bergantung pada tujuh solusi pemantauan yang berbeda untuk mengelola lingkungan multi-cloud mereka. Ini memaksa tim untuk menghabiskan lebih banyak waktu secara manual menyatukan wawasan dari berbagai dasbor untuk mengidentifikasi masalah dalam layanan digital mereka, saat perjalanan pengguna melintasi banyak cloud.
Dilema Kubernetes
Faktor lain yang membuat observabilitas semakin sulit ditemukan adalah frekuensi perubahan dalam lingkungan multi-cloud. Sementara platform seperti Kubernetes memungkinkan organisasi untuk menskalakan infrastruktur multi-cloud mereka dengan cepat untuk mencocokkan permintaan, perubahan yang konstan membuat sulit bagi tim untuk memantau dan mengelola kinerja secara efektif. Lingkungan Kubernetes juga menghasilkan volume data yang besar, yang mustahil bagi tim ITOps untuk meninjau secara manual untuk memahami dampak infrastruktur multi-cloud pada pengalaman pengguna.
Menambah kompleksitas lebih lanjut, dalam upaya mereka untuk mengatasi ‘tool sprawl’, tim sering mengadopsi pendekatan do-it-yourself (DIY) untuk pemantauan infrastruktur, menggunakan solusi observabilitas open-source untuk menjahit beberapa alat. Ini menghasilkan upaya manual yang terbuang dan sulit untuk dipelihara, yang menghambat transformasi digital, karena tim memiliki lebih sedikit waktu untuk fokus pada pekerjaan yang lebih strategis mereka.
Mengotomatisasi jalur ke depan
Untuk mengatasi tantangan ini, organisasi perlu memberdayakan tim TI dengan pendekatan baru untuk pemantauan infrastruktur, memanfaatkan AIOps (kecerdasan buatan untuk operasi TI) untuk mengotomatisasi sebanyak mungkin tugas manual. Ini menghilangkan titik buta dengan secara terus-menerus menemukan dan menginstrumen infrastruktur multi-cloud seiring berubahnya lingkungan. Sebagai hasilnya, tim dapat mempertahankan observabilitas ujung-ke-ujung tanpa perlu menginvestasikan waktu dan usaha dalam proses pemantauan manual.
AIOps juga membantu mengotomatisasi triase peringatan dan mengkueri data observabilitas untuk menampilkan wawasan yang tepat yang diperlukan 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 yang paling kritis terlebih dahulu dan kemudian fokus usaha mereka pada tugas yang mempercepat transformasi digital organisasi. Namun, ini hanya memungkinkan jika tim dapat mengkonsolidasikan data observabilitas di satu tempat. Tampilan yang dikonsolidasikan menciptakan satu sumber kebenaran yang menyediakan konteks penuh yang diperlukan untuk mendorong otomatisasi yang efektif.
Lebih banyak waktu untuk inovasi
Seiring organisasi terus bertransisi ke lingkungan multi-cloud, memastikan infrastruktur berjalan lancar menjadi semakin kritis 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 mempercepat transformasi dan mendorong hasil yang lebih baik bagi bisnis.
