Seorang pilot tidak bisa menerbangkan pesawat tanpa memantau berbagai instrumen di kokpit untuk memastikan semuanya berjalan dengan baik. Begitu juga dengan tim IT. Untuk memahami kondisi sistem yang mereka kelola, mereka perlu memantau data telemetry dari berbagai komponen seperti server, aplikasi, container, hingga layanan cloud.
Masalahnya, seiring semakin kompleksnya infrastruktur perusahaan, volume data telemetry pun ikut meningkat. Tanpa observability tool yang tepat, aliran informasi tersebut mudah berubah menjadi lautan data yang sulit dibaca secara utuh oleh tim IT.
Simak artikel ini untuk memahami bagaimana data telemetry bekerja, tantangan dalam mengelolanya, serta solusi yang dapat membantu tim IT melihat kondisi sistem dengan lebih jelas di lingkungan IT modern.
Apa Itu Data Telemetry?
Data telemetry adalah kumpulan sinyal operasional yang secara otomatis dihasilkan oleh aplikasi, server, dan infrastruktur untuk menunjukkan kondisi sistem secara real time. Sinyal ini biasanya muncul dalam bentuk logs, metrics, dan traces yang membantu tim IT memahami performa aplikasi, interaksi antar layanan, serta potensi masalah yang terjadi di dalam sistem.
Tiga Jenis Data Telemetry yang Perlu Dipantau Tim IT
Untuk memahami kondisi sistem secara utuh, tim IT biasanya membaca beberapa jenis data telemetry sekaligus. Masing-masing memberi gambaran berbeda tentang apa yang sedang terjadi di dalam sistem.
Berikut tiga jenis data telemetry yang paling umum digunakan untuk memantau kondisi sistem.
Logs
Logs merupakan catatan aktivitas yang terjadi di dalam sistem atau aplikasi. Setiap log memiliki timestamp dan biasanya berisi informasi seperti error, aktivitas aplikasi, atau proses yang sedang berjalan. Dalam banyak kasus, data telemetry berbentuk logs menjadi petunjuk awal ketika tim IT mencoba memahami penyebab sebuah insiden.
Metrics
Metrics adalah data telemetry berbentuk angka yang menggambarkan kondisi sistem pada suatu waktu tertentu. Contohnya seperti CPU usage, memory consumption, response time, atau jumlah request yang diproses aplikasi. Metrics membantu tim IT memantau performa sistem secara kontinu dan melihat perubahan performa dari waktu ke waktu.
Traces
Traces menunjukkan perjalanan sebuah request ketika melewati berbagai layanan di dalam sistem. Data telemetry berbentuk traces membantu tim IT memahami bagaimana layanan saling terhubung serta di bagian mana latency atau bottleneck mulai muncul dalam arsitektur aplikasi.
Tantangan Mengelola Data Telemetry di Sistem IT Modern
Di sistem IT modern, berbagai komponen seperti cloud, microservices, container, hingga API terus menghasilkan data telemetry dalam jumlah besar. Tanpa observability yang tepat, memahami aliran data tersebut dapat menjadi tantangan tersendiri.
Berikut beberapa tantangan yang sering muncul ketika organisasi mengelola data telemetry.
Volume Data yang Besar
Lingkungan cloud dan distributed system menghasilkan data telemetry dalam jumlah sangat besar. Tim IT sering harus menelusuri ribuan hingga jutaan logs, metrics, dan traces untuk menemukan insight yang benar benar relevan.
Monitoring Tools yang Terfragmentasi
Dalam banyak organisasi, logs, metrics, dan traces sering dikumpulkan menggunakan tools yang berbeda. Kondisi ini membuat analisis insiden menjadi lebih lambat karena tim IT perlu berpindah antar platform untuk memahami satu masalah secara menyeluruh.
Root Cause yang Sulit Ditemukan
Ketika insiden terjadi, tim operasional sering harus menghubungkan berbagai data telemetry secara manual untuk menemukan penyebab utama masalah. Dalam sistem yang kompleks, proses ini dapat memakan waktu cukup lama.
Baca Juga: Security Observability: Kunci Keamanan Proaktif di Era Digital
Dynatrace Davis AI: Analisis Otomatis Data Telemetry
Di tengah meningkatnya volume dan kompleksitas data telemetry, tim IT sering menghadapi tantangan untuk memahami apa yang sebenarnya terjadi di dalam sistem mereka. Davis AI di dalam Dynatrace Platform membantu mengatasi hal tersebut dengan menganalisis data telemetry secara otomatis melalui pendekatan AI-powered observability, sehingga tim IT tidak perlu lagi melakukan korelasi manual antar data.
Dynatrace menggabungkan logs, metrics, dan traces ke dalam satu konteks sistem sehingga hubungan antar aplikasi, infrastruktur, dan layanan dapat terlihat lebih jelas. Pendekatan ini membantu mengurangi alert noise, mempercepat deteksi anomali, serta mempermudah identifikasi root cause insiden. Dengan analisis real-time pada skala enterprise, tim IT dapat memperoleh visibilitas menyeluruh terhadap sistem dan mengambil tindakan yang lebih cepat untuk menjaga performa serta stabilitas layanan.
Wujudkan Observability Modern bersama CDT
Central Data Technology (CDT), bagian dari CTI Group, membantu enterprise mengimplementasikan pendekatan observability yang modern untuk mengelola data telemetry di lingkungan IT yang semakin kompleks. Melalui dukungan Dynatrace Platform, organisasi dapat memperoleh visibilitas yang lebih jelas terhadap kondisi sistem, aplikasi, dan infrastruktur mereka.
Dengan pendekatan yang terintegrasi, CDT membantu perusahaan memanfaatkan data telemetry secara lebih efektif untuk memantau performa sistem, mempercepat identifikasi masalah, serta menjaga stabilitas layanan di berbagai lingkungan IT modern.
Diskusikan kebutuhan observability Anda bersama tim CDT dan temukan solusi yang tepat untuk memahami kondisi sistem dengan lebih jelas.
Author: Danurdhara Suluh Prasasta
CTI Group Content Writer
