Apa itu Pemantauan TI? Penjelasan tentang Pemantauan Sistem TI

Baik di cloud maupun di lingkungan lokal, visibilitas terhadap cara kerja internal layanan dan infrastruktur TI kita merupakan unsur penting dari sistem TI yang berfungsi dengan baik.

Dorongan untuk transformasi digital sebagai tujuan strategis utama bagi sebagian besar perusahaan modern berarti bahwa memastikan sistem TI berfungsi dengan baik, aman, dan memberikan nilai yang sepadan dengan biaya adalah upaya yang sangat penting. Pemantauan status dan kinerja TI sangat penting untuk:

• Kepuasan pelanggan
• Kepatuhan terhadap peraturan

Dalam Analisis Gangguan Tahunan Uptime Institute , lebih dari dua pertiga (67%) dari semua gangguan merugikan organisasi lebih dari $100.000. Kesimpulannya? Kemampuan untuk mendeteksi dan mengatasi anomali sistem dengan cepat adalah kemampuan yang Anda butuhkan.

Pada artikel ini, kita akan mengulas apa yang dipantau, proses pemantauan, serta tren di masa mendatang.

Apa itu pemantauan sistem TI?

Sederhananya, istilah "pemantauan TI" merujuk pada semua proses dan alat yang Anda gunakan untuk menentukan apakah peralatan TI dan layanan digital organisasi Anda berfungsi dengan baik. Pemantauan membantu mendeteksi dan membantu menyelesaikan masalah — semua jenis masalah.

Saat ini, pemantauan itu rumit. Itu karena sistem dan arsitektur kita rumit — sistem TI yang kita gunakan bersifat terdistribusi . (Sama seperti orang-orang yang bekerja dengan kita juga.)

Mari kita lihat beberapa definisi resmi.

Buku SRE Google mendefinisikan pemantauan sebagai “pengumpulan, pemrosesan, penggabungan, dan tampilan data kuantitatif waktu nyata tentang sistem Anda”. Data ini dapat mencakup jumlah dan jenis kueri, jumlah dan jenis kesalahan, waktu pemrosesan, dan masa pakai server.

Dalam ITIL® ⁴ , informasi tentang kesehatan dan kinerja layanan termasuk dalam praktik “Pemantauan dan Manajemen Peristiwa”. Mereka mendefinisikan pemantauan sebagai kemampuan yang memungkinkan organisasi untuk :

• Tanggapilah dengan tepat kejadian-kejadian yang memengaruhi layanan di masa lalu.
• Ambil tindakan proaktif untuk mencegah kejadian buruk di masa mendatang.

Pemantauan terkait erat dengan banyak praktik manajemen layanan TI ( ITSM ) termasuk manajemen insiden , manajemen masalah , manajemen ketersediaan , manajemen kapasitas dan kinerja, manajemen keamanan informasi , manajemen keberlanjutan layanan, manajemen konfigurasi , manajemen penyebaran, dan pengaktifan perubahan .

Pemantauan dapat memiliki berbagai "jenis". Meskipun artikel ini membahas pemantauan sistem TI secara luas, kita juga dapat mengkategorikan beberapa sub-kategori pemantauan yang lebih spesifik, seperti:

• Pemantauan infrastruktur
• Pemantauan jaringan
• Pemantauan kinerja aplikasi (APM)
• Pemantauan multi-cloud
• Pemantauan data & pemantauan basis data
• Pemantauan sintetis & pemantauan pengguna nyata (RUM)
• Pemantauan keamanan

(Splunk dapat membantu dalam hal ini. Kami juga menawarkan pemantauan khusus vendor: AWS , SAP , GCP , dan lainnya.)

Contoh: Splunk Infrastructure Monitoring menampilkan dasbor layanan AWS.

Dasbor EC2 menampilkan metrik bawaan dan menunjukkan masalah ruang disk yang kritis.

Apa yang perlu dipantau dalam sistem TI?

Pemantauan sistem TI adalah tentang menjawab dua pertanyaan mendasar: apa yang terjadi, dan mengapa itu terjadi.

Untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan ini, Anda perlu terus memantau elemen-elemen dalam sistem untuk mendeteksi anomali, masalah, atau peringatan terkait aktivitas pemeliharaan, guna memastikan bahwa layanan beroperasi dan dapat digunakan sesuai dengan tingkat kinerja yang telah disepakati.

Metrik adalah sumber data pengukuran mentah yang dikumpulkan, diagregasi, dan dianalisis oleh sistem pemantauan. Metrik sistem TI mencakup berbagai lapisan, termasuk:

• Metrik infrastruktur tingkat rendah : Metrik ini diukur pada tingkat host, server, jaringan, dan fasilitas, dan mencakup CPU, ruang disk, daya, dan status antarmuka, di antara lainnya.
• Metrik aplikasi: Metrik ini diukur pada tingkat perangkat lunak dan mencakup waktu respons, tingkat kesalahan, dan penggunaan sumber daya, di antara lainnya.
• Metrik tingkat layanan : Ini berbasis infrastruktur, konektivitas, aplikasi, dan tindakan layanan, jika berlaku.

Pemantauan berdasarkan metrik infrastruktur tingkat rendah dikenal sebagai "pemantauan kotak hitam". Ini umumnya merupakan ranah administrator sistem dan insinyur DevOps . Pada tingkat aplikasi, istilah "pemantauan kotak putih" berlaku, dan biasanya merupakan pekerjaan pengembang dan insinyur dukungan aplikasi.

Metrik pemantauan sistem TI biasanya bersumber dari fitur pemantauan bawaan yang dirancang dan dibangun di dalam komponen TI yang sedang diamati.

Selain itu, beberapa sistem pemantauan TI menggunakan instrumentasi yang dibuat khusus (seperti agen perangkat lunak ringan) yang dapat mengekstrak metrik tingkat layanan yang lebih canggih.

Empat sinyal emas

Menurut Google, ada empat sinyal utama yang harus menjadi fokus pemantauan sistem TI:

1. Latensi. Waktu yang dibutuhkan untuk melayani suatu permintaan, yaitu waktu bolak-balik biasanya dalam milidetik. Semakin tinggi latensi, semakin buruk tingkat layanan yang dialami — di sinilah pengguna mengeluhkan kelambatan dan kurangnya responsivitas.
2. Lalu lintas. Ukuran seberapa besar permintaan yang dibebankan pada sistem Anda, yaitu permintaan yang ditangani atau jumlah sesi dalam periode waktu tertentu, yang menggunakan kapasitas yang telah dikonfigurasi. Seiring meningkatnya lalu lintas, demikian pula tekanan pada sistem TI, dan potensi untuk memengaruhi pengalaman pelanggan.
3. Kesalahan. Tingkat permintaan yang gagal, baik secara eksplisit, implisit, atau berdasarkan kebijakan. Kesalahan menunjukkan masalah konfigurasi atau kegagalan elemen dalam model layanan.
4. Kejenuhan. Ukuran fraksi sistem, yang menekankan sumber daya yang paling terbatas, yaitu seberapa "penuh" layanan tersebut. Melebihi tingkat pemanfaatan yang ditetapkan kemungkinan akan menyebabkan masalah kinerja.

Praktik terbaik untuk mengatasi kelelahan akibat peringatan

Saat administrator sistem menyiapkan sistem pemantauan untuk mengumpulkan lebih banyak data, mereka berisiko kewalahan oleh:

• Jumlah peringatan yang dikirimkan melalui pager.
• Kompleksitas dalam menghubungkan peringatan dan log.

Merupakan praktik yang baik untuk menetapkan aturan yang sederhana, mudah diprediksi, dan dapat diandalkan yang lebih sering mendeteksi masalah nyata.

Selain itu, peninjauan rutin terhadap pengaturan ambang batas (informasional vs. peringatan vs. luar biasa) serta konfigurasi yang efektif dari mesin korelasi otomatis seperti yang diaktifkan oleh AIOps dapat membantu mencegah peringatan berlebihan.

\Aktivitas dalam praktik Pemantauan Sistem TI

Sekarang, setelah konteksnya dijelaskan, mari kita lihat enam aktivitas utama dalam pemantauan sistem TI:

Fase 1. Perencanaan

Saat memilih sistem TI untuk dipantau, Anda perlu melakukan beberapa aktivitas perencanaan, termasuk: menentukan prioritasnya, memilih fitur yang akan dipantau, menetapkan metrik dan ambang batas untuk klasifikasi kejadian, mendefinisikan 'model kesehatan' layanan (kejadian ujung ke ujung), mendefinisikan korelasi kejadian dan kumpulan aturan, serta memetakan kejadian dengan rencana tindakan dan tim yang bertanggung jawab.

Hasil utama dari perencanaan meliputi:

• Rencana pemantauan untuk sistem TI
• Model layanan kesehatan
• Jenis-jenis peristiwa yang telah ditentukan
• Kriteria untuk deteksi peristiwa
• Prioritas dan respons terhadap peristiwa
• Matriks tanggung jawab untuk manajemen acara

\

Fase 2. Deteksi dan Pencatatan

Ini adalah tahap pertama penanganan kejadian. Di sini, peringatan sistem TI dideteksi ketika ambang batas dan kriteria yang ditetapkan terlampaui. Peringatan tersebut ditangkap oleh sistem pemantauan TI di mana peringatan tersebut dapat ditampilkan, dikumpulkan, dan dianalisis.

Fase 3. Penyaringan dan Korelasi

Berdasarkan aturan yang ditetapkan, sistem pemantauan menyaring dan mengkorelasikan peringatan yang diterima. Penyaringan dapat didasarkan pada kriteria seperti:

• Sumber
• Waktu yang dihasilkan
• Tingkat

Korelasi memeriksa pola di antara peringatan lain untuk menentukan sumber anomali dan potensi dampaknya.

Fase 4. Klasifikasi

Pada fase ini, peristiwa dikelompokkan berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan (seperti jenis dan prioritas) untuk memberikan informasi yang tepat dalam memberikan respons. Misalnya, peringatan terkait intrusi atau ransomware akan diklasifikasikan sebagai peristiwa keamanan — dan ini memberi tahu tim SOC untuk menindaklanjutinya.

Fase 5. Respons

Berdasarkan rencana aksi dan matriks tanggung jawab yang telah Anda tetapkan sebelumnya, tim terkait akan dihubungi melalui email, pesan teks, sistem kolaborasi online, atau saluran lain yang telah disepakati.

Untuk beberapa lingkungan TI, respons terhadap peristiwa dapat diotomatiskan, yang berarti tindakan diambil tanpa campur tangan manusia, seperti memulai ulang instance atau melakukan failover lalu lintas.

Fase 6. Tinjauan

Berdasarkan penanganan kejadian dan dampaknya terhadap kualitas sistem TI, perlu dilakukan peninjauan berkala terhadap perencanaan pemantauan untuk memastikan bahwa metrik dan ambang batas yang ditetapkan masih memenuhi persyaratan Anda. Peninjauan ini juga harus:

• Perbarui prosedur respons dan matriks tanggung jawab.
• Periksa kinerja metrik yang terkait dengan proses manajemen peristiwa, seperti kualitas data dan deteksi yang gagal yang menyebabkan gangguan layanan.

Tren masa depan pemantauan sistem TI

Seiring bertambahnya kompleksitas sistem TI, organisasi akan perlu berinvestasi dalam alat pemantauan sistem TI yang menyediakan kemampuan yang dibutuhkan untuk mengikuti perkembangan teknologi dan volume perubahan yang terjadi.

Sebuah survei dari 451 Research menunjukkan 39% responden telah berinvestasi antara 11 hingga 30 alat pemantauan untuk aplikasi, infrastruktur, dan lingkungan cloud mereka—luar biasa! Penyebaran alat yang berlebihan ini dengan cepat mengakibatkan:

• Ketidakefisienan
• Uang terbuang sia-sia
• Kesempatan yang terlewatkan

Alat yang dapat mencakup seluruh lanskap teknologi dan mengkonsolidasikan peristiwa di berbagai sistem dan lingkungan pasti akan lebih menarik bagi organisasi yang mencari nilai terbaik untuk uang mereka.

Saat bekerja dengan klien selama beberapa tahun terakhir, bersamaan dengan riset tahunan, muncul dua tren utama.

Dampak Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan

Dampak AI/ML pada pemantauan sistem TI akan terus meningkat, terutama mengingat kemampuan model bahasa besar (LLM) yang semakin canggih. Alat modern yang telah mengintegrasikan AI kini dapat menangani seluruh siklus proses mulai dari deteksi hingga respons, khususnya untuk analisis volume data peristiwa yang besar, serta penanganan aktivitas yang membosankan seperti korelasi peristiwa dan analisis log di seluruh sistem terdistribusi.

Dengan pelatihan yang tepat, alat-alat ini sangat cocok untuk menyaring "kebisingan" peringatan dan "positif/negatif palsu" lebih cepat dan lebih efektif daripada tim manusia mana pun. Namun, ini bukan berarti penghapusan total peran manusia dalam pemantauan sistem TI — sebaliknya, fokus mereka akan beralih ke pembangunan alat orkestrasi dan otomatisasi yang lebih baik untuk menanggapi peringatan dan menyelesaikannya.

Observabilitas terpadu

Tren lain yang memengaruhi pemantauan sistem TI adalah munculnya observabilitas terpadu. Munculnya platform yang menyediakan tampilan tunggal — di seluruh infrastruktur, aplikasi, dan pengalaman pengguna — dengan menganalisis log, metrik, dan jejak berarti ada kaca pembesar yang berharga yang tersedia bagi Anda: analisis peringatan yang lebih menyeluruh untuk menentukan masalah pasti yang dihadapi pengguna di lingkungan yang kompleks.

Pantau kesehatan bisnis Anda

Bagi bisnis dari semua ukuran, pemantauan sistem TI merupakan cara penting untuk menjamin fungsionalitas, kinerja, dan keamanan layanan TI mereka. Bidang pemantauan sistem TI akan terus berkembang untuk menghadapi tantangan baru dan menawarkan lebih banyak manfaat selama teknologi terus berkembang.

Pentingnya perbaikan berkelanjutan tidak dapat dilebih-lebihkan. Organisasi hanya akan menjamin bahwa layanan mereka memberikan nilai dengan menerapkan pendekatan proaktif dan berbasis data untuk pemantauan sistem TI.