Transformasi digital telah mempercepat inovasi di berbagai sektor, mendorong organisasi untuk mengadopsi teknologi cloud, container, microservices, dan AI dalam operasional mereka. Namun, perluasan ekosistem digital ini juga menghadirkan tantangan baru — sistem yang semakin kompleks, perlunya visibilitas yang luas yang luas, dan kesulitan menjaga kinerja aplikasi secara konsisten di berbagai lingkungan. 

Dalam konteks inilah kebutuhan akan AI observability muncul — pendekatan modern yang menggabungkan analitik berbasis kecerdasan buatan dan automasi untuk memberikan visibilitas menyeluruh, menemukan akar penyebab masalah dengan cepat, serta membantu organisasi menjaga stabilitas sistem di era multi-cloud dan AI. 

Apa Itu AI Observability?  

AI observability adalah pendekatan observabilitas modern yang menggunakan kecerdasan buatan untuk menganalisis seluruh environment IT seperti lapisan aplikasi, infrastruktur, hingga pengalaman pengguna. 

Berbeda dengan observability tradisional yang hanya mengandalkan deteksi anomali, AI observability mampu memahami hubungan sebab-akibat antar komponen sistem. Hasilnya, tim IT dapat mengidentifikasi akar masalah secara otomatis, mempercepat pemulihan insiden, dan meminimalkan dampak terhadap operasional bisnis. 

Kompleksitas Lingkungan Digital di Era Multi-Cloud dan Microservices

Organisasi modern beroperasi di lingkungan hybrid dan multi-cloud yang sangat dinamis. Aplikasi tersebar di berbagai platform dengan dependensi kompleks antara layanan, API, dan data pipeline. 

Kondisi ini memunculkan tantangan baru: volume informasi yang terlalu besar untuk dianalisis secara manual, tool observability yang terfragmentasi, serta kurangnya konteks antara performa sistem dan dampaknya terhadap bisnis. Tanpa platform yang terintegrasi, observability justru bisa menjadi sumber kebingungan baru. 

Tantangan Observability di Era Modern  

Tiga tantangan utama yang dihadapi tim IT saat ini meliputi: 

  • Tool sprawl akibat terlalu banyak solusi observability yang tidak saling terhubung. 
  • Overload karena volume log, metrik, dan trace yang terus meningkat. 
  • Kurangnya integrasi AI yang membuat sistem reaktif alih-alih proaktif. 

Untuk mengatasi hal ini, dibutuhkan platform observability terpadu yang mampu memahami konteks, memprediksi potensi masalah, dan memberikan insight yang relevan secara otomatis. 

Dynatrace Observability AI: Menjawab Kompleksitas dengan Kecerdasan Buatan

Dynatrace menghadirkan Davis AI, mesin causal AI yang mampu mengidentifikasi akar penyebab insiden secara otomatis dan akurat. 

Dengan pendekatan berbasis konteks dan analisis sebab-akibat, Davis AI tidak hanya melaporkan anomali, tetapi juga menjelaskan mengapa dan bagaimana masalah terjadi. Hasilnya, tim IT dapat bertindak lebih cepat dan efektif, mengurangi downtime, serta meningkatkan keandalan sistem secara keseluruhan. 

Selain itu, platform Dynatrace mendukung observability end-to-end di seluruh ekosistem — dari mainframe hingga cloud-native, dari aplikasi hingga AI model — semuanya dalam satu data model terpadu. 

Fitur Utama Dynatrace AI Observability 

Causal AI-Powered Observability

Davis AI secara otomatis menganalisis dependensi antar sistem dan menemukan akar penyebab gangguan tanpa intervensi manual. 

End-to-End Visibility

Dynatrace menyediakan observability menyeluruh untuk aplikasi, infrastruktur, dan pengalaman pengguna — melintasi hybrid, multi-cloud, hingga lingkungan AI. 

Automatic Discovery and Instrumentation

Dengan OneAgent, setiap komponen dan dependensinya dapat terdeteksi otomatis secara real time, menghilangkan kebutuhan setup manual yang kompleks. 

Predictive and Proactive Intelligence

AI-driven anomaly detection memprediksi potensi masalah sebelum berdampak pada pengguna akhir, memungkinkan tindakan preventif yang cepat. 

BizDevSecOps Alignment

Dynatrace mengintegrasikan insight observability dengan konteks bisnis dan keamanan, memfasilitasi kolaborasi lintas tim dan mempercepat inovasi. 

Unified Platform for Observability, Security, and Automation

Semua fungsi — dari observability hingga keamanan dan automasi — tersedia dalam satu platform terpadu yang mudah dikelola dan scalable. 

Keuntungan Menggunakan Dynatrace AI Observability

Visibilitas Total dari Aplikasi hingga Infrastruktur 

Pantau setiap lapisan sistem digital, mulai dari aplikasi frontend, backend, hingga infrastruktur AI dan model LLM secara real time. 

Efisiensi Operasional dan Pengurangan Biaya  

Dengan automasi dan AI, Dynatrace mengurangi beban manual monitoring sekaligus menekan biaya dari penggunaan banyak tools observability terpisah. 

Kecepatan Deteksi dan Resolusi Insiden 

Causal AI memastikan setiap insiden dapat diidentifikasi dan diselesaikan jauh lebih cepat — meningkatkan uptime dan pengalaman pengguna. 

Observability Siap untuk Masa Depan AI 

Dynatrace mendukung observability untuk Agentic AI, Generative AI, dan LLMs dengan integrasi native ke platform AI terkemuka. 

Jelajahi Dynatrace di Virtus di sini. 

Wujudkan Observability Masa Depan Bersama Dynatrace dan Virtus  

Sebagai authorized distributor Dynatrace di Indonesia, Virtus Technology Indonesia membantu organisasi membangun observability modern yang cerdas, terintegrasi, dan berbasis AI. 

Dengan pengalaman luas dalam data center, cloud, dan keamanan siber, Virtus siap mendampingi Anda di setiap tahap implementasi — dari integrasi hingga optimasi performa. 

Percayakan transformasi observability Anda bersama Virtus dan Dynatrace, dan wujudkan sistem digital yang lebih cerdas, efisien, dan siap menghadapi masa depan AI. 

Penulis: Ary Adianto 
Content Writer CTI Group