Courtesy of Forbes

Transformasi DevOps ke AIOps: Kunci Efisiensi dan Keandalan Sistem Modern

Memberikan panduan praktis bagaimana mengintegrasikan AIOps ke dalam operasi TI untuk meningkatkan kecerdasan dan efisiensi tanpa menghilangkan peran penting manusia, serta mengurangi kebisingan alert, mempercepat identifikasi masalah, dan mengoptimalkan biayanya.

19 Nov 2025, 23.00 WIB

268 dibaca

Ikhtisar 15 Detik

AIOps dapat meningkatkan efisiensi operasi dengan mengotomatiskan perbaikan yang berisiko rendah.
Observabilitas yang terintegrasi sangat penting untuk memahami dan mengelola kompleksitas sistem modern.
Pentingnya membangun budaya keandalan dan transparansi dalam tim pengembangan dan operasi.

DevOps sudah lama digunakan untuk meningkatkan kecepatan pengiriman aplikasi dengan otomatisasi dan umpan balik yang cepat. Namun, seiring sistem yang semakin kompleks dengan mikroservis dan multicloud, jumlah peringatan yang diterima menjadi sangat banyak dan sulit dikelola. Hal ini menyebabkan keterlambatan dalam menemukan akar masalah dan meningkatkan beban kerja tim operasi.

Solusi yang tepat bukan menambah alat baru, tetapi memperbarui pendekatan dengan fokus pada data bersih, telemetri yang dapat dipercaya, penandaan yang konsisten, serta kepemilikan proses yang jelas. Langkah awal ini sangat penting untuk membangun fondasi yang kuat agar teknologi AIOps bekerja efektif dan sesuai dengan tujuan bisnis.

AIOps menggunakan machine learning dan analitik untuk menggabungkan data operasi, mengurangi jumlah peringatan duplikat, mendeteksi pola tidak biasa, serta memprediksi gangguan sebelum berdampak ke pengguna. Tindakan otomatisasi juga dapat dilakukan untuk memperbaiki masalah dengan risiko rendah, seperti merestart layanan atau membersihkan cache.

Meskipun mengandalkan kecerdasan buatan, keterlibatan manusia tetap vital untuk keputusan dengan dampak besar agar dapat mempertahankan kepercayaan dan transparansi. Penggunaan SLO yang nyata dan review yang berkelanjutan membantu mengukur keandalan layanan dan memandu pengambilan keputusan, sehingga operasi menjadi lebih proaktif dan terkendali.

Implementasi AIOps tidak hanya meningkatkan kecepatan dan kualitas operasional, tetapi juga memberikan efisiensi biaya dengan mengoptimalkan sumber daya komputasi. Di masa depan, operasi IT akan semakin otonom dengan manusia mengatur kebijakan dan sistem otomatis menangani tugas rutin, sehingga memberikan ruang untuk inovasi dan pengembangan produk.

Referensi:
[1] https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2025/11/19/from-devops-to-aiops-the-next-leap-in-it-operations/

Analisis Ahli

Gene Kim

"AIOps merupakan kelanjutan alami dari DevOps dimana kecerdasan buatan mampu mengatasi keterbatasan manusia dalam mengelola volume data yang masif sehingga dapat meningkatkan kecepatan dan kualitas pengambilan keputusan."

Jez Humble

"Kunci keberhasilan AIOps adalah penyelarasan dengan SLO yang jelas dan budaya belajar tanpa menyalahkan agar teknologi otomatisasi mendukung keandalan dan kontinuitas layanan tanpa menciptakan ketergantungan buta."

Analisis Kami

"Integrasi AIOps dengan praktik DevOps adalah evolusi yang esensial untuk menangani kompleksitas lingkungan multi-layanan dan multicloud saat ini. Namun, keberhasilan implementasi sangat bergantung pada komitmen organisasi untuk membangun fondasi data yang bersih dan memastikan transparansi serta pengawasan manusia tetap terjaga."

Prediksi Kami

Di masa depan, perusahaan akan semakin mengandalkan otomatisasi melalui AIOps untuk mengelola kompleksitas operasi TI, sehingga manusia fokus pada tindakan strategis, dan operasi bergerak menuju pusat kendali otonom yang efisien dan transparan.

Pertanyaan Terkait

Apa yang menjadi fokus utama Shalini Sudarsan dalam perannya di Kindercare?

Shalini Sudarsan fokus pada adopsi AI sebagai strategi inti bisnis di Kindercare.

Mengapa DevOps mulai gagal dalam konteks lingkungan yang lebih kompleks?

DevOps mulai gagal karena kompleksitas yang meningkat dalam arsitektur mikroservis dan lingkungan multicloud yang menghasilkan aliran peringatan yang sangat tinggi.

Apa langkah pertama dalam pembaruan playbook yang diusulkan?

Langkah pertama adalah memastikan data bersih, penandaan yang konsisten, telemetri yang dapat diandalkan, kepemilikan yang jelas, dan SLO yang nyata.

Bagaimana AIOps dapat membantu dalam mengurangi jumlah peringatan yang diterima tim?

AIOps dapat membantu dengan mengkorelasikan sinyal dan mengelompokkan banyak peringatan menjadi satu insiden dengan konteks yang jelas, sehingga mengurangi volume peringatan.

Apa manfaat dari menerapkan AIOps dalam organisasi?

Manfaat AIOps meliputi pengurangan downtime, pemulihan yang lebih cepat, dan penghematan biaya operasional melalui pengelolaan sumber daya yang lebih efisien.