Jika Anda termasuk dalam kalangan DevOps yang sedang atau telah mengembangkan sebuah aplikasi, pasti pernah merasakan kesulitan untuk menjaga kualitas aplikasi karena kompleksitas dan time to market yang begitu pendek. Belum lagi, hal menjengkelkan seperti terlalu banyaknya alerts dari tool observability juga menjadi tantangan.
Bayangkan jika hal ini terus-terusan dialami, pasti akan mengganggu proses pengembangan aplikasi. Dampaknya pun bisa banyak, selain produktivitas yang terhambat, target objektif pengembangan juga bisa jadi lebih molor.
Merunut situasi seperti ini, sebetulnya tantangannya ada di pemahaman tim DevOps yang begitu sedikit terkait konteks masalah dan root cause sesungguhnya dari masalah yang dialami. Untuk bisa mengatasi kesulitan tersebut, tim DevOps memerlukan tool alerting yang lebih otomatis, akurat, serta actionable dengan root cause analysis yang tepat. Namun, seringkali root cause analysis terhambat karena kurangnya informasi yang tepat waktu, keterlibatan beberapa tool, atau source of truth yang saling bertentangan.
Untuk bisa mendapatkan informasi dan proses dalam memastikan alert seperti ini, caranya justru sangat sulit. Bahkan, memperoleh informasi yang tepat dari berbagai tim juga membutuhkan koordinasi dan komunikasi. Karenanya, sambil menunggu informasi datang dari tempat lain, solusi Davis dari Dynatrace dapat membantu Anda secara proaktif mencari, mengumpulkan, serta menganalisis metric secara otomatis, sehingga membantu Anda lebih dekat dengan jawaban yang dicari.
Namun sebelum lebih lanjut mengulik keunggulan Dynatrace Davis, ada baiknya Anda kembali mempelajari apa itu root cause analysis, serta seberapa penting root cause analysis dalam mengoptimalkan proses DevOps. Selengkapnya, simak di artikel berikut ini.
Apa Itu Root Cause Analysis dan Mengapa Perlu Dilakukan?
Root cause analysis adalah proses yang membantu tim pengembang aplikasi memahami penyebab utama di balik masalah development yang terjadi. Dengan menggunakan berbagai teknik analisis yang berbeda, cara ini mengumpulkan data dan membentuk action plan untuk membantu tim DevOpsmengidentifikasi faktor yang menjadi penyebab masalah.
Banyak yang memerlukan root cause analysis karena cara ini dianggap sebagai proses untuk menganalisis hingga mengidentifikasi masalah atau rangkaian event yang terjadi, kapan masalah itu terjadi, serta solusi apa yang bisa dilakukan untuk mencegah masalah tersebut terulang.
Langkah Melakukan Root Cause Analysis
Untuk bisa menerapkan proses root cause analysis yang efektif dan tepat, penting bagi Anda untuk menerapkan langkah dengan mendapatkan akses ke informasi-informasi berikut ini.
-Apa saja hal yang salah?
-Siapa yang terdampak masalah?
-Bagaimana perusahaan memulai triaging dan memperbaiki masalah?
-Siapa yang perlu diperingati?
-Siapa yang bertanggung jawab untuk masalah ini?
Selain melakukan langkah di atas, Anda juga harus bisa menerapkan automatic root cause analysis. Dalam hal ini, Anda dapat memanfaatkan teknologi AI (Artificial Intelligence) dari Dynatrace automatic root cause analysis yang dapat menunjukkan inti masalah secara otomatis.
Tentang Automatic Root Cause Analysis
Automatic root cause analysis dari Dynatrace dapat mengidentifikasi masalah performa aplikasi sebelum pelanggan Anda terdampak. Cara kerjanya, masalah diprioritaskan berdasarkan dari dampak mereka ke pelanggan Anda, sehingga Anda tahu seberapa parah masalahnya serta apakah ini bisa berdampak pada user experience mereka.
Dengan menerapkan automatic root cause analysis, Anda tak perlu lagi memahami lusinan data source secara manual untuk mengetahui root cause ketika masalah terjadi. Selain itu, Dynatrace juga menyediakan single problem notification yang dapat mengidentifikasi inti masalah. Karena Anda juga tak perlu investasi waktu lagi untuk mencari masalah, Anda justru lebih bisa fokus untuk memperbaikinya.
Cara Kerja Dynatrace Davis dalam melakukan Root Cause Analysis
Untuk mengoptimalkan root cause analysis, Dynatrace menghadirkan Davis, platform AI-engine yang dapat memproses jutaan dependencies secara otomatis dalam menghadirkan jawaban yang tepat.
Dynatrace Davis adalah AI-engine berbasis causation yang mendorong deteksi isu serta root cause analysis. Ketika masalah terjadi, Davis akan melakukan scanning dependency map yang diketahui, untuk mengidentifikasi root cause dan entity yang terdampak, berdasarkan dari data yang diketahui Davis.
Menariknya lagi, Davis dapat memahami apa yang ia “lihat”, melihat hal-hal yang bisa diketahui mesin. Anggaplah Davis punya lensa holistik yang dapat melakukan deteksi masalah lebih cepat, perbaikan lebih sigap, dan tentunya dapat membantu bisnis meraih outcome yang lebih besar. Davis juga memiliki gambaran sempurna terkait lingkungan teknis seperti cluster Kubernetes, serverless functions, virtual machine dan lain sebagainya.
Berikut beberapa hal yang dapat diketahui Davis:
Release
-Siapa yang mengizinkan release ini?
-Siapa yang melakukannya?
-Seperti apa prosedur rollback-nya?
-Kepada siapa kita harus berkomunikasi jika ada masalah?
Perubahan Konfigurasi
-Mengapa berubah?
-Siapa yang meng-approve perubahan ini?
-Apakah ada cara untuk menonaktifkan perubahan ini?
Proses Offline
-Apakah keluhan memenuhi call center dan berdampak ke aplikasi?
-Apakah skor tingkat kepuasan pelanggan menurun?
-Apakah rating di toko aplikasi naik atau turun?
Karena Davis paham dengan pertanyaan-pertanyaan di atas, ia juga dapat mempertimbangkannya dengan algoritma deteksi root cause. Dengan adanya konteks tambahan, deteksi root cause Davis akan berlangsung lebih mudah dan dapat memahami dampaknya ke bisnis lebih mendalam.
Apa Saja Kelebihan Dynatrance Davis?
Davis dirancang khusus untuk web-scale modern cloud. Karenanya, ia memiliki beberapa kelebihan. Kelebihan pertama adalah Davis mampu menganalisis hal yang sangat rumit sekali pun, karena setiap detiknya ada sekitar 368 miliar dependencies yang dianalisis.
Kelebihan kedua adalah proses dinamis, di mana setiap harinya ada 8 miliar perubahan topologi aplikasi yang diproses. Sementara kelebihan berikutnya adalah kesehatan sistem yang optimal, di mana ada sekitar 100 ribu pengurangan menit pemadaman yang bisa dicapai Davis.
Selain kelebihan di atas serta kemampuan root cause analysis yang unggul, Davis memiliki lima fitur lain yang dapat diandalkan. Berikut di antaranya.
1. Deteksi Dependency
Deteksi dependency serta distributed tracing yang dilakukan secara real time.
2. Visualisasi Topologi
Dapatkan real-time map seluruh aplikasi stack di lingkungan hybrid cloud.
3. Deteksi Anomali
Tidak memerlukan konfigurasi dan juga data scientist, karena Dynatrace dapat mendeteksi masalah secara otomatis dan optimal.
4. Analisis Dampak Bisnis
Tentukan tingkat keparahan anomali dalam hal dampak ke pengguna dan KPI bisnis.
5. AIOps
Otomatisasikan operasional dan self-healing.
Baca Juga: Catat, Ini Implementasi Ideal untuk AIOps dan Observability
Dynatrance Sebagai Principal dari CDT
Saatnya terapkan root cause analysis yang efektif dari Dynatrace, agar Anda dapat menciptakan proses pengembangan aplikasi yang maksimal dan memuaskan pelanggan. Solusi Dynatrace, tentunya bisa Anda dapatkan dari Central Data Technology (CDT).
CDT sebagai authorized partner Dynatrace akan membantu Anda menghindari trial and error mulai dari tahap konsultasi, deployment, maintenance, hingga dukungan after sales. Dibantu tim profesional IT berpengalaman dan tersertifikasi, CDT akan senantiasa membantu Anda menerapkan solusi Dynatrace secara optimal. Untuk info lebih lanjut, silakan kunjungi laman berikut ini.
Penulis: Jeko Iqbal Reza
Content Writer CTI Group
