Pengantar
Seiring meningkatnya adopsi arsitektur microservices, container, dan cloud-native, sistem aplikasi menjadi semakin kompleks dan terdistribusi. Kompleksitas ini membuat proses monitoring tradisional tidak lagi cukup untuk memahami apa yang sebenarnya terjadi di dalam sistem. Di sinilah konsep observability menjadi sangat penting.
Observability bukan sekadar memantau apakah sistem “hidup” atau “mati”, tetapi memahami mengapa suatu masalah terjadi dan bagaimana dampaknya terhadap keseluruhan sistem.
Apa Itu Observability?
Observability adalah kemampuan untuk memahami kondisi internal suatu sistem hanya dari data yang dihasilkannya. Konsep ini berasal dari teori kontrol, lalu diadaptasi ke dunia rekayasa perangkat lunak modern.
Dalam konteks sistem terdistribusi, observability membantu engineer menjawab pertanyaan seperti:
-
Mengapa latency tiba-tiba meningkat?
-
Layanan mana yang menjadi bottleneck?
-
Apakah error berasal dari aplikasi, jaringan, atau dependensi eksternal?
Menurut praktik industri, observability dibangun di atas tiga pilar utama: metrics, logs, dan traces (dikutip dari dokumentasi CNCF).
Tiga Pilar Observability
1. Metrics
Metrics adalah data numerik yang dikumpulkan secara berkala, seperti:
-
CPU usage
-
Memory consumption
-
Request per second (RPS)
-
Error rate
Metrics sangat berguna untuk melihat tren dan kondisi sistem secara global. Namun, metrics sering kali tidak cukup untuk menjelaskan akar masalah secara detail.
2. Logs
Logs berisi catatan kejadian yang terjadi di dalam aplikasi. Dalam sistem modern, logs tidak hanya berupa teks, tetapi sudah terstruktur (structured logging) agar mudah dianalisis oleh mesin.
Logs membantu menjawab pertanyaan apa yang terjadi, tetapi tanpa konteks alur request, logs bisa sulit ditelusuri pada sistem yang terdiri dari banyak layanan.
3. Traces
Tracing memungkinkan engineer melacak satu request dari awal hingga akhir, melewati berbagai service. Dengan distributed tracing, kita dapat melihat:
-
Urutan pemanggilan service
-
Durasi tiap service
-
Titik kegagalan atau latency tertinggi
Tracing sering dianggap sebagai komponen paling krusial dalam observability pada arsitektur microservices.
Perbedaan Observability dan Monitoring
Monitoring berfokus pada deteksi masalah, sedangkan observability berfokus pada pemahaman masalah.
Monitoring menjawab:
“Apakah sistem bermasalah?”
Observability menjawab:
“Mengapa sistem bermasalah dan di bagian mana?”
Dengan observability yang baik, engineer tidak hanya bereaksi terhadap alert, tetapi mampu melakukan analisis mendalam dan pencegahan masalah di masa depan.
Implementasi Observability di Dunia Nyata
Dalam praktiknya, observability sering diimplementasikan menggunakan kombinasi tools seperti:
-
Prometheus untuk metrics
-
Elasticsearch atau Loki untuk logs
-
Jaeger atau OpenTelemetry untuk tracing
Integrasi antar komponen ini memungkinkan visibilitas menyeluruh terhadap sistem, dari level infrastruktur hingga logika aplikasi.
Banyak organisasi juga mulai mengadopsi OpenTelemetry sebagai standar terbuka untuk mengumpulkan data observability (dikutip dari OpenTelemetry Documentation).
Kesimpulan
Observability telah menjadi kebutuhan fundamental dalam pengelolaan sistem terdistribusi modern. Dengan memahami metrics, logs, dan traces secara terpadu, engineer dapat menganalisis perilaku sistem secara lebih akurat dan efisien.
Di tengah kompleksitas arsitektur cloud-native, observability bukan lagi sekadar tambahan, melainkan fondasi penting untuk menjaga reliabilitas, performa, dan skalabilitas aplikasi teknologi masa kini.
