Di era ekonomi digital, setiap menit downtime aplikasi dapat menimbulkan kerugian besar. Selain mengganggu operasional, gangguan sistem juga berpotensi menggerus pendapatan perusahaan.
Platform pengujian beban (load testing) dan performa open source asal Prancis, Gatling, menyebut biaya downtime berkisar US$8.000–US$50.000 per jam bagi perusahaan skala kecil. Di sektor perbankan, kerugian bahkan dapat mencapai US$5 juta per jam.
Besarnya potensi kerugian tersebut mendorong perusahaan memperkuat keandalan sistem digital. Menjawab kebutuhan itu, PT Multipolar Technology Tbk (MLPT) menghadirkan solusi AI-Powered Observability yang mengintegrasikan data aplikasi, infrastruktur, jaringan, dan cloud dalam satu platform berbasis kecerdasan buatan (AI).
Pendekatan ini memungkinkan perusahaan mendeteksi anomali lebih dini, mempercepat analisis akar penyebab gangguan, serta mengambil tindakan proaktif sebelum insiden berdampak pada operasional, pengalaman pelanggan, maupun pendapatan.
Dalam implementasinya, Multipolar Technology mengintegrasikan Elastic Observability dan Dell ObjectScale untuk membantu perusahaan meningkatkan ketahanan layanan digital.
Senior Vice President Multipolar Technology, Achmad Fakhrudin, mengatakan kombinasi kedua solusi tersebut memberikan visibilitas menyeluruh terhadap aplikasi dan infrastruktur sekaligus menyediakan fondasi penyimpanan data yang aman, efisien, dan mudah diskalakan.
“Dengan begitu, tim TI dapat mendeteksi serta menangani insiden lebih cepat sehingga ketersediaan layanan tetap terjaga,” ujarnya.
Elastic Observability mengintegrasikan log, metrik, traces, dan data infrastruktur dalam satu dashboard terpusat. Didukung teknologi machine learning, platform ini mampu mendeteksi anomali, mengidentifikasi akar penyebab gangguan, serta merekomendasikan langkah perbaikan. Hasilnya, proses pemulihan menjadi lebih cepat, risiko downtime berkurang, dan pengalaman pelanggan tetap terjaga.
Division Head Server Multipolar Technology, Jeffry Tjiung Sendjaja, menambahkan integrasi dengan Dell ObjectScale memperkuat kapabilitas tersebut melalui solusi penyimpanan objek yang aman, berkapasitas besar, dan mudah diskalakan.
Data observabilitas dari Elastic dapat tersimpan secara otomatis di Dell ObjectScale sehingga perusahaan dapat menyimpan histori data lebih lama, mempercepat penelusuran insiden, sekaligus menjaga efisiensi biaya. Fitur seperti scale-out architecture, geo-replication, enkripsi data, erasure coding, dan multi-tenancy juga mendukung pengelolaan data skala besar secara aman dan efisien.
“Fitur seperti scale-out architecture, geo-replication, enkripsi data, erasure coding, dan multi-tenancy membuat pengelolaan data skala besar semakin aman dan andal,” katanya.
Kebutuhan penyimpanan objek modern terus meningkat seiring pertumbuhan data tidak terstruktur yang dimanfaatkan untuk analitik, observabilitas, dan AIOps.
Berdasarkan data IDC, sekitar 90% dari datasphere global yang diperkirakan mencapai 175 zettabyte (ZB) merupakan data tidak terstruktur. Kondisi tersebut membutuhkan infrastruktur penyimpanan yang aman, fleksibel, dan skalabel.
Achmad menilai integrasi Elastic Observability dan Dell ObjectScale membantu perusahaan membangun operasional digital yang lebih tangguh melalui deteksi gangguan yang lebih cepat, penyimpanan data historis yang andal, serta kapasitas yang dapat berkembang mengikuti kebutuhan bisnis.
Menurutnya, kombinasi kedua solusi tersebut mampu menjaga performa layanan, meningkatkan efisiensi operasional, dan memperkuat kepercayaan pelanggan. (*)
English