JAKARTA (IndoTelko) – Gangguan layanan digital kini menjadi salah satu risiko terbesar bagi perusahaan karena dapat berdampak langsung terhadap operasional, pengalaman pelanggan, hingga potensi kehilangan pendapatan. Menjawab tantangan tersebut, PT Multipolar Technology Tbk (MLPT) mendorong pemanfaatan teknologi AI-Powered Observability melalui kombinasi solusi Elastic Observability dan Dell ObjectScale.

Multipolar Technology menilai perusahaan membutuhkan sistem yang mampu memantau kondisi aplikasi, infrastruktur, jaringan, dan layanan cloud secara menyeluruh dalam satu platform. Dengan pendekatan berbasis kecerdasan buatan, perusahaan dapat mendeteksi gangguan lebih cepat, menemukan penyebab utama masalah, serta mengambil tindakan sebelum berdampak luas.

Dalam seminar bertajuk “Unlock Resilient Digital Operations with Elastic Observability & Dell Infrastructure” di Jakarta, Senior Vice President Multipolar Technology, Achmad Fakhrudin, mengatakan integrasi Elastic Observability dan Dell ObjectScale membantu perusahaan meningkatkan visibilitas terhadap operasional digital sekaligus menyediakan fondasi penyimpanan data yang aman dan fleksibel.

“Perusahaan dapat merespons insiden lebih cepat, menjaga ketersediaan layanan, dan mendukung pertumbuhan bisnis berbasis data,” ujar Achmad.

Menurut Multipolar Technology, biaya akibat downtime aplikasi dapat mencapai angka yang signifikan. Gangguan layanan dalam hitungan jam saja berpotensi menyebabkan kerugian besar, terutama pada sektor yang sangat bergantung pada layanan digital seperti perbankan, manufaktur, dan kesehatan.

Gabungkan Monitoring Digital dan Penyimpanan Data Skala Besar Elastic Observability berfungsi sebagai platform pemantauan terintegrasi yang menggabungkan berbagai sumber data, mulai dari log, metrik, jejak aplikasi (traces), hingga informasi infrastruktur dalam satu dashboard. Dengan dukungan machine learning, solusi ini mampu mengenali pola sistem, mendeteksi anomali, menghubungkan berbagai kejadian, hingga membantu tim teknologi menemukan akar permasalahan secara lebih cepat.

Division Head Server Multipolar Technology, Jeffry Tjiung Sendjaja, menjelaskan bahwa kemampuan tersebut semakin optimal ketika dipadukan dengan Dell ObjectScale sebagai solusi penyimpanan objek berkapasitas besar. “Elastic Observability memberikan gambaran kondisi aplikasi dan infrastruktur secara real-time, sementara Dell ObjectScale menyediakan penyimpanan yang aman, efisien, dan dapat berkembang mengikuti kebutuhan data perusahaan,” jelas Jeffry.

Melalui integrasi kedua solusi tersebut, data observabilitas dapat disimpan secara otomatis sehingga perusahaan mampu mempertahankan histori data lebih lama, melakukan analisis insiden secara mendalam, serta menjaga efisiensi biaya infrastruktur.

Kebutuhan Object Storage Semakin Meningkat

Multipolar Technology melihat kebutuhan terhadap penyimpanan objek modern terus meningkat seiring pertumbuhan data tidak terstruktur yang digunakan untuk analitik, observabilitas, dan penerapan AIOps.

Data IDC pada 2025 menunjukkan sebagian besar volume data global berasal dari kategori tidak terstruktur, sehingga perusahaan membutuhkan sistem penyimpanan yang memiliki kapasitas besar, fleksibel, dan mudah dikembangkan.

Dell ObjectScale menghadirkan sejumlah kemampuan seperti arsitektur scale-out, geo-replication, enkripsi data, erasure coding, serta dukungan multi-tenancy untuk membantu perusahaan mengelola data dalam skala besar secara lebih aman.

Achmad menambahkan, kombinasi Elastic Observability dan Dell ObjectScale dapat menjadi fondasi bagi perusahaan dalam membangun operasional digital yang lebih tangguh.

“Dengan visibilitas yang lebih baik dan infrastruktur data yang siap berkembang, perusahaan dapat menjaga performa layanan, meningkatkan efisiensi operasional, serta memperkuat kepercayaan pelanggan,” pungkasnya. (mas)

Jakarta, TechnoBusiness ID ● Di era digital, gangguan terhadap satu aplikasi dapat berdampak pada keseluruhan layanan bisnis yang sangat merugikan. Gatling, platform pengujian beban (load testing) dan performa sumber terbuka (open source) global asal Prancis, menyebut biaya akibat waktu henti (downtime) aplikasi bagi perusahaan skala kecil berkisar antara US$8.000 hingga US$50.000 per jam, perusahaan manufaktur sebesar US$260.000 per jam, perusahaan layanan kesehatan US$1 juta per jam, dan perusahaan perbankan US$5 juta per jam.

Betapa besar kerugian yang ditimbulkan akibat gangguan aplikasi, sekalipun hanya sebentar. Untuk itu, demi membantu perusahaan-perusahaan meniadakan risiko tersebut, PT Multipolar Technology Tbk. (MLPT) mendorong pemanfaatan solusi-solusi yang mampu menyatukan data-data dari aplikasi, infrastruktur, jaringan, dan cloud ke dalam satu platform berbasis AI. Melalui pendekatan AI-Powered Observability, perusahaan dapat mendeteksi anomali, mempercepat analisis akar masalah, dan mengambil tindakan lebih cepat sebelum gangguan berdampak pada operasional bisnis, pengalaman pelanggan, dan potensi pendapatan.

Solusi-solusi yang dimaksud, contohnya, adalah Elastic Observability dan Dell ObjectScale. “Integrasi keduanya membantu perusahaan memperoleh visibilitas menyeluruh atas kondisi layanan digital sekaligus menyediakan fondasi penyimpanan data yang aman, efisien, dan siap berkembang. Dampaknya, tim TI dapat merespons insiden lebih cepat, menjaga ketersediaan layanan, dan mendukung pertumbuhan bisnis berbasis data,” kata Achmad Fakhrudin, Senior Vice President Multipolar Technology, dalam seminar bertema “Unlock Resilient Digital Operations with Elastic Observability & Dell Infrastructure” yang diselenggarakan di Jakarta, Selasa (21/7).

Untuk diketahui, Elastic Observability merupakan platform observabilitas terintegrasi yang menyatukan log, metrik, jejak aplikasi (traces), serta data infrastruktur ke dalam satu tampilan terpusat untuk memudahkan pemantauan, analisis, dan troubleshooting. Dengan dukungan Machine Learning, solusi ini membantu tim TI mengenali pola normal sistem, mendeteksi anomali, menghubungkan berbagai peristiwa, menjelaskan akar penyebab gangguan, serta merekomendasikan tindakan perbaikan. Bagi bisnis, kemampuan ini berarti waktu deteksi dan pemulihan yang lebih singkat, risiko downtime yang lebih rendah, dan pengalaman pelanggan yang lebih terjaga.

Manfaat tersebut semakin kuat ketika Elastic Observability diintegrasikan dengan Dell ObjectScale. Jeffry Tjiung Sendjaja, Division Head Server Multipolar Technology, menjelaskan bahwa Elastic Observability memberikan gambaran kondisi aplikasi dan infrastruktur TI secara real-time, sementara Dell ObjectScale menyediakan penyimpanan objek berkapasitas besar yang aman, efisien, dan dapat diskalakan (scalable) untuk mendukung pertumbuhan data observabilitas dalam jangka panjang.

Dalam praktiknya, data observabilitas yang dikumpulkan Elastic dapat disimpan secara otomatis ke Dell ObjectScale sesuai kebutuhan. “Kombinasi ini memungkinkan perusahaan menyimpan histori data observabilitas lebih lama, menelusuri kembali insiden dengan lebih mudah, dan tetap menjaga efisiensi biaya infrastruktur,” kata Jeffry. Menurutnya, kapabilitas scale-out architecture, geo-replication, enkripsi data, erasure coding, dan multi-tenancy pada Dell ObjectScale membantu perusahaan mengelola data dalam skala besar secara lebih aman dan terkendali.

Kebutuhan terhadap penyimpanan objek modern menjadi semakin relevan seiring meningkatnya volume data tidak terstruktur (unstructured data) yang digunakan untuk analitik, observabilitas, dan AIOps. Di kancah global, perusahaan riset pasar IDC pada 2025 menyatakan, dari total volume data (datasphere) sebanyak 175 zettabyte (ZB), 90%-nya tidak terstruktur, sehingga membutuhkan penyimpanan yang besar, fleksibel, dan dapat diskalakan.

Achmad menegaskan, integrasi Elastic Observability dan Dell ObjectScale membantu perusahaan membangun operasional digital yang lebih resilien: gangguan dapat dideteksi lebih cepat, data historis tetap tersedia untuk analisis, dan kapasitas penyimpanan dapat bertumbuh seiring kebutuhan bisnis. “Dengan visibilitas yang lebih baik dan infrastruktur data yang siap diskalakan, perusahaan dapat menjaga performa layanan, meningkatkan efisiensi operasional, serta memperkuat kepercayaan pelanggan. Tim ahli Multipolar Technology siap membantu perusahaan menerapkan solusi ini sesuai kebutuhan bisnisnya,” pungkasnya.

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. (*)

Olenka, Jakarta – Di era digital, gangguan terhadap satu aplikasi dapat berdampak pada keseluruhan layanan bisnis yang sangat merugikan. Gatling, platform pengujian beban (load testing) dan performa sumber terbuka (open source) global asal Prancis, menyebut biaya akibat waktu henti (downtime) aplikasi bagi perusahaan skala kecil berkisar antara US$8.000 hingga US$50.000 per jam, perusahaan manufaktur sebesar US$260.000 per jam, perusahaan layanan kesehatan US$1 juta per jam, dan perusahaan perbankan US$5 juta per jam.

Betapa besar kerugian yang ditimbulkan akibat gangguan aplikasi, sekalipun hanya sebentar. Untuk itu, demi membantu perusahaan-perusahaan meniadakan risiko tersebut, PT Multipolar Technology Tbk (MLPT) mendorong pemanfaatan solusi-solusi yang mampu menyatukan data-data dari aplikasi, infrastruktur, jaringan, dan cloud ke dalam satu platform berbasis AI. Melalui pendekatan AI-Powered Observability, perusahaan dapat mendeteksi anomali, mempercepat analisis akar masalah, dan mengambil tindakan lebih cepat sebelum gangguan berdampak pada operasional bisnis, pengalaman pelanggan, dan potensi pendapatan.

Solusi-solusi yang dimaksud, contohnya, adalah Elastic Observability dan Dell ObjectScale. “Integrasi keduanya membantu perusahaan memperoleh visibilitas menyeluruh atas kondisi layanan digital sekaligus menyediakan fondasi penyimpanan data yang aman, efisien, dan siap berkembang. Dampaknya, tim TI dapat merespons insiden lebih cepat, menjaga ketersediaan layanan, dan mendukung pertumbuhan bisnis berbasis data,” kata Achmad Fakhrudin, Senior Vice President Multipolar Technology, dalam keterangan tertulisnya di Jakarta, Kamis (6/8/2026).

Untuk diketahui, Elastic Observability merupakan platform observabilitas terintegrasi yang menyatukan log, metrik, jejak aplikasi (traces), serta data infrastruktur ke dalam satu tampilan terpusat untuk memudahkan pemantauan, analisis, dan troubleshooting. Dengan dukungan Machine Learning, solusi ini membantu tim TI mengenali pola normal sistem, mendeteksi anomali, menghubungkan berbagai peristiwa, menjelaskan akar penyebab gangguan, serta merekomendasikan tindakan perbaikan. Bagi bisnis, kemampuan ini berarti waktu deteksi dan pemulihan yang lebih singkat, risiko downtime yang lebih rendah, dan pengalaman pelanggan yang lebih terjaga.

Manfaat tersebut semakin kuat ketika Elastic Observability diintegrasikan dengan Dell ObjectScale. Jeffry Tjiung Sendjaja, Division Head Server Multipolar Technology, menjelaskan bahwa Elastic Observability memberikan gambaran kondisi aplikasi dan infrastruktur TI secara real-time, sementara Dell ObjectScale menyediakan penyimpanan objek berkapasitas besar yang aman, efisien, dan dapat diskalakan (scalable) untuk mendukung pertumbuhan data observabilitas dalam jangka panjang.

Dalam praktiknya, data observabilitas yang dikumpulkan Elastic dapat disimpan secara otomatis ke Dell ObjectScale sesuai kebutuhan. “Kombinasi ini memungkinkan perusahaan menyimpan histori data observabilitas lebih lama, menelusuri kembali insiden dengan lebih mudah, dan tetap menjaga efisiensi biaya infrastruktur,” kata Jeffry. Menurutnya, kapabilitas scale-out architecture, geo-replication, enkripsi data, erasure coding, dan multi-tenancy pada Dell ObjectScale membantu perusahaan mengelola data dalam skala besar secara lebih aman dan terkendali.

Kebutuhan terhadap penyimpanan objek modern menjadi semakin relevan seiring meningkatnya volume data tidak terstruktur (unstructured data) yang digunakan untuk analitik, observabilitas, dan AIOps. Di kancah global, perusahaan riset pasar IDC pada 2025 menyatakan, dari total volume data (datasphere) sebanyak 175 zettabyte (ZB), 90%-nya tidak terstruktur, sehingga membutuhkan penyimpanan yang besar, fleksibel, dan dapat diskalakan.

Achmad menegaskan, integrasi Elastic Observability dan Dell ObjectScale membantu perusahaan membangun operasional digital yang lebih resilien: gangguan dapat dideteksi lebih cepat, data historis tetap tersedia untuk analisis, dan kapasitas penyimpanan dapat bertumbuh seiring kebutuhan bisnis. “Dengan visibilitas yang lebih baik dan infrastruktur data yang siap diskalakan, perusahaan dapat menjaga performa layanan, meningkatkan efisiensi operasional, serta memperkuat kepercayaan pelanggan. Tim ahli Multipolar Technology siap membantu perusahaan menerapkan solusi ini sesuai kebutuhan bisnisnya,” pungkasnya.

Jakarta, FORTUNE – Gangguan pada aplikasi digital dapat menimbulkan kerugian besar bagi perusahaan, mulai dari ribuan hingga jutaan dolar AS per jam, bergantung pada skala dan sektor industrinya.

Kondisi tersebut mendorong perusahaan memperkuat ketahanan layanan digital melalui pemanfaatan teknologi observabilitas berbasis kecerdasan buatan (AI).

Berdasarkan data platform pengujian beban asal Prancis, Gatling, biaya akibat downtime aplikasi pada perusahaan skala kecil berkisar US$8.000 hingga US$50.000 per jam. Nilai kerugian tersebut meningkat menjadi US$260.000 per jam pada sektor manufaktur, US$1 juta per jam pada layanan kesehatan, dan US$5 juta per jam pada industri perbankan.

Senior Vice President Multipolar Technology, Achmad Fakhrudin, mengatakan pendekatan observabilitas berbasis AI memungkinkan perusahaan mendeteksi anomali, mempercepat analisis akar penyebab masalah, serta mengambil tindakan sebelum gangguan berdampak pada pengoperasian bisnis, pengalaman pelanggan, maupun pendapatan.

“Tim IT dapat merespons insiden lebih cepat, menjaga ketersediaan layanan, dan mendukung pertumbuhan bisnis berbasis data,” kata Achmad dalam keterangannya, Rabu (5/8).

Dalam penerapannya, Multipolar Technology menggabungkan platform Elastic Observability dengan Dell ObjectScale. Elastic Observability digunakan untuk mengintegrasikan data log, metrik, jejak aplikasi (traces), serta data infrastruktur dalam satu tampilan sehingga memudahkan pemantauan dan analisis performa sistem.

Dengan dukungan machine learning, platform tersebut juga mampu mengenali pola operasional, mendeteksi anomali, mengidentifikasi akar penyebab gangguan, hingga memberikan rekomendasi perbaikan.

Sementara itu, Dell ObjectScale berperan sebagai infrastruktur penyimpanan objek (object storage) yang dirancang menampung volume data observabilitas dalam jumlah besar secara aman dan dapat diperluas sesuai kebutuhan perusahaan.

Division Head Server Multipolar Technology, Jeffry Tjiung Sendjaja, mengatakan integrasi kedua solusi tersebut memungkinkan data observabilitas tersimpan lebih lama sehingga memudahkan perusahaan melakukan penelusuran ketika terjadi gangguan.

“Kombinasi ini memungkinkan perusahaan menyimpan histori data observabilitas lebih lama, menelusuri kembali insiden dengan lebih mudah, dan tetap menjaga efisiensi biaya infrastruktur,” kata Jeffry.

Menurutnya, kemampuan seperti scale-out architecture, geo-replication, enkripsi data, erasure coding, dan multi-tenancy pada Dell ObjectScale membantu perusahaan mengelola data dalam skala besar dengan tingkat keamanan yang lebih baik.

Kebutuhan terhadap sistem penyimpanan data modern juga diperkirakan terus meningkat seiring bertambahnya penggunaan data tidak terstruktur (unstructured data) untuk analitik, observabilitas, dan AIOps.

Berdasarkan riset IDC pada 2025, sekitar 90 persen dari total datasphere global yang mencapai 175 zettabyte merupakan data tidak terstruktur sehingga membutuhkan kapasitas penyimpanan yang fleksibel dan mudah dikembangkan.

Jakarta – Gangguan pada sistem digital menjadi menjadi salah satu risiko terbesar bagi dunia usaha. Tidak hanya menghambat operasional, downtime (waktu henti) aplikasi berpotensi menimbulkan kerugian finansial signifikan dan menggerus kepercayaan pelanggan.

Mengacu data Gatling, platform pengujian beban (load testing) dan performa sumber terbuka (open source) global asal Prancis, biaya akibat downtime aplikasi bagi perusahaan skala kecil berkisar antara 8.000-50.000 dolar AS per jam.

Sedangkan untuk perusahaan manufaktur biayanya bisa tembus 260.000 dolar As per jam, perusahaan layanan kesehatan 1 juta dolar AS per jam, dan perusahaan perbankan bisa mencapai 5 juta dolar AS per jam.

Untuk menekan risiko itu, PT Multipolar Technology Tbk (MLPT) mendorong perusahaan memperkuat resiliensi operasional digital lewat penerapan solusi observabilitas berbasis kecerdasan buatan (AI). Solusi yang dimaksud adalah Elastic Observasbility dan Dell ObjectScale.

Solusi AI untuk Deteksi Gangguan Lebih Cepat

Senior Vice President Multipolar Technology, Achmad Fakhrudin, memaparkan integrasi dua solusi ini mampu memantau kesehatan sistem secara menyeluruh dan mendeteksi potensi gangguan sebelum berdampak pada bisnis.

Kompleksitas infrastruktur teknologi membuat perusahaan membutuhkan visibilitas menyeluruh terhadap aplikasi, jaringan, infrastruktur, hingga ekosistem cloud dalam satu platform terintegrasi.

“Dampaknya, tim TI dapat merespons insiden lebih cepat, menjaga ketersediaan layanan, dan mendukung pertumbuhan bisnis berbasis data,” jelas Achmad dikutip dari keterangan resmi, Rabu, 5 Agustus 2026.

Melalui pendekatan tersebut, perusahaan bisa mendeteksi anomali lebih dini, mempercepat analisis akar permasalahan, serta mengambil tindakan sebelum gangguan memengaruhi operasional maupun pendapatan perusahaan.

Elastic Observability adalah platform observabilitas terintegrasi yang menyatukan log, metrik, jejak aplikasi (traces), serta data infrastruktur dalam satu tampilan sehingga memudahkan pemantauan, analisis, dan troubleshooting.

Platform tersebut juga didukung machine learning dan membantu tim TI mengenali pola normal sistem, mendeteksi anomali, menghubungkan berbagai peristiwa, menjelaskan akar penyebab gangguan, serta merekomendasikan tindakan perbaikan.

Dengan begitu, waktu deteksi dan pemulihan bisa menjadi lebih singkat, sehingga risiko downtime lebih rendah.

Penyimpanan Data Jadi Kunci Resiliensi Digital

Division Head Server Multipolar Technology, Jeffry Tjiung Sendjaja, menambahkan bahwa Elastic Observability memberikan visibilitas kondisi aplikasi dan infrastruktur TI secara real-time, sedangkan Dell ObjectScale menyediakan penyimpanan objek berkapasitas besar yang dapat diskalakan (scalable).

Dalam praktiknya, data observabilitas yang dikumpulkan Elastic dapat disimpan secara otomatis ke Dell ObjectScale sesuai kebutuhan perusahaan.

“Kombinasi ini memungkinkan perusahaan menyimpan histori data observabilitas lebih lama, menelusuri kembali insiden dengan lebih mudah, dan tetap menjaga efisiensi biaya infrastruktur,” jelas Jeffry.

Menurutnya, fitur seperti scale-out architecture, geo-replication, enkripsi data, erasure coding, dan multi-tenancy pada Dell ObjectScale mampu membantu perusahaan mengelola data dalam skala besar secara lebih aman dan efisien.

Sebagai tambahan, kebutuhan akan penyimpanan objek modern menjadi semakin relevan seiring meningkatnya volume data tidak terstruktur (unstructured data) yang digunakan untuk analitik, observabilitas, dan AIOps.

Secara global, perusahaan riset pasar IDC pada 2025 menyatakan dari total volume data (datasphere) sebanyak 175 zettabyte (ZB), di mana 90 persen di antaranya tidak terstruktur, sehingga membutuhkan penyimpanan yang besar, fleksibel, dan dapat diskalakan. (*) Ari Astriawan

Warta Ekonomi, Jakarta – Di era digital, gangguan terhadap satu aplikasi dapat berdampak pada keseluruhan layanan bisnis yang sangat merugikan. Gatling, platform pengujian beban (load testing) dan performa sumber terbuka (open source) global asal Prancis, menyebut biaya akibat waktu henti (downtime) aplikasi bagi perusahaan skala kecil berkisar antara US$8.000 hingga US$50.000 per jam, perusahaan manufaktur sebesar US$260.000 per jam, perusahaan layanan kesehatan US$1 juta per jam, dan perusahaan perbankan US$5 juta per jam.

Betapa besar kerugian yang ditimbulkan akibat gangguan aplikasi, sekalipun hanya sebentar. Untuk itu, demi membantu perusahaan-perusahaan meniadakan risiko tersebut, PT Multipolar Technology Tbk (MLPT) mendorong pemanfaatan solusi-solusi yang mampu menyatukan data-data dari aplikasi, infrastruktur, jaringan, dan cloud ke dalam satu platform berbasis AI. Melalui pendekatan AI-Powered Observability, perusahaan dapat mendeteksi anomali, mempercepat analisis akar masalah, dan mengambil tindakan lebih cepat sebelum gangguan berdampak pada operasional bisnis, pengalaman pelanggan, dan potensi pendapatan.

Solusi-solusi yang dimaksud, contohnya, adalah Elastic Observability dan Dell ObjectScale. “Integrasi keduanya membantu perusahaan memperoleh visibilitas menyeluruh atas kondisi layanan digital sekaligus menyediakan fondasi penyimpanan data yang aman, efisien, dan siap berkembang. Dampaknya, tim TI dapat merespons insiden lebih cepat, menjaga ketersediaan layanan, dan mendukung pertumbuhan bisnis berbasis data,” kata Achmad Fakhrudin, Senior Vice President Multipolar Technology, dalam seminar bertema “Unlock Resilient Digital Operations with Elastic Observability & Dell Infrastructure” yang diselenggarakan di Jakarta, Selasa (21/7).

Untuk diketahui, Elastic Observability merupakan platform observabilitas terintegrasi yang menyatukan log, metrik, jejak aplikasi (traces), serta data infrastruktur ke dalam satu tampilan terpusat untuk memudahkan pemantauan, analisis, dan troubleshooting. Dengan dukungan Machine Learning, solusi ini membantu tim TI mengenali pola normal sistem, mendeteksi anomali, menghubungkan berbagai peristiwa, menjelaskan akar penyebab gangguan, serta merekomendasikan tindakan perbaikan. Bagi bisnis, kemampuan ini berarti waktu deteksi dan pemulihan yang lebih singkat, risiko downtime yang lebih rendah, dan pengalaman pelanggan yang lebih terjaga.

Manfaat tersebut semakin kuat ketika Elastic Observability diintegrasikan dengan Dell ObjectScale. Jeffry Tjiung Sendjaja, Division Head Server Multipolar Technology, menjelaskan bahwa Elastic Observability memberikan gambaran kondisi aplikasi dan infrastruktur TI secara real-time, sementara Dell ObjectScale menyediakan penyimpanan objek berkapasitas besar yang aman, efisien, dan dapat diskalakan (scalable) untuk mendukung pertumbuhan data observabilitas dalam jangka panjang.

Dalam praktiknya, data observabilitas yang dikumpulkan Elastic dapat disimpan secara otomatis ke Dell ObjectScale sesuai kebutuhan. “Kombinasi ini memungkinkan perusahaan menyimpan histori data observabilitas lebih lama, menelusuri kembali insiden dengan lebih mudah, dan tetap menjaga efisiensi biaya infrastruktur,” kata Jeffry. Menurutnya, kapabilitas scale-out architecture, geo-replication, enkripsi data, erasure coding, dan multi-tenancy pada Dell ObjectScale membantu perusahaan mengelola data dalam skala besar secara lebih aman dan terkendali.

Kebutuhan terhadap penyimpanan objek modern menjadi semakin relevan seiring meningkatnya volume data tidak terstruktur (unstructured data) yang digunakan untuk analitik, observabilitas, dan AIOps. Di kancah global, perusahaan riset pasar IDC pada 2025 menyatakan, dari total volume data (datasphere) sebanyak 175 zettabyte (ZB), 90%-nya tidak terstruktur, sehingga membutuhkan penyimpanan yang besar, fleksibel, dan dapat diskalakan.

Achmad menegaskan, integrasi Elastic Observability dan Dell ObjectScale membantu perusahaan membangun operasional digital yang lebih resilien: gangguan dapat dideteksi lebih cepat, data historis tetap tersedia untuk analisis, dan kapasitas penyimpanan dapat bertumbuh seiring kebutuhan bisnis. “Dengan visibilitas yang lebih baik dan infrastruktur data yang siap diskalakan, perusahaan dapat menjaga performa layanan, meningkatkan efisiensi operasional, serta memperkuat kepercayaan pelanggan. Tim ahli Multipolar Technology siap membantu perusahaan menerapkan solusi ini sesuai kebutuhan bisnisnya,” pungkasnya.

Jakarta, ItWorks.id – Gangguan pada aplikasi bisnis dapat memicu kerugian finansial yang besar bagi perusahaan. Di tengah meningkatnya ketergantungan terhadap layanan digital, kemampuan mendeteksi dan menangani gangguan secara cepat menjadi kebutuhan utama agar operasional tetap berjalan optimal.

Platform pengujian beban asal Prancis, Gatling, mencatat biaya akibat downtime aplikasi dapat mencapai US$8.000 hingga US$50.000 per jam bagi perusahaan kecil, sekitar US$260.000 per jam untuk sektor manufaktur, US$1 juta per jam pada layanan kesehatan, hingga US$5 juta per jam di industri perbankan.

Menjawab tantangan tersebut, PT Multipolar Technology Tbk (MLPT) mendorong pemanfaatan Elastic Observability yang dipadukan dengan Dell ObjectScale sebagai fondasi operasional digital yang tangguh, aman, dan efisien. Solusi tersebut diperkenalkan dalam seminar bertajuk Unlock Resilient Digital Operations with Elastic Observability & Dell Infrastructure di Jakarta, belum lama ini.

“Tim TI dapat mendeteksi anomali lebih dini, mempercepat analisis akar masalah, serta merespons insiden sebelum berdampak terhadap operasional bisnis maupun pengalaman pelanggan,” ujar Achmad.

Penyimpanan Data Lebih Efisien

Elastic Observability mengonsolidasikan log, metrik, jejak aplikasi (traces), serta data infrastruktur ke dalam satu tampilan terpusat. Dukungan machine learning membantu mengenali pola sistem, mengidentifikasi anomali, dan memberikan rekomendasi penyelesaian sehingga waktu pemulihan dapat dipersingkat.

Division Head Server Multipolar Technology Jeffry Tjiung Sendjaja menjelaskan, kemampuan tersebut semakin optimal ketika dipadukan dengan Dell ObjectScale sebagai platform penyimpanan objek yang aman, fleksibel, dan mudah diskalakan.

Menurutnya, data observabilitas dapat disimpan secara otomatis sehingga perusahaan memiliki histori data yang lebih panjang untuk kebutuhan analitik maupun investigasi insiden. Teknologi seperti scale-out architecture, geo-replication, enkripsi data, erasure coding, dan multi-tenancy juga membantu menjaga keamanan sekaligus efisiensi infrastruktur.

Kebutuhan terhadap penyimpanan objek modern diperkirakan terus meningkat seiring bertambahnya volume data tidak terstruktur. Berdasarkan IDC, sekitar 90 persen dari total datasphere global pada 2025 berupa data tidak terstruktur yang membutuhkan kapasitas penyimpanan besar dan mudah dikembangkan. Dengan kombinasi Elastic Observability dan Dell ObjectScale, perusahaan diharapkan mampu menjaga ketersediaan layanan digital sekaligus memperkuat kepercayaan pelanggan melalui operasional yang lebih resilien.

Jakarta, TechnoBusiness ID ● Berkat teknologi kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) yang terus berkembang, kini dunia usaha mulai memasuki fase baru yang lebih canggih, yaitu autonomous business. Berbeda dengan digitalisasi konvensional yang hanya berfokus pada otomasi proses, autonomous business mengarah pada perusahaan yang mampu mengambil keputusan, menjalankan tindakan, dan menciptakan nilai baru secara lebih mandiri.

Sederhananya, digitalisasi konvensional memindahkan proses manual ke sistem digital, tapi tetap membutuhkan campur tangan manusia untuk mengambil keputusan. Sistem hanya menyajikan data atau laporan, sedangkan tetap manusia yang menganalisis untuk mengambil tindakan selanjutnya. Sementara autonomous business mampu menganalisis data secara real-time, memprediksi tren, dan mengambil keputusan secara mandiri tanpa perlu melibatkan manusia lagi.

Dalam acara Digital & Security Forum 2026 bertema “AI-Driven Enterprise: AIOps & Intelligent Security for the Autonomous Era” yang berlangsung di Bali pada Kamis (21/5), Senior Vice President Multipolar Technology Achmad Fakhrudin mencontohkan, di dunia ritel, autonomous business memprediksi stok barang yang akan habis saat musim promosi dan langsung melakukan pengadaan secara mandiri.

Di industri keuangan, sistem autonomous business dapat mendeteksi hingga memblokir transaksi jika terjadi anomali yang tak biasa tanpa perlu menunggu keputusan manusia. Di ranah operasional TI, sistem bisa mendeteksi aplikasi yang melambat dan menemukan penyebabnya, lalu melakukan remediasi secara otomatis. ”Secara keseluruhan, autonomous business mengubah perusahaan dari yang awalnya bersifat reaktif (menunggu perintah atau kejadian) menjadi antisipatif dan proaktif,” katanya.

Karena diyakini mampu meningkatkan daya saing sekaligus efisiensi dalam waktu yang bersamaan, autonomous business diperkirakan akan menjadi “primadona baru” bagi perusahaan. Jika merujuk pada hasil survei perusahaan riset dan konsultasi bisnis Gartner, 80% CEO global memperkirakan AI akan memaksa perubahan tingkat menengah hingga tinggi terhadap kemampuan operasional mereka, menggeser fokus dari digital business ke autonomous business.

Dalam pengimplementasiannya, autonomous business mesti dimulai dari visibilitas yang kuat terhadap keseluruhan operasional perusahaan. Perusahaan harus memahami kondisi sistem secara menyeluruh, mulai dari performa layanan, kemampuan skalabilitas, tingkat keandalan, ketahanan infrastruktur, hingga aspek keamanan. Tanpa visibilitas yang memadai, perusahaan akan sulit membangun sistem yang mampu merespons perubahan secara otomatis.

Dampak Nyata

Penggunaan autonomous business bukan sekadar pembaruan sistem teknologi, melainkan juga berkaitan langsung dengan performa perusahaan: pengalaman pelanggan yang berdampak pada tingkat konversi, kepuasan pengguna, dan pendapatan perusahaan. Skalabilitas yang dapat ditingkatkan menentukan kemampuan sistem untuk berkembang mengikuti lonjakan kebutuhan bisnis. Pada saat yang sama, reliabilitas dan resiliensi berperan dalam menjaga konsistensi layanan.

Lebih lanjut Achmad menjelaskan, keamanan juga menjadi komponen yang tak terpisahkan dari autonomous business. Semakin besar tingkat digitalisasi perusahaan, semakin tinggi pula eksposur terhadap ancaman siber, risiko kepatuhan, potensi kebocoran data, hingga dampaknya terhadap reputasi perusahaan. “Oleh karena itu, penerapan sistem autonomous business harus dibangun di atas fondasi keamanan yang kuat dan berkelanjutan,” katanya.

Implementasi autonomous business membutuhkan dukungan platform AIOps yang mampu mengintegrasikan berbagai elemen infrastruktur teknologi informasi, termasuk bare metal, virtual machine, aplikasi, sistem operasi, cloud, database, keamanan, hingga backup and recovery tools. Integrasi ini memungkinkan pemanfaatan machine learning, otomatisasi tiket, serta dukungan large language model (LLM) untuk menghasilkan respons yang lebih cerdas dan terkoordinasi.

Ke depan, autonomous business diperkirakan akan menjadi fondasi utama bagi perusahaan yang ingin membangun AI-driven enterprise. Dengan memanfaatkan observabilitas, AIOps, dan kemampuan self-healing, perusahaan tidak hanya bereaksi terhadap masalah, tetapi juga mampu memprediksi, mengantisipasi, dan memperbaiki gangguan secara otomatis. Dengan begitu, perusahaan dapat meningkatkan efisiensi operasional, memperkuat keamanan, dan menciptakan pengalaman pelanggan yang lebih baik sekaligus.

“Banyak solusi yang mendukung pengimplementasian autonomous business. Namun, untuk menentukan solusi yang paling tepat dan mengimplementasikannya ke dalam sistem bisnis perusahaan dengan baik, tidak mudah. Maka, sebelum mengaplikasikannya ke dalam sistem bisnis, ada baiknya tim TI perusahaan Anda menghubungi Multipolar Technology. Sebagai perusahaan solution integrator yang berpengalaman, kami siap membantu,” ungkap Achmad.●

Jakarta, FORTUNE – Perkembangan kecerdasan buatan (AI) mendorong dunia usaha memasuki tahap baru transformasi digital yang dikenal sebagai autonomous business. Berbeda dengan digitalisasi konvensional yang berfokus pada otomatisasi proses, pendekatan ini memungkinkan sistem menganalisis data, mengambil keputusan, hingga menjalankan tindakan secara mandiri untuk menciptakan nilai bisnis baru.

Konsep tersebut dinilai menjadi evolusi berikutnya setelah perusahaan selama bertahun-tahun berinvestasi dalam digitalisasi operasional. Jika pada model digitalisasi tradisional manusia masih memegang peran utama dalam menganalisis data dan menentukan langkah bisnis, autonomous business memungkinkan sistem merespons perubahan secara real-time tanpa intervensi manusia.

Senior Vice President PT Multipolar Technology Tbk, Achmad Fakhrudin, menjelaskan penerapan konsep tersebut telah mulai terlihat di berbagai sektor industri.

Di sektor ritel, misalnya, sistem dapat memprediksi kebutuhan stok saat musim promosi dan secara otomatis melakukan proses pengadaan barang. Sementara di industri keuangan, teknologi tersebut mampu mendeteksi transaksi yang tidak biasa dan langsung melakukan pemblokiran tanpa harus menunggu persetujuan manusia.

Pada lingkungan teknologi informasi, sistem bahkan dapat mengidentifikasi aplikasi yang mengalami penurunan performa, menemukan akar masalah, lalu melakukan perbaikan secara otomatis.

“Secara keseluruhan, autonomous business mengubah perusahaan dari yang awalnya bersifat reaktif (menunggu perintah atau kejadian) menjadi antisipatif dan proaktif,” katanya Dalam forum Digital & Security Forum 2026 bertajuk AI-Driven Enterprise: AIOps & Intelligent Security for the Autonomous Era di Bali, mengutip keterangan resmi, Selasa (2/6).

Kemampuan meningkatkan efisiensi sekaligus daya saing membuat autonomous business diperkirakan menjadi salah satu fokus utama perusahaan dalam beberapa tahun mendatang.

Survei Gartner menunjukkan 80 persen CEO global memperkirakan AI akan mendorong perubahan operasional pada tingkat menengah hingga tinggi, sekaligus menggeser fokus perusahaan dari digital business menuju autonomous business.

Meski demikian, implementasi konsep tersebut membutuhkan fondasi teknologi yang matang. Langkah awal yang harus dilakukan perusahaan adalah membangun visibilitas menyeluruh terhadap operasional bisnis, mulai dari performa layanan, kemampuan skalabilitas, reliabilitas sistem, ketahanan infrastruktur, hingga aspek keamanan.

Tanpa kemampuan memantau kondisi sistem secara menyeluruh, perusahaan dinilai akan kesulitan membangun mekanisme yang mampu merespons perubahan secara otomatis dan akurat.

Diprediksi dampak autonomous business tidak hanya berkaitan dengan modernisasi teknologi, tetapi juga berpengaruh langsung terhadap kinerja bisnis. Pengalaman pelanggan yang lebih baik dapat meningkatkan tingkat konversi dan kepuasan pengguna, sementara skalabilitas yang lebih tinggi membantu perusahaan merespons pertumbuhan kebutuhan bisnis secara lebih cepat.

Di sisi lain, reliabilitas dan resiliensi sistem berperan menjaga kontinuitas layanan agar tetap berjalan optimal di tengah meningkatnya kompleksitas operasional.

Keamanan juga menjadi aspek yang tidak dapat dipisahkan dari penerapan autonomous business. Semakin tinggi tingkat digitalisasi perusahaan, semakin besar pula potensi ancaman siber, risiko kepatuhan, hingga kebocoran data yang dapat berdampak pada reputasi perusahaan.

“Oleh karena itu, penerapan sistem autonomous business harus dibangun di atas fondasi keamanan yang kuat dan berkelanjutan,” katanya.

Untuk mewujudkan autonomous business, perusahaan membutuhkan platform AIOps yang mampu mengintegrasikan berbagai komponen infrastruktur teknologi informasi, mulai dari bare metal, virtual machine, aplikasi, sistem operasi, cloud, database, sistem keamanan, hingga perangkat backup dan recovery.

Integrasi tersebut memungkinkan pemanfaatan machine learning, otomatisasi proses, serta dukungan large language model (LLM) guna menghasilkan respons yang lebih cepat, cerdas, dan terkoordinasi.

Ke depan, autonomous business diperkirakan akan menjadi fondasi utama bagi perusahaan yang ingin membangun AI-driven enterprise. Dengan dukungan observabilitas, AIOps, dan kemampuan self-healing, sistem tidak hanya mampu merespons gangguan, tetapi juga memprediksi, mengantisipasi, dan memperbaiki masalah secara otomatis.

Pendekatan ini diyakini dapat membantu perusahaan meningkatkan efisiensi operasional, memperkuat keamanan, serta menghadirkan pengalaman pelanggan yang lebih baik di tengah persaingan bisnis yang semakin ketat.

Menurut Achmad, banyak solusi yang mendukung pengimplementasian autonomous business. Namun, untuk menentukan solusi yang paling tepat dan mengimplementasikannya ke dalam sistem bisnis perusahaan dengan baik, tidak mudah.

“Sebelum mengaplikasikannya ke dalam sistem bisnis, ada baiknya tim TI perusahaan menghubungi perusahaan solution integrator yang berpengalaman, kami juga siap membantu,” ujarnya.