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
English