Pengembang dan DevOps

Tim pengembang dan DevOps menghadapi masa depan dengan lebih banyak aplikasi baru, lebih banyak layanan, dan lebih banyak pembaruan, yang semuanya mendorong permintaan untuk siklus rilis yang lebih cepat. Namun mereka tidak dapat mengalami kehilangan kualitas atau gangguan layanan. Karena kenyataan ini, pengembang dan tim DevOps berada di bawah tekanan konstan. Observabilitas memungkinkan mereka untuk menghilangkan kompleksitas lingkungan multi-cloud dan melihat seluruh lingkungan TI dengan konteks dan pemahaman tentang saling ketergantungan. Hal ini memungkinkan tim untuk mengotomatisasi tugas dan sumber daya, mendeteksi masalah secara proaktif, dan menyelesaikan masalah dengan lebih cepat.

Untuk wawasan lebih lanjut, baca Masa Depan Dev+Ops (Tautan berada di luar ibm.com ) dan Observabilitas untuk pengembang (Tautan berada di luar ibm.com)

SRE

Insinyur keandalan situs (SRE) berusaha menjembatani kesenjangan tradisional antara tim pengembangan dan operasi. Tujuan mereka adalah untuk meningkatkan kemampuan organisasi untuk mengirimkan dan mengoperasikan perangkat lunak dengan lebih baik, lebih cepat, lebih aman, dan lebih bahagia. Didorong oleh metrik, SRE mengatakan bahwa mengurangi MTTR adalah fokus utama mereka, tetapi waktu mereka sering dihabiskan untuk membangun dan memelihara kode otomatisasi. Itulah sebabnya observabilitas dan otomatisasi adalah kunci untuk memungkinkan proses SRE yang tangkas dan dapat diskalakan. SRE dapat menggunakan platform observabilitas sebagai semacam asisten digital — melepaskan tugas-tugas yang membosankan dalam menginstruksikan kode dan mengumpulkan data, sambil menganalisis log, metrik, dan jejak.

CIO

Meskipun CIO bertanggung jawab atas operasi gambaran besar, mereka sering kali berfokus pada anggaran dan proyek. Pertanyaan seperti "apakah kita menunda peluncuran?" atau "berapa banyak waktu yang dihabiskan pengembang saya untuk memperbaiki bug?" menuntut fokus mereka. Itu sebabnya platform yang dapat diobservasi itu penting. Ini merupakan tampilan tunggal dan otomatis dari seluruh lingkungan yang mencegah masalah sebelum masalah dimulai. Hal ini juga membebaskan sumber daya yang berharga dan memungkinkan tim untuk fokus pada peningkatan dan inovasi.

CISO

Pada tahun 2021, jumlah rata-rata serangan siber dan pelanggaran data meningkat 15,1% dari tahun sebelumnya, tetapi organisasi yang memiliki program AI dan otomatisasi yang diterapkan sepenuhnya dapat mengidentifikasi dan mengatasi pelanggaran 28 hari lebih cepat daripada organisasi yang tidak menggunakannya, sehingga menghemat biaya sebesar USD 3,05 juta.⁴ Sementara CIO mungkin fokus pada pencegahan masalah sistem yang menyebabkan waktu henti, Chief Security Officer dapat menggunakan alat bantu observabilitas yang sama untuk mendeteksi masalah yang mungkin menyebabkan pelanggaran dan menutup lubang-lubang itu sebelum membiarkan data bocor.

Untuk wawasan lebih lanjut tentang bagaimana masalah keamanan berdampak pada organisasi, baca Biaya pelanggaran data 2022.

CDO

Seorang Chief Data Officer membantu mengarahkan bisnis menuju visi strategisnya melalui strategi data, dengan merangkul data sebagai keunggulan kompetitif. Seiring bertambahnya volume data, mengelola kesehatan dan kualitas set data juga menjadi lebih menantang; menurut Gartner, setiap tahun kualitas data yang buruk merugikan organisasi rata-rata USD 12,9 juta.⁵ Observabilitas data membantu tim data dan teknisi untuk lebih memahami kesehatan data dalam sistem mereka dan secara otomatis mengidentifikasi, memecahkan masalah, dan menyelesaikan masalah – termasuk anomali, perubahan data yang melanggar, atau kegagalan pipa — dalam hampir real-time.

Untuk wawasan lebih lanjut tentang cara memanfaatkan data dalam sebuah organisasi, baca  Pembeda Data, atau cari tahu lebih lanjut tentang akuisisi IBM atas Databand.ai.