Teknologi yang terus berkembang telah mengubah wajah manajemen jaringan. Sementara monitoring jaringan dan agen application performance management (APM) terus mengumpulkan data dan komputasi cloud, teknologi informatika kini melihat peningkatan penekanan pada software manajemen log yang dapat membantu menganalisis kinerja data tersebut. 

Log kini menyampaikan data yang dapat dikorelasikan dengan data lain untuk menyesuaikan kinerja dari server ke pengguna akhir (end-user). Bahan untuk analisis kinerja mencakup monitoring kinerja jaringan, monitoring kinerja aplikasi, dan beragam metrik lainnya. Log tersebut juga memberikan security information and event management (SIEM) yang lebih penting seiring dengan ancaman keamanan siber dalam jaringan. 

Memonitor Kompleksitas Jaringan

Metrik jaringan di dalam cloud dilaporkan oleh penyedia cloud, tapi yang terjadi sebenarnya berbeda lagi. Pengalaman pengguna akhir (end-user) saat menggunakan jaringan membutuhkan metrik lainnya karena provider cloud cenderung memberikan visibilitas servis jaringan yang mereka sajikan saja, tapi tidak ada laporan terkait hal-hal lainnya yang juga dibutuhkan oleh pengguna internet. Bahkan performa jaringan juga kurang dijelaskan dari metrik penyedia cloud. 

Kinerja jaringan saat ini ditentukan oleh konteks aplikasi yang mengimplementasikan layanan bisnis yang diandalkan oleh suatu perusahaan. Konteksnya adalah target yang bergerak, seiring dengan perubahan infrastruktur software yang hampir konstan. Karena itu, monitoring jaringan selalu berkembang mengikuti perkembangan software dan teknologi lainnya yang terkait. 

Evolusi dalam teknologi sangat cepat dan seolah dituntut untuk terus berubah. Kenyataan ini mendorong pertumbuhan yang signifikan. Monitoring jaringan kini dituntut harus mampu memonitor kerumitan yang terjadi di jaringan agar kinerja jaringan dapat terukur sepenuhnya. 

Berbagai Sisi dari Log yang Dinamis

Manajemen log dan manajemen analitik sangat dinamis, menawarkan fungsionalitas baru yang disesuaikan untuk menyediakan tampilan jaringan dan aplikasi yang sesuai target. Berikut ini adalah beberapa manajemen log yang banyak digunakan:

  • Manajemen log observabilitis termasuk Cribl, DataDog, Elastic, Grafana, Graylog, IBM Instana, New Relic, Sumo Logic, Riverbed, dan lain-lain. 
  • Perusahaan APM seperti Broadcom, BMC, Dynatrace, dan lainnya yang juga sudah mengadopsi observabilitas.
  • Yang paling berperan saat ini adalah penyedia cloud, yang dipimpin oleh AWS, Google, dan Microsoft. Ketiganya mengelola data obsrvabilitas di dalam cloud masing-masing dan terkadang di luar cloud mereka. 
  • Selain itu, berbagai vendor performa jaringan yang lebih lama, termasuk Cisco, NetScout, ManageEngine, SolarWinds, dan lainnya, juga memainkan peran penting di pasar. 

Peningkatan terkait keamanan dan migrasi cloud menjadi penyebab sebagian besar aktivitas produk di dalam jaringan. Secara keseluruhan, industri terus mengatasi masalah biaya, kompleksitas, dan volume informasi yang sejalan dengan penggunaan manajemen log yang lebih luas di multicloud.  

Metrik Data Lainnya yang Perlu Dipahami

Untuk monitoring jaringan dengan lebih baik, sebenarnya ada lebih banyak metrik data yang perlu dipahami. Begitu lingkungan cloud dan penyedia SaaS (sotware-as-a-service) ditambahkan, maka segala sesuatu di dalam jaringan jadi jauh lebih kompleks. Ada lebih banyak data yang harus diserap dalam satu jaringan, kemudian harus diurai, dan untuk benar-benar dipahami. Metrik bisa diukur dari sisi APM, jaringan, dan keamanan. 

Graylog, yang dimulai sebagai proyek alat analaisis data mesin opensource, saat ini lebih fokus pada SIEM dan solusi manajemen log. Graylog pun sudah mengakuisisi API Security Solution dari Resurface.io untuk meningkatkan perangkan keamanan API. 

Teknologi kinerja jaringan kini telah jauh melampaui dari penggunaan awalnya dalam hal memecahkan masalah. Tool monitor jaringan berkembang pesat seiring dengan kompleksitas lingkungannya. Dengan memanfaatkan manajemen log yang terpusat, memungkinkan tim operasi untuk menghubungkan dan memahami anomali dan transfer data antar sistem, dan dari cloud ke cloud. 

Salah satu masalah yang dihadapi adalah sistem metrik monolitik yang secara teknis tidak sesuai dan sistem layanan mikro cloud native. Melacak dan mengkorelasikan beragam titik data semacam ini merupakan salah satu alasan di balik langkah Graylog untuk memperoleh tool keamanan API baru. Dengan begitu, Graylog dapat mengatasi masalah yang lebih kompleks lagi dibandingkan sebelumnya. 

Korelasi Log Data dan Cloud

Saat ini ada lebih banyak data kinerja jaringan dibandingkan sebelumnya. Tak mudah untuk menghubungkan jumlah data yang semakin banyak ini. Apalagi jenis datanya pun kian beragam. Fitur yang stabil dalam evolusi teknologi pun semakin dibutuhkan dalam monitoring jaringan. Akibatnya, kinerja dan metrik lainnya berakhir dalam kekacauan tiap kali ada perubahan besar dalam paradigma komputasi, dari mainframe ke layanan micro cloud native, dan seterusnya. 

Grafana Labs awalnya tumbuh dari upaya memvisualisasikan data deretan waktu, yang lalu mengarah ke platform observasi Grafana Cloud. Di sini menggabungkan log, visualisasi, metrik, dan beberapa kemampuan lainnya. Grafana Labs lalu mengakuisisi Asserts.AI, sebuah upata yang dilakukan untuk membantu mengkorelasikan metrik komponen sistem dan untuk memperingatkan tim operasi akan tren kinerja yang diperlukan. Semakin sedikit visibilitas yang dimiliki perusahaan, maka semakin banyak yang harus terus dibayar. 

Apa yang Terjadi Setelah Kebanjiran Data

Membanjirnya data log di mesin modern dapat menghambat perusahaan. Akhir-akhir ini, data log dapat mencakup data aktivitas pengguna untuk perencanaan pasar dan melakukan perjalanan ke data besar atau gudang data. Fakta banjir data ini menunjukkan adanya peningkatan penekanan pada pendekatan ekosistem terhadap manajemen kinerja yang dilihat melalui kacamata transaksi. 

Log digunakan untuk banyak alasan, termasuk manajemen kinerja. Ada perusahaan yang menggunakan Simple Network Management Protocol (SNMP), ada juga yang masih menggunakn NetFlow. Ada yang masih menggunakan transaksi sintetis yang fokusnya pada pengalaman pengguna. Tentu saja masih banyak juga yang menggunakan paket data itu sendiri sebagai sumber di seluruh jaringan. 

Manajemen log juga merupakan bagian dari portofolio, bersamaan dengan integrasi utama. Manajemen kinerja jaringan benar-benar berada di persimpangan jalan bagi banyak perusahaan. Hal ini disebabkan oleh kompleksitas, jumlah vendor, volume lalu-lintas jaringan, dan pentingnya migrasi dari satu lokasi ke lokasi lain. 

Ketahui Konteks Penerapan Monitoring Jaringan

Langkah yang perlu dilakukan saat ini adalah menerapkan analisis ke datajaringan memerlukan pengumpulan data yang sangat tepat. Hal ini jelas tidak mudah karena jumlah data yang semakin banyak. Pengguna dan vendor jaringan sudah mulai menghadapi sindrom “boil the ocean,” di mana pengumpulan data yang tersedia secara intensif terbukti santa sulit dan tidak terjangkau bagi pelanggan. 

Mengumpulkan data di dalam jaringan dan memonitornya memang membutuhkan ketelitian tinggi. Karena itu, gunakan layanan monitoring jaringan yang sudah pasti berkualitas seperti Netmonk Prime. Memiliki misi untuk meningkatkan pengalaman monitoring yang lebih baik, Anda dapat mengandalkan Netmonk Prime untuk monitoring kebutuhan IT perusahaan seperti jaringan, server, dan juga Web/API. Didukung juga oleh berbagai fitur unggulannya seperti real-time alerts melalui aplikasi Telegram maupun e-mail, effortless reporting yang memudahkan pengguna melakukan reporting dalam bentuk PDF, dan tampilan dashboard yang mudah dimengerti oleh tim IT dan tim manajerial. 

Netmonk Prime telah dipercaya oleh lebih dari 1000+ pengguna dari perusahaan di Indonesia. Tertarik ingin mencoba dan membutkrikannya? Coba demonya selama 14 hari GRATIS dengan mengunjungi website kami dan minta penawaran dengan mengisi form penawaran dan buktikan sendiri kemudahannya.