AIOps: Solusi modern untuk deteksi masalah dan automasi operasi

Dalam beberapa tahun terakhir, tim operasional TI menghadapi tekanan yang semakin besar, mulai dari harus merespons insiden lebih cepat, mengelola infrastruktur hybrid yang kompleks, hingga menavigasi lonjakan data log dari berbagai sistem. Karenanya, mengandalkan  monitoring manual dan workflow tradisional sudah tidak lagi cukup.

AIOps menggabungkan kemampuan kecerdasan buatan (AI) dan machine learning (ML) untuk membantu tim TI mendeteksi anomali secara otomatis, mengidentifikasi masalah lebih cepat, dan menjalankan respons tanpa harus menunggu campur tangan secara manual.

Apa Itu AIOps? 

AIOps adalah singkatan dari Artificial Intelligence for IT Operations, yaitu pendekatan modern yang memanfaatkan kecerdasan buatan (AI), machine learning (ML), dan big data untuk mengotomatisasi dan meningkatkan efisiensi operasional TI. Tidak seperti sistem monitoring tradisional yang pasif dan reaktif, AIOps mampu mendeteksi pola, mengenali anomali, dan merespons insiden secara proaktif.

Secara umum, AIOps bekerja dengan cara:

• Mengumpulkan data dari berbagai sumber (log, event, metrics, alerts).

• Menganalisis data tersebut untuk menemukan pola, korelasi, atau potensi masalah.

• Memberikan rekomendasi atau langsung melakukan tindakan otomatis berdasarkan hasil analisis.

Dengan kata lain, AIOps bukan hanya tool, tapi asisten cerdas bagi tim TI yang bekerja 24/7 tanpa lelah.

Di ranah enterprise yang kompleks seperti perbankan, telekomunikasi, atau layanan cloud, AIOps sangat membantu dalam mengelola ribuan event TI yang terjadi setiap hari. Solusi ini juga membantu mengurangi burn out task operasional akibat terlalu banyak alert (alert fatigue) dan mempercepat investigasi insiden yang biasanya memakan waktu lama.

Perbedaan AIOps dengan Monitoring Tradisional:

Apa saja manfaat AIOps?

Penerapan AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) membawa dampak signifikan bagi organisasi yang ingin mempercepat deteksi insiden, mengurangi beban operasional manual, dan memastikan layanan TI tetap stabil tanpa gangguan. Teknologi ini memungkinkan tim IT untuk mengambil keputusan lebih cepat, berdasarkan insight yang dihasilkan secara otomatis dari data real-time. Berikut beberapa manfaat utamanya:

1. Deteksi anomali otomatis 

Melalui kemampuan AIOps, sistem dapat mengenali pola aktivitas yang tidak normal pada server, aplikasi, jaringan, atau endpoint bahkan sebelum menyebabkan gangguan. Deteksi dilakukan secara real-time dengan menggunakan algoritma machine learning yang terus belajar dari histori data. membantu mencegah terjadinya insiden besar yang bisa berdampak pada operasional bisnis. Dibandingkan metode berbasis threshold manual, deteksi berbasis AI jauh lebih adaptif terhadap lingkungan dinamis.

Contoh: AIOps mendeteksi lonjakan CPU usage di server layanan transaksi digital dan memberikan alert ke tim sebelum terjadi downtime.

2. Korelasi insiden

Dalam infrastruktur TI berskala besar, satu insiden kecil bisa memicu ratusan alert dari berbagai perangkat. Tanpa sistem korelasi yang baik, tim IT akan kewalahan memilah alert yang benar-benar kritis. AIOps membantu menyaring "noise" dengan mengelompokkan alert yang saling terkait dan merangkumnya dalam satu insiden utama. Guna memudahkan investigasi dan mempercepat penanganan.

Contoh: Dari pada menerima 200 alert terpisah karena satu router bermasalah, AIOps menggabungkannya menjadi satu insiden dan menunjukkan masalah secara otomatis.

3. Automasi respons operasional 

Salah satu kekuatan utama AIOps adalah kemampuannya menjalankan tindakan otomatis sebagai respons terhadap insiden. Misalnya, sistem bisa dikonfigurasi untuk otomatis menjalankan skrip restart service, membatasi akses user, atau membuat tiket insiden di ITSM tool seperti ServiceDesk Plus. Ini tidak hanya mempercepat resolusi, tapi juga mengurangi ketergantungan pada intervensi manual. Terlebih di sistem TI yang harus tersedia 24/7, automasi menjadi kunci menjaga uptime.

Contoh: Saat performa aplikasi menurun drastis, AIOps langsung menjalankan script optimasi dan menginformasikan hasilnya ke admin melalui notifikasi otomatis.

4. Prediksi dan pencegahan gangguan 

AIOps tidak hanya bereaksi terhadap masalah, tapi juga mampu memprediksi insiden yang mungkin terjadi di masa mendatang. Dengan menganalisis tren data historis dan performa sistem, AIOps dapat mengidentifikasi potensi bottleneck atau degradasi performa yang berkembang secara perlahan. Tujuannya ialah memberi tim waktu yang cukup untuk melakukan tindakan pencegahan sebelum gangguan benar-benar terjadi. Pendekatan ini sangat krusial untuk sistem kritikal seperti core banking atau layanan digital customer-facing.

Contoh: Berdasarkan data tren 30 hari terakhir, AIOps memprediksi potensi disk full pada server utama dalam waktu 3 hari dan menyarankan cleanup otomatis.

5. Efisiensi operasional dan penghematan biaya 

Menggunakan deteksi dan respon yang lebih cepat serta banyaknya proses manual yang berhasil diautomasi, tim TI dapat mengalokasikan waktu mereka untuk pekerjaan strategis, bukan hanya sebagai "pemadam kebakaran" saat terjadi insiden. Meningkatkan produktivitas, menjadikan beban kerja berkurang, dan potensi kesalahan menurun. Dalam jangka panjang, organisasi bisa menghemat biaya operasional sekaligus meningkatkan keandalan sistem TI. AIOps juga mendukung pendekatan lean IT tanpa mengorbankan visibilitas dan kontrol.

Contoh: Sebuah perusahaan e-commerce berhasil memangkas MTTR hingga 60% setelah menerapkan AIOps untuk monitoring jaringan dan aplikasi kritis.

Bagaimana cara implementasi AIOps  dengan tepat?

Meskipun AIOps menjanjikan peningkatan efisiensi operasional TI secara signifikan, implementasinya tidak bisa dilakukan secara instan. Diperlukan pendekatan bertahap, integrasi lintas sistem, dan kesiapan tim dalam mengadopsi pendekatan berbasis data dan automasi.  Berikut adalah tahapan penting dalam mengimplementasikan AIOps di TI enterprise:

1. Identifikasi tujuan dan use case yang relevan 

Sebelum memilih platform AIOps atau mulai melakukan integrasi teknis, organisasi perlu menentukan apa yang ingin dicapai. Apakah tujuannya untuk mengurangi waktu penanganan insiden (MTTR)? Atau mengurangi volume alert yang membanjiri tim setiap hari? Menentukan use case spesifik akan membantu mengarahkan fokus tim, mengukur keberhasilan, dan memilih fitur AIOps yang paling dibutuhkan.

Tanpa tujuan yang jelas, AIOps bisa menjadi sekadar alat monitoring tambahan, bukan solusi strategis. Misalnya saja pada BFSI mungkin ingin AIOps untuk mempercepat root cause analysis, sedangkan perusahaan manufaktur bisa memprioritaskan deteksi anomali sistem produksi.

2. Siapkan infrastruktur data yang andal 

AIOps bergantung pada data sebagai bahan bakarnya. Data yang dikumpulkan dari berbagai sumber seperti log, event, performa aplikasi, hingga traffic jaringan harus akurat, lengkap, dan konsisten. Oleh karena itu, penting untuk membangun sistem observability terlebih dahulu misalnya melalui tool seperti ManageEngine OpManager, Applications Manager, atau Log360. Organisasi juga harus memastikan bahwa sistem monitoring yang ada bisa diintegrasikan dan tidak berjalan dalam silo.

3. Integrasikan AIOps dengan tool operasional yang sudah digunakan 

AIOps bukan sistem yang berdiri sendiri, ia perlu terhubung dengan ekosistem TI yang sudah ada, seperti ITSM, notifikasi, serta automasi skrip atau workflow. Integrasi dengan tool seperti ServiceDeskPlus memungkinkan sistem AIOps untuk membuat tiket secara otomatis saat anomali terdeteksi.

Selain itu, korelasi insiden bisa dilakukan lebih efisien antar tim operasional. Integrasi ini menjadikan AIOps sebagai penggerak utama automasi, bukan sekadar alat analitik tambahan. Melalui alur kerja yang terhubung, insiden bisa langsung ditindak tanpa menunggu eskalasi manual dari satu tim ke tim lain.

4. Lakukan training model dan penyesuaian bertahap 

Machine learning dalam AIOps membutuhkan waktu untuk memahami pola normal dan abnormal dari sistem. Ini berarti sistem perlu menjalani fase learning atau baselining, di mana ia mengamati performa sistem dari waktu ke waktu. Semakin banyak data yang tersedia, semakin baik akurasi deteksinya. Di sisi lain, tim IT juga perlu diberi pemahaman bahwa rekomendasi dari AIOps bersifat dinamis, mereka harus siap untuk terus menyesuaikan konfigurasi dan tidak mengandalkan “aturan tetap”. AIOps bekerja seperti asisten cerdas, semakin banyak belajar, semakin tajam rekomendasinya.

5. Monitoring, evaluasi, dan implementasi berkelanjutan

Implementasi AIOps bukan pekerjaan sekali jadi. Setelah sistem berjalan, Anda perlu secara aktif mengevaluasi hasilnya: apakah benar volume alert berkurang? Apakah waktu respons membaik? Jika belum, lakukan penyesuaian pada konfigurasi analitik, integrasi, atau pemilahan data input. Monitoring berkelanjutan juga penting untuk memastikan sistem AIOps tetap relevan meskipun arsitektur TI berubah, misalnya saat migrasi ke cloud atau perluasan infrastruktur. Tim sebaiknya menetapkan KPI AIOps sejak awal, seperti penurunan MTTR atau peningkatan jumlah insiden yang ditangani otomatis.

Bagaimana potensi AIOps di Indonesia?

Seiring meningkatnya transformasi digital di berbagai sektor, organisasi di Indonesia menghadapi tantangan operasional TI yang semakin kompleks. Infrastruktur TI saat ini tidak lagi terpusat. banyak perusahaan beralih ke model hybrid, memadukan on-premises, cloud, dan edge computing. Menyebabkan beban pengawasan sistem dan meningkatkan risiko kesalahan manual jika hanya mengandalkan metode monitoring tradisional. Apa saja yang kini terjadi di Indonesia?

1. Infrastruktur hybrid yang semakin kompleks 

Di sektor BFSI, perusahaan menghadapi tekanan tinggi untuk menjaga layanan selalu aktif, aman, dan sesuai regulasi seperti POJK dan ISO 27001. Bank dan fintech mengelola ribuan transaksi per detik di banyak titik sistem baik dari data center internal maupun layanan cloud. Begitu juga dengan sektor telekomunikasi yang harus memantau jaringan luas secara real-time, atau manufaktur yang mengandalkan sistem OT (operational technology) yang terhubung dengan jaringan TI.

AIOps menawarkan solusi strategis untuk memantau seluruh sistem ini secara terpadu dan cerdas. Dengan kemampuan korelasi dan deteksi dini, tim TI tidak perlu lagi membagi fokus antara tools yang berbeda atau menunggu sistem benar-benar gagal sebelum bertindak.

2. Meningkatnya kebutuhan uptime tinggi dan operasional yang efisien 

Di tengah ekspektasi pelanggan akan layanan 24/7 dan SLA yang ketat, downtime sekecil apa pun bisa berdampak besar baik secara finansial maupun reputasi. Sayangnya, banyak tim TI di Indonesia masih bekerja dengan tenaga terbatas, sementara jumlah perangkat, aplikasi, dan data yang harus diawasi terus meningkat.

AIOps membantu menjawab tantangan ini dengan automasi berbasis kecerdasan buatan. Sistem dapat mendeteksi dan merespons insiden secara otomatis, sehingga waktu henti bisa ditekan, dan tim TI bisa fokus pada pengembangan dan peningkatan layanan.

3. Mendorong kesiapan digital dan skalabilitas jangka panjang 

AIOps tidak hanya membantu organisasi mengelola operasional saat ini, tetapi juga mempersiapkan mereka untuk skala pertumbuhan ke depan. Sistem yang dapat belajar, beradaptasi, dan mengotomatiskan respons akan menjadi fondasi penting dalam membangun operasional TI yang future-ready.

Bagi perusahaan yang tengah berinovasi baik melalui cloud-native apps, layanan digital, atau ekspansi multi-region AIOps menjadi partner strategis yang mendukung agility sekaligus menjaga kontrol. Menariknya solusi seperti ManageEngine OpManager Plus siap membantu organisasi Indonesia membangun kapabilitas AIOps secara bertahap tanpa perlu mengganti seluruh sistem yang sudah berjalan. Fitur monitoring jaringan, server, aplikasi, dan log dalam satu platform, OpManager Plus memberikan fondasi observability yang kuat untuk mendorong automasi, korelasi insiden, dan analisis performa berbasis AI secara terintegrasi.

Pertanyaan yang sering diajukan terkait AIOps

Berikut pertanyaan umum yang sering diajukan seputar AIOps 

1. Apa itu AIOps dan kenapa penting untuk operasi TI modern? 

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) adalah pendekatan berbasis AI dan machine learning yang digunakan untuk mengotomatisasi deteksi masalah, korelasi insiden, dan respons operasional di lingkungan TI yang kompleks. Dengan AIOps, tim TI bisa mengurangi ketergantungan pada proses manual, mempercepat waktu penanganan insiden, dan memastikan ketersediaan layanan bisnis secara konsisten.

2. Apa bedanya AIOps dengan sistem monitoring biasa? 

Monitoring tradisional hanya memantau status sistem dan memberi alert berdasarkan threshold tetap yang sering kali menyebabkan banjir notifikasi. AIOps bekerja jauh lebih cerdas, menganalisis data lintas sistem, mengenali pola anomali secara real-time, mengelompokkan alert yang saling berkaitan, serta merekomendasikan atau menjalankan tindakan korektif secara otomatis.

3. Siapa saja yang tepat menggunakan AIOps? 

AIOps digunakan oleh berbagai peran dalam organisasi TI:

• Tim NOC (Network Operations Center): untuk korelasi alert dan deteksi insiden jaringan secara real-time.

• Administrator Infrastruktur: untuk automasi respons terhadap bottleneck server, disk full, atau degradasi performa sistem.

• Tim IT Service Desk: untuk integrasi auto-ticketing, pengayaan data insiden, dan eskalasi otomatis berdasarkan konteks.

• Tim DevOps dan SRE (Site Reliability Engineer): untuk mengelola performa aplikasi kompleks dan merespons cepat terhadap perubahan produksi.

Dengan kata lain, AIOps mempercepat respons dan mengurangi beban operasional di hampir semua titik dalam siklus hidup layanan TI.

4. Apakah AIOps cocok untuk organisasi skala menengah? 

Sangat cocok. AIOps justru sangat relevan untuk organisasi dengan tim TI terbatas yang harus mengelola infrastruktur besar atau hybrid. Pendekatan bertahap memungkinkan organisasi menengah memulai dari satu use case, lalu mengembangkan skalanya seiring waktu dan kebutuhan.

5. Apa manfaat utama AIOps yang dirasakan perusahaan? 

Manfaatnya meliputi:

• Penurunan mean time to resolution (MTTR)

• Reduksi false alerts dan alert fatigue

• Visibilitas real-time terhadap semua layer sistem

• Efisiensi biaya operasional

• Respons insiden berbasis insight, bukan asumsi

Banyak organisasi juga menggunakannya untuk meningkatkan kepatuhan SLA dan mendukung inisiatif cloud migration atau transformasi digital.

6. Apakah AIOps menggantikan peran engineer? 

Tidak. AIOps dirancang sebagai alat bantu pengambilan keputusan, bukan pengganti manusia. Dengan AIOps, tim TI bisa lebih fokus pada tugas strategis dan inovatif, sementara tindakan-tindakan operasional yang repetitif bisa ditangani secara otomatis oleh sistem.

7. Tool ManageEngine mana saja yang mendukung AIOps? 

Beberapa solusi ManageEngine yang mendukung AIOps antara lain:

• OpManager: untuk monitoring dan korelasi data jaringan.

• ApplicationsManager: untuk pemantauan performa aplikasi dan server.

• Log360: untuk korelasi log, audit trail, dan deteksi ancaman.

• AnalyticsPlus: untuk dashboard visual dan RCA otomatis.

• ServiceDeskPlus: untuk integrasi automasi insiden dan ITSM.

Seluruh tool ini bisa diintegrasikan untuk membangun ekosistem AIOps secara bertahap dan sesuai kebutuhan organisasi Anda.