Di era digital, istilah DevOps bukan lagi hal baru. Awalnya, DevOps dikenal sebagai cara kerja yang menghubungkan tim developer dan operations agar proses pembuatan aplikasi lebih cepat dan lancar. Namun, seiring meningkatnya kebutuhan teknologi, DevOps juga ikut berkembang. Kini, masa depan DevOps sangat dipengaruhi oleh otomasi cerdas berbasis AI dan observability atau kemampuan sistem untuk dipantau secara menyeluruh.

Mengapa Otomasi Penting dalam DevOps

DevOps sejak dulu memang identik dengan otomasi. Mulai dari mengetes kode, menjalankan aplikasi, sampai memantau sistem, semua dilakukan otomatis agar lebih cepat. Tapi, seiring berkembangnya aplikasi modern yang semakin kompleks, otomasi biasa saja tidak cukup.
Bayangkan sebuah aplikasi dengan ratusan layanan kecil (microservices) dan jutaan pengguna. Tanpa otomatisasi pintar, tim DevOps bisa kewalahan. Dengan dukungan AI, sistem bisa mengambil keputusan sendiri, misalnya menambah kapasitas server saat traffic meningkat tanpa harus menunggu perintah manusia.

Kecerdasan Buatan Membuat DevOps Lebih Cerdas

AI membawa DevOps ke level berikutnya. Beberapa penerapannya antara lain:

• Prediksi masalah: AI bisa memperkirakan kapan sistem berpotensi error sebelum benar-benar terjadi.

• Deteksi anomali: AI bisa mengenali pola yang tidak biasa pada aplikasi sehingga masalah bisa diatasi lebih cepat.

• Otomasi pintar: pipeline DevOps bisa dioptimalkan, misalnya memilih cara deployment paling aman dan efisien.

• ChatOps: tim DevOps bisa mengontrol sistem lewat chatbot yang sudah dilengkapi AI.

Observability Membuat Sistem Lebih Transparan

Kalau monitoring tradisional hanya memberitahu kondisi sistem (apa yang terjadi), observability menjelaskan lebih dalam hingga ke mengapa itu terjadi.
Observability menggabungkan:

• Log: catatan detail setiap aktivitas sistem.

• Metrics: angka kinerja, seperti waktu respon atau penggunaan CPU.

• Traces: jalur permintaan dari satu layanan ke layanan lain.

Dengan data ini, tim DevOps bisa menemukan akar masalah lebih cepat dan memperbaiki sistem sebelum berdampak besar pada pengguna.

Ketika AI Bertemu Observability

Gabungan AI dan observability melahirkan konsep baru bernama AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations). AIOps mampu menganalisis data log, metrics, dan traces dalam jumlah besar untuk:

• Memberikan peringatan lebih akurat.

• Menyaring alarm palsu agar tim tidak kewalahan.

• Memberi solusi, bahkan memperbaiki masalah secara otomatis.

Inilah yang membuat DevOps masa depan lebih efisien, terutama untuk perusahaan dengan sistem besar yang menghasilkan jutaan data setiap menit.

Tantangan yang Masih Ada

Tentu, perjalanan menuju DevOps masa depan tidak tanpa hambatan. Beberapa tantangan yang sering muncul antara lain:

• Integrasi dengan sistem lama yang rumit.

• Keterbatasan tenaga ahli DevOps yang juga menguasai AI.

• Biaya besar untuk membangun observability real-time.

Namun, melihat arah perkembangan teknologi, tantangan ini perlahan bisa diatasi. Banyak perusahaan sudah mulai beralih ke AIOps dan observability sebagai standar baru.

Kesimpulan

Masa depan DevOps tidak hanya soal seberapa cepat aplikasi bisa dirilis, tetapi juga bagaimana sistem bisa berjalan cerdas, tangguh, dan mudah diandalkan. Dengan bantuan AI dan observability, DevOps akan menjadi pondasi kuat dalam menciptakan layanan digital yang lebih stabil dan pengalaman pengguna yang lebih baik.