• March 17, 2026

Adopsi Agentic AI dalam Network Observability Mendorong Tim NetOps

Saat ini, network observability (pemantauan dan pemahaman jaringan secara menyeluruh) menjadi semakin penting, terutama dengan hadirnya teknologi agentic AI. Berdasarkan riset terbaru dari Omdia dan BlueCat, penggunaan AI membuat pengelolaan jaringan menjadi lebih canggih dan efektif.

Seiring perkembangan jaringan dan meningkatnya penggunaan AI, perusahaan membutuhkan cara yang lebih baik untuk:

  • Menjaga performa jaringan tetap optimal

  • Mendeteksi dan menyelesaikan masalah dengan cepat

Perbedaan Monitoring dan Observability

Selama ini, tim jaringan (NetOps) biasanya menggunakan tools monitoring.

Cara kerja monitoring:

  • Mengumpulkan data (log, trafik, dll)

  • Memberikan alert jika ada masalah

Namun, kekurangannya:

  • Hanya memberi tahu bahwa ada masalah

  • Tidak membantu mencari penyebabnya

Akibatnya:

  • Tim harus mencari solusi secara manual

  • Proses troubleshooting menjadi lambat

Apa Itu Network Observability?

Network observability adalah versi yang lebih canggih dari monitoring.

Observability:

  • Menggabungkan data performa, konfigurasi, dan konteks jaringan

  • Mendeteksi masalah lebih awal

  • Menemukan akar penyebab (root cause)

Bahkan, dalam banyak kasus:

  • Masalah bisa diselesaikan sebelum pengguna menyadarinya

Observability membantu menjawab pertanyaan penting:

  • Apa yang sedang terjadi?

  • Kenapa itu terjadi?

  • Apa yang harus dilakukan selanjutnya?

Peran AI dalam Network Observability

Menurut Omdia, penggunaan AI dalam observability semakin penting.

Hasil survei menunjukkan:

  • 90% responden setuju observability makin penting karena AI

  • 88% setuju AI sangat dibutuhkan dalam observability

AI membantu dengan:

  • Menganalisis data dalam jumlah besar

  • Menghubungkan berbagai informasi secara otomatis

  • Memberikan insight yang lebih cepat dan akurat

Cakupan Observability yang Luas

Network observability mencakup berbagai area, seperti:

  • Cloud networking

  • Akses cloud

  • Data center

  • WAN (Wide Area Network)

Sumber data yang digunakan juga beragam:

  • Log sistem

  • Data pengguna

  • Trafik cloud

  • Alamat IP

Semakin banyak data yang dianalisis, semakin akurat hasilnya.

Tantangan dalam Network Observability

Meskipun canggih, observability juga memiliki tantangan:

  • Banyak tools yang digunakan (lebih dari 3 tools di banyak perusahaan)

  • Integrasi antar tools yang sulit

  • Kompleksitas sistem yang tinggi

Ini membuat implementasi observability tidak selalu mudah.

Peran AI yang Semakin Besar

Jaringan modern sangat kompleks, sehingga:

  • Analisis manual sudah tidak efektif lagi

Tidak ada engineer yang bisa:

  • Menganalisis semua data secara real-time

  • Menghubungkan semua informasi dengan cepat

Karena itu, AI menjadi solusi utama.

Saat ini:

  • Banyak tools observability sudah menggunakan AI

  • Teknologi seperti generative AI, machine learning, dan agentic AI mulai umum digunakan

Bahkan:

  • Hampir semua perusahaan diperkirakan akan menggunakan AI dalam 2 tahun ke depan

Manfaat AI dalam Network Observability

Menurut Omdia, AI memberikan banyak manfaat:

  • Optimasi performa jaringan

  • Deteksi ancaman keamanan

  • Troubleshooting otomatis

  • Maintenance prediktif

  • Notifikasi alert yang lebih pintar

  • Deteksi anomali

Hasilnya:

  • Masalah bisa dicegah lebih awal

  • Performa jaringan meningkat

  • Operasional lebih efisien

Apa Itu Agentic AI?

Agentic AI adalah jenis AI yang bisa:

  • Bertindak secara mandiri

  • Mengambil keputusan

  • Menyelesaikan tugas secara otomatis

Berbeda dengan AI biasa, agentic AI bisa:

  • Menganalisis masalah

  • Menentukan solusi

  • Melakukan tindakan tanpa menunggu perintah

Peran Agentic AI dalam Observability

Agentic AI mulai banyak digunakan dalam network observability.

Contohnya:

  • Monitoring otomatis

  • Analisis jaringan secara mandiri

  • Workflow otomatis

Data menunjukkan:

  • 86% responden percaya agentic AI membantu mengatasi kekurangan skill

Penggunaan saat ini:

  • Lebih dari 50% sudah menggunakan monitoring otomatis

  • Banyak yang sedang dalam proses implementasi

Fungsi lainnya:

  • Memastikan kepatuhan kebijakan

  • Menemukan perangkat jaringan secara otomatis

  • Memberikan rekomendasi tindakan

Solusi dari BlueCat

BlueCat menyediakan solusi observability berbasis AI yang mampu:

  • Mengumpulkan data jaringan secara menyeluruh

  • Menampilkan data dalam bentuk visual

  • Memberikan insight yang mudah dipahami

Data yang dianalisis meliputi:

  • Flow data

  • API dan SNMP

  • Data cloud

  • Packet data

  • Konfigurasi jaringan (DNS, DHCP, IP Address)

Fitur LiveAssist

Salah satu fitur unggulan adalah LiveAssist, yaitu AI yang membantu tim NetOps secara langsung.

Kemampuannya:

  • Memberikan insight jaringan secara real-time

  • Membantu menemukan penyebab masalah

  • Memberikan rekomendasi solusi

Dengan kemampuan agentic AI, LiveAssist:

  • Bisa berpikir seperti engineer jaringan

  • Menghubungkan data dari berbagai sumber

  • Memberikan langkah selanjutnya melalui bahasa sederhana

Kesimpulan

Network observability adalah solusi modern untuk mengelola jaringan yang kompleks.

Dengan bantuan AI dan agentic AI:

  • Masalah bisa dideteksi lebih cepat

  • Penyebab masalah bisa langsung diketahui

  • Tindakan bisa dilakukan secara otomatis

Manfaat utamanya:

  • Mengurangi downtime

  • Meningkatkan performa jaringan

  • Menghemat waktu dan tenaga tim IT

Ke depan, penggunaan AI dalam observability akan menjadi standar baru dalam pengelolaan jaringan.

Infrastruktur IT yang kuat adalah kunci produktivitas perusahaan. Dengan liveaction indonesia, merupakan bagian dari PT. iLogo Indonesia, yang merupakan mitra terpercaya dalam solusi Infrastruktur IT dan Cybersecurity terbaik di Indonesia.
Hubungi kami sekarang atau kunjungi liveaction.ilogoindonesia.id untuk informasi lebih lanjut!