- AIOps (Kecerdasan Buatan untuk Operasi TI) menggunakan pembelajaran mesin untuk mendeteksi anomali, menghubungkan peristiwa, dan mengotomatiskan respons insiden TI di luar pemantauan berbasis aturan.
- Diciptakan oleh Gartner pada tahun 2016, platform AIOps menggabungkan model deteksi dengan agen AI yang melakukan penalaran di seluruh sistem untuk operasi proaktif.
- Kasus penggunaan utama meliputi pemantauan kesehatan, pengoptimalan jaringan, keamanan siber, dan prakiraan sumber daya di lingkungan yang kompleks.
- Kesuksesan dengan AIOps bergantung pada data terpusat, proses insiden yang jelas, input yang berkualitas, dan ekspektasi yang realistis tentang pengawasan manusia.
Mengelola operasi TI saat ini berarti berurusan dengan lingkungan yang lebih besar, lebih cepat, dan lebih saling terhubung daripada sebelumnya. Pemantauan tradisional dan sistem berbasis aturan tidak lagi cukup untuk menjaga kestabilan layanan.
AIOps membentuk kembali operasi dengan menerapkan pembelajaran mesin untuk sinyal sistem langsung dan menggunakan agen AI perusahaan untuk menalar secara lebih dinamis di seluruh insiden.
Ketika lingkungan berubah secara tidak terduga, pergeseran ini memungkinkan tim untuk bergerak lebih dari sekadar pemantauan statis menuju respons yang lebih adaptif.
Apa itu AIOps?
Kecerdasan Buatan untuk Operasi TI (AIOps) menerapkan pembelajaran mesin dan analitik tingkat lanjut pada data operasional untuk mengelola kesehatan dan kinerja sistem TI tanpa bergantung pada intervensi manual.
Diciptakan oleh Gartner pada tahun 2016, istilah ini menggambarkan platform yang mengotomatiskan tugas-tugas operasi utama - seperti mendeteksi anomali, menghubungkan peristiwa, menemukan akar penyebab, dan merespons insiden - dengan belajar dari data sistem waktu nyata, bukan dari aturan statis.
Pengaturan AIOps modern melangkah lebih jauh: mereka memasangkan model deteksi dengan agen AI yang menghubungkan masalah terkait dan memandu resolusi di seluruh alat, membuat operasi lebih dinamis dan tidak terlalu reaktif.
Konsep Utama AIOps
Apa perbedaan AIOps dengan MLOps dan DevOps?
Karena otomatisasi dan alur kerja berbasis data telah menjadi lebih umum dalam praktik TI dan perangkat lunak, istilah-istilah seperti AIOps, MLOps, dan DevOps sering kali disebut secara bersamaan.
Ketiganya memiliki tujuan yang sama untuk meningkatkan keandalan, skalabilitas, dan daya tanggap, namun beroperasi di bagian yang berbeda dari siklus hidup teknologi. Karena ketiganya melibatkan penggunaan otomatisasi untuk mengelola kompleksitas, maka mudah sekali untuk mengacaukan peran mereka.
Bagaimana Cara Kerja AIOps?
AIOps membawa pembelajaran mesin ke dalam operasi sehari-hari dengan membantu sistem mengenali masalah sejak dini dan merespons secara otomatis.
Sistem ini mencari perilaku yang tidak biasa, menghubungkan isu-isu terkait, dan memicu respons tanpa perlu ada yang turun tangan.

Untuk mengilustrasikan alur ini, bayangkan sebuah skenario di mana proses checkout perusahaan e-commerce tiba-tiba melambat selama jam sibuk.
Langkah 1: Mengambil dan menyiapkan data operasional
Untuk menangkap perlambatan checkout lebih awal, platform AIOps memasukkan metrik langsung dari server web, API, dan basis data.
Sistem ini membersihkan dan menyelaraskan data latensi, kesalahan transaksi, dan log sistem untuk membangun tampilan waktu nyata, memastikan model pendeteksian memiliki sinyal yang konsisten dan dapat diandalkan untuk dianalisis.
Langkah 2: Menemukan anomali dalam sistem yang kompleks
Saat trafik mencapai puncaknya, platform mendeteksi waktu respons checkout yang tidak normal dibandingkan dengan garis dasar yang telah dipelajari.
Agen AI menyoroti anomali ini sebelum batasnya dilanggar, sehingga perlambatan dapat diatasi lebih awal.
Meskipun agen hanyalah salah satu bagian dari stack AIOps, panduan untuk membangun agen AI ini menjelaskan bagaimana agen disusun untuk menalar sinyal dan membuat keputusan.
Beberapa platform menggunakan agen AI vertikal yang dilatih secara khusus untuk domain seperti infrastruktur cloud, jaringan, atau basis data untuk meningkatkan akurasi.
Langkah 3: Menghubungkan insiden di seluruh lingkungan
Platform ini menghubungkan peningkatan latensi pembayaran dengan penundaan kueri basis data secara simultan dan kehilangan paket jaringan.
Agen AI membantu dengan menalar sinyal-sinyal yang terkait, merekonstruksi insiden secara keseluruhan, dan mengidentifikasi bahwa perlambatan berasal dari tekanan backend yang menyebar ke seluruh sistem, bukan hanya masalah frontend yang terisolasi.
Kemampuan ini mencerminkan suatu bentuk orkestrasi agen AI, di mana model-model khusus bekerja bersama untuk membangun pandangan holistik dari lanskap insiden.
Contoh yang umum adalah pengguna yang mengalami kesalahan pembayaran, di mana akar penyebabnya berasal dari kegagalan instance AWS, bukan dari aplikasi itu sendiri.
Langkah 4: Menanggapi peristiwa penting secara otomatis
Setelah platform AIOps mengonfirmasi bahwa kegagalan instance AWS memengaruhi performa checkout, platform ini akan memicu tindakan yang telah ditentukan sebelumnya.
Ini dapat mencakup API checkout penskalaan otomatis atau mengubah rute lalu lintas basis data, membantu menstabilkan platform sebelum terjadi pemadaman total.
Langkah 5: Pembelajaran dan penyetelan model yang berkelanjutan
Setelah resolusi dikomunikasikan kembali ke sistem, umpan balik operasional dari seluruh bursa melatih kembali model deteksi anomali.
Umpan balik ini juga membantu agen AI untuk menelaah insiden secara lebih efektif dan menginformasikan keputusan respons otomatis yang lebih baik.
Hal ini memungkinkan platform AIOps untuk mengenali anomali awal dengan lebih baik, menghubungkan peristiwa terkait dengan lebih akurat, dan memicu respons otomatis yang lebih efektif karena lingkungan terus berkembang.
Apa saja kasus penggunaan teratas untuk AIOps?
Seiring berkembangnya sistem AIOps, para peneliti menggabungkan sistem TI tradisional dengan model bahasa besarLLMs) untuk mengatasi tantangan operasional yang sudah berlangsung lama.
Makalah tahun 2025, berjudul "Empowering AIOps," yang dipresentasikan di ACM Symposium on Software Engineering, menyoroti bagaimana LLMs dapat menginterpretasikan data yang tidak terstruktur seperti log sistem dan laporan insiden, sekaligus meningkatkan kemampuan menjelaskan wawasan yang digerakkan oleh AI.
Pergeseran ini merupakan langkah besar untuk mengadopsi sistem AI - dan ini menjadi penting bagi tim yang perlu mempertahankan kecepatan dan kualitas di lingkungan yang semakin kompleks.
Kemampuan ini memperluas cakupan dari apa yang bisa dilakukan oleh AIOps, khususnya di bidang pengoptimalan, pemantauan kesehatan sistem, keamanan siber, dan alokasi sumber daya.
Memantau kesehatan sistem dan mendeteksi insiden
AIOps menyoroti tanda-tanda awal ketidakstabilan, seperti kinerja API yang menurun atau ketegangan backend, sehingga masalah dapat diketahui sebelum masalah tersebut meningkat menjadi pemadaman yang akan mengganggu pengguna dan layanan penting.
Seperti yang dikatakan oleh Matvey Kukuy, salah satu pendiri Keep, sebuah platform AIOps sumber terbuka,
"Ketika Anda mengelola infrastruktur perusahaan besar, di mana sesuatu selalu terjadi, Anda kemungkinan besar berurusan dengan ribuan peristiwa."
Volume ini membuat hampir tidak mungkin untuk melacak insiden secara manual - platform AIOps membantu tim untuk melihat apa yang paling penting.
Mengoptimalkan kinerja jaringan
Sementara pemantauan menyoroti tanda-tanda peringatan dini, AIOps melangkah lebih jauh dengan mengoptimalkan jalur jaringan secara dinamis untuk menjaga kecepatan dan ketersediaan dalam kondisi yang berubah-ubah.
Ini membantu menyeimbangkan beban di seluruh node, menyesuaikan rute jaringan selama periode ketegangan, dan memprioritaskan lalu lintas aplikasi penting untuk meminimalkan latensi dan menghindari gangguan layanan.
Memperkuat pertahanan keamanan siber
Dengan menghubungkan sinyal operasional dan keamanan, AIOps mengekspos ancaman tersembunyi yang menghindari pemantauan tradisional.
Ini membantu tim mendeteksi gerakan lateral di dalam lingkungan dan merespons lebih cepat terhadap pola serangan yang muncul.
Memperkirakan kebutuhan sumber daya dan kapasitas
Selain mengelola kesehatan sistem secara langsung, AIOps membantu tim merencanakan pertumbuhan di masa depan.
Dengan memperkirakan kapan dan di mana kapasitas akan dibutuhkan, hal ini memungkinkan penskalaan infrastruktur yang lebih cerdas dan perencanaan sumber daya jangka panjang.
Bagaimana seharusnya Anda membangun strategi AIOps?
Membangun strategi AIOps yang sukses dimulai dengan lebih dari sekadar menerapkan alat bantu otomatisasi.
Tim membutuhkan fondasi operasional yang kuat, praktik data yang andal, dan ekspektasi yang realistis tentang apa yang bisa dan tidak bisa dilakukan oleh operasi berbasis AI.
1. Memusatkan data pemantauan dan pengamatan sistem
AIOps membutuhkan tampilan yang lengkap dan real-time dari sistem Anda. Gabungkan log, metrik, jejak, dan peristiwa ke dalam satu lapisan pengamatan.
Kesenjangan dalam cakupan pemantauan atau peralatan yang terfragmentasi melemahkan pengenalan pola dan deteksi insiden. Memperkuat kemampuan pengamatan memberikan platform AIOps aliran sinyal yang diperlukan untuk memberikan wawasan yang akurat.
2. Menstandarkan proses manajemen insiden
Tanpa jalur eskalasi yang jelas, AIOps tidak dapat secara efektif mengotomatiskan langkah-langkah resolusi, sehingga menimbulkan lebih banyak kebingungan dan halusinasi.
AIOps terhubung ke manajemen insiden yang ada, sehingga stabilitas dan konsistensi sangat penting sebelum lapisan otomatisasi ditambahkan.
3. Membangun aliran data operasional berkualitas tinggi
Model AIOps bergantung pada input waktu nyata yang dinormalisasi untuk mengenali anomali secara andal.
Tim harus memvalidasi kualitas konsumsi, menstandarkan format acara, dan membersihkan metrik yang berlebihan atau bernilai rendah untuk membangun fondasi data operasional yang tepercaya.
4. Pilih domain awal untuk penerapan
Meluncurkan AIOps di seluruh lingkungan menciptakan kompleksitas yang tidak perlu tanpa kontrol.
Mulailah dari domain operasional yang terfokus seperti pemantauan jaringan, infrastruktur cloud, atau kesehatan aplikasi.
Menargetkan area yang terkendali memungkinkan penyetelan model yang lebih cepat, pengukuran hasil awal yang lebih mudah, dan penskalaan yang lebih halus di kemudian hari.
5. Menyelaraskan tim pada ekspektasi AIOps yang realistis
AIOps mempercepat deteksi dan triase, namun ekspektasi yang jelas tentang apa yang seharusnya diotomatisasi memastikan bahwa AIOps mendukung dan memberdayakan, bukannya secara serampangan menggantikan penilaian manusia.
Seperti yang dijelaskan oleh Jay Rudrachar, Direktur Senior di TIAA kepada Gartner,
"Pada akhirnya, apa manfaat terbesar kami? Untuk mengurangi pemadaman dan waktu henti yang dihadapi pelanggan sebanyak mungkin dan menjadi proaktif."
Dengan pola pikir tersebut, tim dapat menghindari mengejar otomatisasi untuk hal-hal yang tidak dapat atau tidak perlu diotomatisasi, dan sebagai gantinya fokus pada penyelesaian masalah nyata yang mengurangi dampak bagi pengguna.
6. Mengevaluasi solusi AIOps dengan hati-hati
Tidak semua solusi AIOps cocok untuk semua lingkungan. Evaluasi harus berfokus pada integrasi pengamatan, fleksibilitas otomatisasi, dan adaptasi operasional di dunia nyata.
Meskipun ada beberapa sertifikasi AIOps, pengetahuan platform dan kesesuaian arsitektur lebih penting daripada kredensial formal. Pilih solusi yang sesuai dengan arsitektur data dan kebutuhan sistem Anda.
5 Platform AIOps Teratas
Memilih platform AIOps yang tepat akan menentukan seberapa cepat tim dapat merespons masalah sistem dan seberapa percaya diri mereka dapat merencanakan pertumbuhan infrastruktur.
Tujuannya bukan hanya memberi peringatan lebih cepat, tetapi juga membangun otomatisasi ke dalam operasi sehari-hari tanpa menciptakan titik buta baru.
1. PagerDuty

PagerDuty adalah platform AIOps yang berfokus pada respons insiden waktu nyata, otomatisasi, dan intelijen peristiwa. Platform ini menghubungkan alat pemantauan, platform pengamatan, dan tim panggilan untuk mendeteksi, mendiagnosis, dan merespons masalah dengan lebih cepat.
Ini banyak digunakan dalam pengaturan tiket AI, di mana peringatan secara otomatis menghasilkan dan mengeskalasi tiket insiden melalui alat ITSM terintegrasi seperti Jira atau ServiceNow.
Solusi ini menggunakan korelasi peristiwa yang digerakkan oleh AI untuk mengurangi kebisingan dan memunculkan insiden kritis. Tim dapat mengatur alur kerja otomatis untuk memperkaya peringatan, memicu tindakan, dan melakukan eskalasi berdasarkan tingkat keparahan.
PagerDuty mendukung integrasi dengan alat bantu seperti Slack, ServiceNow, Jira, Datadog, dan AWS CloudWatch. Orkestrasi peristiwa, model pembelajaran adaptif, dan pedoman responsnya membantu tim mengelola insiden secara proaktif.
Fitur Utama:
- Korelasi peristiwa waktu nyata dan pengurangan kebisingan
- Otomatisasi respons insiden dengan runbook dan perutean dinamis
- Deteksi anomali berbasis AI dan pengelompokan peringatan
- Integrasi dengan alat bantu pemantauan, tiket, dan kolaborasi
Harga:
- Paket Gratis: Manajemen insiden dasar untuk tim kecil
- Profesional: $21/pengguna/bulan - menambahkan penjadwalan panggilan dan pengelompokan peringatan
- Bisnis: $41/pengguna/bulan - termasuk orkestrasi acara dan fitur otomatisasi
- Perusahaan: Harga khusus untuk operasi berskala besar dan kepatuhan tingkat lanjut
2. Botpress

Botpress adalah platform agen AI tanpa kode yang membantu tim mengatur alur kerja operasional, mengotomatiskan respons insiden, dan mengelola peristiwa infrastruktur di seluruh lingkungan.
Dibangun untuk mengkonsolidasikan sinyal sistem waktu nyata, agen Botpress dapat memicu peringatan, membuka tiket, mengeskalasi masalah, dan mengotomatiskan langkah-langkah resolusi di seluruh alat seperti Slack, Jira, GitHub Actions, dan Grafana Cloud - semuanya dapat diakses melalui Integration Hub.
Tidak seperti tumpukan pemantauan tradisional yang bergantung pada saluran pipa statis, platform ini memungkinkan Anda menggunakan agen AI untuk menyesuaikan aliran operasional berdasarkan kondisi sistem langsung, persyaratan inti dalam lingkungan otomatisasi alur kerja AI modern.
Ini bertindak sebagai lapisan orkestrasi untuk operasi infrastruktur, memungkinkan tim untuk mengelola eskalasi, mengotomatisasi keputusan, dan mengontrol tindakan sistem langsung dari lingkungan obrolan.
Fitur Utama:
- Pembangun tanpa kode untuk agen, API, dan alur kerja peristiwa
- Dukungan Webhook dan API untuk sinyal pipa dan pemicu insiden
- Memori dan perutean bersyarat untuk eskalasi dinamis
- Penyebaran multisaluran di seluruh aplikasi internal dan aplikasi yang berhadapan dengan publik
Harga:
- Paket Gratis: $0/bulan dengan penggunaan AI sebesar $5
- Plus: $89/bulan - menambahkan perutean agen langsung dan pengujian aliran
- Tim: $495/bulan - untuk SSO, kolaborasi, dan kontrol akses
- Perusahaan: Harga khusus untuk skala dan kepatuhan
3. Splunk ITSI

Splunk IT Service Intelligence (ITSI) adalah platform pengamatan dan AIOps yang memantau kesehatan sistem, menghubungkan peristiwa, dan memprediksi pemadaman di seluruh lingkungan TI yang kompleks.
Kemampuan ini sangat berharga dalam AI dalam skenario telekomunikasi, di mana korelasi sinyal waktu nyata sangat penting untuk menjaga waktu kerja di seluruh jaringan besar.
Solusi ini menggunakan analitik berbasis pembelajaran mesin untuk mendeteksi anomali, melacak ketergantungan layanan, dan memprioritaskan insiden berdasarkan dampak bisnis. ITSI mengkonsolidasikan metrik, log, dan jejak ke dalam tampilan terpadu untuk memberikan visibilitas penuh kepada tim ke dalam kinerja sistem.
Analisis prediktif ITSI membantu mengantisipasi penurunan layanan, sementara mesin korelasi kejadiannya mengurangi kebisingan peringatan dan menampilkan insiden yang dapat ditindaklanjuti.
Fitur Utama:
- Pemantauan terpadu di seluruh metrik, log, dan jejak
- Pemetaan ketergantungan layanan dan penilaian kesehatan
- Analisis prediktif untuk deteksi pemadaman dini
- Pengurangan kebisingan melalui korelasi dan pengelompokan peristiwa
Harga:
- Harga khusus berdasarkan volume konsumsi data dan kebutuhan pengguna
- Biasanya dijual sebagai bagian dari penerapan Splunk Cloud atau Splunk Enterprise
4. IBM Cloud Pak

IBM Cloud Pak untuk AIOps adalah platform operasi TI berbasis AI modular yang dikembangkan oleh IBM. Platform ini dirancang untuk membantu tim operasi mendeteksi, mendiagnosis, dan menyelesaikan insiden di seluruh lingkungan hybrid dan multicloud.
Dibangun di atas standar terbuka dan merupakan bagian dari rangkaian Cloud Pak IBM, perangkat ini memanfaatkan AI yang dapat dijelaskan dan otomatisasi berbasis kebijakan untuk mengurangi kelelahan peringatan, akar masalah, dan meningkatkan waktu kerja sistem.
Platform ini mengelompokkan peringatan terkait, mendeteksi anomali secara real time, dan memandu resolusi menggunakan runbook dan kebijakan integrasi.
Ini terhubung dengan alat seperti ServiceNow, IBM Db2, dan Netcool/Impact, membuatnya ideal untuk tim yang ingin memodernisasi stack operasi mereka tanpa meninggalkan investasi yang ada.
Fitur Utama:
- Korelasi peringatan cerdas dan deteksi akar masalah
- Deteksi anomali waktu nyata dan penekanan kebisingan
- Alur kerja berbasis kebijakan dengan eksekusi bersyarat
- Integrasi dengan platform ITSM, alat bantu pengamatan, dan sistem IBM
Harga:
- Harga khusus berdasarkan ukuran penerapan
5. Ignio

Ignio by Digitate adalah platform AIOps yang menggabungkan AI, otomatisasi, dan analitik untuk mendeteksi, mendiagnosis, dan memperbaiki masalah operasional TI. Platform ini berfokus pada operasi otonom dengan mempelajari perilaku sistem dan mengelola insiden secara proaktif.
Kekuatan Ignio terletak pada model berbasis cetak biru yang memetakan sistem, memprediksi kegagalan, dan memicu tindakan penyembuhan diri tanpa menunggu intervensi manual.
Mendukung integrasi dengan sistem TI perusahaan seperti ServiceNow, AWS, Azure, dan lingkungan SAP.
Dengan memadukan analitik prediktif dengan otomatisasi, Ignio membantu tim mengurangi waktu henti, mengoptimalkan penggunaan sumber daya, dan meningkatkan skala operasi tanpa menambah biaya.
Fitur Utama:
- Respons terhadap insiden yang dapat disembuhkan sendiri melalui pola sistem yang dipelajari
- Pemetaan ketergantungan dinamis dan analisis prediktif
- Otomatisasi tugas operasional rutin
- Integrasi dengan platform cloud, ERP, dan manajemen layanan
Harga: Tidak tersedia untuk umum
Menerapkan Alur Kerja AIOps Hari Ini
Botpress memungkinkan tim memproses sinyal operasional dalam skala besar, menetapkan aturan dinamis di sekitar peristiwa sistem, dan menyesuaikan respons tanpa membangun kembali alur kerja statis.
Agen mencatat percakapan, resolusi, dan eskalasi secara real time, membantu tim menyempurnakan jalur operasional saat insiden baru muncul.
Integrasi dengan Jira, GitHub Actions, AWS, dan Grafana Cloud memungkinkan Botpress untuk memicu pembaruan, mengeskalasi tugas, dan menarik metrik secara langsung ke dalam alur kerja insiden.
Mulailah membangun hari ini - gratis.
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Bagaimana cara menentukan apakah organisasi saya siap untuk AIOps?
Jika tim Anda tenggelam dalam peringatan, menyulap alat pemantauan yang terkotak-kotak, dan bereaksi terhadap masalah alih-alih memprediksinya, Anda sudah siap. Akan sangat membantu jika Anda sudah memiliki kemampuan pengamatan yang solid dan data operasional yang bersih.
Apa saja kesalahpahaman umum tentang AIOps?
Banyak orang mengira AIOps menggantikan manusia, padahal tidak. AIOps lebih seperti asisten pintar yang menyaring kebisingan, menemukan pola, dan membantu Anda merespons lebih cepat.
Dapatkah AIOps berfungsi di lingkungan yang memiliki celah udara atau offline?
Bisa, tetapi dengan beberapa keterbatasan. Anda akan membutuhkan alat AIOps di lokasi, meskipun alat ini tidak memiliki akses ke pembaruan cloud real-time atau umpan intelijen eksternal.
Siapa yang memiliki keputusan yang dibuat oleh agen AI dalam platform AIOps?
Pada akhirnya, tim operasi yang melakukannya. Agen AI memberikan dukungan melalui wawasan dan otomatisasi, tetapi tim operasi menentukan aturan dan memvalidasi tindakan.
Bagaimana kejelasan dipastikan dalam keputusan operasional yang digerakkan oleh AI?
Platform AIOps yang baik menyertakan log, grafik sebab-akibat, atau rangkuman bahasa sederhana yang menjelaskan mengapa sesuatu dipicu sehingga Anda tidak perlu menebak-nebak mengapa AI melakukan hal tersebut.