05 Mei 2025·8 menit
Datadog dan Pergeseran ke Platform: Telemetri, Integrasi, Alur Kerja
Lihat bagaimana Datadog menjadi platform ketika telemetri, integrasi, dan alur kerja jadi produk—serta ide praktis yang bisa Anda terapkan pada stack Anda.
Lihat bagaimana Datadog menjadi platform ketika telemetri, integrasi, dan alur kerja jadi produk—serta ide praktis yang bisa Anda terapkan pada stack Anda.
Sebuah alat observabilitas membantu Anda menjawab pertanyaan spesifik tentang sistem—biasanya dengan menampilkan grafik, log, atau hasil query. Itu sesuatu yang Anda “gunakan” saat ada masalah.
Sebuah platform observabilitas lebih luas: menstandarkan bagaimana telemetri dikumpulkan, bagaimana tim mengeksplorasinya, dan bagaimana insiden ditangani secara end-to-end. Ia menjadi sesuatu yang organisasi Anda “jalankan” setiap hari, di banyak layanan dan tim.
Kebanyakan tim mulai dengan dashboard: grafik CPU, grafik error-rate, mungkin beberapa pencarian log. Itu berguna, tapi tujuan sebenarnya bukan membuat grafik lebih indah—melainkan deteksi lebih cepat dan resolusi lebih cepat.
Pergeseran ke platform terjadi ketika Anda berhenti bertanya, “Bisakah kita mem-graph ini?” dan mulai bertanya:
Itu adalah pertanyaan berfokus hasil, dan mereka membutuhkan lebih dari visualisasi. Mereka butuh standar data bersama, integrasi konsisten, dan alur kerja yang menghubungkan telemetri ke aksi.
Seiring platform seperti Datadog berkembang, “permukaan produk” bukan hanya dashboard. Ada tiga pilar yang saling terkait:
Sebuah dashboard tunggal bisa membantu satu tim. Sebuah platform menjadi lebih kuat setiap layanan yang onboarded, setiap integrasi yang ditambahkan, dan setiap alur kerja yang distandarkan. Seiring waktu, ini berkomponensasi menjadi lebih sedikit blind spot, lebih sedikit duplikasi tooling, dan insiden yang lebih pendek—karena setiap perbaikan menjadi dapat digunakan ulang, bukan sekadar kasus satu kali.
Ketika observabilitas berubah dari “alat yang kita query” menjadi “platform yang kita bangun di atasnya,” telemetri berhenti menjadi limbah mentah dan mulai berperan sebagai permukaan produk. Apa yang Anda pilih untuk diterbitkan—dan seberapa konsisten Anda menerbitkannya—menentukan apa yang tim Anda bisa lihat, otomatisasi, dan percayai.
Kebanyakan tim menstandarkan sekelompok sinyal kecil:
Secara terpisah, setiap sinyal berguna. Bersama-sama, mereka menjadi antarmuka tunggal ke sistem Anda—apa yang Anda lihat di dashboard, alert, timeline insiden, dan postmortem.
Mode kegagalan umum adalah mengumpulkan “segala sesuatu” tapi menamainya tidak konsisten. Jika satu layanan menggunakan userId, layanan lain menggunakan uid, dan yang ketiga tidak mencatat apapun, Anda tidak bisa dengan andal menyaring data, menggabungkan sinyal, atau membangun monitor yang dapat digunakan ulang.
Tim mendapatkan lebih banyak nilai dengan menyepakati beberapa konvensi—nama service, tag environment, request ID, dan set atribut standar—daripada menggandakan volume ingestion.
Field high-cardinality adalah atribut dengan banyak kemungkinan nilai (seperti user_id, order_id, atau session_id). Mereka kuat untuk debugging isu “hanya terjadi pada satu pelanggan”, tapi bisa juga menaikkan biaya dan memperlambat query jika dipakai di mana-mana.
Pendekatan platform itu disengaja: simpan high-cardinality di tempat yang memberikan nilai investigasi jelas, dan hindari di tempat yang dimaksudkan untuk agregat global.
Imbalannya adalah kecepatan. Ketika metrics, logs, traces, events, dan profiles berbagi konteks yang sama (service, version, region, request ID), insinyur menghabiskan lebih sedikit waktu merajut bukti dan lebih banyak waktu memperbaiki masalah sebenarnya. Alih-alih lompat antar alat dan menebak, Anda mengikuti satu benang dari gejala ke akar penyebab.
Kebanyakan tim memulai observabilitas dengan “memasukkan data.” Itu perlu, tapi bukan strategi. Strategi telemetri yang baik menjaga onboarding cepat dan membuat data Anda cukup konsisten untuk memasok dashboard bersama, alert yang dapat dipercaya, dan SLO yang bermakna.
Datadog biasanya mendapatkan telemetri melalui beberapa jalur praktis:
Di awal, kecepatan menang: tim memasang agent, mengaktifkan beberapa integrasi, dan langsung melihat manfaat. Risikonya setiap tim menemukan tag, nama service, dan format log sendiri—membuat tampilan lintas-service berantakan dan alert sulit dipercaya.
Aturan sederhana: izinkan onboarding “quick start”, tapi wajibkan “standardize dalam 30 hari.” Itu memberi momentum tanpa mengunci kekacauan.
Anda tidak perlu taksonomi besar. Mulailah dengan set kecil yang harus dibawa setiap sinyal (logs, metrics, traces):
service: singkat, stabil, huruf kecil (mis. checkout-api)env: prod, staging, devteam: identifier tim pemilik (mis. payments)version: versi deploy atau git SHAJika mau satu lagi yang cepat memberi manfaat, tambahkan tier (frontend, backend, data) untuk menyederhanakan penyaringan.
Masalah biaya biasanya muncul dari default yang terlalu murah hati:
Tujuannya bukan mengumpulkan lebih sedikit—melainkan mengumpulkan data yang tepat secara konsisten, sehingga Anda dapat men-scale penggunaan tanpa kejutan.
Kebanyakan orang menganggap alat observabilitas sebagai “sesuatu yang Anda pasang.” Dalam praktik, mereka menyebar melalui organisasi sebagaimana konektor bagus menyebar: satu integrasi pada satu waktu.
Integrasi bukan hanya pipa data. Biasanya punya tiga bagian:
Bagian terakhir inilah yang membuat integrasi menjadi distribusi. Jika alat hanya membaca, itu destinasi dashboard. Jika juga menulis, itu menjadi bagian dari kerja harian.
Integrasi bagus mengurangi waktu setup karena mereka dikirim dengan default yang masuk akal: dashboard pra-bangun, monitor rekomendasi, aturan parsing, dan tag umum. Alih-alih setiap tim menciptakan “dashboard CPU” atau “alert Postgres” sendiri, Anda mendapat titik awal standar yang mengikuti praktik terbaik.
Tim masih menyesuaikan—tetapi mereka menyesuaikan dari baseline bersama. Standardisasi ini penting saat Anda mengkonsolidasikan tools: integrasi menciptakan pola berulang yang bisa dicopy oleh layanan baru, menjaga pertumbuhan tetap terkelola.
Saat menilai opsi, tanyakan: bisakah ia mengambil sinyal dan melakukan aksi? Contoh termasuk membuka insiden di sistem tiket Anda, memperbarui channel insiden, atau melampirkan link trace kembali ke PR atau tampilan deploy. Setup bidirectional inilah tempat alur kerja mulai terasa “native.”
Mulailah kecil dan dapat diprediksi:
Aturan praktis: prioritaskan integrasi yang langsung meningkatkan respons insiden, bukan yang hanya menambah lebih banyak grafik.
Tampilan standar adalah tempat sebuah platform observabilitas menjadi dapat dipakai sehari-hari. Ketika tim berbagi model mental yang sama—apa itu “service”, apa itu “sehat”, dan kemana harus klik pertama—debugging menjadi lebih cepat dan serah terima lebih rapi.
Pilih beberapa “golden signals” dan peta tiap satu ke dashboard reuseable yang konkret. Untuk kebanyakan service, itu adalah:
Kuncinya konsistensi: satu layout dashboard yang bekerja antar service mengalahkan sepuluh dashboard bespoke yang cerdas.
Katalog service (meskipun ringan) mengubah “seseorang harus melihat ini” menjadi “tim ini yang memilikinya.” Ketika service ditag dengan owner, environment, dan dependensi, platform bisa menjawab pertanyaan dasar dengan cepat: Monitor mana yang berlaku untuk service ini? Dashboard mana yang harus saya buka? Siapa yang dipaging?
Kejelasan itu mengurangi ping-pong Slack saat insiden dan membantu insinyur baru mandiri.
Perlakukan ini sebagai artefak standar, bukan tambahan opsional:
Vanity dashboard (grafik cantik tanpa keputusan di baliknya), alert one-off (dibuat buru-buru, tak pernah dituning), dan query yang tidak terdokumentasi (hanya satu orang yang paham filter ajaib) semua menciptakan noise platform. Jika sebuah query penting, simpan, beri nama, dan lampirkan ke tampilan service yang bisa ditemukan orang lain.
Observabilitas hanya menjadi “nyata” bagi bisnis ketika memperpendek jarak antara masalah dan perbaikan percaya diri. Itu terjadi lewat alur kerja—jalur berulang yang membawa Anda dari sinyal ke aksi, dan dari aksi ke pembelajaran.
Alur kerja yang skalabel lebih dari sekadar mem-paging seseorang.
Sebuah alert seharusnya membuka loop triage terfokus: konfirmasi dampak, identifikasi service terdampak, dan tarik konteks paling relevan (deploy terbaru, kesehatan dependensi, lonjakan error, sinyal saturasi). Dari situ, komunikasi mengubah kejadian teknis menjadi respons terkoordinasi—siapa yang memegang insiden, apa yang dilihat pengguna, dan kapan pembaruan berikutnya.
Mitigasi adalah tempat Anda ingin memiliki “aksi aman” di ujung jari: feature flags, pengalihan trafik, rollback, rate limits, atau workaround yang diketahui. Akhirnya, pembelajaran menutup loop dengan review ringan yang menangkap apa yang berubah, apa yang bekerja, dan apa yang harus diotomatisasi berikutnya.
Platform seperti Datadog menambah nilai ketika mereka mendukung kerja bersama: channel insiden, pembaruan status, handoff, dan timeline konsisten. Integrasi ChatOps bisa mengubah alert menjadi percakapan terstruktur—membuat insiden, menetapkan peran, dan memposting grafik serta query kunci langsung di thread sehingga semua melihat bukti yang sama.
Runbook yang berguna singkat, tegas, dan aman. Harus memuat: tujuan (pulihkan layanan), owner/rotasi on-call, pemeriksaan langkah demi langkah, link ke dashboard/monitor yang tepat, dan “aksi aman” yang mengurangi risiko (dengan langkah rollback). Jika tidak aman dijalankan jam 3 pagi, itu belum selesai.
Akar masalah lebih cepat ditemukan ketika insiden dikorelasikan otomatis dengan deploy, perubahan konfigurasi, dan flip feature flag. Jadikan “apa yang berubah?” sebagai tampilan kelas satu sehingga triage dimulai dengan bukti, bukan dugaan.
Sebuah SLO (Service Level Objective) adalah janji sederhana tentang pengalaman pengguna dalam jendela waktu—mis. “99.9% request berhasil selama 30 hari” atau “p95 page load di bawah 2 detik.”
Itu mengalahkan “dashboard hijau” karena dashboard sering menampilkan kesehatan sistem (CPU, memory, antrean) alih-alih dampak ke pelanggan. Sebuah layanan bisa terlihat hijau tapi masih mengecewakan pengguna (mis. dependency timeout, atau error terkonsentrasi di satu region). SLO memaksa tim mengukur apa yang benar-benar dirasakan pengguna.
Error budget adalah jumlah ketidakandalan yang diizinkan oleh SLO Anda. Jika Anda menjanjikan 99.9% sukses selama 30 hari, Anda “diizinkan” sekitar 43 menit error dalam jendela itu.
Ini menciptakan sistem operasi praktis untuk keputusan:
Alih-alih berdebat di rapat rilis, Anda memperdebatkan angka yang bisa dilihat semua orang.
Alert SLO bekerja terbaik saat Anda alert pada burn rate (seberapa cepat Anda mengonsumsi error budget), bukan pada hitungan error mentah. Itu mengurangi noise:
Banyak tim memakai dua jendela: fast burn (paging cepat) dan slow burn (ticket/notifikasi).
Mulailah kecil—dua sampai empat SLO yang akan benar-benar Anda gunakan:
Setelah ini stabil, Anda bisa memperluas—jika tidak, Anda hanya membangun tembok dashboard tambahan. Untuk lebih lanjut, lihat /blog/slo-monitoring-basics.
Alerting sering membuat program observabilitas tersendat: data ada, dashboard bagus, tapi pengalaman on-call menjadi berisik dan tidak dipercaya. Jika orang belajar mengabaikan alert, platform kehilangan kemampuan melindungi bisnis.
Penyebab paling umum konsisten:
Dalam istilah Datadog, duplikasi sinyal sering muncul ketika monitor dibuat dari “permukaan” berbeda (metrics, logs, traces) tanpa memutuskan mana yang jadi halaman kanonis.
Skala alerting dimulai dengan aturan routing yang masuk akal:
Default berguna: alert pada gejala yang dirasakan pengguna, bukan setiap perubahan metric. Page pada hal yang dirasakan pengguna (error rate, checkout gagal, latency berkepanjangan, SLO burn), bukan pada “input” (CPU, jumlah pod) kecuali mereka dapat memprediksi dampak secara andal.
Jadikan hygiene alert bagian operasi: pruning dan tuning monitor bulanan. Hapus monitor yang tak pernah menyala, sesuaikan ambang yang terlalu sering menyala, dan gabungkan duplikat sehingga setiap insiden punya satu halaman utama plus konteks pendukung.
Jika dikelola dengan baik, alerting menjadi alur kerja yang dipercaya orang—bukan generator kebisingan latar belakang.
Menyebut observabilitas sebagai “platform” bukan hanya soal mengumpulkan logs, metrics, traces, dan banyak integrasi di satu tempat. Itu juga mengimplikasikan governance: konsistensi dan guardrail yang menjaga sistem tetap dapat dipakai ketika jumlah tim, service, dashboard, dan alert meningkat.
Tanpa governance, Datadog (atau platform apa pun) bisa terdorong menjadi scrapbook berisik—ratusan dashboard sedikit berbeda, tag tidak konsisten, kepemilikan tidak jelas, dan alert yang tidak dipercaya.
Governance yang baik memperjelas siapa yang memutuskan apa, dan siapa yang bertanggung jawab saat platform jadi berantakan:
Beberapa kontrol ringan lebih efektif daripada dokumen kebijakan panjang:
service, env, team, tier) plus aturan jelas untuk tag opsional. Terapkan di CI bila mungkin.Cara tercepat meningkatkan kualitas adalah berbagi apa yang bekerja:
Jika ingin ini bertahan, buat jalur yang di-govern menjadi jalur yang mudah—lebih sedikit klik, setup lebih cepat, dan kepemilikan lebih jelas.
Begitu observabilitas berperilaku seperti platform, ia mulai mengikuti ekonomi platform: semakin banyak tim yang mengadopsi, semakin banyak telemetri yang dihasilkan, dan semakin berguna platform itu.
Itu menciptakan flywheel:
Tantangannya adalah loop yang sama juga menaikkan biaya. Lebih banyak host, container, logs, traces, synthetics, dan custom metrics bisa tumbuh lebih cepat daripada anggaran Anda jika tidak dikelola dengan sengaja.
Anda tidak perlu “mematikan semuanya.” Mulailah dengan membentuk data:
Pantau sekumpulan kecil metrik yang menunjukkan apakah platform memberikan imbal balik:
Buat itu review produk, bukan audit. Ajak platform owners, beberapa tim layanan, dan finance. Tinjau:
Tujuannya kepemilikan bersama: biaya menjadi input untuk keputusan instrumentasi yang lebih baik, bukan alasan menghentikan observasi.
Jika observabilitas berubah menjadi platform, “tool stack” Anda berhenti menjadi koleksi solusi titik dan mulai bertindak seperti infrastruktur bersama. Pergeseran itu membuat sprawl alat lebih dari sekadar gangguan: ia menciptakan duplikasi instrumentasi, definisi yang tidak konsisten (apa yang dihitung sebagai error?), dan beban on-call lebih tinggi karena sinyal tidak selaras di logs, metrics, traces, dan insiden.
Konsolidasi tidak berarti “satu vendor untuk semuanya” secara default. Itu berarti lebih sedikit sistem pencatat untuk telemetri dan respons, kepemilikan lebih jelas, dan jumlah tempat yang harus dilihat orang saat outage lebih kecil.
Sprawl alat biasanya menyembunyikan biaya di tiga tempat: waktu untuk berpindah UI, integrasi rapuh yang harus Anda pelihara, dan governance terfragmentasi (penamaan, tag, retensi, akses).
Pendekatan platform yang lebih terpadu bisa mengurangi switching context, menstandarkan tampilan service, dan membuat alur kerja insiden dapat diulang.
Saat menilai stack Anda (termasuk Datadog atau alternatif), uji dengan pertanyaan:
Pilih satu atau dua service dengan traffic nyata. Definisikan metrik sukses tunggal seperti “waktu mengidentifikasi akar penyebab turun dari 30 menit ke 10” atau “kurangi alert berisik sebanyak 40%.” Instrument hanya yang diperlukan, dan tinjau hasil setelah dua minggu.
Simpan dokumentasi internal terpusat sehingga pembelajaran bersifat kumulatif—tautkan runbook pilot, aturan tagging, dan dashboard dari satu tempat (mis. /blog/observability-basics sebagai titik awal internal).
Anda tidak “meng-roll out Datadog” sekali. Anda mulai kecil, menetapkan standar dini, lalu skala apa yang berhasil.
Hari 0–30: Onboard (buktikan nilai cepat)
Pilih 1–2 layanan kritis dan satu perjalanan pelanggan. Instrument logs, metrics, dan traces secara konsisten, dan hubungkan integrasi yang sudah Anda andalkan (cloud, Kubernetes, CI/CD, on-call).
Hari 31–60: Standarkan (buat dapat diulang)
Ubah pembelajaran menjadi default: penamaan service, tagging, template dashboard, penamaan monitor, dan kepemilikan. Buat tampilan “golden signals” (latency, traffic, errors, saturation) dan set SLO minimal untuk endpoint terpenting.
Hari 61–90: Skala (perluas tanpa kekacauan)
Onboard tim tambahan menggunakan template yang sama. Perkenalkan governance (aturan tag, metadata wajib, proses review untuk monitor baru) dan mulai lacak biaya vs penggunaan agar platform tetap sehat.
Setelah Anda memperlakukan observabilitas sebagai platform, biasanya akan muncul kebutuhan untuk aplikasi “lem” kecil di sekitarnya: UI katalog service, hub runbook, halaman timeline insiden, atau portal internal yang menghubungkan owner → dashboard → SLO → playbook.
Itu jenis tooling internal ringan yang bisa Anda bangun cepat di Koder.ai—platform vibe-coding yang memungkinkan Anda menghasilkan web app via chat (umumnya React frontend, Go + PostgreSQL backend), dengan ekspor kode sumber dan dukungan deploy/hosting. Dalam praktik, tim menggunakannya untuk mem-prototype dan mengirim permukaan operasional yang mempermudah governance dan alur kerja tanpa mengalihkan tim produk utama dari roadmap.
Jalankan dua sesi 45 menit: (1) “Cara kita query di sini” dengan pola query bersama (per service, env, region, version), dan (2) “Playbook troubleshooting” dengan alur sederhana: konfirmasi dampak → periksa marker deploy → persempit ke service → inspeksi traces → konfirmasi kesehatan dependency → putuskan rollback/mitigasi.
Alat observabilitas adalah sesuatu yang Anda konsultasikan saat ada masalah (dashboard, pencarian log, sebuah query). Platform observabilitas adalah sesuatu yang Anda jalankan terus-menerus: menstandarkan telemetri, integrasi, akses, kepemilikan, alerting, dan alur insiden di seluruh tim sehingga hasilnya meningkat (deteksi dan resolusi lebih cepat).
Karena keuntungan terbesar datang dari hasil, bukan tampilan visual:
Grafik membantu, tetapi Anda butuh standar bersama dan alur kerja untuk konsisten menurunkan MTTD/MTTR.
Mulailah dengan baseline yang wajib dibawa setiap sinyal:
serviceenv (prod, staging, )Field high-cardinality (seperti user_id, order_id, session_id) berguna saat debugging kasus "hanya satu pelanggan yang bermasalah", tetapi mereka bisa menaikkan biaya dan memperlambat query jika dipakai di mana-mana.
Gunakan secara sengaja:
Sebagian besar tim menstandarkan:
Default praktis:
Pilih jalur yang sesuai kebutuhan kontrol Anda, lalu terapkan aturan penamaan/tagging yang sama di semuanya.
Lakukan keduanya:
Ini mencegah setiap tim menciptakan skema sendiri-sendiri sambil menjaga momentum adopsi.
Karena integrasi lebih dari sekadar pipa data—mereka meliputi:
Prioritaskan integrasi bidirensional yang menerima sinyal dan juga memicu/mencatat aksi, sehingga observabilitas menjadi bagian dari kerja sehari-hari—bukan sekedar UI tujuan.
Berpegang pada konsistensi dan reuse:
Hindari dashboard vanity dan alert sekali pakai. Jika sebuah query penting, simpan, beri nama, dan lampirkan ke tampilan service yang bisa ditemukan orang lain.
Alert berdasarkan burn rate (seberapa cepat Anda mengonsumsi error budget), bukan setiap lonjakan sementara. Pola umum:
Buat starter set kecil (2–4 SLO per service) dan perluas hanya setelah tim benar-benar menggunakannya. Untuk dasar, lihat /blog/slo-monitoring-basics.
Alasan umum:
Di Datadog sering muncul duplikasi sinyal ketika monitor dibuat dari permukaan berbeda (metrics, logs, traces) tanpa menentukan yang kanonis untuk paging.
Skalakan alerting dengan aturan routing yang masuk akal bagi manusia:
Default berguna: .
Sederhanakan dengan kontrol ringan:
service, env, team, ) dan aturan jelas untuk tag opsionalAnda tidak perlu “mematikan semuanya”. Mulailah dengan membentuk data:
Konsolidasi bukan harus satu vendor untuk semua, tapi berarti lebih sedikit sistem pencatat untuk telemetri dan respons, kepemilikan yang lebih jelas, dan lebih sedikit tempat yang harus dilihat orang saat outage.
Checklist praktis saat mengevaluasi stack:
Jalankan pilot pada 1–2 service dengan metrik sukses jelas (mis. waktu menemukan root cause turun dari 30 jadi 10 menit) selama dua minggu, dokumentasikan belajar di satu tempat seperti /blog/observability-basics.
Mulai kecil, tetapkan standar dini, lalu skala apa yang berhasil.
30/60/90 hari:
Koder.ai cocok untuk membangun glue apps ringan: katalog service, hub runbook, halaman timeline insiden, atau portal internal yang menghubungkan owner → dashboard → SLO → playbook—cepat diprototipe dan deploy tanpa mengalihdayakan tim produk besar.
Beberapa kemenangan cepat minggu pertama:
Pelatihan: dua sesi 45 menit — (1) ‘Cara query di sini’ dengan pola query bersama, dan (2) ‘Playbook troubleshooting’ dengan alur singkat: konfirmasi dampak → periksa marker deploy → persempit ke service → inspeksi traces → cek dependency → putuskan rollback/mitigasi.
Checklist copy/paste:
devteamversion (versi deploy atau git SHA)Tambahkan tier (frontend, backend, data) jika ingin filter ekstra sederhana yang cepat berdampak.
Kuncinya adalah membuat semuanya berbagi konteks yang sama (service/env/version/request ID) agar korelasi cepat.
tierReuse lebih cepat daripada menemukan ulang solusi.
Pantau KPI: MTTD, MTTR, jumlah insiden & insiden berulang, frekuensi deploy. Jalankan review kuartalan nilai vs biaya bersama platform owners, beberapa tim layanan, dan finance—tujuannya produk review, bukan audit.