OpenTelemetry vs Agen APM Proprietari: Mana yang Dipilih

Masalah apa yang coba Anda selesaikan dengan APM

Tim biasanya menerapkan APM karena sesuatu sudah terasa sakit: halaman lambat, error acak, atau outage yang butuh waktu lama untuk dipahami. Minggu pertama bisa terasa seperti kemenangan. Akhirnya Anda melihat trace, beberapa grafik, dan layar “kesehatan layanan” yang rapi. Lalu insiden berikutnya datang dan masih butuh berjam-jam, alert berbunyi untuk hal yang tidak relevan, dan orang berhenti mempercayai dashboard.

Observabilitas yang berguna bukan soal mengumpulkan lebih banyak data. Ini soal mendapatkan jawaban cepat, dengan konteks yang cukup untuk bertindak. Setup yang baik membantu Anda menemukan permintaan yang gagal, melihat apa yang berubah, dan memastikan apakah pengguna terdampak. Ini juga mengurangi false alarm sehingga tim merespons saat hal itu penting.

Sebagian besar waktu tidak dihabiskan untuk menginstal agen. Waktu dihabiskan untuk mengubah sinyal mentah menjadi sesuatu yang dapat diandalkan: memilih apa yang diinstrumentasi (dan apa yang noise), menambahkan tag konsisten seperti environment dan versi, membangun dashboard yang sesuai cara tim berpikir, tuning alert, dan mengajari orang apa yang dimaksud dengan “baik”.

Di sinilah pilihan antara OpenTelemetry dan agen APM proprietari menjadi nyata. Agen proprietari bisa membawa Anda ke “data pertama” dengan cepat, tetapi sering mendorong Anda ke penamaan, sampling, dan pengemasan milik vendor itu. Beberapa bulan kemudian, ketika Anda menambahkan backend baru, pindah cloud, atau mengubah cara menangani log, Anda mungkin menemukan bahwa dashboard dan alert bergantung pada perilaku spesifik vendor.

Contoh sederhana: Anda membangun tool admin internal dan portal pelanggan. Awalnya, Anda utama butuh visibilitas pada error dan endpoint lambat. Nanti, Anda butuh tampilan level bisnis seperti kegagalan checkout atau masalah login berdasarkan wilayah. Jika setup Anda tidak bisa berkembang tanpa mengulang instrumentasi dan mempelajari ulang query, Anda akan menanggung biaya itu berulang kali.

Tujuannya bukan memilih "alat terbaik". Tujuannya memilih pendekatan yang menjaga debugging tetap cepat, alert tetap tenang, dan perubahan masa depan tetap terjangkau.

Definisi singkat: OpenTelemetry dan agen proprietari

Saat orang membandingkan OpenTelemetry dengan agen APM proprietari, mereka membandingkan dua ide berbeda: standar bersama untuk mengumpulkan data observabilitas versus stack monitoring yang dikemas dan dimiliki vendor.

OpenTelemetry (sering disingkat OTel) adalah standar terbuka dan set alat untuk memproduksi dan mengirim data telemetri. Ia mencakup tiga sinyal inti: trace (apa yang terjadi antar layanan), metrik (bagaimana sistem berperilaku dari waktu ke waktu), dan log (apa yang dikatakan sistem pada suatu waktu). Intinya, OpenTelemetry bukan satu vendor monitoring. Ini cara umum menghasilkan dan memindahkan sinyal sehingga Anda bisa memilih kemana mereka diarahkan.

Agen APM proprietari adalah library atau proses spesifik vendor yang Anda pasang ke aplikasi (atau ke host). Ia mengumpulkan data dalam format yang vendor harapkan, dan biasanya bekerja paling baik saat Anda juga menggunakan backend, dashboard, dan alerting vendor itu.

Collector, gateway, dan backend (istilah sederhana)

Kebanyakan pipeline telemetri punya tiga bagian:

• Instrumentasi: kode atau agen yang membuat trace, metrik, dan log.
• Collector (atau gateway): layanan tengah yang menerima sinyal, melakukan batching, filtering, dan meneruskan.
• Backend: tempat data disimpan, di-query, dan diubah menjadi dashboard dan alert.

Dengan OpenTelemetry, collector bersifat umum karena memungkinkan Anda mengganti backend nanti tanpa mengubah kode aplikasi. Pada agen proprietari, peran collector mungkin dibundel ke dalam agen, atau data bisa langsung dikirim ke backend vendor.

Apa arti “instrumentasi” sebenarnya

Instrumentasi adalah bagaimana perangkat lunak Anda melaporkan apa yang dilakukannya.

Untuk layanan backend, ini biasanya berarti mengaktifkan SDK atau auto-instrumentation dan memberi nama span penting (mis. “checkout” atau “login”). Untuk aplikasi web, bisa mencakup page load, permintaan frontend, dan aksi pengguna (ditangani hati-hati demi privasi). Untuk mobile, sering berarti layar lambat, panggilan jaringan, dan crash.

Jika Anda membangun aplikasi dengan platform seperti AppMaster (yang menghasilkan backend Go, web app Vue3, dan mobile Kotlin/SwiftUI), keputusan yang sama tetap berlaku. Anda akan menghabiskan lebih sedikit waktu pada scaffolding dan lebih banyak waktu menyepakati penamaan konsisten, memilih event yang penting, dan merutekan data ke backend yang Anda pilih.

Lock-in vendor: seperti apa di praktik

Lock-in biasanya bukan soal apakah Anda bisa mencopot agen. Ini soal semua yang Anda bangun di sekitarnya: dashboard, alert, aturan penamaan, dan cara tim menyelidiki insiden.

Dimana lock-in muncul sehari-hari

Jebakan pertama adalah portabilitas data. Bahkan jika Anda bisa mengekspor log atau trace mentah, memindahkan histori berbulan-bulan dan menjaga dashboard tetap berguna itu sulit. Alat proprietari sering menyimpan data dalam model custom, dan dashboard bergantung pada bahasa query vendor, widget, atau field “ajaib”. Anda mungkin menyimpan screenshot, tetapi kehilangan dashboard yang hidup.

Jebakan kedua adalah coupling di kode dan konfigurasi. OpenTelemetry juga bisa menciptakan coupling jika Anda mengandalkan exporter atau metadata spesifik vendor, tetapi agen proprietari sering lebih jauh dengan API custom untuk error, session pengguna, RUM, atau “extras” database. Semakin banyak kode aplikasi memanggil API itu, semakin sulit pindah nanti karena perlu refactor.

Harga juga bisa menciptakan lock-in. Perubahan paket, penagihan berdasarkan cardinality tinggi, atau tarif berbeda untuk trace vs log bisa menaikkan biaya saat penggunaan tumbuh. Jika respon insiden bergantung pada UI vendor, negosiasi jadi lebih sulit.

Kepatuhan dan tata kelola juga penting. Anda butuh jawaban jelas mengenai kemana data pergi, berapa lama disimpan, dan bagaimana field sensitif ditangani. Ini jadi mendesak pada setup multi-cloud atau persyaratan regional ketat.

Tanda-tanda Anda mulai terjebak:

• Dashboard dan alert tidak bisa diekspor dalam format yang dapat dipakai ulang
• Kode aplikasi menggunakan panggilan SDK khusus vendor untuk alur inti
• Tim mengandalkan field proprietari yang tak bisa direplikasi di tempat lain
• Biaya melonjak saat Anda menambah layanan atau trafik tumbuh
• Opsi residensi data tidak memenuhi kebutuhan governance

Strategi keluar sebagian besar adalah dokumentasi awal. Catat SLO kunci, konvensi penamaan, dan ambang alert. Simpan peta singkat sinyal mana yang memberi tenaga pada alert mana. Jika Anda pernah pergi, Anda ingin membangun ulang tampilan, bukan menulis ulang sistem Anda.

Kualitas sinyal: log, metrik, dan trace dibandingkan

Kualitas sinyal bergantung lebih pada konsistensi daripada alat. Perbedaan praktis adalah siapa yang menetapkan aturan: agen vendor mungkin memberi default “cukup baik”, sementara OpenTelemetry memberi kendali tetapi mengharapkan Anda mendefinisikan konvensi.

Log: struktur dan konteks

Log hanya berguna di kondisi tekanan jika terstruktur dan membawa konteks konsisten. Agen proprietari kadang auto-enrich log (nama layanan, environment, request ID) jika Anda menggunakan setup logging mereka. OpenTelemetry bisa melakukan hal yang sama, tetapi Anda perlu menstandarkan field antar layanan.

Garis dasar yang baik: setiap baris log menyertakan trace ID (dan span ID bila memungkinkan), plus identifier pengguna atau tenant bila tepat. Jika satu layanan menulis log JSON dan layanan lain menulis teks biasa, korelasi menjadi tebakan.

Metrik: penamaan dan cardinality

Metrik bisa gagal tanpa tanda. Anda bisa punya banyak grafik tapi tetap kehilangan dimensi yang Anda butuhkan saat insiden. Agen vendor sering mengirim metrik siap-pakai dengan nama stabil dan label masuk akal. Dengan OpenTelemetry, Anda bisa mencapai kualitas yang sama, tetapi Anda harus menegakkan penamaan dan label antar tim.

Dua jebakan umum:

• Label high-cardinality (ID pengguna penuh, email, path dengan ID tersemat) yang meledakkan biaya dan membuat query lambat.
• Dimensi yang hilang, mis. melacak latensi tapi tidak memecahnya menurut endpoint atau dependency.

Trace: cakupan, sampling, dan kelengkapan

Kualitas tracing bergantung pada cakupan span. Auto-instrumentation (sering kuat pada agen proprietari) dapat menangkap banyak dengan cepat: permintaan web, panggilan DB, framework umum. Auto-instrumentation OpenTelemetry juga bisa kuat, tetapi Anda mungkin tetap perlu span manual untuk menangkap langkah bisnis.

Sampling adalah tempat tim sering kaget. Sampling agresif menghemat biaya tetapi menciptakan cerita yang terputus dimana permintaan penting hilang. Pendekatan praktis: sample trafik “normal” sambil mempertahankan error dan permintaan lambat pada tingkat lebih tinggi.

Korelasi lintas-layanan adalah ujian sebenarnya: dapatkah Anda lompat dari alert, ke trace yang tepat, ke log untuk permintaan yang sama? Itu hanya bekerja bila header propagasi konsisten dan setiap layanan menghormatinya.

Jika Anda ingin sinyal lebih baik, mulai dengan konvensi yang lebih baik:

• Field log standar (trace_id, service, env, request_id)
• Nama metrik dan label yang diizinkan (plus daftar label high-cardinality yang dilarang)
• Kebijakan tracing minimal (apa yang harus ditrace, dan bagaimana sampling berubah untuk error)
• Penamaan layanan konsisten antar environment
• Rencana untuk span manual pada alur bisnis kunci

Usaha dan pemeliharaan: bagian tersembunyi dari keputusan

Tim sering membandingkan fitur dulu, lalu merasakan biaya nyata beberapa bulan kemudian: siapa yang menjaga instrumentasi tetap bersih, siapa yang memperbaiki dashboard rusak, dan seberapa cepat Anda mendapat jawaban setelah sistem berubah.

Time-to-first-value sering menguntungkan agen proprietari. Anda memasang satu agen dan mendapatkan dashboard serta alert dasar yang terlihat baik pada hari pertama. OpenTelemetry bisa sama kuatnya, tetapi keberhasilan awal bergantung pada memiliki backend untuk menyimpan dan melihat telemetri, plus default yang masuk akal untuk penamaan dan tag.

Instrumentasi jarang 100 persen otomatis di kedua pendekatan. Auto-instrumentation menutupi framework umum, tetapi gap muncul cepat: antrean internal, middleware custom, job background, dan langkah bisnis spesifik. Telemetri paling berguna biasanya datang dari sedikit pekerjaan manual: menambahkan span di sekitar alur kunci (checkout, pembuatan tiket, pembuatan laporan) dan merekam atribut yang tepat.

Penamaan layanan dan atribut menentukan apakah dashboard bisa dipakai. Jika satu layanan bernama api, yang lain api-service, dan yang lain backend-prod, setiap grafik menjadi teka-teki. Masalah yang sama muncul pada tag environment, region, dan versi.

Dasar penamaan praktis:

• Pilih satu nama layanan stabil per unit yang dideploy
• Standarkan environment (prod, staging, dev) dan version
• Jauhkan nilai high-cardinality (seperti user ID) dari label metrik
• Gunakan field error konsisten (type, message, status)

Overhead operasional juga berbeda. OpenTelemetry sering berarti menjalankan dan upgrade collector, men-tune sampling, dan menangani telemetri yang hilang. Agen proprietari mengurangi sebagian setup itu, tetapi Anda tetap mengelola upgrade agen, overhead performa, dan keanehan platform.

Rencanakan pula untuk pergantian tim. Pilihan terbaik adalah yang bisa dipertahankan tim setelah pemilik asli pergi. Jika Anda membangun aplikasi di platform seperti AppMaster, membantu untuk mendokumentasikan satu cara standar instrumentasi sehingga setiap aplikasi baru mengikuti konvensi yang sama.

Langkah demi langkah: bagaimana mengevaluasi kedua opsi di sistem Anda

Jangan instrument semua hal sekaligus. Anda akan tenggelam dalam data sebelum belajar apa-apa. Perbandingan yang adil dimulai dengan sepotong kecil dan nyata dari sistem Anda yang mencerminkan bagaimana pengguna mengalami masalah.

Pilih satu atau dua perjalanan pengguna kritis yang penting untuk bisnis dan mudah dikenali saat rusak, seperti “pengguna login dan memuat dashboard” atau “checkout selesai dan email tanda terima dikirim”. Alur ini melintasi beberapa layanan dan menghasilkan sinyal sukses/gagal yang jelas.

Sebelum mengumpulkan lebih banyak data, sepakati peta layanan dasar dan aturan penamaan. Putuskan apa yang dihitung sebagai layanan, bagaimana menamainya (nama yang mudah dibaca dan stabil), dan bagaimana memisahkan environment (prod vs staging). Disiplin satu kali ini mencegah hal yang sama muncul di bawah lima nama berbeda.

Gunakan set atribut minimal sehingga Anda bisa memfilter dan menghubungkan event tanpa membengkakkan biaya: env, version, tenant (jika multi-tenant), dan request ID (atau trace ID) yang bisa Anda salin dari error dan ikuti end-to-end.

Rencana pilot praktis (1–2 minggu)

• Instrumentasikan 1–2 alur end-to-end (frontend, API, database, dan 1–2 integrasi kunci).
• Tegakkan aturan penamaan untuk nama layanan, endpoint, dan operasi kunci.
• Mulai dengan atribut minimal: env, version, tenant, dan request atau trace ID.
• Tetapkan rencana sampling: pertahankan error dan permintaan lambat pada tingkat lebih tinggi; sample trafik normal.
• Ukur dua hal: waktu-ke-diagnosis dan noise alert (alert yang tidak bisa ditindaklanjuti).

Jika Anda mengekspor dan menjalankan kode yang dihasilkan (mis. backend Go dan web app dari AppMaster), perlakukan seperti aplikasi lain dalam pilot. Tujuannya bukan cakupan sempurna. Tujuannya belajar pendekatan mana yang membawa Anda dari “ada yang salah” ke “ini langkah yang gagal” dengan pekerjaan berkelanjutan paling sedikit.

Mendapatkan dashboard dan alert yang berguna (tanpa tweak tak berujung)

Dashboard dan alert gagal saat tidak menjawab pertanyaan yang orang ajukan saat insiden. Mulailah dari set sinyal kecil yang terkait dengan rasa sakit pengguna, bukan trivia infrastruktur.

Set starter praktis adalah latensi, error, dan saturasi. Jika Anda bisa melihat p95 latency per endpoint, laju error per layanan, dan satu sinyal saturasi (kedalaman antrean, koneksi DB, atau utilisasi worker), biasanya Anda bisa menemukan masalah dengan cepat.

Untuk menghindari membangun ulang panel untuk setiap layanan baru, tegaslah soal penamaan dan label. Gunakan atribut konsisten seperti service.name, deployment.environment, http.route, dan status_code. Di sinilah tim sering merasakan perbedaan: OpenTelemetry mendorong bentuk standar, sementara agen proprietari mungkin menambahkan ekstra berguna, kadang dalam field spesifik vendor.

Jaga dashboard kecil dan dapat diulang. Satu dashboard “Service overview” harus bekerja untuk setiap API jika semua layanan mengeluarkan metrik inti dan tag yang sama.

Alert yang menunjuk ke dampak pengguna

Alert harus berbunyi saat pengguna merasakan, bukan saat server terlihat sibuk. Default kuat termasuk laju error tinggi pada endpoint kunci, p95 latency melampaui ambang yang disepakati selama 5–10 menit, dan saturasi yang memprediksi kegagalan segera (pertumbuhan antrean, habisnya pool DB). Sertakan juga alert “telemetry hilang” agar Anda sadar saat layanan berhenti melaporkan.

Saat alert berbunyi, tambahkan satu atau dua catatan runbook di deskripsi alert: dashboard mana yang dibuka pertama, deploy terakhir yang perlu dicek, dan field log mana yang difilter. Rencanakan kepemilikan juga. Jadwalkan tinjauan singkat bulanan. Seorang orang menghapus alert berisik, menggabungkan duplikat, dan menyesuaikan ambang. Ini juga saat yang tepat memastikan layanan baru mengikuti label yang sama agar dashboard tetap bekerja.

Kesalahan umum yang membuang waktu dan anggaran

Cara tercepat membakar uang di observabilitas adalah menyalakan semuanya sekaligus. Tim mengaktifkan setiap opsi auto-instrumentation lalu heran kenapa tagihan melambung, query melambat, dan orang berhenti mempercayai dashboard.

Data high-cardinality sering menjadi penyebab. Memasukkan user ID, URL lengkap, atau body request mentah ke label dan atribut bisa meledakkan metrik dan membuat grafik sederhana mahal.

Masalah penamaan adalah pemboros anggaran lain yang tersembunyi. Jika satu layanan melaporkan http.server.duration dan layanan lain melaporkan request_time_ms, Anda tidak bisa membandingkannya dan setiap dashboard menjadi pekerjaan custom. Lebih buruk ketika nama span dan template route berbeda untuk alur pengguna yang sama.

Default alat bisa membuang minggu. Banyak produk dikirim dengan alert siap-pakai, tetapi seringkali mereka memanggil pada lonjakan kecil atau tetap diam saat insiden nyata. Alert berbasis rata-rata melewatkan tail latency tempat pelanggan merasakan sakit.

Konteks yang hilang membuat investigasi berjalan lama. Jika Anda tidak memberi tag telemetri dengan versi (dan sering environment deploy), Anda tidak bisa mengaitkan error dan latensi ke rilis. Ini lebih penting untuk tim yang sering mengirim atau meregenerasi kode.

Juga, trace tidak menggantikan log. Trace menunjukkan jalur dan timing, tetapi log sering memegang detail manusiawi: kegagalan validasi, respons pihak ketiga, dan aturan bisnis.

Perbaikan cepat yang sering cepat membayar:

• Mulai dengan set kecil endpoint dan satu perjalanan pengguna kritis
• Sepakati aturan penamaan untuk layanan, route, nama span, dan status code
• Tambahkan version dan environment di setiap sinyal sebelum membangun dashboard
• Tune alert ke gejala yang dirasakan pengguna (error rate, p95 latency), bukan setiap metrik
• Jaga log dan trace terhubung dengan request atau trace ID bersama

Contoh: memilih untuk produk kecil dan satu alat internal

Bayangkan tim lima orang menjalankan dua hal: API publik untuk pelanggan bayar, dan tool admin internal untuk dukungan dan operasi. API butuh respon insiden cepat. Tool admin berubah setiap minggu karena alur kerja bergeser.

Dalam situasi itu, pilihan sering bergantung lebih pada siapa yang akan memegang operasi sehari-hari daripada teknologinya.

Opsi A: mulai dengan agen proprietari (kecepatan sekarang)

Ini jalur tercepat ke “kita bisa melihat error dan endpoint lambat hari ini.” Anda memasang agen, ia auto-detect framework umum, dan Anda mendapatkan dashboard serta alert dasar cepat.

Yang biasanya jadi lebih sulit nanti adalah migrasi. Dashboard, ambang alert, dan perilaku sampling mungkin terikat pada satu vendor. Saat tool admin berubah (endpoint baru, job background), Anda mungkin terus men-tune pengaturan khusus vendor dan membayar lebih untuk ingestion.

Setelah 2 minggu, biasanya Anda punya peta layanan, top error, dan beberapa alert berguna.

Setelah 2 bulan, lock-in sering muncul di sekitar dashboard, bahasa query, dan instrumentasi custom.

Opsi B: mulai dengan OpenTelemetry (fleksibilitas nanti)

Ini butuh waktu lebih lama di awal karena Anda memilih exporter dan mendefinisikan apa yang “baik” untuk log, metrik, dan trace. Anda mungkin perlu lebih banyak penamaan manual dan atribut agar dashboard mudah dimengerti.

Bayarnya adalah portabilitas. Anda bisa merutekan sinyal yang sama ke backend berbeda, menjaga konvensi konsisten antar API dan tool admin, dan menghindari penulisan ulang instrumentasi saat kebutuhan berubah.

Setelah 2 minggu, Anda mungkin punya lebih sedikit dashboard yang dipoles tetapi struktur trace dan penamaan yang lebih bersih.

Setelah 2 bulan, besar kemungkinan Anda punya konvensi stabil, alert yang bisa dipakai ulang, dan perubahan alat yang lebih mudah.

Aturan keputusan sederhana:

• Jika engineer support butuh jawaban minggu ini, agen proprietari bisa jadi pilihan tepat.
• Jika produk berubah mingguan dan Anda memperkirakan pindah vendor, mulai dengan OpenTelemetry.
• Jika satu orang memegang ops paruh waktu, utamakan default yang cepat.
• Jika tim khusus memegang ops, utamakan sinyal yang portabel dan konvensi yang jelas.

Checklist cepat dan langkah berikutnya

Jika Anda buntu antara OpenTelemetry dan agen APM proprietari, putuskan berdasarkan apa yang akan Anda andalkan sehari-hari: portabilitas, korelasi bersih antar sinyal, dan alert yang mengarah ke perbaikan cepat.

Checklist:

• Portabilitas: dapatkah Anda ganti backend nanti tanpa menulis ulang instrumentasi atau kehilangan field kunci?
• Korelasi: dapatkah Anda lompat dari trace permintaan lambat ke log dan metrik terkait dengan cepat?
• Cakupan sinyal: apakah Anda mendapat dasar (nama route HTTP, tipe error, span database), atau ada gap?
• Kegunaan alert: apakah alert memberi tahu apa yang berubah dan dimana, atau hanya ambang yang berisik?
• Upaya operasional: siapa yang memegang update, rollout agen, perubahan SDK, dan sampling, dan seberapa sering itu terjadi?

Lock-in biasanya bisa diterima saat Anda tim kecil yang mau cepat mendapat nilai dan yakin akan bertahan dengan satu stack selama bertahun-tahun. Ini lebih berisiko dengan banyak environment, stack teknologi campuran, keterbatasan compliance, atau kemungkinan nyata Anda akan ganti vendor setelah review anggaran.

Untuk menghindari tweak tak berujung, jalankan pilot singkat dan tentukan output dulu: tiga dashboard dan lima alert yang benar-benar membantu saat hari buruk. Lalu perluas cakupan.

Pertahankan pilot konkret:

• Definisikan 3 dashboard (kesehatan layanan, endpoint teratas, panggilan DB dan eksternal)
• Definisikan 5 alert (laju error, p95 latency, saturasi, backlog antrean, job gagal)
• Tuliskan konvensi penamaan (nama layanan, tag environment, pola route)
• Bekukan daftar atribut kecil (tag yang akan Anda andalkan untuk filter dan group)
• Sepakati aturan sampling (apa yang disimpan, apa yang di-sample, dan mengapa)

Jika Anda membangun alat internal dan portal pelanggan baru, AppMaster (appmaster.io) dapat membantu Anda membuat aplikasi lengkap dengan cepat. Itu memberi ruang untuk memilih pendekatan observability yang sesuai, lalu menerapkannya konsisten saat Anda deploy dan iterate.