Dalam konteks di mana perusahaan berusaha mengoptimalkan pengelolaan data mereka dan memperkuat kinerja infrastruktur cloud mereka, Snowflake memanfaatkan peluang besar dengan mengintegrasikan Observe ke dalam platform cloud-nya. Akuisisi ini, yang diresmikan awal Januari 2026, menandai titik balik penting dalam cara para pelaku digital memahami pengelolaan telemetri. Data yang berasal dari log, metrik, dan jejak, yang sering tersebar dan sulit dianalisis secara konsisten, kini dapat dipusatkan dalam satu antarmuka tunggal. Langkah strategis ini tidak hanya bertujuan untuk menyederhanakan pengawasan infrastruktur, tetapi juga mempercepat deteksi dan penyelesaian anomali melalui pengelolaan terpadu yang didasarkan pada standar terbuka. Dengan mengandalkan teknologi tangguh seperti Apache Iceberg dan OpenTelemetry, Snowflake bertekad memberikan pengalaman pengguna yang diperkuat, di mana kecerdasan buatan memainkan peran kunci dalam analisis proaktif sistem kompleks.
Penawaran baru ini hadir sebagai leverage penting bagi perusahaan yang menghadapi pertumbuhan eksponensial aliran data, terutama dengan meningkatnya agen AI yang terintegrasi dalam infrastruktur cloud modern. Integrasi Observe menjanjikan penyederhanaan proses pemantauan, peningkatan visibilitas kinerja operasional, serta perbaikan signifikan dalam manajemen kinerja aplikasi. Pilihan strategis ini berada dalam pasar observabilitas yang sangat kompetitif dan berkembang pesat, di mana inovasi teknologi menjadi faktor kunci diferensiasi.
- 1 Asal-usul Observe dan kaitannya yang erat dengan Snowflake
- 2 Memusatkan telemetri untuk mempercepat pengelolaan kinerja
- 3 Standar terbuka sebagai inti strategi integrasi
- 4 AI SRE: horizon baru keandalan situs bersama Snowflake dan Observe
- 5 Konsekuensi ekonomi dan dampak strategis akuisisi bagi Snowflake
- 6 Prospek masa depan: menuju observabilitas cerdas dan prediktif
Asal-usul Observe dan kaitannya yang erat dengan Snowflake
Observe lahir pada tahun 2017 berkat visi bersama Jacob Leverich, Jonathan Trevor, dan Ang Li. Platform observabilitas ini dengan cepat memposisikan dirinya sebagai solusi inovatif dengan mengandalkan arsitektur teknis yang sangat terkait dengan Snowflake. Sejak peluncurannya pada 2018, Observe telah mengintegrasikan basis terpusat yang didasarkan pada teknologi Snowflake, sehingga memudahkan adopsi cepat oleh pengguna yang ingin mengoptimalkan pengelolaan dan analisis data telemetri mereka.
Akar bersama antara Observe dan Snowflake semakin kuat karena keduanya berbagi inkubator yang sama, Sutter Hill Ventures. Mike Speiser, seorang eksekutif senior di Sutter Hill, bahkan memimpin Snowflake pada awalnya, membangun jembatan yang kokoh antara kedua organisasi. Jeremy Burton, yang memimpin Observe selama beberapa tahun, juga duduk di dewan direksi Snowflake sejak 2015, yang mendorong sinergi teknis dan strategis antara kedua entitas. Simbiosis ini memungkinkan penyelarasan tim pada tujuan bersama dan pematangan teknologi yang dikembangkan oleh Observe dengan kesesuaian sempurna terhadap ekspektasi Snowflake.
Observe berhasil meyakinkan dunia modal ventura, mengumpulkan hampir 500 juta dolar dan mencapai valuasi sekitar 750 juta dolar pada musim panas 2025. Di antara para investor terdapat nama-nama bergengsi seperti Snowflake Ventures, Madrona, dan Sutter Hill, memperkuat kepercayaan pada keberlanjutan strategis proyek ini. Kekuatan finansial ini membuka jalan bagi akuisisi resmi pada 2026, menegaskan pilihan yang matang dan dipersiapkan selama bertahun-tahun.
Kemitraan historis yang menjadi proses integrasi alami
Peralihan dari kolaborasi menuju integrasi penuh berlangsung secara alami karena komplementaritas teknologi dan tujuan sangat jelas. Dengan akuisisi Observe, Snowflake tidak sekadar menambahkan alat baru ke rangkaian perangkat lunaknya, tetapi memperkuat posisinya sebagai pemimpin platform cloud yang didedikasikan untuk analisis data dan pemantauan infrastruktur. Kedua perusahaan sudah memiliki fondasi teknologi yang sama, yang sangat memudahkan integrasi teknis dan harmonisasi proses.
Bagi pelanggan Snowflake, integrasi ini berarti akses ke pengelolaan data telemetri yang terpadu, baik itu berasal dari log, metrik, maupun jejak. Ini tidak hanya memungkinkan visibilitas yang lebih baik terhadap seluruh sistem, tetapi juga meningkatkan manajemen kinerja dan deteksi proaktif insiden. Dialog antara tim Observe dan Snowflake telah menyempurnakan penawaran yang berfokus pada efektivitas operasional, di mana setiap komponen saling memperkaya.
Memusatkan telemetri untuk mempercepat pengelolaan kinerja
Dalam dunia digital saat ini, telemetri mewakili volume besar informasi terperinci tentang kesehatan dan kinerja infrastruktur cloud. Data ini mencakup terutama log kejadian, metrik kinerja, dan jejak eksekusi aplikasi. Tantangannya sangat penting: dapat menyeragamkan dan memusatkan informasi tersebut agar bisa dimanfaatkan lebih baik.
Berkat integrasi Observe, Snowflake menawarkan platform terpusat di mana data telemetri diperlakukan sebagai data “kelas utama”. Artinya, data tersebut mendapat tingkat perhatian dan pengolahan yang setara dengan data penting lainnya yang disimpan di cloud. Pelanggan dapat mengelompokkan, menganalisis, dan memanfaatkan informasi ini secara skala besar, sekaligus menikmati keuntungan teknologi Snowflake dalam hal skalabilitas dan kecepatan akses.
Sentralisasi ini memudahkan deteksi cepat anomali, misalnya dengan mengidentifikasi sinyal lemah sebelum menjadi insiden besar. Analisis data waktu nyata memungkinkan reaksi lebih cepat, secara signifikan meningkatkan ketersediaan dan keandalan layanan.
Ilustrasi konkret: kasus perusahaan e-commerce besar
Bayangkan sebuah platform perdagangan daring dengan jutaan pengguna aktif. Layanan bergantung pada infrastruktur cloud terdistribusi yang menghasilkan terabyte data telemetri setiap hari. Tanpa alat terpadu, tim teknis kesulitan menganalisis berbagai aliran data yang berasal dari sistem pembayaran, manajemen stok, atau dukungan pelanggan.
Dengan integrasi Observe dalam Snowflake, perusahaan ini dapat memperluas cakupan pengawasannya, terus memantau kinerja melalui satu antarmuka, mendeteksi perlambatan dan anomali, lalu mengantisipasi gangguan. Pendekatan proaktif ini memungkinkan pengurangan waktu henti, peningkatan pengalaman pelanggan, dan optimalisasi operasi bisnis.
Standar terbuka sebagai inti strategi integrasi
Pengelolaan efektif data telemetri mengharuskan adopsi teguh terhadap standar terbuka. Snowflake dan Observe terutama mengandalkan dua teknologi kunci: Apache Iceberg dan OpenTelemetry. Kerangka kerja ini menyediakan basis kuat untuk mengumpulkan, menyimpan, dan menganalisis aliran telemetri secara otomatis dan standar.
Apache Iceberg mempermudah pengelolaan tabel data besar di lingkungan cloud, dengan keandalan dan fleksibilitas yang tinggi. OpenTelemetry memberikan standar bagi pengumpulan data telemetri, baik log, metrik, maupun jejak, memungkinkan integrasi lancar dengan berbagai sistem dan aplikasi. Arah ini pada open source dan standar menghindarkan penguncian teknologi dan mendorong interoperabilitas.
Komponen-komponen ini memungkinkan operasi TI mengotomatisasi pemantauan dan melakukan audit secara lebih cepat dan handal, sehingga memberikan waktu lebih untuk fokus pada inovasi dan penyelesaian masalah proaktif.
Keuntungan praktis open source dalam pengelolaan telemetri
- Interoperabilitas yang meningkat: alat-alat dapat terhubung dengan mudah ke sistem lain dalam infrastruktur cloud.
- Fleksibilitas penyesuaian: tim dapat menyesuaikan pengumpulan data sesuai kebutuhan spesifik dan yang berkembang.
- Pengurangan biaya: dengan mengandalkan solusi komunitas, kebutuhan perawatan dan pengembangan lebih sedikit.
- Inovasi berkelanjutan: kontribusi pengembang dari seluruh dunia mempercepat peningkatan teknologi dasar.
AI SRE: horizon baru keandalan situs bersama Snowflake dan Observe
Salah satu elemen paling inovatif yang dibawa oleh Observe dan sangat dinantikan oleh Snowflake adalah komponen AI SRE, yang mewujudkan visi futuristik pengelolaan cerdas infrastruktur cloud. Kecerdasan buatan untuk keandalan situs merupakan janji proses otomatis yang mampu langsung mendeteksi anomali, memberi peringatan kepada tim, bahkan mengusulkan solusi pemulihan.
Model ini menjawab kompleksitas lingkungan modern yang semakin meningkat, di mana volume log, jejak, dan metrik menjadi sangat besar. Pengawasan hanya oleh manusia menjadi tidak praktis, sehingga perlu bergantung pada sistem pemantauan cerdas yang maju.
Konsep AI SRE tidak terbatas pada analisis data saja, tetapi juga mengintegrasikan pembelajaran mesin untuk mengantisipasi insiden, mengoptimalkan kinerja, dan memengaruhi pengambilan keputusan. Tujuan akhirnya adalah pengembalian investasi yang cepat melalui pengurangan drastis waktu penyelesaian serta peningkatan ketersediaan layanan.
Menuju transformasi peran dalam tim TI
Insinyur keandalan situs (Site Reliability Engineers) dapat membuat pekerjaan mereka berkembang ke tugas yang lebih strategis, didukung oleh alat-alat cerdas. Otomatisasi peringatan dan diagnosis memungkinkan mereka fokus pada proyek optimasi, penerapan praktik terbaik, dan kolaborasi dengan departemen lain. Sinergi ini menjanjikan peningkatan efisiensi proses TI secara keseluruhan.
Konsekuensi ekonomi dan dampak strategis akuisisi bagi Snowflake
Pembelian Observe oleh Snowflake bukan sekadar operasi teknologi murni, tetapi merupakan logika ekonomi dan strategis jangka panjang. Menurut sumber yang dekat dengan berkas, nilai transaksi diperkirakan mendekati satu miliar dolar, melewati akuisisi Streamlit yang dilakukan pada 2022. Pengeluaran ini mencerminkan prioritas Snowflake dalam memperkuat kapabilitas pengelolaan operasi dan observabilitasnya.
Dalam pasar perangkat lunak pengelolaan operasi TI yang diperkirakan bernilai puluhan miliar dolar, operasi ini bertujuan menempatkan Snowflake sebagai pemain utama. Ini juga memperkuat hubungan dengan pelanggan korporat yang mencari solusi lengkap, terintegrasi, dan mampu mengikuti skala data yang besar.
Dinamika ini memberikan efek berganda untuk seluruh ekosistem: mitra teknologi, integrator, serta perusahaan pelanggan dapat memanfaatkan platform canggih yang mampu menghadapi tantangan saat ini dan masa depan infrastruktur cloud. Selain itu, valuasi dan reputasi Snowflake diperkirakan akan semakin kuat, memperkokoh kepemimpinan dalam bidang Data Cloud AI.
Tabel ringkasan keuntungan strategis akuisisi Observe oleh Snowflake
| Aspek | Keuntungan untuk Snowflake | Dampak bagi pelanggan |
|---|---|---|
| Manajemen telemetri terpadu | Memperkuat penawaran cloud dengan platform terintegrasi | Pemusatan data untuk analisis yang lebih sederhana dan cepat |
| Standar terbuka (Apache Iceberg, OpenTelemetry) | Mendukung interoperabilitas dan inovasi berkelanjutan | Fleksibilitas integrasi dengan sistem pihak ketiga |
| AI SRE (kecerdasan buatan) | Otomatisasi canggih dalam operasi TI | Pengurangan waktu deteksi dan penyelesaian insiden |
| Dukungan finansial yang kuat | Risiko integrasi yang lebih rendah | Kepercayaan pada keberlanjutan layanan |
Integrasi Observe ke platform cloud Snowflake membuka jalan ke era baru observabilitas yang menggabungkan kekuatan komputasi, kecerdasan buatan, dan manajemen data telemetri terpadu. Tahap berikutnya diperkirakan menghadirkan fitur prediktif yang lebih kuat, memungkinkan tidak hanya merespons insiden dengan cepat, tetapi juga mengantisipasi perubahan sebelum menjadi masalah.
Transformasi ini juga didukung oleh kolaborasi aktif Snowflake dengan komunitas open source dan inisiatif inovasi teknologi. Tujuannya adalah tetap berada di garis depan ekspektasi pasar sembari mengandalkan basis yang tangguh dan dapat berkembang. Oleh karena itu, pengguna akan menikmati dashboard pemantauan yang semakin cerdas, peringatan kontekstual yang maju, dan integrasi mulus dengan alat pengelolaan kinerja yang sudah ada.
Prospek ini melanjutkan pekerjaan yang telah dimulai oleh Observe dan membuka peluang baru bagi perusahaan yang ingin memaksimalkan efisiensi operasional dalam infrastruktur cloud. Arsitektur terpadu yang berpusat pada standar terbuka menempatkan Snowflake sebagai katalisator utama inovasi dalam bidang analisis data dan pemantauan.
