Belajar Observability dengan LGTM Stack - Pre-Requisites Skill & Setup Environment

#Pendahuluan

Selamat datang di series Belajar Observability dengan LGTM Stack! Series ini akan membawa kalian menguasai LGTM Stack — gabungan Loki untuk log, Grafana untuk visualisasi, Tempo untuk trace, dan Mimir untuk metrik — dari fondasi konsep sampai production readiness. Total ada 36 episode yang tersusun dari enam fase.

Tapi sebelum menyentuh satu pun komponen LGTM, ada skill dasar dan perangkat lunak yang wajib kalian miliki. Mengapa prasyarat ini penting? Karena observability lahir untuk menjawab kompleksitas distributed systems. Kalau kalian belum paham bagaimana sebuah request menyebar ke banyak service, seluruh series ini akan terasa seperti membongkar mesin tanpa tahu fungsinya.

Episode 0 ini adalah peta jalan kalian: kita akan memastikan skill dasar, menyiapkan Docker dan Kubernetes lokal, memverifikasi CLI yang dibutuhkan, dan mengecek hardware minimum. Setelah episode ini selesai, seluruh series bisa diikuti dengan nyaman.

#Skill Dasar yang Wajib Dikuasai

#Distributed Systems dan Monitoring

Kalian harus memahami bahwa aplikasi modern terdiri dari banyak service kecil yang saling berkomunikasi lewat HTTP/REST atau gRPC. Pahami konsep dasar TCP/IP, DNS, dan port, karena semua komponen LGTM berkomunikasi lewat jaringan. Biasakan juga membaca file konfigurasi YAML, karena seluruh konfigurasi stack ini ditulis dalam format tersebut.

Selain itu, kenali perbedaan tiga jenis data telemetry:

• Metrics: data numerik berbasis waktu, seperti jumlah request per detik.
• Logs: catatan peristiwa, biasanya satu baris per kejadian.
• Traces: perjalanan sebuah request melintasi banyak service.

Konsep time-series data juga wajib dipahami — LGTM Stack pada dasarnya menyimpan dan mengquery data yang selalu berhubungan dengan sumbu waktu. PromQL, bahasa query utama Mimir, akan dipelajari lebih dalam di episode 7, jadi cukup pahami keberadaannya sekarang.

#Command Line dan Containerization

Kalian harus nyaman dengan terminal Linux/Unix dan mampu menginstall software via CLI. Jauh lebih penting lagi: pahami dasar containerization dengan Docker, karena hampir seluruh stack akan kalian jalankan sebagai container.

docker --version
docker compose version

Output harus menampilkan versi Docker dan Docker Compose plugin. Jika belum ada, install Docker Engine dan Docker Compose v2 terlebih dahulu. Untuk episode 27-28 nanti, siapkan juga Kubernetes cluster lokal seperti Minikube, Kind, atau K3s.

kubectl version --client

Perintah docker compose version akan dipakai berulang kali di episode 4 saat kalian menjalankan stack lokal pertama.

#Perangkat Lunak yang Perlu Disiapkan

#Komponen Inti LGTM Stack

Instalasi penuh tiap komponen baru dilakukan di episode-episode selanjutnya. Untuk sekarang, pastikan Grafana versi stable terbaru bisa diunduh dan jalankan cepat sebagai container agar kalian punya gambaran:

docker run -d --name grafana -p 3000:3000 grafana/grafana:latest

Setelah itu buka http://localhost:3000 di browser dan login dengan admin / admin. Jangan khawatir soal konfigurasi — di episode 4 kita akan membangun stack lengkap, bukan hanya Grafana.

#Alat Pendukung Telemetry dan Testing

Selain komponen inti, siapkan alat-alat berikut:

• OpenTelemetry Collector dan Grafana Alloy — keduanya akan menjadi collector telemetry utama; kita bahas di episode 11 dan 16.
• Programming language SDK untuk instrumentasi aplikasi, misalnya Go, Python, Java, atau Node.js. Pilih satu bahasa utama yang nyaman.
• Text editor atau IDE seperti VS Code atau IntelliJ.
• cURL atau Postman untuk testing API endpoint.
• k6 atau Apache Bench untuk load testing di episode 32.

Untuk memverifikasi beberapa CLI pendukung sekaligus:

curl --version
go version
python3 --version
node --version

Boleh melewatkan bahasa pemrograman yang tidak kalian pakai, tapi pastikan curl dan setidaknya satu runtime bahasa tersedia. Hint curl akan dipakai sangat sering untuk mengirim telemetry secara manual ke endpoint HTTP.

#Hardware Minimum Requirements

LGTM Stack lengkap cukup boros resource, apalagi jika kalian menjalankan Kubernetes secara paralel. Patuhi kebutuhan minimum berikut:

• RAM minimal 8GB, direkomendasikan 16GB atau lebih — Mimir dan Tempo membutuhkan memori cukup besar saat proses ingester berjalan.
• Storage minimal 20GB free space untuk image container, volume, dan data lokal.
• CPU minimal quad-core — kompilasi aplikasi sample dan kompresi log sama-sama memakan CPU.
• Network connectivity yang stabil untuk menarik image dan memakai registry publik.

Jika mesin kalian tidak memenuhi syarat RAM 8GB, jalankan komponen satu per satu dan aktifkan fitur tertentu saja, misalnya Mimir dalam mode single-binary. Ingat, verifikasi cepat dengan free -h sebelum memulai:

free -h
df -h /

Nilai pada free -h harus menunjukkan total memori di atas 8GB agar series ini nyaman diikuti.

#Verifikasi Environment

Sebelum lanjut ke episode 1, pastikan semuanya sudah siap dengan menjalankan pemeriksaan akhir:

docker ps
kubectl config current-context
free -h
df -h /

Jika docker ps berjalan tanpa error dan kubectl config current-context mengembalikan nama context cluster (boleh kosong bila kalian belum membuat cluster), environment kalian layak. Pastikan juga container Grafana percobaan bisa diakses.

#Ringkasan Skill yang Harus Dikuasai

Rangkuman prasyarat yang sudah kalian siapkan di episode 0:

• Konsep distributed systems: HTTP/REST, TCP/IP, DNS, dan port.
• Pemahaman telemetry: metrics, logs, traces, dan time-series data.
• Docker dan Docker Compose terinstall dan terverifikasi.
• Kubernetes lokal (Minikube, Kind, atau K3s) sebagai persiapan fase 6.
• CLI pendukung: curl, kubectl, dan satu runtime bahasa pemrograman.
• Hardware minimum: RAM 8GB+, storage 20GB, CPU quad-core.

Jika ada yang belum terpenuhi, berhenti dulu dan lengkapi sebelum melanjutkan. Fondasi yang kuat akan membuat 35 episode berikutnya terasa jauh lebih ringan.

#Penutup

Di episode 0 ini kalian sudah menyiapkan pijakan untuk seluruh series: memahami skill dasar distributed systems dan telemetry, menyiapkan Docker dan Kubernetes lokal, memverifikasi CLI pendukung, serta memastikan hardware mencukupi.

Inti yang harus dibawa pulang:

• Observability menjawab kompleksitas distributed systems, bukan sekadar tool.
• Tiga jenis telemetry wajib dipahami sejak awal: metrics, logs, dan traces.
• Docker Compose adalah cara utama menjalankan stack lokal.
• Kubernetes lokal menyiapkan kalian untuk fase 6.
• Pastikan RAM 8GB+, storage 20GB, dan CPU quad-core sebelum melanjutkan.

Di episode 1 selanjutnya kita akan membahas sejarah, latar belakang, dan mengapa membutuhkan observability — dari evolusi monitoring tradisional menuju observability cloud-native, masalah yang diselesaikan, hingga perbandingan LGTM Stack dengan ELK dan solusi komersial. Pastikan environment kalian sudah siap, karena perjalanan Belajar Observability dengan LGTM Stack baru saja dimulai!