Siapa pun dapat bertanya, semua orang mendapatkan jawaban: bagaimana Foam membantu tim mengetahui apa yang terjadi di seluruh perangkat lunak, agen, dan bisnis mereka di AWS

Setelah bertahun-tahun bekerja hingga larut malam untuk merilis produk dan fitur tepat waktu, para pendiri Foam bertekad membangun platform yang memungkinkan siapa saja mengetahui apa yang terjadi pada perangkat lunak, agen, dan bisnis mereka serta mendapatkan jawaban yang didukung bukti. Dibangun di AWS dan didukung oleh Amazon Bedrock, Foam terinstal secara otomatis, mengumpulkan, dan memperkaya data telemetri di seluruh aplikasi, agen, dan infrastruktur, lalu memanfaatkan agen AI untuk menangani berbagai kebutuhan, mulai dari mengidentifikasi akar masalah hingga memberikan wawasan tentang produk dan bisnis​​. Tidak diperlukan konfigurasi atau proses pembelajaran yang rumit: tim hanya perlu bertanya.

Awal mula Foam

Bertanya bukanlah pilihan bagi Perla Gámez. Untuk mengetahui apa yang sedang dilakukan oleh perangkat lunak, ia harus berpindah-pindah di antara belasan alat yang berbeda, menelusuri log dan trace secara manual, lalu menggabungkan berbagai potongan informasi untuk mendapatkan jawaban, sering kali pada pukul 2 pagi. Di perusahaan Buy Now, Pay Later (BNPL), Gámez membangun produk yang menghasilkan pendapatan dan fitur yang digunakan langsung oleh pengguna sebagai IC, sekaligus turut menentukan fitur mana yang perlu dibangun sejak awal. Hal itu memberinya visibilitas di seluruh produk sekaligus juga bertanggung jawab untuk menjaga operasionalnya tetap berjalan. Sebagian besar pekerjaan itu mengharuskannya berpindah konteks di antara berbagai alat.

Kembali ke masa kini alat observabilitas masih terfragmentasi sehingga menimbulkan kesenjangan. Sebagian besar tim menggunakan setidaknya 4 alat observabilitas yang berbeda, sedangkan perusahaan yang lebih besar dapat menggunakan hingga puluhan alat. Akibatnya, data menjadi terfragmentasi dan manusia maupun agen kekurangan konteks.

“Ini tidak memadai dan tidak efektif,” jelas Gámez, salah satu pendiri sekaligus insinyur di Foam. “Mengapa masalah ini belum juga terselesaikan, dan bagaimana mungkin saya bisa membangun produk yang lebih cepat dan lebih keren dengan kondisi seperti ini?”

Observabilitas yang melakukan instalasi secara otomatis

Didirikan pada tahun 2025 setelah mengumpulkan dana yang dipimpin oleh Khosla Ventures, Foam memberikan setiap anggota tim — mulai dari insinyur, tim dukungan pelanggan hingga pendiri yang tidak memiliki latar belakang teknis — cara untuk mengetahui apa yang terjadi di seluruh perangkat lunak, agen, dan bisnis mereka.

Bagi sebagian orang, jalan pintas yang jelas adalah mengintegrasikan AI ke dalam alat pemantauan yang sudah digunakan oleh tim. Namun, hal tersebut hanya mengotomatiskan proses penggabungan berbagai alat tersebut dan tidak mengatasi faktor pembatas berupa fragmentasi serta kesenjangan dalam observabilitas.

Alih-alih menyajikan data untuk dianalisis oleh manusia, Foam memungkinkan agen AI melakukan pekerjaan tersebut secara langsung. Foam membaca basis kode pelanggan, membuat paket Open Telemetry (OTEL) khusus yang disesuaikan dengan stack setiap layanan, dan membuat pull request untuk menginstalnya, sehingga tim hanya perlu meninjau dan menggabungkannya. Instalasi dilakukan tanpa campur tangan dan memerlukan waktu dua hingga lima jam, setelah itu Foam menjalankan lalu lintas pengujian dan terus memantau adanya kesenjangan baru. Karena Foam memastikan instrumentasi terpasang dengan baik, tidak ada data yang terlewat: setiap log, trace, dan metrik tiba dengan terhubung melalui ID terpadu, sehingga jawaban yang diberikan lengkap dan dapat dibuktikan.

Pertanyaan tidak selalu datang dari insinyur. Staf non-teknis mungkin memiliki pertanyaan tentang kondisi yang sedang terjadi. Saat ini mereka tidak memiliki pengetahuan khusus untuk menemukan jawaban yang mereka butuhkan. Dengan Foam, tim Dukungan dapat bertanya mengapa pelanggan mengalami kesalahan, tim Keuangan dapat menanyakan berapa biaya yang diperlukan untuk menjalankan sebuah fitur, dan tim Produk dapat menanyakan apakah agen perusahaan membuat pengguna merasa senang. Semua orang dapat bertanya menggunakan bahasa sehari-hari, dan semua orang mendapatkan jawaban dari data yang sama, yang didukung oleh bukti yang sama.

CEO Gámez menambahkan bahwa pendekatan kepada mereka yang bukan insinyur adalah mereka tidak perlu mengetahui hal-hal teknis apa pun: “Mereka mendapatkan kamera dan sensor di seluruh bagian produk. Kemudian, semua data diterjemahkan ke dalam bahasa dukungan pelanggan yang disusun agar relevan dan mudah dipahami oleh orang yang tidak memiliki keahlian dalam coding.”

Hal lain yang membedakan Foam adalah model penetapan harga yang ramah pelanggan. Alat-alat yang sudah ada di pasaran menjadi semakin berguna seiring semakin banyak data telemetri yang dikirimkan oleh tim, tetapi biayanya juga semakin mahal sehingga tim terdorong untuk membatasi jumlah data yang mereka kirimkan. Foam menghilangkan trade-off tersebut: pelanggan membayar untuk kredit AI dan penyimpanan, sedangkan semua hal lainnya sudah termasuk.

“Insentifnya tidak masuk akal,” kata Gámez. “Semakin banyak data yang Anda kirim, semakin banyak nilai yang dapat Anda ambil darinya... tetapi mereka menghukum Anda karena mengirimnya. Kami tidak menerapkan model penetapan harga seperti itu.”

Sebuah fondasi untuk pertumbuhan

Sebagai perusahaan rintisan cloud-native, Foam dibangun di AWS sejak hari pertama. Tim menggunakan Amazon Elastic Container Service (ECS) dan Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) untuk menjalankan beban kerja, Amazon Simple Storage Service (S3) untuk penyimpanan, Amazon Virtual Private Cloud (VPC) untuk mengisolasi lingkungan pelanggan, dan Amazon Route 53 untuk jaringan. AWS memberikan perusahaan rintisan platform matang yang sudah dipahami oleh para insinyur, sehingga lebih mudah bagi tim kecil untuk membangun dengan cepat tanpa keahlian infrastruktur yang mendalam.

“Itu benar-benar perpaduan yang sempurna,” jelas Gámez. “Kami sangat menghargai AWS sebagai produk yang matang dan andal, dengan ekosistem luar biasa yang dapat terus kami integrasikan seiring pertumbuhan kami. AWS juga menggunakan bahasa yang dipahami oleh insinyur lain, sehingga memudahkan kami untuk membawa anggota baru bergabung.”

Fondasi yang sama memungkinkan Foam bergerak cepat seiring perkembangan produknya. Karena semuanya berjalan di AWS, perubahan arsitektur dapat dilakukan dalam hitungan hari, bukan bulan. “AWS menyediakan berbagai komponen yang Anda perlukan untuk membangun arsitektur yang kompleks,” kata Gámez. “Anda dapat meningkatkan kapasitas instans atau menambahkan sesuatu yang siap pakai dari AWS, lalu mendapatkan sesuatu yang baru dan sangat andal.”

Menskalakan AI dengan Amazon Bedrock

Foam mengandalkan Amazon Bedrock untuk memberikan fleksibilitas, ketersediaan, dan skalabilitas yang dibutuhkan platform AI-nya guna mendukung pelanggan di lingkungan produksi. “Bedrock adalah produk yang luar biasa bagi kami,” kata Gámez. “Kami senang mengganti model segera setelah model baru dirilis. Kami secara berkala beralih ke model lain untuk menyempurnakan semua solusi kami.”

Alih-alih berintegrasi langsung dengan penyedia model, Foam menggunakan Bedrock untuk ketersediaan dan konsistensi operasionalnya. Dan seiring meningkatnya permintaan, Foam membutuhkan throughput token yang lebih tinggi. “Ada beberapa kali di mana kami membutuhkan lebih banyak token per menit, dan tidak ada yang bisa membantu kami selain AWS,” tambah Gámez. Seiring bertambahnya basis pelanggan Foam, Bedrock telah menjadi bagian penting dari kemampuannya untuk menskalakan secara andal sambil terus mengembangkan kemampuan AI.

AWS Activate Credits juga menanggung penelitian yang menjadi dasar pengembangan produk. Foam menerbitkan temuannya, termasuk benchmark akurasi analisis akar masalah serta studi tentang pengelompokan dan pengurangan noise di sebelas lingkungan produksi “Kami menjalankan banyak eksperimen,” kata Gámez. “Kami tidak mungkin mampu melakukan semua itu tanpa Kredit AWS senilai $100.000 USD yang telah kami terima.”

Membangun kepercayaan melalui isolasi, dan sandbox dalam skala besar

Untuk pelanggan perusahaan, kecerdasan saja tidak cukup, dan agen AI juga harus beroperasi dengan aman. Oleh karena itu, agen Foam perlu tetap terisolasi dari sistem dan kredensial sensitif, sekaligus tetap memiliki visibilitas ke basis kode dan data telemetri pelanggan.

Produk yang melakukan instalasi secara otomatis meningkatkan tuntutan terhadap pekerjaan tersebut. Karena Foam menulis instrumentasi itu sendiri, Foam membutuhkan sandbox yang mencerminkan lingkungan yang dijalankan oleh setiap pelanggan di produksi, sehingga proses instalasi dan verifikasi dapat diuji terlebih dahulu dengan aman sebelum pull request diterapkan. Foam membangun sandbox khusus untuk setiap pelanggan di AWS menggunakan Amazon ECS dan snapshot untuk menyiapkan sandbox tersebut serta menjaganya tetap konsisten. Fitur ini sudah tersedia dan terus dikembangkan seiring pertumbuhan produk.

“Pelanggan bahkan menawarkan akun AWS mereka secara langsung kepada kami dan berkata, ‘Bangun seluruh infrastruktur Anda di sini agar ada isolasi dari sistem kami dan dari sistem mereka’,” tambah Gámez . “Jadi, AWS adalah bahasa utama dalam hal keamanan bagi perusahaan-perusahaan ini. Mereka tahu bahwa jika kami menggunakan AWS, kami memiliki enkripsi yang tepat.”

Bergerak dengan kecepatan perusahaan rintisan

Sebagai perusahaan rintisan tahap awal di salah satu area AI yang berkembang paling pesat, Foam mengandalkan AWS untuk mengikuti laju pertumbuhannya yang cepat. Gámez mengatakan memiliki akses langsung ke tim AWS Startups memungkinkan perusahaan menjawab pertanyaan teknis dengan cepat dan beradaptasi seiring perubahan persyaratan.

“Kami bergerak dengan sangat cepat,” ujarnya. Melalui kanal Slack khusus dan komunikasi rutin dengan AWS Solution Architects, tim Foam dapat memvalidasi keputusan terkait infrastrukturnya dan memperoleh panduan berharga seiring perusahaan rintisan terus berkembang. “Memiliki akses langsung ke tim AWS benar-benar sangat membantu,” kata Gámez. “Mereka bahkan datang untuk meninjau infrastruktur kami dan memberikan berbagai tips.”

Bagi Gámez, fakta bahwa AWS jarang dibicarakan justru menjadi bukti keberhasilannya. “Tidak perlu memikirkan AWS berarti mereka telah memberikan layanan yang baik. Saya tidak perlu memikirkannya, saya hanya menggunakannya. Dan jika saya membutuhkan peningkatan batas permintaan, orang-orang di kanal tersebut selalu responsif. Luar biasa, AWS adalah satu-satunya penyedia yang kami miliki salurannya.”

Menuju masa depan yang mengutamakan agen

Bagi para pendirinya, Foam sedang membangun masa depan ketika agen AI menjadi bagian yang aktif dalam perangkat lunak sekaligus operasional bisnis. Visi tersebut terus membentuk peta jalan produk Foam. “Kami tidak puas dengan produk yang sekadar berfungsi atau produk yang sekadar bermanfaat,” ujarnya. “Kami ingin membangun produk yang menyenangkan untuk digunakan.” Gámez melihat AWS sebagai bagian penting dalam perjalanan tersebut. “Anda tidak akan menemukan mitra yang lebih baik daripada AWS.”