Revolusi Artificial Intelligence (AI) bukan lagi sesuatu yang akan datang—AI sudah ada dan sedang mengubah cara bisnis berjalan dengan sangat cepat. Perusahaan yang tidak segera beradaptasi berisiko tertinggal, karena AI mengubah cara kita bekerja, mengambil keputusan, dan bersaing di pasar.
Namun, AI hanya akan bekerja dengan baik jika didukung oleh data yang baik. Artinya, seberapa canggih pun teknologi AI yang Anda gunakan, hasilnya tetap bergantung pada kualitas dan kesiapan infrastruktur data di belakangnya. Maka pertanyaannya adalah: apakah infrastruktur data Anda sudah siap mendukung kebutuhan AI?
Banyak perusahaan langsung memulai proyek AI tanpa mengecek apakah sistem data yang mereka miliki mampu menangani beban kerja AI. Akibatnya? Terjadi hambatan sistem (bottleneck), risiko keamanan meningkat, dan proyek AI sering kali gagal.
Agar hal ini tidak terjadi, penting untuk mengevaluasi kesiapan infrastruktur data Anda terlebih dahulu. Caranya dimulai dengan mengajukan pertanyaan yang tepat kepada vendor atau penyedia solusi Anda.
Berikut beberapa area penting yang perlu diperhatikan.
1. Apakah Data Anda Bisa Bergerak dengan Mudah di Lingkungan Hybrid Multicloud?
Beban kerja AI tidak hanya berjalan di satu tempat. Data bisa dibuat di perangkat edge (misalnya sensor atau mesin), diproses di data center, lalu dianalisis di berbagai cloud publik seperti AWS, Azure, atau Google Cloud.
Menurut laporan IDC tentang infrastruktur data yang siap AI, banyak organisasi saat ini menggunakan sistem hybrid multicloud—gabungan antara server lokal (on-premises), private cloud, dan public cloud. Tantangannya adalah data sering tersebar di berbagai lokasi dan terpisah-pisah (data silo). Hal ini membuat data sulit dimanfaatkan secara maksimal dan dapat mengurangi akurasi AI.
Karena itu, infrastruktur yang siap AI harus memiliki sistem pengelolaan data terpadu (common data plane) agar semua data bisa dikontrol dari satu tempat.
Pertanyaan penting untuk vendor Anda:
“Bagaimana solusi Anda menyediakan platform data terpadu yang mencakup on-premises, private cloud, dan public cloud, sehingga kami bisa mengelola dan memindahkan data dari satu sistem kontrol?”
Yang perlu Anda perhatikan:
-
Integrasi yang mulus: Pastikan solusi tersebut bisa terhubung dengan berbagai penyedia cloud besar, bukan hanya satu.
-
Mobilitas data yang mudah: Sistem harus memungkinkan Anda menyalin, menggandakan (clone), atau memindahkan data ke berbagai lokasi tanpa hambatan. Ini penting untuk menghindari keterlambatan, gangguan operasional, dan biaya tambahan.
2. Apakah Sistem Keamanan Anda Siap Menghadapi Tantangan AI?
Model AI adalah aset berharga bagi perusahaan. Data yang digunakan untuk melatih AI sering kali sangat sensitif. Sayangnya, sistem keamanan standar yang ditawarkan banyak vendor sering kali belum cukup kuat untuk kebutuhan AI.
Keamanan harus melindungi data dalam tiga kondisi:
-
Saat disimpan (data at rest)
-
Saat dikirim (data in transit)
-
Saat digunakan (data in use)
Laporan IDC menekankan bahwa keamanan dan perlindungan data adalah fondasi utama dari infrastruktur penyimpanan yang siap AI.
Pertanyaan penting untuk vendor Anda:
“Fitur keamanan tingkat enterprise apa saja yang tersedia di platform Anda untuk melindungi data AI kami dari awal hingga akhir?”
Hal yang perlu diperhatikan:
-
Perlindungan ransomware otomatis: Pilih solusi yang mampu mendeteksi dan merespons ancaman secara otomatis menggunakan teknologi berbasis AI, bukan hanya perlindungan di sisi jaringan.
-
Enkripsi menyeluruh: Pastikan ada enkripsi end-to-end dan dukungan sertifikasi keamanan tingkat tinggi (misalnya standar pemerintah atau industri).
-
Multi-Admin Verification: Sistem harus memiliki kontrol tambahan untuk mencegah perubahan atau penghapusan data tanpa persetujuan lebih dari satu administrator. Ini penting untuk mencegah ancaman dari dalam maupun luar organisasi.
3. Apakah Infrastruktur Anda Bisa Berkembang Sesuai Pertumbuhan AI?
Data dan model AI terus berkembang dengan sangat cepat. Ukuran dataset semakin besar, dan kebutuhan performa meningkat karena AI menggunakan GPU yang membutuhkan aliran data sangat cepat.
Jika infrastruktur tidak bisa berkembang (scale), maka akan terjadi hambatan yang memperlambat kinerja AI. Bahkan, sistem bisa menjadi usang dalam waktu singkat.
Menurut IDC, pertumbuhan data—terutama data tidak terstruktur seperti gambar, video, dan dokumen—dapat menyebabkan kebutuhan kapasitas yang besar dan tidak terduga.
Pertanyaan penting untuk vendor Anda:
“Bagaimana arsitektur sistem Anda mendukung peningkatan kapasitas dan performa tanpa harus mengganti seluruh sistem?”
Yang perlu diperhatikan:
-
Arsitektur fleksibel: Infrastruktur harus bisa meningkatkan kapasitas penyimpanan dan performa secara terpisah. Jadi Anda hanya membayar sesuai kebutuhan.
-
Skalabilitas yang stabil dan terprediksi: Saat Anda menambah sumber daya, performa harus meningkat secara konsisten tanpa penurunan kinerja.
-
Kecepatan tinggi untuk data pipeline: Sistem harus mampu menyediakan bandwidth besar agar GPU dapat bekerja maksimal tanpa menunggu data.
Kesimpulan
AI memang menjanjikan banyak manfaat bagi bisnis. Namun, keberhasilan AI sangat bergantung pada kesiapan infrastruktur data Anda.
Sebelum memulai atau memperluas proyek AI, pastikan Anda mengevaluasi tiga hal utama:
-
Kemampuan mengelola data di lingkungan hybrid multicloud
-
Sistem keamanan yang kuat dan menyeluruh
-
Infrastruktur yang dapat berkembang mengikuti kebutuhan AI
Dengan menanyakan pertanyaan yang tepat kepada vendor dan memilih solusi yang sesuai, Anda dapat memastikan bahwa infrastruktur data Anda benar-benar siap mendukung transformasi AI di perusahaan Anda.
Karena pada akhirnya, AI yang hebat hanya bisa dibangun di atas fondasi data yang kuat.
Infrastruktur IT yang kuat adalah kunci produktivitas perusahaan. Dengan netapp indonesia, merupakan bagian dari PT. iLogo Indonesia, yang merupakan mitra terpercaya dalam solusi Infrastruktur IT dan Cybersecurity terbaik di Indonesia.
Hubungi kami sekarang atau kunjungi netapp.ilogoindonesia.id untuk informasi lebih lanjut!