Artificial Intelligence (AI) berkembang sangat cepat dalam beberapa tahun terakhir. Banyak perusahaan mulai memanfaatkan AI untuk berbagai kebutuhan, mulai dari otomatisasi layanan pelanggan, analisis data, hingga pembuatan kode secara otomatis menggunakan AI coding agents.
Tapi di balik kemajuan ini, banyak organisasi mulai menyadari satu hal penting, yaitu membangun model AI bukan lagi bagian tersulit. Tantangan sebenarnya adalah menjalankannya secara stabil di lingkungan produksi. Banyak perusahaan sudah memiliki GPU yang kuat dan storage yang cepat, tapi ketika sistem AI mulai digunakan secara luas, sering kali muncul berbagai kendala.
AI Modern Membutuhkan Infrastruktur yang Berbeda
AI generasi terbaru, terutama yang menggunakan model besar dan AI agents, memiliki pola kerja yang sangat berbeda dibandingkan aplikasi tradisional. Jika dulu aplikasi enterprise hanya membutuhkan akses data yang stabil dan terjadwal, AI modern justru membutuhkan sistem yang jauh lebih dinamis.
Beberapa karakteristik workload AI saat ini seperti akses data secara paralel dalam jumlah besar, proses training dan inference yang berjalan terus menerus, dan banyak AI agent yang bekerja secara bersamaan. Semua proses tersebut membutuhkan aliran data yang sangat cepat antara GPU, storage, dan sistem komputasi lainnya.
Jika infrastruktur tidak mampu mengimbangi kebutuhan tersebut, performa AI bisa menurun drastis. Bahkan dalam banyak kasus, GPU yang mahal justru menjadi tidak optimal karena harus menunggu data dari storage.
Mengapa Storage Enterprise Tradisional Tidak Cukup
Banyak perusahaan mencoba menjalankan workload AI menggunakan infrastruktur yang sebelumnya dipakai untuk aplikasi enterprise seperti database, virtual machine, atau sistem analitik. Meskipun storage tersebut cepat untuk kebutuhan tradisional, sebenarnya arsitekturnya tidak dirancang untuk menangani karakteristik workload AI modern.
AI membutuhkan akses data dalam jumlah besar secara bersamaan, dengan latency sangat rendah, serta kemampuan mendistribusikan data ke banyak GPU sekaligus. Ketika storage tradisional dipaksa menangani kebutuhan ini, sering muncul bottleneck yang membuat GPU tidak bekerja optimal dan performa sistem menjadi tidak stabil saat workload meningkat. Akibatnya, pengembangan dan implementasi AI bisa menjadi lebih lambat karena infrastruktur tidak mampu mengikuti kebutuhan performa dan skalabilitas yang dibutuhkan AI.
Infrastruktur AI Harus Dirancang Khusus untuk AI
Untuk mengatasi tantangan tersebut, banyak perusahaan teknologi mulai beralih ke pendekatan baru yang disebut AI-native infrastructure. Konsep ini menempatkan data sebagai bagian utama dari pipeline AI.
Infrastruktur yang dirancang khusus untuk AI biasanya memiliki kemampuan seperti :
- Mengirim data ke GPU dengan latency yang sangat rendah
- Mendukung akses data paralel dalam skala besar
- Mampu menangani banyak workload AI secara bersamaan
- Mudah diskalakan ketika kebutuhan komputasi meningkat
Dengan pendekatan ini, sistem storage tidak lagi menjadi hambatan, justru menjadi penggerak utama performa AI.
Infrastruktur AI dengan WEKA NeuralMesh
WEKA menghadirkan platform WEKA NeuralMesh, sebuah arsitektur data platform yang dirancang khusus untuk mendukung workload AI modern dari tahap eksperimen hingga produksi berskala besar.
Berbeda dengan storage enterprise tradisional, NeuralMesh dibangun dengan pendekatan AI-native, sehingga mampu menangani kebutuhan performa dan skalabilitas yang dibutuhkan oleh AI generasi terbaru. Beberapa keunggulan utama NeuralMesh :
- Infrastruktur yang Dibangun untuk Workload AI
NeuralMesh dirancang dari awal untuk kebutuhan AI, bukan sekadar adaptasi dari storage enterprise konvensional. Sistem ini memungkinkan GPU mendapatkan akses data secara konsisten tanpa bottleneck, sehingga utilisasi GPU dapat dimaksimalkan.
- Akses Data Cepat dan Paralel
Dengan arsitektur distributed parallel data platform, NeuralMesh mampu menyediakan akses data dengan latency sangat rendah dan throughput tinggi, bahkan ketika banyak GPU atau AI agents bekerja secara bersamaan.
- Skalabilitas untuk AI Skala Besar
NeuralMesh dapat diskalakan dengan mudah untuk mendukung lingkungan AI besar yang melibatkan ratusan hingga ribuan GPU, serta dataset yang terus berkembang.
- Mendukung AI Agents dan Coding Agents
Dengan meningkatnya penggunaan AI agents dalam pengembangan software, workload menjadi semakin dinamis dan kompleks. NeuralMesh dirancang untuk mendukung pola akses data seperti :
– Burst I/O
– Context retrieval dalam skala besar
– Parallel access ke kode dan model
Hal ini membuatnya sangat cocok untuk lingkungan AI development modern. Jika Anda ingin mengetahui bagaimana membangun infrastruktur AI yang siap untuk skala enterprise, tim Sapta Tunas Teknologi siap membantu. Hubungi kami untuk konsultasi dan diskusi lebih lanjut mengenai solusi infrastruktur AI yang sesuai dengan kebutuhan organisasi Anda.
Mari berdiskusi lebih lanjut tentang IT Solutions yang Terintegrasi di platform profesional kami
Mengapa STT?
Sapta Tunas Teknologi (STT), IT Solutions yang memiliki komitmen yang tinggi dalam membantu pelanggan mencapai tujuan organisasi dan merancang IT Solutions sesuai dengan kebutuhan pelanggan yang mengikuti perkembangan tren teknologi di pasar saat ini.
- Dedicated Teams
- Certified Engineer
- Award-Winning
- Demo Solutions Center
- Trusted Partner
Referensi : https://www.weka.io/resources/solution-brief/neuralmesh-for-enterprise-ai/
