Organisasi dan perusahaan saat ini sedang mengubah cara mereka berinteraksi dengan pelanggan. Untuk menciptakan pengalaman pelanggan yang dinamis dan responsive, mereka sedang memaksimalkan potensi AI agent yang dapat menjawab lebih banyak pertanyaan pelanggan serta selalu siap melyani. Meskipun demikian, transformasi ini tidak datang tanpa masalah. Sistem AI ini harus dapat memberikan ketersediaan, performa, dan skala yang memadai, terutama saat beban kerja memuncak. Bagi perusahaan yang menyediakan layanan bertenaga AI, maka keandalan sistem mereka menjadi keutamaan.
Saat perusahaan bertransformasi ke arah agentic enterprise, mereka membutuhkan infrastruktur yang dapat dipercaya dan kuat. Infrastruktur ini harus dapat menangani permintaan AI yang sulit diprediksi, yang berarti memastikan bisnis beroperasi tanpa masalah. Solusinya bukan hanya tentang menambahkan lebih banyak daya komputasi, melainkan tentang membangun fondasi yang lebih cerdas, dinamis, dan tangguh.
Di balik sistem AI agen, terdapat masalah mendasar yang sering diremehkan yaitu infrastruktur cloud yang mendasarinya. Berbeda dengan aplikasi perusahaan tradisional yang memiliki pola penggunaan yang mudah ditebak, beban kerja AI agen pada dasarnya sulit diprediksi. Selain kapabilitas penalaran yang lebih baik, mereka membutuhkan lonjakan daya komputasi yang intens, sering kali memerlukan perangkat keras khusus seperti GPU, serta kebutuhan akan masuk dan keluarnya data secara cepat.
Situasi yang fluktuatif ditambah dengan kebutuhan akan latensi yang sangat rendah dan throughput yang tinggi, mendorong infrastruktur cloud konvensional hingga batas kemampuannya. Mekanisme penskalaan reaktif yang dirancang untuk permintaan yang lebih stabil, tidak lagi mencukupi ketika menghadapi kebutuhan sumber daya yang beragam dari agen cerdas.
Untuk benar-benar memaksimalkan potensi AI agent, perusahaan harus melampaui sekadar elastisitas. Mereka harus mulai mengimplementasikan infrastruktur yang cerdas, prediktif, dan sangat efektif. Sistem yang dapat mendukung AI agent harus dapat mengantisipasi permintaan, mengoptimalkan alokasi sumber daya di seluruh armada yang heterogen, dan memungkinkan iterasi yang cepat untuk pembaruan secara berkesinambungan.
Seperti yang dilakukan oleh Salesforce, mereka berinvestasi secara mendalam untuk mengembangkan infrastruktur cloud demi memenuhi tuntutan yang tinggi. Pengembangan infrastrukturnya mencakup penerapan inovasi yang secara langsung mengatasi karakteristik unik dari beban kerja AI.
Pendekatan Yang Dilakukan Salesforce
- Penskalaan Otomatis Prediktif Didukung AI: Alih-alih bereaksi terhadap beban saat ini, mereka memanfaatkan AI untuk memprediksi permintaan di masa depan. Hal ini memungkinkan infrastruktur mereka untuk secara proaktif menyediakan dan menghentikan sumber daya, meminimalkan latensi, dan memastikan performa optimal bahkan saat lonjakan tiba-tiba.
- Manajemen Sumber Daya Cerdas: Penskalaan bukan hanya tentang menambahkan lebih banyak server. Sistem manajemen sumber daya cerdas Salesforce mempertimbangkan persyaratan spesifik dari beragam beban kerja AI, seperti apakah mereka membutuhkan GPU khusus, memori dengan bandwidth tinggi, atau profil input-output tertentu. Optimalisasi ini memastikan setiap dolar komputasi memberikan nilai maksimum.
- CI/CD yang Dipercepat untuk AI: Laju inovasi AI sangat cepat. Oleh karena itu, infrastruktur harus mendukung pengembangan, pengujian, dan penerapan model AI baru secara cepat. Salesforce telah meningkatkan alur kerja continuous integration dan continuous delivery mereka agar sangat gesit, sehingga memungkinkan para insinyur mereka untuk melakukan iterasi dengan cepat dan menerapkan pembaruan dengan percaya diri.
