(Source: Freepik)
Integrasi kecerdasan buatan (AI) dengan komputasi awan (cloud computing) adalah hal yang penting. Kombinasi ini memungkinkan layanan yang ada untuk bertransformasi menggunakan AI. Hal ini menjadi semakin penting seiring dengan makin meluasnya adopsi AI generatif dan pembelajaran mesin oleh berbagai industri, bisnis, dan individu. Menurut laporan dari Fortune Business Insight , AI dalam komputasi awan diperkirakan akan tumbuh lebih dari 30% per tahun hingga tahun 2030, menunjukkan besarnya potensi yang dimiliki teknologi ini.
AI Pada Platform Cloud Untuk Optimalkan Alokasi Sumber Daya
Pada dasarnya, AI awan adalah penempatan layanan dan sumber daya AI pada platform awan publik. Dalam infrastruktur awan, algoritma AI digunakan untuk mengotomatisasi tugas, mengoptimalkan alokasi sumber daya, meningkatkan keamanan, menganalisis data, dan memberikan pengalaman yang dipersonalisasi. Manfaat dari integrasi ini mencakup peningkatan kemampuan untuk menskalakan layanan awan dan memanfaatkan wawasan AI untuk meningkatkan efisiensi.
Kemajuan dalam otomatisasi dan pembelajaran mesin telah memberikan banyak manfaat bagi komputasi awan, seperti manajemen sumber daya yang lebih efisien, optimasi biaya, keamanan yang lebih baik, skalabilitas yang lebih besar, dan siklus pengembangan yang lebih cepat. Penggunaan model AI juga membantu menyederhanakan pengoperasian layanan awan melalui analisis, yang memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih baik.
Salah satu penggunaan paling intuitif untuk pembelajaran mesin dan AI adalah manajemen data. AI dapat menangani kumpulan data yang sangat besar dengan jauh lebih efisien, terutama dalam tugas-tugas seperti deteksi anomali, integrasi data, pemeriksaan kualitas, dan visualisasi. Kemampuan AI untuk mengidentifikasi tren dan pola secara akurat dan cepat melalui analitik prediktif berarti wawasan yang lebih kaya dapat diperoleh dari data, memungkinkan pengambilan keputusan secara waktu nyata yang mengarah pada hasil yang optimal.
AI juga berperan penting dalam meningkatkan layanan dan infrastruktur penyedia awan itu sendiri. Otomatisasi tugas adalah kunci untuk membuat platform awan menjadi lebih efisien. Kemampuan untuk memproses informasi dalam jumlah besar secara waktu nyata meningkatkan deteksi anomali dan keamanan. Hal ini membuat platform awan menjadi lebih cerdas, sehingga meningkatkan kapasitasnya untuk mengelola beban kerja yang kompleks di berbagai aplikasi dan layanan awan.
Tiga Jenis Lingkungan Komputasi Awan
Ada tiga jenis utama lingkungan komputasi awan yaitu public cloud, multicloud, dan hybrid cloud. AI membentuk setiap lingkungan ini dengan cara yang berbeda.
-
Public Cloud
Public Cloud adalah platform awan yang paling umum digunakan, di mana perusahaan dapat mengakses pusat data di luar lokasi melalui penyedia layanan pihak ketiga. Kecerdasan buatan (AI) meningkatkan kemampuan layanan dan produk awan, sehingga memberikan kemampuan yang lebih canggih bagi perusahaan-perusahaan tersebut.
-
Multicloud
Lingkungan komputasi multicloud melibatkan praktik penggunaan beberapa penyedia cloud publik untuk tujuan yang berbeda misalnya, satu untuk menghosting perangkat lunak kolaboratif, yang lain untuk aplikasi seluler, dan seterusnya. Mendistribusikan beban kerja AI di antara beberapa lingkungan cloud memaksimalkan fleksibilitas dan skalabilitas. Anda dapat mengakses alat cloud terbaik tanpa terikat pada platform atau layanan AI tunggal.
-
Hybrid cloud
Model cloud hibrid menggunakan kombinasi infrastruktur cloud publik dan multicloud. Demikian pula, manfaat AI bagi cloud hibrid merupakan kombinasi dari manfaat yang terlihat pada lingkungan cloud publik dan multicloud. Model ini memberikan bisnis lebih banyak opsi dan memungkinkan mereka menggunakan alat AI di lingkungan mana pun yang akan menghasilkan hasil terbaik.
Di dunia nyata, AI awan bukanlah fungsi di latar belakang. Pengguna akhir melihat hasil nyata dari platform awan yang menggunakan AI untuk meningkatkan produk dan layanan. Salah satu contohnya adalah bagaimana AI berkontribusi pada optimasi Internet of Things (IoT). Melalui pemantauan data berkelanjutan, AI dapat mengidentifikasi kapan perangkat kemungkinan akan rusak dan mengingatkan administrator untuk bertindak sebuah proses yang dikenal sebagai pemeliharaan prediktif.
Di masa depan, integrasi AI dengan layanan awan akan terus berevolusi. Salah satu tren penting yang akan berdampak besar adalah migrasi alat AI dari pusat data awan ke server edge. AI edge memindahkan alur kerja AI dari pusat data awan ke jaringan edge, yang memungkinkan komputasi terjadi lebih dekat dengan tempat data dikumpulkan. Hal ini mengurangi waktu yang dibutuhkan data untuk perjalanan pulang-pergi dari pengguna ke AI dan kembali, sangat penting untuk perangkat IoT dan seluler yang membutuhkan latensi ultra-rendah dan pengambilan keputusan waktu nyata.
