Strategi data tiering membantu perusahaan menyeimbangkan performa AI, skala data, efisiensi biaya, dan keberlanjutan dengan menempatkan data di tier yang tepat pada waktu yang tepat.
Data merupakan bahan bakar utama kecerdasan buatan. Setiap model AI yang dilatih, setiap video yang dianalisis, dan setiap simulasi yang dijalankan menghasilkan lonjakan data yang harus disimpan, diakses ulang, dan dikelola secara efisien. Tidak mengherankan jika dua pertiga perusahaan memperkirakan generative AI akan meningkatkan volume data tersimpan mereka secara signifikan. Namun, hanya sekitar sepertiga yang merasa infrastruktur mereka sudah sepenuhnya siap untuk beban kerja AI generatif.
Kesenjangan inilah yang mendorong pentingnya arsitektur pusat data yang lebih adaptif. Di sinilah data tiering memainkan peran strategis. Pendekatan ini memastikan data selalu berada di tempat yang tepat, pada waktu yang tepat, tanpa memerlukan penyesuaian manual yang berkelanjutan. Tujuannya bukan menciptakan hierarki kaku, melainkan harmoni antar lapisan penyimpanan untuk menyeimbangkan performa, skala, dan biaya.
Dalam praktiknya, data yang dihasilkan aplikasi AI tidak bergerak secara linear. Data tersebut mengalir melalui berbagai tahap pengambilan, pemrosesan, pelatihan, penyempurnaan, hingga pelatihan ulang. Dengan tiering, aliran data yang masif ini tidak menjadi beban, melainkan aset yang tetap produktif. Melalui kebijakan penempatan data, penandaan siklus hidup, dan telemetri, organisasi dapat menjaga data kerja tetap dekat dengan komputasi, sekaligus memastikan data yang disimpan tetap terjangkau, tahan lama, dan siap digunakan kembali.
Keberlanjutan dalam Skala Besar
Penyimpanan bertingkat terdiri dari tiga fungsi utama yang saling melengkapi:
- Tier akses real-time menangani beban baca aktif dengan latensi sangat rendah, biasanya didukung oleh memori dan flash untuk respons tercepat.
- Tier akses sering melayani aktivitas campuran dan menjadi rumah bagi kluster hard disk yang dioptimalkan untuk skala besar dan efisiensi operasional.
- Tier kapasitas besar menyimpan kumpulan data berskala masif, menggunakan hard disk berkapasitas tinggi untuk mencapai biaya per terabyte terendah dengan kinerja yang tetap andal.
Pendekatan ini sangat penting untuk menjaga pelatihan dan inferensi AI tetap berjalan optimal. GPU hanya dapat bekerja maksimal jika terus diberi aliran data yang cukup cepat. Sistem hard disk modern dengan respons tingkat milidetik terbukti mampu menjaga GPU tetap produktif, sementara memori dan flash berfungsi sebagai cache. Inilah alasan mengapa sebagian besar data cloud hingga saat ini masih disimpan di hard disk, karena skala AI sangat bergantung pada kapasitas yang besar dan terjangkau.
Lebih jauh lagi, tiering mendefinisikan ulang makna performa melalui efisiensi. Dengan mencegah penyediaan infrastruktur berlebih, mengurangi konsumsi daya diam, dan memperpanjang usia aset, perusahaan dapat menekan total biaya kepemilikan secara signifikan. Dari sisi keberlanjutan, dampaknya juga nyata. Pemodelan tingkat sistem menunjukkan bahwa rak hard disk menggunakan daya sekitar empat kali lebih sedikit dan menghasilkan emisi karbon hingga sepuluh kali lebih rendah dibandingkan rak SSD dengan kapasitas yang setara.
Melalui praktik sirkular seperti pembaruan dan penggunaan ulang hard disk, organisasi tidak hanya mengurangi limbah, tetapi juga memperpanjang masa pakai infrastruktur mereka. Dalam skala besar, hard disk tetap menjadi tulang punggung keseimbangan antara performa, keterjangkauan, dan keberlanjutan. Inilah kekuatan utama data tiering: menyimpan data yang tepat, di tempat yang tepat, pada waktu yang tepat.
