Perkembangan kecerdasan buatan (AI) mendorong perusahaan untuk membangun aplikasi yang mampu menangani data, model, dan permintaan pengguna dalam skala yang semakin besar. Kondisi tersebut membuat pengembang tidak hanya perlu memilih model AI yang tepat, tetapi juga menyiapkan arsitektur aplikasi yang dapat mengikuti perubahan kebutuhan.
Cloud-native AI menjadi salah satu pendekatan yang dapat membantu pengembang membangun aplikasi AI dengan memanfaatkan karakteristik cloud. Pendekatan ini menggabungkan prinsip cloud-native seperti container, microservices, otomatisasi, dan orkestrasi dengan kebutuhan workload AI. Lalu, apa itu cloud-native AI dan bagaimana cara membangun aplikasi AI yang skalabel? Simak penjelasan berikut.
Baca Juga : Mengenal GPU Cloud dan Perannya dalam Menjalankan Model AI
Apa Itu Cloud-Native AI?
Cloud-native AI merupakan pendekatan untuk membangun dan menjalankan aplikasi AI dengan memanfaatkan teknologi serta prinsip cloud-native. Aplikasi menggunakan infrastruktur cloud sebagai bagian dari arsitekturnya sehingga tim dapat menyesuaikan resource dengan kebutuhan workload.
Pendekatan cloud-native sendiri memungkinkan pengembang merancang aplikasi yang scalable, tangguh, dan fleksibel dengan memanfaatkan teknologi seperti container dan orkestrasi. Ketika menerapkannya pada AI, pengembang dapat memisahkan komponen aplikasi, mengatur workload secara lebih fleksibel, serta menyesuaikan kapasitas komputasi berdasarkan kebutuhan.
Cloud-native AI juga tidak berarti aplikasi harus menjalankan seluruh proses AI dalam satu server. Pengembang dapat memisahkan layanan inference, API, database, penyimpanan model, dan komponen pendukung lainnya agar setiap bagian dapat berkembang sesuai kebutuhannya.
Mengapa Cloud-Native AI Penting?
Aplikasi AI memiliki kebutuhan komputasi yang dapat berubah-ubah. Misalnya, aplikasi inference mungkin menerima sedikit permintaan pada kondisi normal, tetapi membutuhkan kapasitas lebih besar ketika jumlah pengguna meningkat.
Arsitektur cloud-native memungkinkan pengembang menyesuaikan kapasitas berdasarkan beban aplikasi. Pendekatan ini membantu tim menghindari penggunaan resource yang terlalu besar ketika traffic rendah sekaligus menyediakan kapasitas tambahan ketika workload meningkat.
Selain skalabilitas, pendekatan tersebut juga membantu tim mengelola aplikasi secara lebih fleksibel. Pengembang dapat memperbarui komponen tertentu tanpa harus mengubah keseluruhan aplikasi selama arsitekturnya mendukung pemisahan layanan.
Baca Juga : DNS Hijacking, Bagaimana Trafik Dapat Dialihkan dan Cara Mencegahnya
Komponen Utama Cloud-Native AI
Beberapa teknologi memiliki peran penting ketika pengembang membangun aplikasi AI menggunakan pendekatan cloud-native. Untuk mengetahui apa saja komponen utamanya, berikut adalah komponen yang digunakan.
Container
Container mengemas aplikasi beserta dependency yang dibutuhkan ke dalam lingkungan yang konsisten. Pengembang dapat menggunakan container untuk menjalankan model AI, API, atau komponen aplikasi lainnya.
Pendekatan ini membantu tim memindahkan workload antar lingkungan dengan lebih mudah. Container juga menjadi fondasi penting ketika aplikasi menggunakan Kubernetes untuk mengatur banyak workload.
Kubernetes
Kubernetes merupakan platform orkestrasi container yang dapat membantu tim menjalankan dan mengelola aplikasi dalam skala besar. Pengembang dapat menggunakannya untuk mengatur deployment, resource, dan scaling workload.
Platform Kubernetes juga mendukung berbagai workload AI/ML. Google Cloud, misalnya, menyediakan GKE untuk menjalankan training dan inference AI/ML dalam container dengan kemampuan scaling.
GPU dan Resource Komputasi
Model AI tertentu membutuhkan kemampuan komputasi tinggi, terutama ketika pengembang menjalankan training atau inference dengan model berukuran besar. Infrastruktur cloud dapat menyediakan GPU atau akselerator lain sesuai kebutuhan workload.
Pengembang tidak harus memberikan GPU dengan kapasitas yang sama kepada seluruh komponen aplikasi. Mereka dapat mengalokasikan resource lebih besar pada workload yang memang membutuhkan kemampuan komputasi tinggi.
Storage
Aplikasi AI membutuhkan storage untuk menyimpan dataset, model, hasil training, konfigurasi, dan data pendukung lainnya. Pengembang perlu memilih media penyimpanan sesuai karakteristik data dan pola akses aplikasi.
Pemisahan storage dari compute juga dapat membantu tim mengelola data secara lebih fleksibel. Ketika kebutuhan komputasi berubah, data tetap dapat berada pada storage yang sesuai.
Cara Membangun Aplikasi AI yang skalabel
Pengembang dapat mengikuti beberapa langkah untuk membangun aplikasi AI dengan arsitektur yang lebih siap menghadapi peningkatan workload.
1. Tentukan Kebutuhan Aplikasi
Mulailah dengan menentukan fungsi AI yang ingin dijalankan. Apakah aplikasi membutuhkan inference real-time, pemrosesan batch, rekomendasi, computer vision, atau jenis workload lainnya?
Setelah menentukan kebutuhan tersebut, identifikasi jumlah pengguna, ukuran model, volume data, target waktu respons, serta kebutuhan resource. Informasi tersebut membantu pengembang memilih arsitektur dan infrastruktur yang sesuai.
2. Pisahkan Komponen Aplikasi
Hindari menempatkan seluruh fungsi aplikasi dalam satu komponen jika workload memiliki kebutuhan berbeda. Pengembang dapat memisahkan API, layanan inference, database, storage, dan komponen lainnya.
Pemisahan tersebut membuat setiap layanan dapat berkembang secara lebih independen. Ketika traffic inference meningkat, misalnya, pengembang dapat menambah kapasitas layanan inference tanpa harus meningkatkan seluruh komponen aplikasi.
3. Gunakan Container
Kemas setiap layanan ke dalam container agar pengembang dapat menjalankan aplikasi secara konsisten di berbagai lingkungan. Setelah itu, tim dapat menggunakan platform orkestrasi untuk mengelola container tersebut. Pendekatan ini juga membantu proses deployment karena pengembang dapat menggunakan image yang sama pada lingkungan pengembangan maupun produksi.
4. Terapkan Autoscaling
Autoscaling memungkinkan sistem menyesuaikan jumlah resource berdasarkan kondisi workload. Ketika permintaan meningkat, sistem dapat menambah instance atau pod sesuai konfigurasi. Sebaliknya, sistem dapat mengurangi resource ketika beban menurun.
Pada workload AI/ML, mekanisme scaling perlu menyesuaikan jenis proses yang berjalan. Inference real-time, misalnya, memiliki kebutuhan berbeda dari training model yang berjalan sebagai batch job.
5. Siapkan Monitoring
Pengembang perlu memantau aplikasi setelah deployment. Monitoring dapat mencakup penggunaan CPU, RAM, GPU, storage, network, latency, error rate, serta jumlah permintaan. Untuk aplikasi AI, tim juga perlu memperhatikan performa model. Penurunan kualitas output dapat menunjukkan adanya perubahan pada data atau kondisi yang memengaruhi model.
6. Buat Pipeline Deployment
Gunakan pipeline otomatis untuk mengelola proses pengujian dan deployment. Pipeline dapat membantu tim menjalankan testing, membangun container image, menerapkan konfigurasi, hingga melakukan deployment ke lingkungan produksi. Pendekatan ini mengurangi pekerjaan manual dan membuat proses rilis lebih konsisten. Tim juga dapat mengatur proses rollback jika versi baru menimbulkan masalah.
Contoh Arsitektur Cloud-Native AI
Sebagai contoh, sebuah perusahaan ingin membangun chatbot berbasis AI. Pengguna mengirim pertanyaan melalui aplikasi web, kemudian API meneruskan permintaan ke layanan inference.
Layanan inference menjalankan model AI dan mengambil data tambahan dari database atau sistem penyimpanan jika diperlukan. Pengembang dapat menjalankan API dan inference dalam container, kemudian menggunakan Kubernetes untuk mengatur deployment serta scaling.
Ketika jumlah permintaan meningkat, sistem dapat menambah kapasitas layanan inference sesuai konfigurasi. Sementara itu, database dan storage tetap menjalankan fungsi masing-masing tanpa harus mengikuti perubahan kapasitas seluruh aplikasi.
Pendekatan seperti ini membantu tim membangun aplikasi dengan komponen yang lebih terpisah dan mudah dikembangkan. Kubernetes sendiri banyak digunakan untuk workload AI/ML karena dapat membantu menjalankan training, inference, serta berbagai workload AI dalam lingkungan yang terkelola.
Tantangan Membangun Cloud-Native AI
Meskipun menawarkan fleksibilitas, cloud-native AI juga memiliki beberapa tantangan. Arsitektur yang terdiri dari banyak layanan dapat meningkatkan kompleksitas pengelolaan. Tim perlu memahami container, jaringan, storage, orchestration, monitoring, serta keamanan.
Penggunaan GPU juga membutuhkan perencanaan resource yang baik. Tidak semua workload membutuhkan GPU secara terus-menerus sehingga pengembang perlu mengatur alokasi resource berdasarkan pola penggunaan.
Selain itu, biaya perlu mendapat perhatian. Autoscaling memang membantu menyesuaikan kapasitas, tetapi konfigurasi yang kurang tepat dapat membuat aplikasi menggunakan resource lebih besar dari kebutuhan. Monitoring dan evaluasi berkala dapat membantu tim mengoptimalkan penggunaan infrastruktur.
Tips Membangun Aplikasi AI yang skalabel
Beberapa hal berikut dapat membantu pengembang menyiapkan aplikasi cloud-native AI:
- Mulai dari kebutuhan workload, bukan sekadar memilih resource terbesar.
- Pisahkan komponen aplikasi agar setiap layanan dapat berkembang secara independen.
- Gunakan container untuk menjaga konsistensi lingkungan.
- Terapkan autoscaling sesuai pola traffic dan kebutuhan workload.
- Pantau resource dan performa model secara berkala.
- Siapkan mekanisme deployment dan rollback untuk mengurangi risiko saat melakukan pembaruan.
- Evaluasi biaya infrastruktur agar peningkatan skala tetap efisien.
Baca Juga : Tips Mengelola VM di Proxmox agar Penggunaan Resource Lebih Efisien
Penutup
Cloud-native AI membantu pengembang membangun aplikasi AI yang memanfaatkan fleksibilitas dan skalabilitas cloud. Dengan container, Kubernetes, resource komputasi yang sesuai, storage, monitoring, dan autoscaling, tim dapat mengembangkan aplikasi yang lebih siap menghadapi perubahan workload. Pengembang juga perlu menyesuaikan arsitektur dengan kebutuhan model, jumlah pengguna, serta karakteristik data agar penggunaan resource tetap efisien.
Jika kebutuhan aplikasi berkembang, Anda dapat memilih infrastruktur yang mendukung pengelolaan resource secara fleksibel. Cloud VPS dari IDCloudHost dapat menjadi salah satu pilihan untuk menyiapkan lingkungan server bagi aplikasi dan workload digital yang membutuhkan resource sesuai kebutuhan.
