Ketahui Bagaimana Akamai Cloud Inference Permudah Pengembangan AI Bantu bisnis berkembang pesat
Selasa, 3 Juni 2025 oleh journal
Akamai Cloud Inference: Solusi Mudah untuk Kembangkan AI Anda
Di era kecerdasan buatan (AI) yang berkembang pesat, mengembangkan aplikasi AI yang andal dan efisien menjadi semakin penting. Akamai, perusahaan terkemuka di bidang keamanan siber dan cloud computing, memperkenalkan Akamai Cloud Inference, sebuah solusi yang dirancang untuk mempercepat dan mempermudah proses inovasi AI. Dengan Akamai Cloud Inference, mengubah model prediktif dan large language model (LLM) menjadi tindakan nyata menjadi lebih mudah dari sebelumnya.
Adam Karon, COO dan GM Cloud Technology Group di Akamai, menjelaskan bahwa meskipun pelatihan LLM akan terus berlangsung di pusat data hyperscale yang besar, inferensi (proses pengambilan kesimpulan dari data) yang dapat ditindaklanjuti akan terjadi di edge. "Platform yang telah dibangun Akamai selama lebih dari dua dekade menjadi sangat penting untuk masa depan AI, dan inilah yang membedakan kami dari penyedia cloud lainnya," ujarnya dalam keterangan yang diterima pada Sabtu (31/5/2025).
Akamai Cloud Inference menawarkan berbagai keunggulan bagi para engineer dan pengembang platform. Solusi ini diklaim mampu meningkatkan throughput hingga 3x dan mengurangi latensi hingga 2,5x. Lebih lanjut, perusahaan-perusahaan dapat menghemat hingga 86% dalam biaya inferensi AI dan beban kerja AI agentic dibandingkan dengan infrastruktur hyperscale tradisional.
Fitur Utama Akamai Cloud Inference:
- Komputasi: Akamai Cloud menyediakan berbagai pilihan komputasi, mulai dari CPU klasik untuk inferensi yang dioptimalkan, hingga opsi komputasi dipercepat seperti GPU dan VPU ASIC yang disesuaikan untuk menangani berbagai tantangan inferensi AI. Integrasi dengan ekosistem AI Enterprise Nvidia, termasuk Triton, TAO Toolkit, TensorRT, dan NVFlare, memaksimalkan kinerja inferensi AI pada GPU NVIDIA.
- Manajemen Data: Dengan fabrik data mutakhir yang dirancang khusus untuk beban kerja AI modern, Akamai memungkinkan pelanggan memanfaatkan potensi penuh inferensi AI. Kemitraan dengan VAST Data memberikan akses mudah ke data real-time, mempercepat tugas-tugas inferensi, dan menghasilkan hasil yang relevan serta pengalaman yang responsif.
- Kontainerisasi: Kontainerisasi beban kerja AI meningkatkan kapasitas secara otomatis sesuai permintaan, meningkatkan ketahanan aplikasi, dan memungkinkan portabilitas hybrid/multicloud. Kubernetes memungkinkan Akamai memberikan inferensi AI yang lebih cepat, lebih murah, dan lebih aman dalam skala petabyte.
- Komputasi Edge: Akamai AI Inference menyertakan kemampuan WebAssembly (WASM) untuk menyederhanakan pengembangan aplikasi berbasis AI. Melalui kolaborasi dengan penyedia WASM seperti Fermyon, pengembang dapat menjalankan inferensi untuk LLM langsung dari aplikasi tanpa server, sehingga aplikasi dengan latensi rendah dapat didukung dengan kode ringan di edge.
Kombinasi semua fitur ini menciptakan platform yang kuat untuk aplikasi berbasis AI dengan latensi rendah, memungkinkan perusahaan memberikan pengalaman yang diinginkan pengguna. Akamai Cloud Inference berjalan di platform cloud Akamai yang sangat terdistribusi, mampu mengirimkan lebih dari satu petabyte per detik untuk beban kerja yang membutuhkan data intensif. Dengan lebih dari 4.200 titik kehadiran di lebih dari 1.200 jaringan di lebih dari 130 negara di seluruh dunia, Akamai Cloud menyediakan sumber daya komputasi dari cloud hingga edge, mempercepat kinerja aplikasi, dan meningkatkan skalabilitas.
"Melatih LLM itu seperti membuat peta: Anda mengumpulkan data, menganalisis medan, dan merencanakan rute. Proses ini lambat dan membutuhkan banyak sumber daya, tetapi hasilnya sangat berguna. Inferensi AI itu seperti menggunakan GPS, langsung menerapkan pengetahuan itu, menghitung ulang secara real-time, dan beradaptasi dengan perubahan untuk membawa Anda ke tempat yang Anda tuju," pungkas Karon.
Ingin memaksimalkan potensi Akamai Cloud Inference untuk pengembangan AI Anda? Berikut adalah beberapa tips praktis yang bisa Anda terapkan:
1. Pilih Jenis Komputasi yang Sesuai - Akamai Cloud Inference menawarkan berbagai opsi komputasi, mulai dari CPU klasik hingga GPU dan VPU ASIC. Pilihlah jenis komputasi yang paling sesuai dengan kebutuhan inferensi AI Anda. Misalnya, jika Anda bekerja dengan model yang kompleks, GPU atau VPU ASIC mungkin lebih efisien daripada CPU.
2. Manfaatkan Integrasi dengan Ekosistem Nvidia - Akamai terintegrasi dengan ekosistem AI Enterprise Nvidia. Gunakan alat seperti Triton, TAO Toolkit, TensorRT, dan NVFlare untuk mengoptimalkan kinerja inferensi AI Anda pada GPU NVIDIA. Ini akan membantu Anda mendapatkan hasil yang lebih cepat dan efisien.
3. Optimalkan Manajemen Data Anda - Akses data real-time sangat penting untuk inferensi AI yang efektif. Manfaatkan fabrik data mutakhir Akamai dan kemitraan dengan VAST Data untuk mempercepat tugas-tugas inferensi dan memastikan Anda mendapatkan hasil yang relevan.
4. Gunakan Kontainerisasi untuk Skalabilitas - Kontainerisasi beban kerja AI memungkinkan Anda untuk meningkatkan kapasitas secara otomatis sesuai permintaan. Ini sangat penting jika Anda mengalami lonjakan lalu lintas atau membutuhkan lebih banyak sumber daya. Gunakan Kubernetes untuk mengelola kontainer Anda dengan lebih efisien.
5. Pertimbangkan Komputasi Edge untuk Latensi Rendah - Jika aplikasi Anda membutuhkan latensi rendah, pertimbangkan untuk menggunakan komputasi edge dengan WebAssembly (WASM). Ini memungkinkan Anda untuk menjalankan inferensi untuk LLM langsung dari aplikasi tanpa server, sehingga Anda dapat memberikan pengalaman yang lebih responsif kepada pengguna Anda.
Apa itu Akamai Cloud Inference, menurut pendapat Budi Santoso?
Menurut Budi Santoso, seorang pengembang AI senior, Akamai Cloud Inference adalah solusi yang sangat menjanjikan untuk mempermudah dan mempercepat pengembangan aplikasi AI. Dengan berbagai fitur dan keunggulannya, Akamai Cloud Inference dapat membantu perusahaan-perusahaan untuk berinovasi lebih cepat dan memberikan pengalaman yang lebih baik kepada pengguna.
Bagaimana Akamai Cloud Inference dapat menghemat biaya, menurut Siti Aminah?
Siti Aminah, seorang analis keuangan IT, menjelaskan bahwa Akamai Cloud Inference dapat menghemat biaya hingga 86% dibandingkan dengan infrastruktur hyperscale tradisional. Ini karena Akamai Cloud Inference menawarkan solusi yang lebih efisien dan teroptimasi untuk inferensi AI, sehingga mengurangi kebutuhan sumber daya dan biaya operasional.
Apa saja jenis komputasi yang didukung oleh Akamai Cloud Inference, menurut pendapat Joko Susilo?
Menurut Joko Susilo, seorang arsitek solusi cloud, Akamai Cloud Inference mendukung berbagai jenis komputasi, mulai dari CPU klasik hingga GPU dan VPU ASIC. Ini memungkinkan pelanggan untuk memilih jenis komputasi yang paling sesuai dengan kebutuhan mereka dan mengoptimalkan kinerja inferensi AI mereka.
Bagaimana Akamai Cloud Inference memanfaatkan komputasi edge, menurut pendapat Maria Wijaya?
Maria Wijaya, seorang ahli edge computing, menjelaskan bahwa Akamai Cloud Inference memanfaatkan komputasi edge untuk mengurangi latensi dan meningkatkan responsivitas aplikasi. Dengan menjalankan inferensi AI di edge, dekat dengan pengguna, Akamai Cloud Inference dapat memberikan pengalaman yang lebih baik kepada pengguna.
Apa peran Kubernetes dalam Akamai Cloud Inference, menurut Antonius Surya?
Menurut Antonius Surya, seorang spesialis kontainerisasi, Kubernetes memainkan peran penting dalam Akamai Cloud Inference dengan menyediakan platform untuk mengelola dan menskalakan beban kerja AI secara efisien. Dengan Kubernetes, Akamai dapat memberikan inferensi AI yang lebih cepat, lebih murah, dan lebih aman dalam skala petabyte.
Bagaimana Akamai Cloud Inference terintegrasi dengan ekosistem Nvidia, menurut pendapat Ratna Dewi?
Ratna Dewi, seorang insinyur AI, menjelaskan bahwa Akamai Cloud Inference terintegrasi erat dengan ekosistem AI Enterprise Nvidia, termasuk Triton, TAO Toolkit, TensorRT, dan NVFlare. Integrasi ini memungkinkan pelanggan untuk mengoptimalkan kinerja inferensi AI mereka pada GPU NVIDIA dan mendapatkan hasil yang lebih baik.