Ketahui Bagaimana Akamai Cloud Inference Permudah Pengembangan AI Tingkatkan Efisiensi Bisnismu

Selasa, 3 Juni 2025 oleh aisyiyah

Akamai Cloud Inference: Solusi Mudah Kembangkan AI Generatif di Ujung Jari Anda

Bayangkan ini: Anda punya ide brilian untuk aplikasi AI, tapi terhambat oleh kerumitan infrastruktur dan biaya yang membengkak. Akamai, perusahaan raksasa di bidang keamanan siber dan komputasi awan, hadir dengan solusi yang menjanjikan kemudahan dan efisiensi: Akamai Cloud Inference.

Akamai Cloud Inference dirancang untuk mempercepat inovasi dengan mengubah model prediktif dan large language model (LLM) menjadi aksi nyata. Artinya, Anda bisa lebih fokus pada pengembangan aplikasi AI yang berdampak, tanpa dipusingkan dengan urusan teknis yang rumit.

Adam Karon, COO dan GM Cloud Technology Group di Akamai, menjelaskan bahwa pekerjaan berat melatih LLM akan tetap dilakukan di pusat data besar. Namun, inferensi (proses pengambilan kesimpulan berdasarkan model yang sudah dilatih) yang menghasilkan tindakan nyata akan berlangsung di edge. Di sinilah keunggulan Akamai muncul. Platform yang dibangun Akamai selama lebih dari dua dekade menjadi kunci masa depan AI dan membedakannya dari penyedia cloud lainnya.

Keunggulan Akamai Cloud Inference

Solusi baru dari Akamai ini menawarkan sejumlah keunggulan bagi para engineer dan pengembang platform:

Peningkatan Throughput: Diklaim mampu memberikan throughput 3x lebih baik.
Pengurangan Latensi: Latensi dikurangi hingga 2,5x. Ini sangat penting untuk aplikasi yang membutuhkan respons cepat.
Penghematan Biaya: Perusahaan dapat menghemat hingga 86% dalam inferensi AI dibandingkan dengan infrastruktur hyperscale tradisional.

Komponen Utama Akamai Cloud Inference

Akamai Cloud Inference didukung oleh beberapa komponen penting:

Komputasi: Akamai Cloud menawarkan berbagai pilihan komputasi, mulai dari CPU klasik hingga GPU dan VPU ASIC yang disesuaikan untuk berbagai tantangan inferensi AI. Integrasi dengan ekosistem AI Enterprise Nvidia (Triton, TAO Toolkit, TensorRT, dan NVFlare) mengoptimalkan kinerja inferensi AI pada GPU NVIDIA.
Manajemen Data: Fabrik data mutakhir yang dibangun khusus untuk beban kerja AI modern memungkinkan pelanggan memanfaatkan potensi inferensi AI secara maksimal. Kemitraan dengan VAST Data mempermudah akses ke data real-time untuk mempercepat tugas-tugas inferensi, yang sangat penting untuk memberikan hasil yang relevan dan pengalaman yang responsif.
Kontainerisasi: Kontainerisasi beban kerja AI mendukung peningkatan kapasitas otomatis sesuai permintaan, peningkatan ketahanan aplikasi, portabilitas hibrida/multicloud, serta mengoptimalkan kinerja dan biaya. Dengan Kubernetes, Akamai memberikan inferensi AI yang lebih cepat, lebih murah, dan lebih aman dengan kinerja dalam skala petabyte.
Komputasi Edge: Untuk menyederhanakan pengembangan aplikasi berbasis AI, Akamai AI Inference menyertakan kemampuan WebAssembly (WASM). Melalui kerja sama dengan penyedia WASM seperti Fermyon, Akamai membantu pengembang menjalankan inferensi untuk LLM langsung dari aplikasi tanpa server, sehingga pelanggan dapat menjalankan kode ringan di edge untuk mendukung aplikasi-aplikasi yang membutuhkan latensi rendah.

Kombinasi semua tools ini menciptakan platform yang kuat untuk aplikasi berbasis AI dengan latensi rendah, memungkinkan perusahaan memberikan pengalaman yang memuaskan bagi pengguna mereka.

Akamai Cloud Inference berjalan di platform cloud Akamai yang sangat terdistribusi, mampu mengirimkan lebih dari satu petabyte per detik untuk beban kerja yang memerlukan 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 membuat sumber daya komputasi tersedia dari cloud ke edge, mempercepat kinerja aplikasi, dan meningkatkan skalabilitas.

Adam Karon memberikan analogi yang menarik: "Melatih LLM itu seperti membuat peta, yang mengharuskan Anda mengumpulkan data, menganalisis medan, dan merencanakan rute. Pekerjaan ini lambat dan memerlukan banyak sumber daya, tetapi setelah dibangun, akan 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."

Ingin memanfaatkan Akamai Cloud Inference secara optimal? Berikut adalah beberapa tips praktis yang bisa Anda terapkan:

1. Pilih Jenis Komputasi yang Tepat - Akamai Cloud Inference menawarkan berbagai pilihan komputasi, dari CPU klasik hingga GPU dan VPU ASIC. Pilihlah jenis komputasi yang paling sesuai dengan kebutuhan beban kerja AI Anda. Misalnya, jika Anda menjalankan inferensi sederhana, CPU mungkin sudah cukup. Namun, untuk model yang lebih kompleks, GPU atau VPU ASIC akan memberikan kinerja yang lebih baik.

Contoh: Jika Anda membuat aplikasi pengenalan wajah, GPU akan lebih efektif daripada CPU karena kemampuannya dalam memproses gambar secara paralel.

2. Manfaatkan Integrasi dengan Ekosistem Nvidia - Akamai terintegrasi dengan ekosistem AI Enterprise Nvidia. Manfaatkan tools seperti Triton, TAO Toolkit, TensorRT, dan NVFlare untuk mengoptimalkan kinerja inferensi AI pada GPU NVIDIA.

Contoh: Gunakan TensorRT untuk mengoptimalkan model AI Anda sebelum di-deploy ke Akamai Cloud Inference.

3. Optimalkan Manajemen Data - Akses ke data real-time sangat penting untuk inferensi AI yang akurat dan responsif. Manfaatkan kemitraan Akamai dengan VAST Data untuk mempermudah akses ke data yang dibutuhkan.

Contoh: Pastikan data yang digunakan untuk inferensi selalu up-to-date dengan menggunakan solusi manajemen data yang efisien.

4. Gunakan Kontainerisasi untuk Skalabilitas dan Portabilitas - Kontainerisasi memudahkan dalam meningkatkan kapasitas, meningkatkan ketahanan aplikasi, dan memindahkan aplikasi antar cloud. Manfaatkan Kubernetes untuk mengelola kontainer AI Anda.

Contoh: Gunakan Docker untuk membuat kontainer aplikasi AI Anda, lalu deploy ke Akamai Cloud Inference menggunakan Kubernetes.

5. Eksplorasi Komputasi Edge dengan WASM - Jika aplikasi Anda membutuhkan latensi rendah, pertimbangkan untuk menggunakan komputasi edge dengan WebAssembly (WASM). Bekerja samalah dengan penyedia WASM seperti Fermyon untuk menjalankan inferensi langsung dari aplikasi tanpa server.

Contoh: Gunakan WASM untuk memproses data sensor secara lokal di perangkat edge sebelum mengirimkannya ke cloud.

Apa itu Akamai Cloud Inference dan apa manfaatnya bagi saya, menurut Bapak Budi Santoso?

Menurut Bapak Budi Santoso, seorang ahli AI, Akamai Cloud Inference adalah solusi komputasi awan yang dirancang khusus untuk menjalankan inferensi AI dengan cepat dan efisien. Manfaatnya bagi Anda adalah kemudahan dalam mengembangkan dan menerapkan aplikasi AI, pengurangan biaya, dan peningkatan kinerja.

Bagaimana Akamai Cloud Inference bisa menghemat biaya, dijelaskan oleh Ibu Siti Aminah?

Ibu Siti Aminah, seorang analis keuangan, menjelaskan bahwa Akamai Cloud Inference dapat menghemat biaya karena mengoptimalkan penggunaan sumber daya komputasi dan mengurangi kebutuhan akan infrastruktur hyperscale yang mahal. Selain itu, model harga yang fleksibel memungkinkan Anda membayar hanya untuk sumber daya yang Anda gunakan.

Apa perbedaan antara pelatihan LLM dan inferensi AI, menurut Mas Joko Susilo?

Mas Joko Susilo, seorang pengembang AI, menjelaskan bahwa pelatihan LLM adalah proses membangun model AI dari data mentah, yang membutuhkan banyak sumber daya komputasi. Sementara itu, inferensi AI adalah proses menggunakan model yang sudah dilatih untuk membuat prediksi atau mengambil kesimpulan. Akamai Cloud Inference fokus pada optimasi inferensi AI.

Bagaimana Akamai Cloud Inference mendukung komputasi edge, dijelaskan oleh Mbak Rina Setiawan?

Mbak Rina Setiawan, seorang arsitek solusi cloud, menjelaskan bahwa Akamai Cloud Inference mendukung komputasi edge dengan menyediakan infrastruktur yang terdistribusi secara global. Hal ini memungkinkan Anda menjalankan inferensi AI lebih dekat ke pengguna, mengurangi latensi, dan meningkatkan responsivitas aplikasi.

Apa saja industri yang bisa memanfaatkan Akamai Cloud Inference, menurut Pak Herman Prayogo?

Pak Herman Prayogo, seorang konsultan bisnis, menjelaskan bahwa Akamai Cloud Inference dapat dimanfaatkan oleh berbagai industri, termasuk ritel, keuangan, kesehatan, dan manufaktur. Aplikasi yang mungkin antara lain personalisasi pengalaman pelanggan, deteksi penipuan, diagnosis medis, dan optimasi rantai pasokan.