Month: May 2026

Perkembangan teknologi Artificial Intelligence (AI) dan komputasi modern membuat keamanan data menjadi semakin penting. Salah satu topik yang mulai banyak dibahas di dunia cybersecurity saat ini adalah Post-Quantum Cryptography (PQC) atau kriptografi pasca-kuantum. Banyak perusahaan mulai bertanya: “Apakah sistem kami sudah siap menghadapi quantum computing?” Namun sebenarnya, menurut banyak ahli keamanan, pertanyaan itu kurang tepat. Dalam dunia storage dan infrastruktur IT, PQC bukan sekadar fitur tambahan yang bisa langsung diaktifkan. PQC adalah proses transisi besar yang membutuhkan kerja sama banyak teknologi sekaligus. Apa Itu Quantum Computing? Quantum computing adalah teknologi komputer generasi baru yang jauh lebih cepat dibanding komputer biasa. Jika komputer saat ini bekerja menggunakan bit: 0 atau 1 Quantum computer menggunakan qubit yang bisa: 0 1 atau keduanya secara bersamaan Kemampuan ini membuat quantum computer sangat powerful untuk: AI simulasi ilmiah analisis data besar riset medis pemecahan enkripsi modern Mengapa Quantum Computing Menjadi Ancaman? Saat ini sebagian besar keamanan internet menggunakan enkripsi seperti: RSA ECDSA ECDH Enkripsi ini dianggap aman terhadap komputer biasa. Namun quantum computer di masa depan diperkirakan mampu memecahkan enkripsi tersebut jauh lebih cepat. Artinya: Data rahasia bisa dibuka Sertifikat digital bisa dipalsukan Sistem keamanan dapat ditembus Inilah alasan mengapa dunia mulai mempersiapkan teknologi Post-Quantum Cryptography. Timeline Quantum Computing Semakin Cepat Dulu banyak orang berpikir ancaman quantum computing masih sangat jauh, mungkin puluhan tahun lagi. Namun sekarang penelitian terbaru menunjukkan: Quantum computer berkembang lebih cepat Kemampuan memecahkan enkripsi semakin meningkat Timeline implementasi PQC semakin dipercepat Beberapa organisasi bahkan mulai menargetkan kesiapan PQC sebelum tahun 2030. Walaupun belum ada kepastian kapan “Q-Day” terjadi, yaitu saat quantum computer mampu memecahkan enkripsi modern, ancamannya sudah mulai diperhitungkan dari sekarang. Ancaman “Harvest Now, Decrypt Later” Salah satu ancaman terbesar disebut: Harvest Now, Decrypt Later (HNDL) Artinya: Hacker mencuri data terenkripsi sekarang Menyimpannya bertahun-tahun Menunggu quantum computer berkembang Baru kemudian membuka data tersebut Ini sangat berbahaya untuk data jangka panjang seperti: Backup perusahaan Arsip pemerintah Data kesehatan Dokumen hukum Intellectual Property (IP) Walaupun data masih aman hari ini, belum tentu aman di masa depan. Ancaman Kedua: “Trust Now, Forge Later” Selain enkripsi data, quantum computing juga mengancam sistem kepercayaan digital. Contohnya: Digital signature Firmware validation Secure boot Software update Certificate authentication Jika tanda tangan digital bisa dipalsukan: Hacker dapat memasukkan firmware berbahaya Update palsu bisa dianggap resmi Sistem storage bisa dikompromikan Ini berarti ancamannya bukan hanya kebocoran data, tetapi juga kerusakan sistem secara langsung. Mengapa Storage Menjadi Sangat Penting? Storage adalah tempat penyimpanan data jangka panjang. Di dalam storage terdapat: Backup Arsip Database File perusahaan Data pelanggan Semua data ini biasanya disimpan selama bertahun-tahun. Karena itu, storage menjadi salah satu area paling penting dalam migrasi menuju keamanan pasca-kuantum. NIST Sudah Mulai Menetapkan Standar PQC Pada tahun 2024, NIST (National Institute of Standards and Technology) mulai menetapkan standar Post-Quantum Cryptography seperti: ML-KEM ML-DSA SLH-DSA Standar ini akan menjadi fondasi keamanan baru untuk menghadapi quantum computing. Namun tantangannya bukan hanya membuat algoritma baru, tetapi menerapkannya ke sistem nyata. Mengapa “PQC Ready” Tidak Sesederhana Itu? Banyak vendor mulai menggunakan istilah: “PQC Ready” Tetapi sebenarnya prosesnya jauh lebih kompleks. Sistem storage modern terdiri dari banyak komponen: Hardware Firmware BIOS Controller Networking Software Drive storage Semua komponen tersebut menggunakan kriptografi. Jika ada satu bagian yang belum aman terhadap quantum computing, maka seluruh sistem masih berisiko. Karena itu, kesiapan PQC tidak bisa hanya dilihat dari satu produk saja. Tantangan Besar Ada di Dependency Storage bukan sistem tunggal, tetapi ekosistem besar yang saling bergantung. Contohnya: Firmware tergantung vendor chip Network card tergantung firmware lain Security module menggunakan sertifikat berbeda Semua pihak harus melakukan transisi bersama-sama. Inilah alasan mengapa migrasi PQC membutuhkan waktu dan koordinasi besar. Regulasi Pemerintah Mulai Mendorong PQC Saat ini berbagai regulasi mulai meminta perusahaan menyiapkan strategi Post-Quantum Cryptography. Industri yang paling terdampak: Finansial Telekomunikasi Kesehatan Infrastruktur penting Pemerintahan Beberapa organisasi bahkan mulai diwajibkan menunjukkan roadmap migrasi PQC untuk memenuhi standar keamanan. Solusi Terbaik: Cryptographic Agility Karena teknologi terus berubah, perusahaan tidak cukup hanya “siap” sekali saja. Yang lebih penting adalah memiliki: Cryptographic agility Artinya sistem mampu: Beradaptasi dengan algoritma baru Mengganti metode keamanan dengan fleksibel Mendukung model hybrid Berubah tanpa merusak sistem utama Apa Itu Cryptographic Agility di Storage? Dalam storage modern, cryptographic agility berarti: Mendukung berbagai jenis enkripsi Mengelola sertifikat baru Integrasi dengan key management system Menjalankan backup dan replication secara aman Memungkinkan upgrade keamanan tanpa downtime besar Dengan pendekatan ini, perusahaan lebih siap menghadapi perubahan teknologi keamanan di masa depan. Pendekatan Dell dalam Menghadapi PQC Dell Technologies melihat Post-Quantum Cryptography sebagai proses transformasi arsitektur, bukan sekadar fitur produk. Dell mulai mempersiapkan: Firmware quantum-resistant Validasi software yang lebih aman Hardware root of trust Integrasi keamanan lintas platform Karena Dell mengembangkan banyak komponen infrastrukturnya sendiri, transisi keamanan dapat dilakukan lebih terintegrasi. Kesimpulan Post-Quantum Cryptography bukan lagi sekadar topik masa depan. Ancaman quantum computing mulai dianggap nyata dan dapat mempengaruhi keamanan data jangka panjang. Dalam dunia storage, tantangannya bukan hanya mengganti algoritma enkripsi, tetapi memastikan seluruh ekosistem: Hardware Firmware Software Network Security system dapat beradaptasi bersama-sama. Karena itu, pertanyaan yang paling penting bukan: “Apakah storage sudah PQC ready?” Tetapi: “Apakah sistem kita cukup fleksibel untuk menjalani transisi keamanan quantum tanpa mengganggu operasional bisnis?” Di era quantum computing nanti, kemampuan beradaptasi akan menjadi kunci utama keamanan digital perusahaan. storage Indonesia merupakan bagian dari PT. iLogo Infralogy Indonesia, yang bertindak sebagai partner resmi storage. Selain itu, kami juga berperan sebagai penyedia layanan (vendor) sekaligus distributor berbagai produk Infrastruktur IT dan Cybersecurity terbaik di Indonesia.

Perkembangan Artificial Intelligence (AI) semakin cepat dan membutuhkan infrastruktur penyimpanan data yang jauh lebih kuat dibanding sistem storage biasa. Dalam dunia AI modern, kecepatan akses data menjadi sangat penting karena GPU dan server AI harus terus menerima data tanpa hambatan. Jika storage lambat, maka: Training AI menjadi lebih lama Inference melambat GPU mahal menjadi tidak optimal Produktivitas tim AI menurun Karena itu, Dell Technologies terus mengembangkan Dell ObjectScale untuk mendukung kebutuhan AI generasi terbaru. Sejak peluncuran versi 4.0 satu tahun lalu, Dell menghadirkan berbagai peningkatan performa untuk ObjectScale, mulai dari optimasi small object, akses data berbasis RDMA, integrasi GPU-aware data path, hingga teknologi KV Cache untuk AI dan Large Language Model (LLM). Berkat inovasi tersebut, ObjectScale bahkan mendapatkan penghargaan CRN 2025 Product of the Year untuk kategori Enterprise-Class Storage. Mengapa AI Membutuhkan Storage Super Cepat? AI modern bekerja dengan data dalam jumlah sangat besar seperti: Dataset training Embedding AI File log Feature AI Checkpoint model Intermediate artifact Masalahnya, AI tidak hanya membutuhkan kapasitas besar, tetapi juga: Latency rendah Throughput tinggi Akses data cepat Skalabilitas tinggi Jika storage tidak mampu mengimbangi kecepatan GPU, maka performa AI akan terhambat. Performa Tinggi untuk Workload AI Modern Dalam pengujian internal Dell, ObjectScale mampu menghasilkan: Hingga 40 GB/sec read throughput per node Sampai 8 kali lebih cepat dibanding generasi sebelumnya Performa ini membuat ObjectScale cocok untuk: AI training Machine learning Analitik data besar High-performance computing Digunakan di Industri Keuangan Skala Besar Keunggulan ObjectScale tidak hanya diuji di laboratorium, tetapi juga digunakan di lingkungan nyata. Beberapa contoh penggunaan: Perusahaan high-frequency trading di New York memproses lebih dari 30 miliar transaksi per hari Perusahaan finansial global menggunakan ObjectScale untuk menangani 1,5 miliar transaksi harian Perusahaan trading di Inggris mencapai throughput hingga 280 GB/sec Hal ini menunjukkan bahwa ObjectScale dirancang untuk workload dengan performa sangat tinggi. Small Object Menjadi Tantangan Baru AI Dalam AI modern, banyak data berbentuk small object seperti: Log Metrics Vector chunk Table segment Intermediate training file Jumlahnya bisa mencapai jutaan bahkan miliaran file kecil. Masalahnya, banyak storage tradisional tidak optimal menangani small object. Akibatnya: Performa menurun Metadata membengkak Sistem menjadi lambat Teknologi Chunk Store untuk Small Object ObjectScale menggunakan teknologi chunk store engine. Cara kerjanya: Ribuan file kecil digabung menjadi satu chunk besar Baru kemudian dilakukan distribusi data Contohnya: Lebih dari 10.000 file ukuran 10 KB bisa disimpan dalam satu chunk Keuntungan teknologi ini: Throughput lebih tinggi Latency lebih rendah Metadata lebih efisien Rebuild data lebih cepat Rebuild Storage Menjadi Lebih Cepat Ketika hard disk atau node rusak, storage biasanya membutuhkan waktu lama untuk rebuild data. Pada storage besar, proses rebuild bisa berlangsung: Berhari-hari Bahkan berminggu-minggu ObjectScale mengurangi proses tersebut menjadi: Hanya beberapa jam Hal ini sangat penting untuk menjaga AI workload tetap berjalan tanpa gangguan. Optimasi Key-Value Store Pada versi ObjectScale 4.2, Dell menghadirkan arsitektur Key-Value Store baru. Hasilnya: Efisiensi memory meningkat hingga 4 kali Penggunaan disk metadata berkurang 30–60% Lookup data menjadi lebih cepat Dengan peningkatan ini, performa storage tetap stabil walaupun cluster dan jumlah object terus bertambah. S3 over RDMA: Akses Data Lebih Cepat Salah satu inovasi terbesar ObjectScale adalah teknologi S3 over RDMA. Biasanya akses S3 menggunakan TCP biasa, namun ObjectScale menggantinya dengan RDMA yang jauh lebih cepat. Hasil pengujian menunjukkan: Throughput meningkat hingga 230% Latency turun sekitar 80% Penggunaan CPU turun hingga 98% Teknologi ini memungkinkan GPU mengakses data object storage hampir secara langsung tanpa bottleneck. Mengapa Ini Penting untuk GPU dan AI? GPU modern sangat cepat, tetapi sering terhambat karena transfer data lambat. Dengan S3 over RDMA: Data mengalir lebih cepat ke GPU Training AI menjadi lebih efisien Pipeline AI lebih stabil Teknologi ini sangat cocok untuk: AI generatif LLM Deep learning AI analytics KV Cache untuk Mempercepat LLM Dalam Large Language Model seperti chatbot AI, terdapat teknologi bernama KV Cache. Fungsinya: Menyimpan context AI sementara Mengurangi proses perhitungan ulang Masalahnya, KV Cache cepat memenuhi memory GPU. ObjectScale membantu memindahkan KV Cache dari GPU ke storage berkinerja tinggi. Hasilnya Sangat Signifikan Menurut pengujian Dell: Time to First Token meningkat hingga 19 kali lebih cepat Throughput token meningkat hingga 5,3 kali Multi-turn AI conversation hampir 3 kali lebih cepat Hal ini membuat AI generatif menjadi lebih responsif dan efisien. S3 Tables untuk Analitik AI Modern ObjectScale 4.3 juga menghadirkan fitur S3 Tables berbasis Apache Iceberg. Fitur ini memungkinkan: Analitik langsung di object storage Tidak perlu memindahkan data ke database lain Mengurangi proses ETL Keuntungannya: Ingest data hingga 2 kali lebih cepat Query hingga 4,5 kali lebih cepat Storage kini bukan hanya tempat menyimpan data, tetapi juga menjadi platform analitik aktif untuk AI. Tetap Sederhana Walaupun Sangat Powerful Walaupun memiliki performa tinggi, Dell tetap menjaga ObjectScale agar: Mudah dikelola Skalabel Efisien Cocok untuk hybrid cloud Beberapa fitur tambahan: Compression analytics Geo-replication Kubernetes integration Terraform support Load balancer terintegrasi Semua dirancang agar operasional tetap sederhana walaupun skala storage sangat besar. Kesimpulan Perkembangan AI membuat kebutuhan storage modern semakin kompleks. Perusahaan membutuhkan platform penyimpanan yang tidak hanya besar, tetapi juga cepat, stabil, dan siap mendukung workload AI masa depan. Melalui Dell ObjectScale, Dell Technologies menghadirkan solusi object storage modern dengan: Throughput tinggi Latency rendah Optimasi GPU Small object performance Dukungan AI dan LLM Dengan inovasi seperti S3 over RDMA, KV Cache offload, dan S3 Tables, ObjectScale membantu perusahaan membangun fondasi data yang lebih siap menghadapi era AI modern. Di masa depan, storage bukan lagi sekadar tempat menyimpan data, tetapi menjadi komponen utama yang menentukan kecepatan dan keberhasilan implementasi AI. storage Indonesia merupakan bagian dari PT. iLogo Infralogy Indonesia, yang bertindak sebagai partner resmi storage. Selain itu, kami juga berperan sebagai penyedia layanan (vendor) sekaligus distributor berbagai produk Infrastruktur IT dan Cybersecurity terbaik di Indonesia.

Di era Artificial Intelligence (AI) modern, data menjadi aset paling penting bagi perusahaan. Semakin berkembang penggunaan AI, semakin besar pula kebutuhan penyimpanan data atau storage yang cepat, stabil, dan mudah dikembangkan. Banyak perusahaan kini mengelola: Data AI dalam jumlah besar File tidak terstruktur (unstructured data) Hybrid cloud Machine learning AI pipeline Analitik real-time Masalahnya, tidak semua sistem storage mampu menangani pertumbuhan data tersebut dengan baik. Banyak infrastruktur lama mulai kewalahan ketika perusahaan ingin memperbesar kapasitas atau menjalankan workload AI yang lebih berat. Karena itu, perusahaan membutuhkan solusi storage modern yang tidak hanya kuat untuk kebutuhan saat ini, tetapi juga siap menghadapi kebutuhan AI di masa depan. Salah satu solusi yang banyak dibicarakan adalah Dell PowerScale dari Dell Technologies. Berbagai praktisi IT dan arsitek solusi telah membagikan pengalaman mereka menggunakan Dell PowerScale di lingkungan produksi nyata. Bukan sekadar teori atau benchmark laboratorium, tetapi pengalaman langsung dalam mengelola storage skala besar untuk perusahaan modern. Storage Modern Harus Bisa Berkembang Tanpa Membuat Sistem Rumit Salah satu tantangan terbesar dalam dunia storage adalah skalabilitas. Saat kapasitas data bertambah, biasanya: Sistem menjadi lebih kompleks Pengelolaan semakin sulit Risiko downtime meningkat Beban kerja tim IT bertambah Namun menurut seorang Solutions Architect dari sebuah universitas besar dengan lebih dari 10.000 karyawan, Dell PowerScale memiliki desain arsitektur yang membantu mengurangi masalah tersebut. Ia menjelaskan bahwa PowerScale: Memiliki arsitektur yang mudah dikembangkan Mengurangi downtime Mengurangi beban pengelolaan Tetap stabil saat kapasitas bertambah Hal ini sangat penting karena banyak sistem storage tradisional justru menjadi lebih rumit ketika diperbesar. Mengapa Skalabilitas Penting untuk AI? AI membutuhkan penyimpanan data dalam jumlah sangat besar. Contohnya: Dataset machine learning File video Data sensor IoT File training AI Model AI Backup dan log sistem Jika storage tidak mudah dikembangkan, perusahaan harus melakukan migrasi sistem yang mahal dan memakan waktu. Dengan PowerScale, perusahaan dapat menambah kapasitas tanpa harus membangun ulang seluruh infrastruktur. Bagi tim IT, hal ini membantu mereka lebih fokus pada inovasi dan pengembangan AI, bukan sibuk mengelola storage. Skalabilitas yang Bisa Mencapai Puluhan Node Seorang Solutions Architect lain dari perusahaan konsultan IT juga membagikan pengalaman menarik tentang PowerScale. Ia mengatakan bahwa beberapa pelanggan di industri media dan entertainment menggunakan PowerScale hingga lebih dari 30 node dalam satu lingkungan produksi. Hal ini cukup luar biasa karena banyak perusahaan biasanya membatasi storage hanya: 4 node 6 node Untuk mengurangi risiko kompleksitas dan kegagalan sistem. Namun PowerScale mampu berkembang jauh lebih besar tanpa menambah risiko secara signifikan. Mengapa Industri Media dan AI Membutuhkan Storage Besar? Industri media dan AI memiliki kebutuhan data yang sangat tinggi, seperti: Video resolusi tinggi Rendering AI video analytics File editing besar Real-time processing Semua workload tersebut membutuhkan: Kapasitas besar Kecepatan tinggi Akses file yang stabil Jika storage tidak kuat, performa aplikasi AI dan media bisa menurun drastis. Karena itu, kemampuan PowerScale untuk menangani puluhan node menjadi bukti bahwa platform ini memang dirancang untuk skala enterprise modern. Perlindungan Data yang Lebih Pintar Selain kapasitas besar, keamanan dan perlindungan data juga menjadi faktor penting. Seorang Pre-Sales Engineer dari perusahaan system integrator menjelaskan salah satu fitur menarik PowerScale, yaitu sistem proteksi otomatis. Pada storage tradisional, administrator biasanya harus mengatur RAID secara manual seperti: RAID 5 RAID 6 Proses ini cukup rumit dan berisiko jika terjadi kesalahan konfigurasi. Namun pada Dell PowerScale, sistem secara otomatis menentukan perlindungan terbaik. Contohnya: Sistem tetap berjalan meskipun ada kerusakan node Sistem tetap aktif walaupun beberapa disk gagal Mengapa Fitur Ini Penting? Dalam lingkungan AI, downtime bisa sangat merugikan. Bayangkan jika: Training AI berhenti Data corrupt Model AI hilang Pipeline AI gagal berjalan Kerugian waktu dan biaya bisa sangat besar. Karena itu, kemampuan storage untuk tetap berjalan meskipun ada kerusakan hardware menjadi sangat penting. PowerScale dirancang agar workload AI tetap berjalan walaupun terjadi masalah pada perangkat keras. Mengurangi Risiko Human Error Keunggulan lain dari otomatisasi proteksi adalah mengurangi risiko kesalahan manusia. Dalam sistem storage besar, konfigurasi manual sering menjadi sumber masalah. Dengan otomatisasi: Pengaturan lebih sederhana Risiko kesalahan berkurang Tim IT lebih efisien Maintenance menjadi lebih mudah Hal ini sangat membantu perusahaan yang memiliki data dalam jumlah besar dan kompleks. Cocok untuk AI dan Hybrid Cloud Modern Saat ini banyak perusahaan mulai membangun: AI infrastructure Hybrid cloud Multicloud storage Data lake File dan object storage Dell PowerScale mendukung kebutuhan tersebut melalui: All-flash storage Performa NVMe Integrasi multicloud Unified file storage Dengan fitur ini, perusahaan dapat membangun fondasi data yang lebih siap untuk AI masa depan. Apa yang Bisa Dipelajari dari Pengalaman Para Praktisi IT? Dari berbagai pengalaman pengguna nyata, ada beberapa poin penting tentang Dell PowerScale: Skalabilitas tinggi tanpa menambah kompleksitas Stabil untuk workload AI besar Perlindungan data otomatis Operasional lebih sederhana Cocok untuk hybrid cloud modern Hal ini menunjukkan bahwa storage modern bukan hanya soal kapasitas besar, tetapi juga tentang: Kemudahan pengelolaan Stabilitas sistem Efisiensi operasional Kesiapan menghadapi AI Kesimpulan Perkembangan AI membuat kebutuhan storage enterprise semakin kompleks. Perusahaan membutuhkan solusi penyimpanan yang mampu berkembang besar tanpa mengorbankan performa dan kemudahan pengelolaan. Melalui Dell PowerScale, Dell Technologies menghadirkan platform storage modern yang dirancang untuk mendukung: AI workload Unstructured data Hybrid cloud File storage skala besar Berbagai pengalaman praktisi IT menunjukkan bahwa PowerScale mampu memberikan kombinasi penting antara: Skalabilitas Perlindungan data Efisiensi operasional Stabilitas sistem Di era AI modern, storage bukan lagi sekadar tempat menyimpan data, tetapi menjadi fondasi utama untuk mendukung inovasi dan transformasi digital perusahaan. storage Indonesia merupakan bagian dari PT. iLogo Infralogy Indonesia, yang bertindak sebagai partner resmi storage. Selain itu, kami juga berperan sebagai penyedia layanan (vendor) sekaligus distributor berbagai produk Infrastruktur IT dan Cybersecurity terbaik di Indonesia.

Perkembangan Artificial Intelligence (AI) saat ini berjalan sangat cepat. Banyak perusahaan mulai menggunakan AI untuk analisis data, chatbot, otomatisasi bisnis, hingga machine learning. Namun di balik perkembangan tersebut, ada satu hal penting yang sering terlupakan, yaitu infrastruktur penyimpanan data atau storage. AI membutuhkan data dalam jumlah sangat besar. Karena itu, perusahaan memerlukan sistem storage yang: Cepat Aman Fleksibel Mudah dikembangkan Memiliki biaya yang stabil Untuk menjawab kebutuhan tersebut, Dell Technologies bekerja sama dengan Wasabi menghadirkan solusi hybrid cloud storage menggunakan Dell ObjectScale dan layanan cloud storage Wasabi. Kolaborasi ini membantu perusahaan mengelola pertumbuhan data AI dengan lebih efisien sekaligus menjaga performa dan biaya tetap terkendali. Mengapa AI Membutuhkan Storage yang Lebih Modern? AI bekerja dengan data dalam jumlah sangat besar, seperti: Dataset machine learning File video Data sensor IoT Model AI Hasil training AI Log dan backup Semakin besar penggunaan AI, semakin besar pula kebutuhan penyimpanan data. Masalahnya, banyak sistem storage tradisional sulit menangani: Pertumbuhan data yang sangat cepat Kebutuhan akses real-time Beban kerja AI yang berat Biaya cloud yang tidak stabil Karena itu, perusahaan mulai mencari solusi storage hybrid yang menggabungkan fleksibilitas cloud dengan kontrol infrastruktur lokal. Wasabi Memperluas Infrastruktur ke Silicon Valley Salah satu langkah penting dalam kerja sama ini adalah ekspansi Wasabi ke wilayah Silicon Valley, California. Silicon Valley dikenal sebagai pusat perkembangan teknologi dan AI dunia. Dengan membuka region baru di San Jose, Wasabi membawa kapasitas storage berbasis Dell ObjectScale lebih dekat ke perusahaan AI dan data center di wilayah Amerika Barat. Tujuan utamanya adalah mengurangi latency atau keterlambatan akses data. Mengapa Latency Penting untuk AI? Dalam AI, kecepatan akses data sangat penting. Semakin dekat storage dengan server AI atau GPU cluster: Semakin cepat proses training AI Semakin cepat inference Transfer data menjadi lebih efisien Hal ini membantu mempercepat seluruh proses AI, mulai dari: Data ingest Training model Fine tuning Real-time inference Bagi perusahaan AI, pengurangan latency bisa mempercepat inovasi dan meningkatkan performa aplikasi. Arsitektur Dell yang Konsisten Salah satu tantangan terbesar dalam hybrid cloud adalah kompleksitas sistem. Banyak perusahaan menggunakan: Storage lokal Cloud storage berbeda Sistem manajemen berbeda Akibatnya: Pengelolaan menjadi rumit Risiko kompatibilitas meningkat Biaya operasional bertambah Kolaborasi Dell dan Wasabi mencoba menyederhanakan hal tersebut dengan menghadirkan arsitektur yang konsisten. Artinya: Sistem storage lokal dan cloud menggunakan pendekatan yang sama Data lebih mudah dipindahkan Aplikasi tidak perlu diubah ulang Perusahaan dapat menghubungkan: Dell PowerScale Dell ObjectScale Wasabi Cloud Storage Dalam satu ekosistem yang terintegrasi. Memudahkan Mobilitas Data Dengan sistem ini, perusahaan dapat memindahkan data dengan lebih mudah. Contohnya: Data lama dapat dipindahkan ke cloud untuk penyimpanan jangka panjang Training AI dapat dijalankan di cloud tanpa mengubah aplikasi Data dapat diakses menggunakan protokol yang sama Semua sistem menggunakan standar S3-compatible, sehingga aplikasi AI tetap dapat berjalan tanpa perubahan besar. Hal ini membantu perusahaan menghemat waktu dan biaya implementasi. Perlindungan Data Lebih Baik dengan Cross-Region Replication Data AI adalah aset yang sangat penting. Misalnya: Dataset training Model AI Hasil penelitian Intellectual property Jika data hilang karena gangguan server atau bencana, proyek AI bisa terganggu selama berbulan-bulan. Untuk mengatasi hal ini, Dell dan Wasabi menghadirkan fitur cross-region replication. Apa Itu Cross-Region Replication? Cross-region replication adalah proses menyalin data otomatis ke lokasi geografis lain. Contohnya: Data utama disimpan di Silicon Valley Salinan otomatis dibuat di US East Jika satu region mengalami gangguan: Data tetap tersedia Operasional tetap berjalan Risiko kehilangan data berkurang Fitur ini sangat penting untuk: Disaster recovery Business continuity Kepatuhan regulasi keamanan data Biaya AI yang Lebih Stabil Salah satu masalah terbesar dalam AI cloud adalah biaya yang sulit diprediksi. Banyak cloud provider mengenakan biaya tambahan seperti: Biaya transfer data API request fee Egress fee Ketika AI berkembang besar, biaya tersebut bisa meningkat drastis. Wasabi menawarkan model biaya yang lebih sederhana: Tidak ada biaya egress Tidak ada biaya API request Hanya membayar storage yang digunakan Hal ini membantu perusahaan: Mengontrol anggaran AI Bereksperimen lebih bebas Mengembangkan AI tanpa takut biaya melonjak Mengapa Kolaborasi Ini Penting untuk Strategi AI? Gabungan teknologi Dell dan Wasabi memberikan beberapa keuntungan besar bagi perusahaan yang ingin mengembangkan AI. 1. Performa AI Lebih Cepat Storage yang lebih dekat dengan pusat AI membantu mempercepat training dan inference. 2. Perlindungan Data Lebih Kuat Cross-region replication membantu menjaga data tetap aman dan tersedia. 3. Operasional Lebih Sederhana Arsitektur yang konsisten membuat pengelolaan hybrid cloud lebih mudah. 4. Biaya Lebih Terkontrol Model pricing Wasabi membantu perusahaan menghindari biaya cloud yang tidak stabil. Masa Depan AI Membutuhkan Storage yang Fleksibel AI bukan hanya soal model pintar, tetapi juga tentang bagaimana data disimpan, diakses, dan dilindungi. Storage modern menjadi fondasi utama agar AI dapat berkembang secara optimal. Dengan kombinasi Dell ObjectScale dan Wasabi, perusahaan mendapatkan: Skalabilitas tinggi Performa cepat Keamanan data Fleksibilitas hybrid cloud Biaya yang lebih mudah diprediksi Kesimpulan Perkembangan AI membuat kebutuhan storage modern semakin penting. Perusahaan membutuhkan sistem penyimpanan yang mampu menangani pertumbuhan data besar tanpa mengorbankan performa dan biaya. Melalui kerja sama Dell Technologies dan Wasabi, perusahaan kini memiliki solusi hybrid cloud storage yang dirancang khusus untuk kebutuhan AI modern. Dengan fitur seperti: Dell ObjectScale Cross-region replication Arsitektur hybrid konsisten Pricing yang stabil Perusahaan dapat membangun infrastruktur AI yang lebih cepat, aman, dan siap menghadapi masa depan teknologi berbasis data. storage Indonesia merupakan bagian dari PT. iLogo Infralogy Indonesia, yang bertindak sebagai partner resmi storage. Selain itu, kami juga berperan sebagai penyedia layanan (vendor) sekaligus distributor berbagai produk Infrastruktur IT dan Cybersecurity terbaik di Indonesia.