Artificial Intelligence (AI) kini telah menjadi pendorong utama transformasi digital di berbagai industri, mulai dari kesehatan hingga e-commerce. Untuk bisa mendukung beban kerja AI yang besar, seperti pelatihan model machine learning, analisis data besar, atau inferensi real-time, dibutuhkan infrastruktur komputasi yang kuat dan khusus. Di sinilah AI server berperan sebagai tulang punggung teknologi AI modern.

Berbeda dengan server tradisional yang dirancang untuk tugas-tugas umum seperti hosting web, server AI dioptimalkan untuk menangani pemrosesan paralel dalam skala besar, memungkinkan bisnis memanfaatkan potensi AI dengan efisien dan cepat. Dengan kemampuan ini, server untuk AI menjadi solusi ideal untuk organisasi yang ingin tetap kompetitif di era data-driven. Artikel ini akan mengupas tuntas tentang server ini, mulai dari pengertian dasarnya, bagaimana cara kerjanya, apa saja komponen utama yang membentuk arsitekturnya, dan bagaimana cara memilih server yang tepat.

Apa yang Dimaksud dengan AI Server?

AI server adalah teknologi komputasi dengan performa tinggi yang dirancang khusus untuk mendukung beban kerja AI, seperti pelatihan model machine learning, deep learning, dan inferensi. Server konvensional umumnya lebih cocok untuk tugas-tugas seperti pengelolaan database atau hosting situs web, server AI dilengkapi dengan perangkat keras khusus, seperti GPU (Graphics Processing Unit) atau TPU (Tensor Processing Unit), yang mampu menangani komputasi paralel untuk algoritma AI yang kompleks. Server untuk AI ini sering digunakan di AI server data center, tempat pusat data modern yang mendukung aplikasi seperti image recognition, Natural Language Processing (NLP), dan analisis prediktif.

Teknologi ini memungkinkan perusahaan untuk memproses dataset besar dengan cepat, menjadikannya alat penting untuk pengembangan AI. Misalnya, dalam pelatihan model deep learning, jenis server ini dapat menangani jutaan operasi matematis secara bersamaan, mempercepat proses yang biasanya memakan waktu berminggu-minggu jika menggunakan server biasa. Selain itu, teknologi ini juga dapat diimplementasikan baik secara on-premise maupun melalui layanan cloud, memberikan fleksibilitas bagi bisnis dengan berbagai skala.

Bagaimana Cara Kerja AI Server?

Jenis server ini bekerja dengan cara memanfaatkan arsitektur pemrosesan paralel untuk mempercepat komputasi yang diperlukan dalam pengembangan dan penerapan model AI. Inti dari sistem ini adalah GPU server AI, yang menggunakan ribuan core kecil pada GPU untuk menangani operasi seperti perkalian matriks, yang merupakan komponen kunci dalam algoritma deep learning. CPU berperforma tinggi, seperti Intel Xeon atau AMD EPYC, yang berperan mengelola koordinasi sistem, pra-proses data, dan tugas-tugas non-paralel. Data kemudian diproses melalui jaringan berkecepatan tinggi untuk memastikan komunikasi yang efisien antar komponen atau antar server.

Mekanisme kerja teknologi ini dimulai ketika pengguna mengunggah dataset atau model AI ke server melalui interface berbasis cloud atau on-premise. Perangkat lunak seperti TensorFlow atau PyTorch kemudian akan mengoptimalkan pemrosesan di GPU, sementara penyedia layanan (jika menggunakan cloud) akan memastikan ketersediaan dan keandalan infrastruktur fisik. Fitur seperti cadangan otomatis dan skalabilitas dinamis memungkinkan server menyesuaikan sumber daya sesuai kebutuhan, meminimalkan downtime dan memaksimalkan efisiensi.

Apa Saja Komponen dalam Arsitektur AI Server?

Arsitektur server yang digunakan untuk kecerdasan buatan terdiri dari beberapa komponen utama yang dirancang khusus untuk mendukung beban kerja artificial intelligence. Komponen-komponen tersebut adalah:

GPU atau Akselerator AI

GPU adalah perangkat keras khusus yang memiliki ribuan core untuk pemrosesan paralel intensif. Komponen ini ideal untuk pelatihan dan inferensi model AI.

CPU

CPU merupakan prosesor yang mengelola tugas-tugas sistem, seperti koordinasi data dan manajemen memori, untuk mendukung kerja GPU.

RAM

RAM berkapasitas besar atau memori bandwidth tinggi digunakan untuk memastikan akses cepat ke dataset besar selama pelatihan model.

Storage

Umumnya teknologi ini menggunakan SSD berbasis NVMe untuk transfer data berkecepatan tinggi, mengurangi latensi saat memproses dataset besar.

Jaringan

Interkoneksi seperti InfiniBand atau Ethernet cepat sangat penting untuk komunikasi efisien antar-server, serta penting untuk pelatihan model terdistribusi.

Sistem Pendingin

Solusi seperti liquid cooling atau air cooling untuk menjaga suhu optimal pada server data center dengan kepadatan komputasi tinggi.

Apa Saja Manfaat Implementasi AI Server?

Implementasi server yang khusus untuk mendukung pengembangan AI dapat memberikan manfaat signifikan, yaitu:

Mempercepat Proses AI

GPU server AI dapat mengurangi waktu pelatihan model dari hitungan minggu menjadi hitungan jam, memungkinkan pengembangan AI yang lebih cepat dan iterasi yang lebih efisien.

Skalabilitas

Memungkinkan penambahan sumber daya secara dinamis, mendukung pertumbuhan perusahaan dan beban kerja tanpa memerlukan investasi infrastruktur besar.

Efisiensi Biaya

Dengan model berbasis cloud, perusahaan hanya membayar untuk sumber daya yang digunakan, mengurangi biaya awal untuk pembelian perangkat keras.

Mendukung Berbagai Aplikasi

Server ini dapat mendukung berbagai penggunaan mulai dari analisis data untuk diagnosa medis hingga pengembangan sistem rekomendasi di e-commerce.

Keandalan dan Keamanan

Infrastruktur server modern kini dilengkapi dengan sistem redundansi dan perlindungan data, memastikan ketersediaan layanan dan keamanan informasi sensitif.

Bagaimana Cara Memilih AI Server yang Tepat?

Memilih server yang sesuai untuk artificial intelligence memerlukan pertimbangan cermat terhadap beberapa faktor. Pertama-tama, tentukan apakah server akan digunakan untuk pelatihan model besar atau inferensi real-time. Pelatihan membutuhkan GPU dengan memori besar, sedangkan inferensi memerlukan latensi rendah.

Setelah itu, pilih GPU server dengan jumlah core dan memori yang cukup untuk menangani dataset dan model Anda. Pastikan server mendukung framework artificial intelligence populer untuk mempermudah pengembangan dan integrasi aplikasi. Pilih penyedia dengan dukungan teknis yang andal dan fitur keamanan tingkat lanjut untuk memastikan operasional yang lancar.

Dukung Workload AI Anda dengan Infrastruktur IT dari Phintraco Technology!

Untuk bisa mendukung beban komputasi AI yang sangat kompleks, Anda perlu menggunakan infrastruktur IT yang canggih dan memadai. Phintraco Technology, sebagai perusahaan IT infrastructure berpengalaman, menyediakan solusi teknologi yang diperlukan untuk komputasi AI Anda, mulai dari server, virtualisasi, storage, dan lain sebagainya. Percayakan infrastruktur IT untuk workload AI Anda kepada Phintraco Technology.

Untuk informasi selengkapnya, hubungi marketing@phintraco.com sekarang!

Editor: Irnadia Fardila

Di era digital yang berkembang pesat, kebutuhan untuk solusi penyimpanan dan pengelolaan data yang efisien menjadi semakin vital. Teknologi modern terus menawarkan cara inovatif untuk mengelola informasi tanpa batasan perangkat keras tradisional, baik untuk individu, usaha kecil, maupun perusahaan besar. Salah satu solusi yang kini sudah banyak digunakan adalah penggunaan cloud server, yang memungkinkan akses sumber daya komputasi melalui internet dengan fleksibilitas tinggi.

Server fisik memerlukan investasi besar untuk pembelian, pemeliharaan, dan ruang fisik. Sementara itu, cloud server menawarkan skalabilitas, efisiensi biaya, dan kemudahan akses yang dapat mendukung operasional modern dengan mudah. Artikel ini akan membahas secara menyeluruh tentang cloud server, mulai dari pengertian dasar hingga penerapannya dalam dunia nyata. Selain menjelaskan apa itu cloud server, artikel ini juga akan membahas bagaimana cara kerjanya, serta memberikan contoh-contoh nyata yang digunakan di berbagai industri, jenis-jenis cloud server yang tersedia dan langkah-langkah praktis untuk melakukan migrasi dari server fisik ke cloud. Simak artikel berikut ini untuk mengetahui informasi selengkapnya!

Apa itu Cloud Server?

Cloud server adalah server virtual yang beroperasi dalam lingkungan komputasi cloud (cloud computing) dan dapat diakses melalui internet. Tidak seperti server fisik yang berlokasi di tempat tertentu dan memerlukan perangkat keras khusus, cloud server di-hosting di data center penyedia layanan cloud, misalnya Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, atau Google Cloud.

Teknologi ini memungkinkan pengguna untuk menyimpan data, menjalankan aplikasi, atau mengelola situs web tanpa harus memiliki infrastruktur fisik sendiri. Keunggulan utama dari jenis server ini adalah skalabiilitasnya. Kemampuannya untuk menyesuaikan kapasitas sesuai kebutuhan, baik itu meningkatkan atau mengurangi sumber daya seperti CPU, RAM, atau penyimpanan, sangat membantu  meningkatkan fleksibilitas perusahaan dalam mengelola operasional bisnis. Dengan server berbasis cloud ini, perusahaan dapat mengelola operasional mereka dengan lebih efisien, mengurangi risiko downtime, dan memastikan aksesibilitas data dari mana saja selama terhubung ke internet.

Bagaimana Cara Kerja Cloud Server?

Cara kerja cloud server bertumpu pada bantuan teknologi virtualisasi, yaitu teknologi yang mengubah satu server fisik di data center menjadi beberapa server virtual. Teknologi ini menggunakan perangkat lunak khusus yaitu hypervisor untuk membuat lingkungan server virtual yang bisa berjalan secara mandiri, masing-masing dilengkapi dengan sistem operasi dan aplikasinya. Pengguna dapat mengakses server cloud  melalui internet, sementara itu penyedia layanan akan mengelola infrastruktur fisik di baliknya, termasuk perangkat keras, jaringan, dan sistem keamanannya. Oleh karena itu, pengguna tidak perlu repot mengurus aspek teknis yang rumit.

Proses kerja server ini dimulai dengan permintaan sumber daya seperti storage atau komputasi yang akan dipenuhi oleh penyedia layanan. Penyedia layanan akan mengalokasikan sumber daya dari server untuk cloud yang mereka miliki. Pengguna umumnya dapat mengelola server tersebut melalui dashboard atau interface web.

Apa Saja Contoh Cloud Server?

Saat ini telah ada penyedia cloud server ternama yang digunakan oleh banyak pengguna di dunia. Salah satu yang paling dikenal adalah Amazon Web Services (AWS) yang memiliki kapasitas komputasi fleksibel dan cocok untuk hosting website hingga pengelolaan big data. Selain itu ada juga Microsoft Azure yang menyediakan lingkungan yang mendukung aplikasi berskala besar, serta integrasi penuh dalam ekosistem Microsoft. Sementara itu Google Cloud Compute Engine juga memiliki virtual machine yang dijalankan oleh infrastruktur milik Google.

Masih banyak contoh-contoh lainnya yang menawarkan solusi dan dukungan untuk pengembangan aplikasi, hosting, e-commerce, dan layanan berbasis cloud lainnya. Masing-masing penyedia ini memiliki keunggulan sendiri, mulai dari kecepatan, stabilitas, fitur keamanan server cloud, hingga biaya. Dari banyaknya pilihan tersebut, pengguna dapat menentukan mana yang paling sesuai dengan kebutuhan teknis serta anggaran mereka.

Apa Saja Jenis Cloud Server?

Jenis server ini dapat dikelompokkan berdasarkan model deployment-nya dan berdasarkan jenis layanannya. Berdasarkan model deployment-nya, terdapat tiga jenis utama, yaitu:

Public Cloud Server

Jenis ini dioperasikan oleh penyedia pihak ketiga dan digunakan bersama oleh banyak pelanggan. Public cloud ini cocok untuk bisnis kecil yang membutuhkan solusi hemat biaya.

Private Cloud Server

Private cloud didedikasikan untuk satu organisasi atau pengguna, sehingga menawarkan keamanan server cloud yang lebih tinggi dan kontrol penuh atas data. Ini cocok untuk perusahaan dengan ingin memastikan kepatuhan regulasi.

Hybrid Cloud Server

Sesuai namanya, jenis ini menggabungkan public dan private cloud untuk fleksibilitas maksimal. Hal ini memungkinkan data sensitif disimpan di private cloud sementara aplikasi lain dijalankan di public cloud.

Sementara itu, berdasarkan jenis layanannya, server ini dibagi menjadi:

IaaS (Infrastructure as a Service)

Jenis ini menyediakan infrastruktur virtual seperti server, penyimpanan, dan jaringan.

PaaS (Platform as a Service)

PaaS menyediakan platform untuk pengembangan aplikasi tanpa perlu mengelola infrastruktur.

SaaS (Software as a Service)

Sementara itu, SaaS menyediakan akses ke perangkat lunak berbasis cloud tanpa perlu melakukan instalasi lokal.

Bagaimana Cara Migrasi Server Fisik ke Cloud?

Migrasi dari server fisik ke cloud server memerlukan perencanaan yang matang untuk memastikan kelancaran proses dan keamanan data. Berikut adalah langkah-langkah utamanya:

Evaluasi Kebutuhan dan Infrastruktur

Langkah pertama yang harus dilakukan adalah mengidentifikasi data, aplikasi, dan beban kerja yang akan dipindahkan. Tinjau kebutuhan kapasitas dan kompatibilitas dengan layanan cloud.

Siapkan Lingkungan Cloud

Setelah mengidentifikasi kebutuhan, konfigurasikan cloud server tujuan dengan spesifikasi yang sesuai, termasuk sistem operasi, kapasitas, dan pengaturan keamanannya.

Lakukan Migrasi Data dan Aplikasi

Kemudian, lakukan transfer data secara bertahap menggunakan alat migrasi yang disediakan oleh penyedia layanan atau pihak ketiga. Sebelum itu, pastikan data yang dipindah sudah di-backup.

Uji dan Validasi

Setelah pemindahan selesai, lakukan pengujian menyeluruh untuk memastikan semua aplikasi berjalan dengan baik di lingkungan cloud. Atasi masalah yang terdeteksi sebelum mematikan server fisik.

Tingkatkan Skalabilitas dengan Solusi Infrastruktur IT dari Phintraco Technology!

Untuk bisa meningkatkan fleksibilitas dan skalabilitas bisnis, Anda perlu memiliki infrastruktur yang cocok dan memadai. Phintraco Technology, sebagai perusahaan IT infrastructure terpercaya dan berpengalaman, dapat membantu Anda meningkatkan skalabilitas dengan berbagai solusi IT terbaik, mulai dari server, storage, security, maintenance, dan lain sebagainya.

Untuk informasi selengkapnya, hubungi marketing@phintraco.com sekarang!

Editor: Irnadia Fardila

Setiap bisnis kini semakin bergantung pada teknologi digital, sehingga kebutuhan akan infrastruktur yang fleksibel, efisien, dan memiliki skalabilitas tinggi menjadi semakin krusial. Dulu perusahaan biasanya berinvestasi besar pada perangkat keras server fisik untuk setiap aplikasi atau layanan yang dijalankan. Akan tetapi, metode tersebut kini sudah dianggap kurang efisien, mahal, dan sulit untuk disesuaikan dengan kebutuhan bisnis yang sangat cepat dan dinamis. Kini virtual server menjadi solusi utama atas keterbatasan tersebut.

Server virtual merupakan solusi modern yang memungkinkan beberapa server virtual berjalan di satu perangkat fisik tanpa saling mengganggu. Pendekatan ini membantu perusahaan menghemat biaya, mempercepat layanan, serta mengelola infrastruktur IT secara lebih efisien. Artikel ini akan membahas server virtual ini secara detail, mulai dari pengertiannya, cara kerjanya, jenis-jenis, serta manfaatnya untuk bisnis.

Apa yang Dimaksud dengan Virtual Server?

Virtual server adalah server yang dibuat dan dijalankan secara virtual menggunakan perangkat lunak hypervisor, di atas server fisik. Satu perangkat fisik ini dapat menjalankan banyak server virtual dengan masing-masing memiliki sistem operasi dan aplikasinya sendiri.

Setiap server virtual ini berperilaku selayaknya server mandiri, dengan masing-masing alokasi CPU, RAM, ruang penyimpanan, dan interface jaringan. Hal ini sangat meningkatkan efisiensi secara signifikan karena perusahaan tidak lagi perlu membeli banyak perangkat keras untuk berbagai fungsi yang berbeda. Virtualisasi ini telah menjadi dasar bagi banyak layanan cloud modern dan menjadi fondasi untuk infrastruktur IT yang fleksibel dan hemat biaya.

Virtual Server vs Server Fisik, Apa Saja Perbedaannya?

Perbedaan antara dua jenis server ini terletak pada cara pengelolaan sumber dayanya dan skalabilitasnya. Berdasarkan penggunaan sumber daya, server fisik memiliki alokasi sumber daya tetap. Sementara itu, virtualisasi bisa berbagi sumber daya seperti CPU, RAM, dan storage dari host server secara dinamis.

Dari segi skalabilitas, proses virtualisasi baru hanya perlu beberapa klik dan perintah, sementara server fisik memerlukan instalasi hardware dan sistem operasi yang memakan banyak waktu. Selain itu, mobilitas server virtualisasi juga lebih tinggi karena dapat dipindahkan dari satu host ke host lain tanpa downtime lewat fitur live migration.

Seperti yang telah disinggung sebelumnya, biaya yang dikeluarkan untuk server fisik dan virtualisasi cukup signifikan. Virtualisasi dapat mengurangi kebutuhan jumlah server fisik yang dibutuhkan, sehingga menekan biaya pembelian perangkat keras, pendinginan, serta ruang penyimpanan.

Bagaimana Cara Kerja Virtual Server?

Virtualisasi server bekerja melalui komponen utama yaitu hypervisor. Hypervisor sendiri adalah perangkat lunak atau firmware yang berperan sebagai lapisan antara perangkat keras fisik dan sistem operasi virtual. Berikut ini adalah proses cara kerjanya:

Pemasangan Hypervisor

Pertama-tama, hypervisor akan dipasang langsung di atas perangkat keras (Type 1) atau di atas sistem operasi virtual (Type 2).

Membuat Virtual Machine

Setelah itu, pengguna dapat menentukan beberapa aspek untuk setiap virtual machine (VM) yang akan dijalankan. Aspek ini meliputi jumlah CPU, kapasitas RAM, ukuran penyimpanan, serta sistem operasinya.

Eksekusi VM Secara Paralel

Kemudian, beberapa server yang divirtualisasi ini akan dijalankan secara bersamaan dalam satu host server. Semuanya menggunakan sebagian sumber daya fisik yang telah dialokasikan.

Manajemen & Monitoring

Beberapa platform virtualisasi modern kini menyediakan fitur pengelolaan yang terpusat. Termasuk juga snapshot otomatis, backup, serta integrasi dengan load balancing.

Live Migration & Fault Tolerance

Karena server ini dapat dipinahkan antar host saat maintenance tanpa downtime, maka VM dapat dialihkan ke host lain jika salah satu host gagal.

Apa Saja Jenis Virtual Server?

Berdasarkan arsitektur dan tujuan penggunaanya, terdapat beberapa tipe atau jenis virtual server. Berikut ini adalah masing-masing penjelasannya:

Hypervisor Type 1 (Bare Metal)

Hypervisor ini dapat berjalan langsung di atas perangkat keras. Jenis ini umumnya digunakan di data center dan sistem-sistem produksi dengan skala besar karena membutuhkan stabilitas dan performa yang tinggi.

Hypervisor Type 2 (Hosted)

Hosted Hypervisor atau Type 2 adalah jenis yang dapat berjalan di atas sistem operasi host seperti Windows atau Linux. Ini sangat cocok untuk berbagai keperluan testing atau lingkungan desktop.

Container (Docker/Kubernetes)

Tidak seperti VM tradisional, jenis container dapat berbagi kernel sistem operasi dan hanya menjalankan aplikasi beserta dependensinya. Oleh karena itu, jenis ini lebih ringan, cepat, dan cocok untuk workload mikro atau DevOps.

Serverless Computing / FaaS

Jenis ini tidak disebut sebagai server dalam bentuk tradisional, tetapi model ini menjalankan fungsi secara on-demand tanpa pengguna harus mengelola server. Cocok untuk kebutuhan pemrosesan ringan atau event-driven.

Apa Saja Manfaat Virtual Server untuk Bisnis?

Implementasi virtualisasi server dapat memberikan sejumlah keuntungan signifikan bagi bisnis, baik dalam jangka pendek maupun jangka panjang. Berikut ini adalah beberapa manfaat yang bisa didapatkan:

Efisiensi Sumber Daya

Dalam mengelola sumber daya, perusahaan bisa meningkatkan efisiensi karena satu perangkat bisa menampung banyak server secara virtual. Hal ini mengurangi pembelian perangkat baru,  konsumsi daya, serta ruang fisik.

Meningkatkan Fleksibilitas & Skalabilitas

Untuk melakukan deploy VM baru hanya perlu beberapa menit, sehingga mendukung strategi agile development, DevOps, dan pertumbuhan cepat pengguna.

Memastikan Kontinuitas Bisnis

Dengan fitur snapshot, backup otomatis, dan disaster recovery, virtualisasi menawarkan uptime yang tinggi dan mitigasi risiko yang lebih baik.

Keamanan & Isolasi

Setiap server berjalan secara terisolasi, sehingga gangguan pada satu server tidak akan memengaruhi server lainnya. Ini meningkatkan keamanan dan stabilitas.

Integrasi Mudah dengan Cloud

Server virtual menjadi solusi ideal untuk mengintegrasikan sistem on-premise dengan infrastruktur cloud dalam strategi hybrid atau multi-cloud.

Optimalkan Infrastruktur IT Anda dengan Solusi Virtualisasi Server dari Huawei!

Jika bisnis Anda ingin memaksimalkan efisiensi dan skalabilitas dalam infrastruktur IT, solusi virtualisasi server dari Huawei bisa menjadi solusi. Datacenter Virtualization Solution (DCS) dari Huawei dilengkapi solusi full-stack yang menggabungkan perangkat keras ICT terdepan, arsitektur hyper-converged, dan fitur canggih seperti manajemen cerdas, kompatibilitas luas dengan platform cloud, live migration tanpa downtime, dan DR dengan RPO nol untuk efisiensi, skalabilitas, dan keandalan maksimal..

Phintraco Technology, sebagai partner resmi dari Huawei, dapat menyediakan platform virtualisasi server ini untuk mendukung bisnis Anda.

Untuk informasi lebih lanjut, hubungi marketing@phintraco.com sekarang.

Editor: Irnadia Fardila

• Virtual Server - Tech Target 
• Virtual Server - IBM
• What is a Virtual Server - Google

Teknologi digital yang semakin penting dalam bisnis saat ini membuat data berubah menjadi aset utama bagi perusahaan. Data kini dihasilkan dalam volume besar secara terus-menerus, mulai dari interaksi media sosial, transaksi e-commerce, hingga sensor Internet of Things (IoT). Fenomena ini mendorong perusahaan untuk menemukan bagaimana cara mengelola,  menyimpan, dan menganalisis data secara efektif. Di sinilah peran big data server menjadi sangat penting.

Untuk bisa menemukan jawaban atas tantangan tersebut, perusahaan perlu infrastruktur yang tangguh, efisien, serta mendukung skalabilitas. Server big data secara khusus dirancang untuk bisa menangani volume, variasi, serta kecepatan data yang sangat besar secara real time. Bigdata server dapat mendukung berbagai aplikasi analitik canggih yang kini banyak digunakan sebagai inti pengambilan keputusan bisnis modern. Artikel ini akan membahas jenis server ini secara mendalam, mulai dari definisinya, apa saja fungsinya untuk big data, bagaimana cara kerjanya, serta bagaimana cara memilih server yang optimal. Simak artikel berikut untuk mengetahui informasi selengkapnya!

Apa itu Big Data Server?

Big data server secara sederhana adalah jenis server khusus yang diciptakan untuk bisa menangani pengelolaan data dalam skala besar (volume, variety, velocity) dari big data. Teknologi ini umumnya memiliki spesifikasi perangkat keras yang tinggi, mulai dari komponen CPU multicore, RAM yang besar, hingga storage berperforma tinggi seperti SSD atau NVMe. Selain itu, jenis server ini juga dilengkapi dengan konektivitas jaringan bandwidth tinggi agar proses pertukaran data bisa berjalan dengan mulus.

Hal yang membedakan server ini dari server biasa adalah kemampuannya untuk bekerja dalam lingkungan cluster big data server, yaitu konfigurasi di mana beberapa server terhubung dan bekerja secara paralel. Setiap node dalam cluster ini bertugas untuk menangani bagian tertentu dari pemrosesan atau penyimpanan data, sehingga prosesnya bisa berjalan cepat dan efisien.

Apa Saja Fungsi Server untuk Big Data?

Server untuk big data ini memiliki berbagai fungsi penting dalam arsitektur data modern. Berikut ini adalah beberapa fungsi utamanya:

Penyimpanan Data Masif

Sesuai dengan namanya, teknologi ini digunakan untuk menyimpan data mentah (raw data) atau data yang terstruktur dan diolah dalam jumlah yang masif. Data tersebut biasanya disimpan ke dalam format yang mendukung distribusi seperti HDFS (Hadoop Distributed File System) atau NoSQL.

Pemrosesan Data Paralel

Server ini dapat menjalankan proses ETL (Extract, Transform, Load) dalam jumlah yang besar secara bersamaan. Hal ini dapat membantu mempercepat analisis data dan memberikan insight pada perusahaan dengan lebih cepat.

Streaming dan Ingest Data Real-Time

Jenis ini juga dapat mengambil dan mengolah data dari berbagai sumber secara real time. Ini sangat diperlukan untuk aplikasi-aplikasi seperti fraud detection, monitoring IoT, serta analitik real time.

Pengembangan AI dan Machine Learning

Teknologi artificial intelligence (AI) dan machine learning juga membutuhkan jenis server ini karena memerlukan daya komputasi tinggi untuk melatih model-modelnya, termasuk untuk analisis prediktif.

Integrasi dengan Sistem Analitik dan Business Intelligence (BI)

Data yang disimpan di server ini dapat digunakan dan diakses oleh aplikasi business intelligence (BI), dashboard analitik, maupun API untuk kebutuhan pengambilan keputusan secara otomatis.

Bagaimana Cara Kerja Big Data Server?

Untuk bisa menangani informasi dalam jumlah besar, server ini bekerja melalui proses-proses dan tahapan yang sistematis:

Data Ingestion

Proses ini dimulai dari mengumpulkan data dari berbagai sumber, misalnya sensor IoT, database transaksional, media sosial, atau log aplikasi. Data-data ini bisa berupa teks, angka, gambar, atau video.

Data Processing

Kemudian server akan memproses informasi tersebut menggunakan framework tertentu misalnya Apache Spark atau Hadoop MapReduce. Proses ini meliputi penyaringan, penggabungan, transformasi, hingga analitik statistik dan prediktif.

Data Storage

Setelah data diproses, data akan disimpan di dalam sistem file terdistribusi atau database non-relasional, tergantung jenis datanya dan kebutuhan query. Penggunaan distributed file system memungkinkan data tersebar merata di seluruh node cluster big data server.

Task Distribution via Cluster

Dalam lingkungan cluster, setiap server bertanggung jawab atas satu bagian pekerjaan. Jika salah satu gagal, node lain akan mengambil alih sehingga menciptakan sistem yang lebih tangguh.

Virtualization

Kini banyak organisasi yang mengadopsi server virtualization dalam big data karena efisiensinya yang lebih tinggi. Satu perangkat fisik bisa menjalankan banyak mesin virtual sehingga lebih fleksibel, efisien, dan mendukung skalabilitas.

Bagaimana Cara Memilih Big Data Server?

Berikut ini adalah panduan untuk memilih server untuk big data yang tepat:

Ukuran dan Jenis Beban Kerja

Pertama, pertimbangkan jenis data, ukuran harian yang akan diproses, serta kebutuhan kecepatan analisis. Beban kerja batch akan perlu performa yang berbeda dari stream processing.

Spesifikasi Hardware

Pilihlah server dengan CPU multicore (misalnya, Intel® Xeon® 6 processors yang bisa mencapai ratusan core per CPU), RAM besar (misalnya DDR5 DIMMs), dan storage yang sesuai, misalnya dengan konfigurasi 12-drive atau 24-drive. Pastikan juga hardware sudah memiliki fitur air cooling dalam sistem pendinginannya.

Kemampuan Skalabilitas

Pastikan sistem yang digunakan dapat mendukung penambahan node baru untuk membentuk cluster. Hal ini penting ketika volume data terus bertumbuh.

Kompatibilitas Platform

Server juga harus bisa mendukung sistem-sistem yang umum digunakan dalam ekosistem big data (Hadoop, Spark, Kafka, atau Hive).

Reliabilitas dan Redundansi

Gunakan fitur backup otomatis, RAID, atau snapshot untuk mencegah terjadinya kehilangan data serta meminimalkan downtime.

Biaya & ROI

Evaluasi total biaya kepemilikan termasuk infrastruktur fisik, lisensi, serta dukungan teknis, lalu bandingkan dengan opsi berbasis cloud atau virtual.

Optimalkan Pengelolaan Big Data Anda dengan Virtualisasi Server Terbaik dari Huawei!

Jika bisnis Anda mengelola data dalam jumlah besar dan memelukan efisiensi serta ketersediaan maksimal, solusi server virtualization dari Huawei dapat menjadi pilihan terbaik. Platform virtualisasi dari Huawei dapat mendukung skalabilitas dinamis dengan penambahan node, provisi cepat untuk workload analitik dan data ingestion, pengelolaan multi-node, serta efisiensi biaya dan performa tinggi.

Phintraco Technology, sebagai partner resmi dari Huawei, dapat menyediakan solusi virtualisasi server ini untuk Anda bisa mengelola big data secara optimal.

Hubungi marketing@phintraco.com untuk informasi selengkapnya!

Editor: Irnadia Fardila

Kini dunia bisnis semakin bergantung pada infrastruktur digital sehingga downtime bukan lagi sekadar masalah kecil. Layanan yang berhenti atau terkena gangguan selama beberapa menit saja dapat berdampak besar, mulai dari kerugian finansial, hilangnya kepercayaan pelanggan, hingga rusaknya reputasi perusahaan. Ketersediaan sistem, atau high availability merupakan elemen krusial dalam menjaga operasional bisnis agar bisa tetap berjalan lancar tanpa gangguan. Di sinilah failover server berperan penting.

Sistem failover merupakan salah satu cara yang paling efektif untuk memastikan layanan tetap tersedia saat terjadi gangguan. Teknologi ini dirancang untuk bisa menjaga kelangsungan operasional dengan cara mengalihkan sistem ke server failover (cadangan) secara otomatis. Artikel ini akan membahas secara detail tentang definisinya, perbedaannya dengan backup, bagaimana cara kerjanya, apa jenis-jenisnya, serta manfaat implementasinya pada bisnis. Simak artikel berikut ini untuk mengetahui informasi selengkapnya!

Apa yang Dimaksud dengan Failover Server?

Failover server adalah server cadangan yang dikonfigurasi untuk bisa mengambil alih fungsi dari server utama ketika terjadi kegagalan sistem secara otomatis. Kegagalan ini bisa disebabkan karena rusaknya perangkat keras, software crash, atau bencana lainnya. Metode failover server ini merupakan bagian dari sistem yang lebih luas, mencakup deteksi kegagalan, pengalihan beban, dan recovery otomatis.

Tidak seperti proses recovery manual, sistem ini bisa memungkinkan waktu failover yang jauh lebih cepat, bisa saja hanya dalam hitungan detik. Hal ini memungkinkan prosesnya terjadi tanpa mengganggu pengalaman end user. Failover dapat terjadi secara lokal di satu data center, atau antar data center di lokasi geografis yang berbeda, tergantung pada arsitektur dan kebutuhannya.

Backup vs Failover Server, Apa Perbedaannya?

Secara tujuan, kedua konsep ini sekilas terlihat sama, yaitu sebagai bagian dari sistem recovery. Akan tetapi, keduanya sebenarnya memiliki fungsi yang berbeda. Sistem backup memiliki fungsi untuk menyimpan salinan data dan akan digunakan untuk proses recovery setelah  gangguan terjadi. Oleh karena itu, proses ini biasanya memerlukan waktu untuk bisa mengembalikan sistem ke kondisi semula, sehingga tidak dirancang untuk menjaga layanan tetap berjalan saat terjadi kegagalan.

Di sisi lain, failover dirancang untuk langsung aktif segera setelah sistem utama gagal. Jadi, selain memuat salinan data, server ini juga akan menjalankan fungsi-fungsi layanan. Hal ini membuat pengguna akhir tidak akan merasakan atau sadar bahwa terjadi gangguan. Perbedaan inilah yang membuat server failover menjadi komponen yang sangat penting dalam strategi high availability dan disaster recovery.

Bagaimana Cara Kerja Failover Server?

Implementasi metode failover meliputi beberapa komponen dan langkah penting agar dapat berfungsi secara otomatis dan optimal. Berikut ini adalah komponen dan langkah-langkahnya:

Sistem Monitoring & Heartbeat

Server utama dan server cadangan akan dihubungkan melalui jalur komunikasi khusus yang mengirimkan sinyal secara berkala, seperti detak jantung (heartbeat). Ketika server cadangan ini tidak lagi menerima atau mendeteksi sinyal heartbeat dari server utama, maka sistem failover akan mengasumsikan bahwa sistem utama mengalami kegagalan.

Deteksi Kegagalan Otomatis

Sistem deteksi akan memeriksa berbagai parameter, mulai dari koneksi jaringan, penggunaan CPU, ruang dalam disk, bahkan respons aplikasi. Jika ada salah satu parameter penting berada di luar ambang batas, maka sistem akan menjalankan langkah failover secara otomatis.

Load Balancer dan DNS Switching

Dalam beberapa arsitektur modern, sistem failover selalu diatur melalui load balancer atau DNS failover. Load balancer berfungsi untuk mengarahkan traffic pengguna ke server yang masih sehat dan berfungsi. Ketika ada server yang mati, maka traffic akan langsung dialihkan ke server cadangannya tanpa pengguna sadari.

Failover dan Failback

Setelah sistem dialihkan, proses inilah yang disebut sebagai failover. Saat kemudian server utama kembali berfungsi seperti semula, maka proses failback akan dilakukan. Proses failback akan mengembalikan sistem ke posisi semua, namun proses ini biasanya dilakukan secara manual atau terjadwal untuk menghindari gangguan tambahan.

Penyesuaian State Data

Supaya proses failover berjalan dengan lancar, server cadangan perlu menjaga sinkronisasi data secara real time atau dalam interval waktu tertentu. Proses ini menggunakan teknologi seperti replication dan snapshot incremental agar kondisi data tetap mutakhir.

Apa Saja Jenis-jenis Failover Server?

Berdasarkan kebutuhan, skala sistem, serta toleransi terhadap downtime, terdapat beberapa jenis konfigurasi server cadangan. Berikut ini adalah jenis-jenisnya:

Jenis Active Passive vs Active Active

Jenis active-passive adalah konfigurasi dengan satu server aktif dan satu server standby. Ketika salah satu gagal, server cadangan baru akan aktif mengambil alih. Model ini lebih sederhana dan hemat biaya, tetapi perlu waktu lebih lama karena harus mengaktifkan server pasif dahulu.

Sementara itu, pada jenis active-active, semua server bekerja bersamaan dan saling membagi load. Konfigurasi dengan load balancing ini memiliki waktu failover yang sangat cepat. Cocok untuk sistem dengan traffic tinggi dan kebutuhan non-stop.

Cluster High Availability

Model ini merupakan kumpulan node server yang saling terhubung dan bekerja dalam saut quorum. Jika salah satu node gagal, maka node lain akan secara otomatis aktif. Cluster HA ini sering digunakan dalam lingkungan database, penyimpanan file, serta aplikasi kritikal yang tidak boleh mati.

Geo-Failover atau Multi-Site

Jenis failover ini memanfaatkan lokasi geografis yang berbeda sebagai strategi dari disaster recovery. Ketika salah satu data center offline (misalnya karena bencana), maka sistem akan dialihkan ke data center lain yang berada di lokasi yang berbeda, hingga negara yang berbeda. Ini cocok untuk perusahaan global atau layanan dengan pengguna internasional.

Apa Saja Manfaat Implementasi Failover Server pada Bisnis?

Mengimplementasikan sistem failover memiliki banyak manfaat strategis bagi pertumbuhan dan keberlangsungan bisnis, selain tentunya untuk mencegah downtime. Berikut ini adalah manfaat-manfaat tersebut:

Menjamin High Availability Secara Konsisten

Adanya server cadangan yang selalu sedia, perusahaan dapat memastikan layanan selalu tersedia, khususnya untuk bidang layanan digital seperti perbankan, pendidikan online, e-commerce, dan layanan kesehatan.

Mitigasi Risiko Gangguan Sistem

Metode failover akan memungkinkan sistem untuk tetap berfungsi terlepas dari apa pun penyebab gangguannya. Hal ini adalah bagian penting dari strategi manajemen risiko IT.

Menjaga Loyalitas dan Kepercayaan Pelanggan

Pelanggan yang memiliki pengalaman buruk akibat layanan yang tidak stabil akan cenderung tidak akan kembali. Dengan metode failover, perusahaan dapat membangun kepercayaan pelanggan.

Kepatuhan terhadap SLA dan Regulasi

Perusahaan umumnya terikat dengan kontrak Service Level Agreement (SLA) yang menetapkan batas waktu toleransi gangguan sistem. Metode failover dapat membantu memenuhi target RTO (Recovery Time Objective) dan RPO (Recovery Point Objective).

Mendukung Pertumbuhan dan Skalabilitas

Dalam konfigurasi active-active, beban kerja dapat dibagi-bagi antar server, sehingga perusahaan dapat menangani lonjakan pengguna tanpa mengubah infrastruktur secara signifikan. Jika terjadi overload, failover otomatis akan menjaga sistem tetap stabil.

Tingkatkan Ketersediaan Sistem Anda dengan Solusi Virtualisasi Server dari Huawei!

Solusi virtualisasi server merupakan salah satu cara yang dapat dilakukan untuk memastikan layanan bisnis tetap aktif setiap saat tanpa risiko downtime. Oleh karena itu, percayakan ketersediaan sistem Anda pada virtualisasi server dari Huawei.

Solusi Datacenter Virtualization Solution (DCS) dari Huawei dilengkapi solusi full-stack yang menggabungkan perangkat keras ICT terdepan, arsitektur hyper-converged, dan fitur canggih seperti manajemen cerdas, kompatibilitas luas dengan platform cloud, live migration tanpa downtime, dan DR dengan RPO nol untuk efisiensi, skalabilitas, dan keandalan maksimal..

Phintraco Technology, sebagai partner resmi dari Huawei, dapat membantu Anda untuk mengimplementasikan solusi virtualisasi ini untuk bisnis Anda.

Hubungi marketing@phintraco.com untuk informasi selengkapnya!

Editor: Irnadia Fardila

Di era digital saat ini, hampir semua keputusan strategis bisnis, mulai dari strategi pemasaran hingga pengembangan produk, bergantung pada data. Data kini telah menjadi aset paling berharga bagi setiap perusahaan. Akan tetapi, data yang baik dan bernilai adalah data yang tetap utuh, akurat, dan dapat dipercaya di sepanjang siklus hidupnya. Hal inilah yang dikenal sebagai data integrity atau integritas data.

Menjaga integritas data merupakan sebuah konsep fundamental yang meliputi berbagai aspek, mulai dari kualitas sistem informasi, keamanan siber, hingga kepatuhan terhadap regulasi yang berlaku terkait data. Oleh karena itu, perusahaan harus memahami secara mendalam tentang pentingnya integritas data dalam menjaga keberlangsungan bisnis. Artikel ini akan membahas berbagai aspek terkait data integrity, mulai dari definisinya, mengapa data integrity itu penting, apa saja jenis-jenisnya, apa saja risiko dan masalah yang biasa muncul, serta bagaimana cara memastikan data tetap utuh dan bisa diandalkan. Simak artikel berikut ini untuk mengetahui informasi selengkapnya!

Apa yang Dimaksud dengan Integritas Data?

Integritas data adalah sebuah kondisi di mana data tetap akurat, konsisten, dan utuh selama siklus hidupnya, yaitu dalam masa penyimpanan, pemrosesan, serta pengiriman (transmisi). Data integrity melibatkan validitas logis, ketepatan struktur, serta ketahanan data terhadap segala bentuk perubahan yang tidak sah atau tidak terverifikasi.

Konsep ini mencakup dua aspek utama, yaitu akurasi data dan konsistensi data. Akurasi data mempertanyakan apakah data tersebut benar-benar mencerminkan kondisi sebenarnya, sementara konsistensi data mempertanyakan apakah data di seluruh sistem saling sinkron dan tidak kontradiktif.

Contohnya, jika sistem CRM mencatat sebuah alamat email pelanggan, maka data ini harus tetap sama ketika diakses melalui platform lain misalnya platform email marketing, aplikasi pembayaran, hingga laporan keuangan. Jika data tidak konsisten di antara platform tersebut, artinya integritas data telah terganggu.

Mengapa Integritas Data itu Penting?

Terdapat banyak faktor yang mendorong pentingnya menjaga data integrity. Faktor-faktor ini saling terkait dan sangat penting bagi bisnis. Berikut ini adalah faktor-faktornya:

Dasar Pengambilan Keputusan

Data kini sangat diperlukan untuk pengambilan keputusan strategis. Data yang tidak utuh akan menyebabkan hasil analisis yang tidak akurat dan keliru. Hal ini tentu akan berujung pada kerugian bisnis atau reputasi.

Regulasi Keamanan Data

Berbagai regulasi terkait keamanan dan integritas data mulai gencar diterapkan di berbagai negara, salah satunya adalah UU Perlindungan Data Pribadi (UU PDP) di Indonesia. Hal ini menuntut setiap perusahaan untuk menjaga data dengan standar integritas yang tinggi.

Risiko Operasional

Perusahaan juga perlu menghindari risiko operasional terkait kerusakan atau ketidaksinkronan data. Kerusakan data dapat menyebabkan kesalahan operasional mulai dari kesalahan jumlah stok, pengiriman barang, atau bahkan penggajian.

Menjaga Kepercayaan Pelanggan

Kepercayaan pelanggan dapat rusak jika perusahaan gagal menjaga integritas dan keamanan data. Pelanggan berharap informasi dan data mereka dapat diproses secara akurat dan bertanggung jawab. Jika tidak, maka kepercayaan pelanggan bisa hilang dan reputasi perusahaan pun akan terancam.

Interoperabilitas Sistem

Infrastruktur IT modern harus memastikan data mengalir secara mulus antara berbagai aplikasi, sistem, dan bahkan cloud. Jika data tidak konsisten, maka integrasi antar sistem akan gagal.

Apa Saja Jenis Integritas Data?

Secara umum terdapat empat jenis utama dari integritas data. Berikut ini adalah masing-masing penjelasannya:

Physical Integrity

Integritas fisik merujuk pada keutuhan data dari segi fisiknya, yaitu media penyimpanannya. Hal ini penting karena gangguan-gangguan seperti kerusakan listrik, hard disk, atau bencana alam dapat merusak data.

Logical Integrity

Logical integrity terkait dengan validitas dan struktur data. Sistem harus dapat memastikan data tersimpan dan digunakan sesuai dengan format, relasi, dan urutan logika yang tepat.

Entity Integrity

Entity integrity memastikan bahwa setiap baris data memiliki identitas yang unik. Artinya, tidak boleh ada dua pelanggan dengan ID yang sama, atau misalnya entri tanpa ID sama sekali. Hal ini penting untuk mencegah duplikasi dan kehilangan referensi data.

Referential Integrity

Referential integrity menjamin relasi atau hubungan antar data tetap valid. Jika data pelanggan dihapus, maka sistem harus memutus semua referensi terhadap pelanggan tersebut di modul dan platform lain.

Apa Saja Risiko dan Masalah Integritas Data?

Integritas data dapat terancam oleh beberapa faktor, baik faktor teknis maupun non-teknis. Berikut ini adalah beberapa risiko dan masalah yang biasa muncul terkait data integrity:

Kesalahan Input

Kesalahan mendasar yang biasanya muncul adalah human error seperti salah ketik, duplikasi, atau pengisian data yang tidak konsisten. Hal ini merupakan penyebab utama kerusakan data.

Malware dan Serangan Siber

Masalah lain yang juga sering muncul adalah serangan siber seperti malware, ransomware, atau data tampering. Serangan-serangan ini dapat mengubah isi file tanpa sepengetahuan pemilik data.

Kegagalan Sistem atau Hardware

Seperti yang telah disinggung sebelumnya, kerusakan atau kegagalan hard disk, software crash, atau sistem yang mati mendadak bisa menyebabkan data hilang atau corrupt.

Kurangnya Validasi saat Integrasi Sistem

Kurangnya validasi saat melakukan migrasi data antar sistem atau integrasi API dapat menyebabkan data mengalami ketidaksesuaian format atau kehilangan struktur logisnya.

Akses Tidak Sah

Akses tidak sah dapat terjadi tanpa kontrol akses yang ketat. Pengguna dapat mengedit, menghapus, atau menyalahgunakan data tanpa tercatat.

Kurangnya Pengawasan

Kurangnya monitoring dan logging juga dapat menjadi masalah. Perubahan data yang terjadi jadi tidak bisa dilacak sehingga identifikasi akar masalah sulit dilakukan.

Bagaimana Cara Memastikan Integritas Data?

Menjaga integritas data adalah sebuah proses menyeluruh yang mencakup berbagai hal mulai dari teknologi, kebijakan, dan pengawasan. Berikut ini adalah beberapa cara yang dapat dilakukan:

Validasi Data Otomatis

Pastikan validasi data dilakukan secara otomatis dengan menggunakan form validation, regex, dan tipe data yang sesuai agar input data tidak mengandung error.

Implementasi Constraint di Database

Database harus mendukung struktur yang kuat. Di dalamnya termasuk definisi primary key, foreign key, dan batasan data.

Pencatatan Log dan Audit Trail

Logging dan audit trail harus dilakukan agar semua perubahan tercatat secara otomatis. Termasuk juga siapa yang mengubah, kapan, dan di sistem mana.

Backup dan Disaster Recovery

Lakukan backup data secara rutin dan siapkan rencana pemulihan data jika terjadi bencana. Hal ini juga dapat dilakukan dengan storage atau database yang berlapis dan memiliki redundansi.

Kontrol Akses dan Hak Istimewa

Implementasikan prinsip least privilege dalam mengelola akses. Terapkan juga autentikasi berlapis untuk membatasi siapa saja yang dapat mengubah data-data penting.

Pemantauan Secara Real-Time

Gunakan juga alat monitoring yang dapat mendeteksi anomali dalam waktu nyata. Hal ini dapat mencegah kerusakan lebih lanjut.

Jaga Integritas Data dengan Solusi Data Protection Solution dari Phintraco Technology!

Menjaga integritas data juga merupakan tanggung jawab bersama, termasuk tim IT dan manajemen. Oleh karena itu, perusahaan juga harus melakukan investasi strategis di bidang teknologi dan infrastruktur yang  kuat.

Phintraco Technology, sebagai perusahaan IT infrastructure berpengalaman dan terpercaya dapat menyediakan solusi data protection secara real time. Mulai dari sistem backup dan recovery, Redundant Array of Independent Disk (RAID), serta proteksi data yang menyeluruh dari edge, core, dan cloud.

Untuk informasi selengkapnya, hubungi email marketing@phintraco.com sekarang!

Editor: Irnadia Fardila