AI membutuhkan lebih dari sekadar chip pemrosesan. Dataset, checkpoint, embedding, cache, log inference, dan artefak evaluasi semuanya memerlukan tempat penyimpanan. MIT Technology Review membahas bagaimana ledakan workload AI mendorong perubahan cara perusahaan memikirkan memory dan storage.
Perbedaannya dengan aplikasi web biasa cukup terasa. Data AI sering berukuran besar, dipakai berulang dalam proses training atau inference, dan harus dipindahkan dengan cepat antara storage dan compute. Salah memilih arsitektur dapat membuat GPU menganggur atau tagihan penyimpanan membengkak.
Tidak semua data perlu tinggal di tempat yang sama
Data yang sering dipakai dapat ditempatkan pada storage cepat, sedangkan checkpoint lama dan log historis bisa dipindahkan ke lapisan yang lebih murah. Retention policy, kompresi, deduplikasi, serta penghapusan cache sementara menjadi bagian dari desain, bukan pekerjaan administratif belaka.
await cache.put({ key: embeddingKey, value, ttl: 3600 });
await storage.archive({ prefix: "evaluations/", afterDays: 30 });Bagi tim engineering, pelajaran utamanya adalah mengukur seluruh jalur data. Performa model yang bagus tidak banyak membantu jika pipeline tersendat karena storage atau biaya operasionalnya tidak terkendali.
Sumber: https://www.technologyreview.com/2026/09/04/1140872/architecting-memory-and-storage-in-the-ai-era/
Transparansi: Artikel ini disusun bersama Codekop AI berdasarkan sumber yang tercantum, lalu ditinjau dan disunting oleh Fauzan Falah. AI dapat keliru, jadi silakan cek kembali sumber asli.
