Booming Data Center Buat AI, Ini yang Sering Kelewat Dipikirkan Sebelum Bangun dari Nol

Ringkas artikel blog ini dengan AI:

Tanya ChatGPT Tanya Grok Tanya Perplexity Tanya Claude Tanya Google AI

Perkembangan masif kecerdasan buatan (AI) telah memicu lonjakan kebutuhan infrastruktur data center. Kondisi ini ikut mendorong pembangunan fasilitas baru guna memenuhi kebutuhan pengolahan data yang semakin besar.

Namun, membangun data center dari nol tidak cukup hanya dengan menyiapkan gedung, server, dan pasokan listrik. Di luar itu, ada berbagai aspek lain yang perlu diperhitungkan agar infrastruktur yang dibangun nantinya tetap efisien dan mampu mengikuti kebutuhan di masa depan.

Lantas, apa saja yang sering terlewat ketika perusahaan menyiapkan data center untuk kebutuhan AI? Berikut penjelasannya yang bisa disimak.

Tren Pembangunan Data Center untuk Kebutuhan AI

Kebutuhan terhadap data center di Indonesia terus meningkat, terutama seiring perkembangan kecerdasan buatan (AI) yang terus berjalan. Ini bukan sekadar soal jumlah fasilitas, tetapi juga bagian dari transformasi yang lebih luas menuju apa itu data center modern yang dituntut lebih siap menghadapi beban kerja masa depan.

Melansir Telkom Indonesia, pemetaan terhadap lebih dari 70 BUMN menunjukkan kebutuhan data center yang signifikan, terutama di wilayah Jawa-Madura-Bali, Batam, dan Indonesia Timur. Kebutuhan ini diproyeksikan terus meningkat hingga 2030 seiring semakin luasnya pemanfaatan AI di lingkungan BUMN.

Pemanfaatan AI juga diperkirakan semakin berkembang dari awalnya sekadar alat bantu aktivitas sehari-hari pada 2026–2029 menjadi AI agentic dan sistem yang lebih terintegrasi pada 2030. Hal ini telah mendorong kebutuhan infrastruktur yang lebih siap, termasuk rencana pengembangan AI data center berkapasitas hingga 1 GW di sejumlah wilayah Indonesia serta dukungan edge data center di berbagai kota.

Berkaca dari kondisi tersebut, bisa dipahami bahwa kebutuhan data center ke depannya tidak hanya bertambah dari jumlah fasilitas, tetapi juga dari kapasitas dan kemampuan infrastrukturnya. Dari situ, pembangunan data center untuk kebutuhan AI perlu dipersiapkan dengan lebih matang sejak awal. Bukan hanya soal menyediakan lokasi dan pasokan listrik, tetapi juga bagaimana infrastruktur tersebut dibuat tetap efisien, mudah dikembangkan, dan mampu mengikuti perubahan kebutuhan di masa depan.

Bagi perusahaan atau operator yang berencana membangun fasilitas baru, hal-hal demikian perlu diperhitungkan sejak awal. Pasalnya, infrastruktur yang terlihat cukup untuk kebutuhan saat ini belum tentu mampu mengikuti pertumbuhan workload dalam beberapa tahun ke depan.

Baca juga:

• Kalau Listrik Padam Serentak, Sistem IT Bisnis Anda Bakal Bertahan Berapa Lama?
• Panduan Strategis Menghitung Total Cost of Ownership (TCO) Infrastruktur IT
• Membangun Private Cloud yang Aman dan Terkontrol untuk Kebutuhan Perusahaan

Aspek yang Sering Kelewat Ketika Menyiapkan Data Center AI

Pembangunan data center untuk kebutuhan AI tidak cukup hanya dengan menyiapkan lokasi strategis dan pasokan listrik. Infrastruktur yang dibangun juga perlu memperhatikan hal-hal lain yang tak kalah penting. Berikut di antaranya.

Skalabilitas

Salah satu hal yang sering terlupakan saat membangun infrastruktur dari nol adalah rencana pengembangannya. Skalabilitas di sini bukan sekadar perusahaan bisa menambah server saat kapasitas mulai penuh, tetapi juga komponen lain yang harus bisa mengikuti pertumbuhan beban kerjanya agar data center tetap dapat digunakan dalam jangka panjang.

Masalahnya, pertumbuhan workload AI cenderung lebih cepat daripada perkiraan. Bisa saja perusahaan yang awalnya menggunakan AI untuk beberapa kebutuhan dapat memperluas penggunaannya ke hal lain seperti otomatisasi, pengembangan produk hingga proses internal lainnya.

Jika sejak awal infrastrukturnya terlalu kaku, hal-hal seperti penambahan kapasitas bisa membutuhkan perubahan besar. Kondisi ini menjadi kurang ideal karena prosesnya dapat lebih mahal dan memerlukan waktu lebih lama. Sebaliknya, desain yang modular mungkin bisa dijadikan solusi dengan opsi penambahan kapasitas secara bertahap sesuai kebutuhan.

Efisiensi

Data center untuk AI memang membutuhkan daya besar. Kapasitas yang besar juga berarti investasi dan biaya operasionalnya tidak kecil. Karena itu, efisiensi perlu menjadi pertimbangan sejak awal — termasuk memahami manfaat HCI untuk efisiensi biaya operasional. Bukan hanya soal penggunaan listrik, tetapi juga bagaimana sumber daya komputasi, sistem pendingin, penyimpanan, dan tenaga pengelolanya digunakan secara optimal.

Selain biaya, efisiensi juga berkaitan dengan cara infrastrukturnya dikelola. Semakin banyak perangkat yang digunakan secara terpisah, maka semakin besar pula kebutuhan untuk melakukan konfigurasi, pemantauan, pemeliharaan hingga troubleshooting.

Keamanan

Data center AI tidak hanya membutuhkan infrastruktur yang kuat dan efisien, tetapi juga perlindungan menyeluruh. Aspek keamanan ini perlu menjadi perhatian mulai dari akses pengguna, jaringan, hingga perlindungan data agar risiko gangguan atau kebocoran data dapat diminimalisir.

Keamanan sebaiknya juga masuk dalam perencanaan sejak awal, bukan baru ditambahkan setelah data center mulai beroperasi — sejalan dengan pendekatan infrastruktur dan keamanan dalam satu platform agar kebutuhan keamanan bisa tetap disesuaikan dengan infrastruktur dan beban kerja yang akan dijalankan.

Pengelolaan Infrastruktur

Saat bicara pembangunan data center, kebanyakan orang biasanya hanya membahas soal perangkat keras dan fasilitas fisiknya. Padahal, aspek lain seperti cara komponen tersebut dikelola juga perlu mendapat perhatian.

Fasilitas dengan banyak server, penyimpanan, jaringan, dan workload tentu membutuhkan sistem pengelolaan yang baik. Jika pengelolaan dilakukan secara terpisah, kompleksitas dapat meningkat — salah satu tanda perusahaan butuh HCI yang bisa menggabungkan komponen infrastruktur dalam satu lingkungan yang lebih terintegrasi sehingga pengelolaannya semakin sederhana.

Pastikan Infrastruktur Siap Mendukung AI

Membangun data center untuk AI bukan hanya soal menyediakan server dengan kapasitas besar. Infrastruktur lain seperti penyimpanan, jaringan, sistem pendingin, sampai dayanya juga perlu disiapkan agar dapat mendukung beban kerja AI secara optimal.

Kebutuhan AI juga terus berkembang. Maka dari itu, infrastruktur yang disiapkan sejak awal sebaiknya punya ruang untuk menyesuaikan teknologi baru, sehingga perusahaan tidak perlu melakukan perubahan besar setiap kali muncul kebutuhan lain.

Lokasi dan Listrik Juga Penting, tetapi Bukan Satu-satunya

Saat membangun data center, lokasi dan ketersediaan listrik memang menjadi pertimbangan penting. Lokasi yang strategis bukan cuma dekat dengan pusat bisnis atau jaringan internet, tetapi juga perlu mempertimbangkan akses infrastruktur, konektivitas, serta risiko bencana. Sementara itu, pasokan listrik harus stabil dan andal karena data center beroperasi sepanjang waktu.

Namun, kebutuhan data center buat AI tidak berhenti pada dua aspek tersebut. Infrastruktur yang dibangun juga perlu memperhatikan hal-hal di atas tadi, termasuk dari segi skalabilitas, efisiensi, keamanan, pengelolaan infrastruktur, sampai kesiapannya.

Pertimbangan Infrastruktur yang Efisien untuk Data Center AI

Data center yang dirancang untuk AI biasanya punya kebutuhan infrastruktur yang lebih besar dibanding penggunaan umum. Beban pengolahan datanya yang tinggi bisa membutuhkan lebih banyak daya, kapasitas penyimpanan, jaringan, dan komponen lainnya.

Kompleksitas ini juga berpengaruh terhadap cara perusahaan mengelola infrastrukturnya. Karena itu, perusahaan perlu mempertimbangkan pendekatan yang dapat membantu menyederhanakan pengelolaan sekaligus memberi ruang untuk menambah kapasitas.

Salah satu solusi yang bisa dipertimbangkan adalah Hyper-Converged Infrastructure (HCI). HCI bisa membantu mengintegrasikan komponen seperti komputasi, penyimpanan, dan jaringan dalam satu sistem yang tertata. Alternatif ini akan membantu perusahaan mengelola infrastrukturnya dengan lebih sederhana, terutama saat kebutuhan dan kapasitas data center mulai bertambah. Saat ini, pilihan implementasinya ada banyak, termasuk Sangfor HCI sebagai solusi terpadu bagi organisasi di Indonesia.

Selain HCI, bisa juga mempertimbangkan solusi lain seperti private cloud, terutama perusahaan yang butuh fleksibilitas dalam mengelola sumber daya IT. alasan perusahaan mulai adopsi private cloud biasanya berkaitan dengan kebutuhan menyesuaikan alokasi sumber daya dengan kebutuhan aplikasi dan beban kerja yang dijalankan, sekaligus tetap memiliki kontrol terhadap lingkungan infrastrukturnya.

HCI dan private cloud dapat menjadi pertimbangan saat perusahaan ingin menyiapkan data center AI yang lebih efisien, fleksibel, dan mudah dikembangkan. Namun, sekali lagi pilihannya tetap bergantung pada kebutuhan, strategi, atau kondisi infrastruktur perusahaan.

Baca juga:

• Anggaran Jadi Kendala Utama Adopsi HCI? Ini yang Perlu Dipertimbangkan
• Hybrid Cloud dan HCI: Kapan Sebaiknya Digabungkan, Kapan Cukup Pilih Salah Satu?

Jangan Asal Bangun, Rancang Data Center AI dengan Baik

Booming data center untuk AI memang membuka peluang besar bagi industri terkait. Namun, peluang tersebut juga diikuti kebutuhan untuk membangun infrastruktur yang mampu memenuhi tuntutan AI dalam jangka panjang.

Lokasi strategis dan kapasitas besar bukan satu-satunya hal yang perlu menjadi perhatian. Aspek seperti efisiensi energi, skalabilitas, keamanan hingga kemudahan pengelolaan juga perlu dipikirkan sejak awal agar data center yang dibangun bisa berjalan optimal dan senantiasa siap menghadapi perkembangan teknologi di masa depan.

FAQ: Membangun Data Center untuk AI