Efisiensi dalam pemrosesan data dan pengambilan keputusan menjadi semakin krusial bagi aplikasi kecerdasan buatan (AI) di masa depan. Baik Edge AI maupun Cloud AI menawarkan solusi unik untuk tantangan ini. Namun, perbedaan mendasar dalam arsitektur dan cara kerja keduanya menghasilkan implikasi yang signifikan terhadap efisiensi sumber daya, latensi, dan biaya.
Apa Itu Edge AI?
Edge AI, atau kecerdasan buatan di tepi jaringan, merujuk pada implementasi algoritma dan model AI langsung pada perangkat lokal atau perangkat edge, seperti sensor atau perangkat Internet of Things (IoT). Pendekatan ini memungkinkan pemrosesan dan analisis data secara real-time di dekat sumber data itu sendiri, tanpa ketergantungan konstan pada infrastruktur awan (cloud).
Kelebihan Edge AI
Latensi yang Sangat Rendah
Salah satu keunggulan utama Edge AI adalah kemampuannya untuk memproses data dan mengambil keputusan dengan latensi yang sangat rendah. Pemrosesan yang terjadi langsung pada perangkat atau di dekat sumber data menghilangkan penundaan yang disebabkan oleh transmisi data bolak-balik ke cloud.
Hal ini krusial untuk aplikasi yang membutuhkan respons real-time, seperti sistem kendali otomatis pada robot industri, kendaraan otonom, atau perangkat medis yang sensitif terhadap waktu. Dengan latensi minimal, Edge AI memungkinkan tindakan yang lebih cepat dan lebih akurat berdasarkan data yang diterima.
Peningkatan Privasi dan Keamanan Data
Edge AI menawarkan tingkat privasi dan keamanan data yang lebih tinggi dibandingkan dengan pemrosesan di cloud. Karena data sensitif diproses secara lokal pada perangkat edge, risiko kebocoran data selama transmisi ke server cloud dapat dihindari.
Hal ini sangat penting untuk aplikasi yang berurusan dengan informasi pribadi, rahasia perusahaan, atau data medis. Dengan meminimalkan pergerakan data ke luar perangkat, organisasi dapat memiliki kontrol yang lebih besar atas data mereka dan mematuhi peraturan privasi yang ketat.
Beroperasi Secara Independen tanpa Koneksi Internet
Keunggulan signifikan lainnya dari Edge AI adalah kemampuannya untuk beroperasi secara mandiri, bahkan tanpa koneksi internet yang stabil atau terputus. Hal ini menjadikannya solusi yang ideal untuk lingkungan dengan konektivitas yang tidak dapat diandalkan, seperti lokasi terpencil, pabrik bawah tanah, atau perangkat bergerak di area dengan jangkauan sinyal yang buruk. Kemampuan untuk terus berfungsi dan memberikan analisis serta pengambilan keputusan secara lokal memastikan keandalan sistem dan ketersediaan layanan yang berkelanjutan, tanpa bergantung pada infrastruktur jaringan eksternal.
Kekurangan Edge AI
Keterbatasan Sumber Daya Komputasi
Salah satu tantangan utama dalam implementasi Edge AI adalah keterbatasan sumber daya komputasi pada perangkat edge. Perangkat seperti sensor, mikrokontroler, atau perangkat IoT, umumnya memiliki daya pemrosesan, memori, dan kapasitas penyimpanan yang jauh lebih rendah dibandingkan dengan server di cloud.
Akibatnya, model AI yang dapat diimplementasikan pada perangkat edge seringkali harus lebih ringan, lebih sederhana, dan mungkin memiliki akurasi yang lebih rendah dibandingkan dengan model yang berjalan di cloud. Mengoptimalkan model AI agar sesuai dengan sumber daya yang terbatas pada perangkat edge memerlukan teknik khusus seperti model pruning, kuantisasi, dan kompresi.
Kompleksitas dalam Pengembangan dan Pengelolaan model AI
Pengembangan dan pengelolaan model AI untuk Edge AI dapat menjadi lebih kompleks dibandingkan dengan Cloud AI. Tim pengembang perlu mempertimbangkan keragaman perangkat edge dengan arsitektur dan kemampuan yang berbeda-beda. Proses deployment model ke banyak perangkat yang terdistribusi juga menimbulkan tantangan tersendiri dalam hal konfigurasi, pemantauan, dan pemeliharaan. Selain itu, pengumpulan data untuk training ulang model dan feedback loop juga bisa lebih rumit karena data tersebar di berbagai perangkat edge dan mungkin tidak mudah diakses secara terpusat.
Tantangan dalam Pembaruan
Memperbarui model AI yang berjalan pada sejumlah besar perangkat edge yang terdistribusi dapat menjadi tugas yang rumit dan memakan waktu. Proses pembaruan perangkat lunak dan model AI perlu dilakukan secara hati-hati untuk memastikan kompatibilitas, menghindari gangguan operasional, dan menjaga keamanan sistem. Tergantung pada jumlah dan jenis perangkat edge, proses pembaruan mungkin memerlukan mekanisme over-the-air (OTA) yang handal dan efisien, serta strategi rollout yang terencana dengan baik untuk meminimalkan risiko dan memastikan konsistensi di seluruh armada perangkat.
Apa Itu Cloud AI?
Cloud AI merujuk pada implementasi dan penyediaan layanan kecerdasan buatan (AI) melalui infrastruktur komputasi awan (cloud). Dalam model ini, data dikirimkan ke server cloud yang memiliki sumber daya komputasi yang sangat besar untuk diproses, dianalisis, dan digunakan untuk melatih serta menjalankan model-model AI yang kompleks. Hasil dari pemrosesan ini kemudian dikirimkan kembali ke perangkat atau aplikasi pengguna.
Kelebihan Cloud AI
Skalabilitas Tinggi
Infrastruktur cloud menyediakan sumber daya komputasi dan penyimpanan yang elastis, yang dapat dengan mudah ditingkatkan atau diturunkan sesuai dengan kebutuhan aplikasi AI. Hal ini memungkinkan aplikasi untuk menangani lonjakan beban kerja secara efisien tanpa memerlukan investasi awal yang besar dalam perangkat keras. Dengan skalabilitas ini, perusahaan dapat dengan cepat mengembangkan dan meluncurkan aplikasi AI mereka kepada audiens yang luas dan mengakomodasi pertumbuhan pengguna atau volume data yang meningkat seiring waktu.
Kemudahan Pengembangan dan Pengelolaan Model AI
Platform Cloud AI umumnya menawarkan berbagai layanan dan alat yang terintegrasi untuk mempermudah siklus hidup pengembangan dan pengelolaan model AI. Ini termasuk lingkungan pengembangan (development environment) yang ramah pengguna, pustaka dan framework AI yang kaya fitur, alat untuk pelabelan data, training model yang terdistribusi, serta mekanisme untuk deployment, pemantauan, dan pengelolaan versi model.
Akses ke Dataset yang Besar untuk Pelatihan Model
Cloud AI sering kali menyediakan akses ke dataset publik yang besar atau memfasilitasi penyimpanan dan pengelolaan dataset pribadi dalam skala besar. Ketersediaan data yang melimpah sangat penting untuk melatih model AI yang akurat dan andal, terutama untuk tugas-tugas yang kompleks seperti pengenalan gambar, pemrosesan bahasa alami, dan prediksi.
Kekurangan Cloud AI
Latensi yang Lebih Tinggi
Salah satu keterbatasan utama Cloud AI adalah potensi latensi yang lebih tinggi dibandingkan dengan Edge AI. Karena data perlu ditransmisikan dari perangkat ke server cloud untuk diproses dan kemudian hasilnya dikirimkan kembali, ada penundaan yang disebabkan oleh jarak fisik dan waktu tempuh data melalui jaringan. Latensi ini bisa menjadi masalah kritis untuk aplikasi yang memerlukan respons real-time, seperti sistem kontrol industri, kendaraan otonom, atau interaksi manusia-mesin yang sensitif terhadap waktu.
Ketergantungan pada Koneksi Internet
Cloud AI sangat bergantung pada koneksi internet yang stabil dan andal. Jika koneksi internet terputus atau tidak stabil, kemampuan aplikasi AI untuk berfungsi dengan baik dapat terganggu atau bahkan lumpuh total. Hal ini menjadi kendala signifikan untuk aplikasi yang beroperasi di lokasi dengan infrastruktur jaringan yang kurang memadai atau untuk perangkat bergerak yang mungkin sering kehilangan koneksi.
Potensi Biaya Lebih Tinggi
Meskipun model pay-as-you-go pada layanan cloud menawarkan fleksibilitas, biaya Cloud AI dapat menjadi lebih tinggi dalam jangka panjang, terutama untuk aplikasi dengan volume data yang besar dan kebutuhan komputasi yang intensif. Biaya dapat timbul dari berbagai aspek, termasuk biaya penyimpanan data, biaya pemrosesan, biaya transfer data (terutama jika data sering keluar dari cloud), dan biaya untuk layanan AI spesifik
Mana yang Lebih Efisien untuk Masa Depan?
Masa depan aplikasi AI kemungkinan besar akan didominasi oleh pendekatan hibrida yang memanfaatkan keunggulan Edge AI untuk latensi rendah dan privasi, serta Cloud AI untuk skalabilitas dan sumber daya komputasi yang besar. Efisiensi akan sangat bergantung pada kasus penggunaan spesifik, dengan Edge AI unggul dalam skenario real-time dan Cloud AI untuk analisis data skala besar. Untuk solusi cloud yang andal dan inovatif dalam mendukung kebutuhan AI masa depan Anda, pertimbangkan nevacloud sebagai mitra terpercaya Anda.
Hiqbal Fauzi 
Thatit Argadahana 