Mungkin sebenarnya ada lebih dari tiga hal yang perlu Anda ketahui, tapi mari kita mulai dari tiga hal ini dulu, oke? Pertama, penting untuk dicatat bahwa AI itu nyata. Ya, AI mungkin terasa terlalu dibesar-besarkan. Ya, banyak portofolio produk yang kini “dicuci AI” (AI-washed), sama seperti dulu ketika semua produk tiba-tiba menjadi “cloud-based” lebih dari satu dekade lalu. Tapi menurut para pengambil keputusan—berdasarkan survei terbaru kami—AI itu nyata dan sedang dijalankan. Sebagian besar organisasi (69%) saat ini sedang melakukan penelitian teknologi dan kasus penggunaan, dan 43% mengatakan mereka telah mengimplementasikan AI dalam skala besar—baik itu AI generatif maupun prediktif. Yang agak mengkhawatirkan, 47% dari organisasi yang sudah menerapkan AI ternyata tidak memiliki strategi AI yang jelas sama sekali. Jika ada satu pelajaran yang bisa diambil dari terburu-burunya adopsi cloud publik di masa lalu, itu adalah: terjun tanpa strategi hanya akan menimbulkan masalah di kemudian hari. Untuk membantu Anda membangun strategi—terutama dalam memahami dampak terhadap operasional dan keamanan—berikut adalah tiga hal penting yang perlu Anda pertimbangkan: Aplikasi AI adalah aplikasi modern Ini mungkin tidak perlu dikatakan lagi, tapi mari kita tegaskan saja. Aplikasi AI adalah aplikasi modern. Meski inti dari aplikasi AI adalah model AI, ada banyak komponen lain yang membentuk aplikasi AI—seperti server inferensi, sumber data, decoder, encoder, dan lainnya. Komponen-komponen ini biasanya dijalankan menggunakan pendekatan modern—yaitu dengan memanfaatkan Kubernetes untuk skalabilitas, penjadwalan, bahkan keamanan. Karena tiap komponen memiliki kebutuhan sumber daya yang berbeda—beberapa butuh akselerasi GPU, sementara yang lain cukup dengan CPU biasa—pendekatan modern ini memungkinkan fleksibilitas dalam menyesuaikan sumber daya sesuai kebutuhan komputasi spesifik. Strategi: Manfaatkan pengetahuan dan praktik yang sudah ada dalam pengiriman aplikasi dan keamanan, namun perluas pendekatan Anda agar mencakup kebutuhan beragam komponen AI. Misalnya, gunakan GPU untuk tugas berat, CPU untuk tugas ringan, dan optimalkan kinerja serta efisiensi biaya sesuai kebutuhan tiap bagian. Aplikasi AI berbeda dari aplikasi modern lainnya Ya, tadi kita bilang aplikasi AI adalah aplikasi modern. Tapi mereka juga punya perbedaan besar yang berdampak pada arsitektur, operasional, dan keamanan. Pertama, aplikasi AI menangani data tak terstruktur. Prompt bisa berupa apapun—tidak ada format, panjang, atau tipe data yang pasti. Adopsi LLM multimodal (teks, gambar, suara) makin memperumit bentuk “permintaan” yang masuk. Kedua, aplikasi AI berkomunikasi hampir secara eksklusif melalui API dengan model AI. Ini membuat solusi deteksi bot berbasis manusia/mesin menjadi kurang relevan. Maka, keamanan API menjadi layanan keamanan terpenting untuk melindungi model AI. Ketiga, pola interaksi dalam aplikasi AI sangat dinamis, bervariasi, dan tidak terduga. Misalnya, pengguna bisa mengetik, menghapus, lalu mengetik ulang—tidak seperti pola klik atau ketikan rata-rata manusia yang biasa dianalisis oleh sistem keamanan. Ini berarti banyak solusi keamanan saat ini harus disesuaikan ulang. Strategi: Anda butuh kemampuan keamanan tambahan untuk menangani aplikasi AI. Tinjau ulang pendekatan keamanan tradisional, dan pertimbangkan teknologi seperti pemantauan real-time serta kontrol akses adaptif berdasarkan konteks. Karena komunikasi antar komponen AI sangat bergantung pada API, investasi dalam keamanan API sangat penting untuk mencegah pelanggaran data dan akses ilegal. Beragam aplikasi AI akan menggunakan model yang berbeda Seperti tren multi-cloud, sangat kecil kemungkinannya organisasi hanya akan mengandalkan satu model AI saja. Berbagai model memiliki keunggulan untuk kasus penggunaan tertentu. Rata-rata perusahaan kini sudah menggunakan hampir tiga model AI berbeda (tepatnya 2,9 model), mencakup model open-source dan komersial. Misalnya: Untuk keamanan data dan pembuatan konten, perusahaan lebih memilih model open-source karena dapat dikontrol penuh. Untuk otomatisasi, model dari Microsoft banyak digunakan karena mudah terintegrasi dengan alat yang sudah digunakan perusahaan. Ini penting, karena praktik, alat, dan teknologi untuk menjalankan model AI sangat berbeda tergantung bagaimana model itu dikelola: Model dari SaaS (seperti ChatGPT) Model cloud-managed Model yang dikelola sendiri (self-managed) Masing-masing pendekatan punya kebutuhan keamanan dan operasional yang berbeda. Strategi: Pelajari pola penggunaan model AI dalam organisasi Anda. Pertimbangkan tingkat sensitivitas data, kemampuan integrasi, dan kecocokan dengan alat yang sudah ada. Sesuaikan pendekatan keamanan dan deployment berdasarkan karakteristik tiap jenis model AI yang digunakan. Kesimpulan Ada banyak hal yang perlu dipertimbangkan dalam membangun, menjalankan, dan mengamankan aplikasi AI—terutama dalam hal keamanan model dan skalabilitas. Namun, pengalaman selama satu dekade dalam membangun aplikasi modern di core, cloud, dan edge bisa jadi bekal kuat. Tantangan intinya tetap sama, dan menerapkan disiplin yang sama dalam skalabilitas dan keamanan pada AI akan membawa organisasi menuju keberhasilan. Tapi jika Anda mengabaikan perbedaan mendasar dan terjun tanpa strategi yang jelas, Anda mungkin akan mengalami kekecewaan besar di masa depan. Infrastruktur IT yang kuat adalah kunci produktivitas perusahaan. Dengan F5 Indonesia, Anda bisa mendapatkan solusi IT lengkap yang sesuai dengan kebutuhan Anda. iLogo Indonesia sebagai mitra terpercaya siap mengintegrasikan semuanya agar bisnis Anda tetap berjalan lancar dan aman. Hubungi kami sekarang atau kunjungi F5.ilogoindonesia.id untuk informasi lebih lanjut!
Month: April 2025
F5 Meningkatkan Skala Inferensi AI dari Dalam ke Luar
Renaisans infrastruktur memiliki slogan baru: “biarkan server melayani, dan biarkan inferensi menginferen.” Di masa awal teknologi, saya menghabiskan bertahun-tahun menguji dan menganalisis SSL accelerator. Kartu kecil ini dirancang untuk mengatasi masalah besar yang muncul akibat ledakan pertumbuhan bisnis dan perdagangan digital, yaitu: fungsi keamanan yang menggunakan SSL memakan siklus CPU dan menjadi sumber utama masalah performa. Maka, industri—termasuk F5—mengembangkan perangkat keras untuk memindahkan beban kerja tersebut, dan membiarkan server melakukan tugas utamanya. Hari ini, kita melihat masalah yang sama muncul kembali pada AI—khususnya dalam inferensi—dan tidak mengherankan, solusi yang serupa juga kembali muncul: perangkat keras khusus yang memungkinkan server tetap melayani, dan inferensi tetap menginferen. Ya, secara tata bahasa mungkin kalimat itu tidak tepat, tapi mari kita lanjutkan saja, oke? 😄 Inferensi dalam Aksi Aplikasi AI adalah aplikasi modern dari sisi arsitekturnya. Tapi di jantung aplikasi AI terdapat proses inferensi, dan di sinilah AI berbeda dari aplikasi modern “biasa”. Kita telah melihat bagaimana kompleks komputasi AI dibangun dari gabungan CPU dan GPU. Sumber daya komputasi ini punya rasio dan keseimbangan yang harus dijaga agar cluster tetap efisien. Setiap kali CPU tidak bisa mengikuti, maka GPU yang mahal hanya akan menganggur. Faktanya, hanya sebagian dari proses server inferensi yang benar-benar melakukan inferensi. Sebagian besar justru merupakan pemrosesan web standar seperti menangani permintaan HTTP dan API. Bagian inilah yang membebani CPU dan sering kali menjadi titik lemah. Ketika beban ini terlalu besar, pemanfaatan GPU menurun drastis karena server tersendat dalam menangani permintaan masuk. Mungkin itu sebabnya 15% organisasi melaporkan bahwa kurang dari 50% GPU mereka yang tersedia benar-benar digunakan (berdasarkan laporan State of AI Infrastructure at Scale 2024). Solusi: Offloading dengan DPU Salah satu penyebab utama adalah CPU digunakan untuk pekerjaan infrastruktur—seperti manajemen lalu lintas, keamanan, dan monitoring—yang menguras sumber daya CPU dan menurunkan kapasitas serta performa server inferensi. Untungnya, renaisans infrastruktur saat ini berfokus pada menghemat sumber daya CPU untuk pekerjaan inferensi dengan cara memindahkan (offload) operasi infrastruktur ke unit pemrosesan baru: DPU (Data Processing Unit). DPU: Dua Mode, Banyak Manfaat Hal menarik dari DPU adalah bahwa ia mendukung dua mode berbeda: Offload jaringan seperti RDMA melalui Infiniband atau Ethernet. Ini sangat membantu saat membangun kompleks komputasi AI yang harus menangani lalu lintas data besar—misalnya saat melatih model atau menyebarkan inferensi ke basis pengguna besar. Mode DPU di Kubernetes, di mana DPU muncul sebagai node terpisah tempat layanan seperti application delivery dan security bisa dijalankan. Ini membuat CPU bisa dikhususkan hanya untuk inferensi, karena tugas-tugas infrastruktur yang kompleks kini dialihkan ke node sendiri. Dengan pendekatan ini, solusi seperti F5 BIG-IP Next SPK (Service Proxy for Kubernetes) dapat mengelola dan mengamankan permintaan AI masuk (north-south) melalui API dan mendistribusikannya secara efisien ke layanan inferensi yang tepat di dalam kompleks AI tersebut. Manfaat Tambahan Organisasi bisa memanfaatkan investasi dan pengetahuan yang sudah dimiliki dalam manajemen Kubernetes karena solusi ini native di Kubernetes. Pendekatan ini memisahkan tanggung jawab antara tim jaringan & keamanan (infra) dan tim developer & ML ops (AI workload), memungkinkan mereka bekerja secara paralel tanpa saling mengganggu. DPU juga mendukung kebutuhan multi-tenant dengan lebih baik. Ini bukan hanya soal memisahkan workload pelanggan, tapi juga memisahkan workload antar model AI. Berdasarkan riset kami, organisasi saat ini rata-rata menggunakan 2,9 model AI berbeda. Mampu mengelola model-model ini secara konsisten memberikan rasa aman terhadap privasi dan keamanan data. Kesimpulan Ini bukan pertama kalinya F5 bekerja sama dengan NVIDIA dalam kasus penggunaan AI. Tapi ini adalah pertama kalinya kami mengembangkan solusi bersama untuk membantu organisasi dari segala ukuran membangun kompleks AI yang dapat diskalakan dan aman, sehingga mereka dapat mengoptimalkan penggunaan GPU, dan memastikan bahwa daya inferensi mereka tidak terbuang sia-sia. Infrastruktur IT yang kuat adalah kunci produktivitas perusahaan. Dengan F5 Indonesia, Anda bisa mendapatkan solusi IT lengkap yang sesuai dengan kebutuhan Anda. iLogo Indonesia sebagai mitra terpercaya siap mengintegrasikan semuanya agar bisnis Anda tetap berjalan lancar dan aman. Hubungi kami sekarang atau kunjungi F5 Indonesia untuk informasi lebih lanjut!
Dampak Inferensi AI terhadap Arsitektur Pusat Data
Pernah dikatakan bahwa anggaran TI adalah tempat di mana strategi bisa hidup atau mati. Jika itu benar, maka strategi AI saat ini masih sangat hidup dan berkembang. Penelitian terbaru kami menunjukkan bahwa organisasi saat ini mengalokasikan rata-rata 18% dari anggaran TI khusus untuk AI. Namun, yang lebih menarik adalah bagaimana alokasi 18% itu digunakan—dan dari situlah kita bisa melihat strategi AI mereka. Sekitar 18% dari anggaran AI saat ini digunakan untuk layanan AI—yaitu aplikasi pihak ketiga yang mengintegrasikan atau menawarkan alat bantu berbasis AI. Sisanya dialokasikan ke: Model AI (19%) Pengembangan (16%) Keamanan (9%) Teknologi data (11%) GPU (9%) Dikombinasikan dengan fakta bahwa pengeluaran untuk training dan inferensi terbagi rata (masing-masing 50%), serta distribusi AI yang tersebar antara cloud publik (80%) dan on-premises (54%), ini menunjukkan bahwa organisasi sedang merencanakan perubahan besar dalam infrastruktur mereka guna mendukung siklus hidup AI secara penuh. Jaringan Menjadi Kunci Mendukung training dan inferensi AI membutuhkan perhatian serius pada lingkungan aplikasi modern, seperti Kubernetes, serta bagaimana lalu lintas data akan mengalir antar instance AI dan antara model AI dan aplikasi yang menggunakannya. Meskipun NVIDIA bukan satu-satunya penyedia teknologi akselerasi (seperti GPU, DPU, IPU), mereka adalah pemimpin dalam hal referensi arsitektur. Di sanalah kita bisa melihat dampak besar pada jaringan dan skalabilitas arsitektur. AI Pods, Clusters, dan Factories Saat ini ada banyak kebingungan di industri terkait istilah yang digunakan dalam ekosistem Kubernetes. Misalnya, NVIDIA menyebut AI pods yang sebenarnya adalah Kubernetes clusters, dan mereka menyebut kumpulan cluster tersebut sebagai AI factory. Kami tidak akan berdebat soal istilah—itu perdebatan yang jarang dimenangkan—tapi kami akan fokus pada unit kapabilitas AI ini dan apa artinya bagi jaringan. Untuk menskalakan AI generatif, salah satu tantangan terbesar adalah kebutuhan terhadap siklus komputasi, khususnya komputasi GPU. Untuk memenuhi permintaan ini—terutama bagi penyedia layanan AI—mereka perlu membangun unit komputasi AI yang kompleks, yang oleh NVIDIA disebut AI pods. Tapi pada intinya, unit-unit ini adalah cluster Kubernetes. Artinya, akan ada lalu lintas data E-W (east-west) yang besar di dalam unit komputasi AI, serta lalu lintas N-S (north-south) yang besar masuk ke unit tersebut. Dan di sinilah perubahan besar terjadi pada batas antara infrastruktur pusat data tradisional dan kompleks komputasi AI yang sedang berkembang. Kebutuhan di Batas Jaringan Ada banyak hal yang harus diperhatikan di titik batas tersebut, terutama bagi penyedia layanan yang membutuhkan isolasi jaringan per tenant. Selain itu, dibutuhkan: Manajemen lalu lintas tingkat L4-7 (seperti throttling kecepatan agar sumber daya AI tidak kewalahan) Load balancing untuk skala dan distribusi beban kerja Layanan jaringan canggih, seperti CGNAT (Carrier-Grade NAT) Kebutuhan-kebutuhan ini juga berlaku bagi perusahaan (enterprise) yang ingin menskalakan implementasi AI mereka untuk mendukung berbagai kasus penggunaan bisnis: mulai dari produktivitas, pembuatan kode dan konten, otomatisasi alur kerja, hingga pengelolaan operasional dengan bantuan AI. Walaupun isolasi per tenant mungkin tidak wajib bagi perusahaan, namun ini bisa sangat membantu untuk memastikan beban kerja AI dengan prioritas tinggi—seperti otomatisasi atau analitik operasional—tidak terganggu oleh beban kerja AI berprioritas rendah. Kesimpulan: Evolusi Arsitektur Pusat Data Baik untuk penyedia layanan maupun perusahaan, pusat data akan mengalami perubahan besar, terutama pada aspek jaringan. Jika AI dimasukkan begitu saja ke dalam arsitektur pusat data tradisional, kemungkinan besar itu akan gagal diskalakan atau bahkan tidak dapat berjalan secara andal. Memahami perubahan arsitektur pusat data menjadi sangat penting, begitu juga memiliki alat dan teknologi yang tepat—seperti BIG-IP Next SPK—untuk menyediakan kapabilitas yang dibutuhkan dalam memodernisasi jaringan pusat data, mendukung setiap beban kerja AI, dan bisnis yang pada akhirnya akan sangat bergantung padanya. Infrastruktur IT yang kuat adalah kunci produktivitas perusahaan. Dengan F5 Indonesia, Anda bisa mendapatkan solusi IT lengkap yang sesuai dengan kebutuhan Anda. iLogo Indonesia sebagai mitra terpercaya siap mengintegrasikan semuanya agar bisnis Anda tetap berjalan lancar dan aman. Hubungi kami sekarang atau kunjungi (NamaWebsiteBrandiLogo).com untuk informasi lebih lanjut!
Keadaan Strategi Aplikasi AI: Kedewasaan Digital atau Kegilaan
Mungkin AI mengarah pada keduanya. Penelitian baru tentang AI masuk ke kotak masuk saya setiap hari. Ketika bukan makalah teknis tentang teknik baru untuk meningkatkan kinerja atau arsitektur baru, itu adalah survei tentang persepsi dan rencana terkait AI dalam kehidupan konsumen dan perusahaan. Kami juga mendalami adopsi AI. Setelah mendapatkan gambaran tentang apa yang akan datang dalam penelitian tahunan kami, kami melakukan penelitian mendalam untuk benar-benar memahami bagaimana organisasi saat ini—dan berencana untuk—memanfaatkan kekuatan AI. Kami tidak kecewa dengan hasilnya. Tetapi kami juga tidak terkejut. Kami memiliki keuntungan dari penelitian kami sendiri dan, seperti yang disebutkan, kotak masuk penuh dengan statistik dan wawasan dari seluruh industri. Namun, apa yang kami temukan adalah beberapa rincian yang menceritakan kisah yang jauh lebih kuat tentang adopsi AI perusahaan di dunia saat ini. Tidak semuanya tentang OpenAI, dan juga tidak semuanya tentang produktivitas. Bahkan, ketika melihat keadaan AI dari perspektif tumpukan yang muncul, Anda dapat dengan jelas melihat bahwa organisasi-organisasi sedang secara frenetis melaksanakan berbagai inisiatif yang, untuk sebagian besar, lebih mendukung penggunaan AI di masa depan daripada mereka memberikan nilai saat ini. Misalnya, kasus penggunaan produktivitas—kopilot dan chatbot yang tampaknya ada di mana-mana dan di segalanya—sudah banyak diterapkan. Hampir setengah (40%) organisasi telah mengadopsi alat produktivitas AI untuk karyawan dan lebih dari sepertiga (36%) telah menerapkan chatbot yang entah Anda sukai atau benci, dan kadang-kadang keduanya sekaligus. Namun, rincian tersebut tidak terlalu menarik. Yang menarik adalah model-model mana yang diterapkan oleh organisasi dan, ternyata, mengapa. Karena bisnis tidak menstandarkan pada satu model tunggal. Rata-rata, mereka menggunakan 2,9 model, dan rincian spesifik mengenai model mana yang mereka gunakan bervariasi berdasarkan kasus penggunaan. Kami melihat adopsi yang sehat dari model open-source dan proprietary di setiap industri. Nama-nama seperti Llama dan Mistral mulai seterkenal ChatGPT dan Hugging Face. Ini menandakan variasi yang lebih besar tahun depan ketika organisasi menjalankan prioritas AI utama mereka, yaitu otomatisasi alur kerja. Karena kasus penggunaan ini bukanlah kecocokan yang baik untuk AI sebagai layanan, mengingat kebutuhan untuk disematkan dalam alur kerja organisasi. Ini adalah istilah teknis untuk proses bisnis dan operasional, yang sebagian besar telah menjadi dasar keunggulan kompetitif perusahaan sejak masa-masa awal komputasi. Yang lebih menarik dari perspektif praktisi atau pemimpin TI adalah tumpukan teknologi dan bagaimana itu terbentuk. Kami tahu aplikasi AI adalah aplikasi modern yang meningkatkan jumlah API yang digunakan, tetapi seperti apa tampilan tumpukan ini, dan di mana tumpukan tersebut diterapkan? Anda mungkin memperhatikan bahwa kami menyertakan layanan aplikasi AI dalam pandangan kami tentang tumpukan teknologi AI. Itu karena kekhawatiran tentang keamanan dan skala akan memperkuat peran penting yang sudah dimiliki layanan aplikasi dalam menyampaikan dan mengamankan aplikasi dari segala jenis. Tantangan semakin banyak terkait dengan pertahanan terhadap serangan berbasis AI pada API dan aplikasi, tentang melindungi privasi pelanggan dan warga perusahaan, serta menjaga kerahasiaan perusahaan. Itulah sebabnya kami yakin bahwa layanan aplikasi—baik yang sudah ada seperti perlindungan DDoS dan keamanan API, penyeimbangan beban, dan kontrol akses, maupun yang baru muncul, seperti gerbang AI—akan menjadi komponen krusial dan integral dari tumpukan teknologi AI. Organisasi berencana untuk menghabiskan 9% dari anggaran AI mereka untuk layanan ini, selain semua pengeluaran lain yang akan mereka lakukan untuk membangun tumpukan teknologi AI mereka. Dan mereka benar-benar membangunnya, dengan lebih dari setengah (54%) organisasi berencana untuk menerapkan model AI dan aplikasi AI di tempat. Infrastruktur IT yang kuat adalah kunci produktivitas perusahaan. Dengan F5 Indonesia, Anda bisa mendapatkan solusi IT lengkap yang sesuai dengan kebutuhan Anda. iLogo Indonesia sebagai mitra terpercaya siap mengintegrasikan semuanya agar bisnis Anda tetap berjalan lancar dan aman. Hubungi kami sekarang atau kunjungi f5.ilogoindonesia.id untuk informasi lebih lanjut!
Nutanix dan F5: Bermitra untuk Mendorong Pertumbuhan, Efisiensi, dan Keamanan yang Ditingkatkan
Dalam dunia bisnis digital yang bergerak cepat saat ini, permintaan untuk integrasi yang mulus dan pengiriman aplikasi yang tangguh sangatlah penting. Itulah sebabnya pemimpin industri Nutanix dan F5 bergabung untuk mendefinisikan ulang bagaimana organisasi mengelola dan mengoptimalkan infrastruktur mereka. Di tengah pergeseran industri baru-baru ini, kolaborasi mereka tidak hanya mengatasi tantangan saat ini, tetapi juga membuka peluang untuk pertumbuhan dan keamanan di masa depan. Blog ini mengeksplorasi perjalanan di balik kemitraan ini, tantangan yang dihadapi, peluang yang dimanfaatkan, dan manfaat transformasional yang diberikan melalui validasi F5 BIG-IP Virtual Edition (VE) dengan solusi Nutanix Flow Virtual Networking. Tantangan: Infrastruktur TI tradisional seringkali kesulitan untuk mengikuti tuntutan aplikasi modern dan beban kerja yang dinamis. Manajemen yang terpisah, keterbatasan skalabilitas, kerentanannya terhadap masalah keamanan, dan kemacetan kinerja menghambat organisasi yang berusaha mencapai kelincahan dan efisiensi. Kunci untuk mengatasi hambatan-hambatan ini adalah dengan memberikan pengalaman aplikasi yang mulus, aman, dan berkinerja tinggi bagi pengguna di lingkungan hibrida dan multicloud. Peluang: Menyadari kebutuhan mendesak akan inovasi, Nutanix dan F5 memanfaatkan kesempatan untuk berkolaborasi dan mengatasi kebutuhan yang berkembang dari bisnis di seluruh dunia. Kemitraan ini menawarkan kesempatan unik untuk menyatukan dua pemimpin industri. Dengan menggabungkan platform virtual private cloud (VPC) yang kuat dari Nutanix dengan layanan aplikasi F5 yang canggih dan aman, solusi infrastruktur yang menarik muncul, siap untuk menyederhanakan kompleksitas, meningkatkan keamanan, dan mengoptimalkan kinerja. Mengapa Bermitra? Keputusan untuk berkolaborasi berasal dari visi bersama untuk memberdayakan bisnis dengan solusi komprehensif yang menyederhanakan manajemen TI, sambil memastikan kinerja, keamanan, dan skalabilitas. Platform inovatif Nutanix, yang terkenal dengan kesederhanaannya dan fleksibilitasnya melalui virtualisasi jaringan, memungkinkan penyebaran cepat dan otomatis dari jaringan baru dan jaringan yang didefinisikan dengan perangkat lunak untuk konektivitas. Platform ini sangat cocok melengkapi platform pengiriman aplikasi BIG-IP F5 yang terkemuka di industri untuk kinerja yang optimal dan peningkatan keamanan aplikasi serta data secara keseluruhan. Dengan bergabungnya kedua perusahaan, keduanya bertujuan untuk mengatasi kebutuhan yang berkembang dari perusahaan modern, menawarkan solusi gabungan yang menyederhanakan penyebaran dan manajemen infrastruktur. Kemitraan antara Nutanix dan F5 menandakan komitmen bersama untuk mendorong transformasi digital dan memberdayakan organisasi untuk berkembang di dunia yang sangat terhubung saat ini. Mengatasi Kebutuhan Pasar dan Pelanggan yang Berubah Pertimbangan Utama: Adopsi Hibrida dan Multicloud: Seiring dengan semakin banyaknya bisnis yang mengadopsi arsitektur hibrida dan multicloud, ada permintaan yang berkembang untuk solusi yang menyederhanakan penyebaran, manajemen, dan keamanan di berbagai lingkungan. Nutanix dan F5 dapat berkolaborasi untuk memberikan solusi mulus antara infrastruktur di tempat dan layanan cloud, memungkinkan pelanggan untuk mencapai kelincahan berbasis cloud dengan keamanan dan kontrol kelas perusahaan. Kebutuhan Keamanan dan Kepatuhan: Dengan meningkatnya ancaman keamanan siber dan kepatuhan yang semakin ketat, organisasi mencari solusi keamanan yang tangguh untuk melindungi data dan aplikasi mereka. Keamanan tingkat infrastruktur Nutanix yang digabungkan dengan keamanan lapisan aplikasi F5 memberikan perlindungan komprehensif terhadap ancaman yang berkembang sambil mempromosikan kepatuhan terhadap regulasi yang berlaku. Apa yang Kami Kembangkan? Validasi F5 BIG-IP Virtual Edition (VE) dengan Nutanix Flow Virtual Networking menandai tonggak penting dalam menyederhanakan pengiriman aplikasi dan meningkatkan keamanan di seluruh lingkungan hibrida dan multicloud. Masalah Apa yang Kami Selesaikan? Pendekatan ini mengatasi beberapa tantangan yang dihadapi oleh organisasi dalam mengelola infrastruktur aplikasi mereka: Kompleksitas: Menyederhanakan manajemen infrastruktur dengan menyediakan platform terpadu untuk mengonfigurasi dan memantau layanan pengiriman aplikasi. Skalabilitas: Memungkinkan skalabilitas mulus untuk mengakomodasi beban kerja yang berfluktuasi dan pertumbuhan bisnis tanpa mengorbankan kinerja. Keamanan: Meningkatkan keamanan aplikasi dengan fitur tangguh untuk melindungi dari ancaman siber yang berkembang dan kebutuhan kepatuhan. Kinerja: Mengoptimalkan pengiriman aplikasi untuk memastikan kinerja dan keandalan yang konsisten, bahkan di tengah lonjakan trafik atau kompleksitas aplikasi. Manfaatnya: Manajemen Terpadu: Mengonsolidasikan manajemen infrastruktur dengan satu antarmuka intuitif untuk mengonfigurasi dan memantau layanan pengiriman aplikasi. Skalabilitas dan Fleksibilitas: Skalakan infrastruktur aplikasi secara mulus untuk mengakomodasi beban kerja yang berfluktuasi dan pertumbuhan bisnis sambil menjaga kinerja puncak. Keamanan yang Ditingkatkan: Memperkuat aplikasi terhadap ancaman yang muncul dengan fitur keamanan terintegrasi seperti enkripsi SSL/TLS, firewall aplikasi web (WAF), dan perlindungan DDoS. Kinerja yang Dioptimalkan: Memastikan kinerja aplikasi yang konsisten dan keandalan, bahkan di bawah kondisi beban puncak, dengan kemampuan manajemen trafik cerdas F5 dan infrastruktur kinerja tinggi Nutanix. Solusi Gabungan Validasi F5 BIG-IP Virtual Edition (VE) dengan Nutanix Flow Virtual Networking mewakili solusi komprehensif untuk tantangan yang dihadapi organisasi dalam mengelola infrastruktur aplikasi mereka. Dengan menggabungkan kesederhanaan dan skalabilitas solusi Nutanix dengan layanan aplikasi canggih F5, bisnis dapat menyederhanakan penyebaran infrastruktur, meningkatkan posisi keamanan, dan memberikan pengalaman aplikasi yang luar biasa kepada pengguna di seluruh dunia. Skenario Kasus Penggunaan: Menyederhanakan Manajemen Infrastruktur dengan Nutanix dan F5 BIG-IP: Sebuah perusahaan teknologi global memanfaatkan infrastruktur hiperterpadu Nutanix (HCI) dan pengendali pengiriman aplikasi F5 untuk menyederhanakan manajemen infrastruktur dan mempercepat penyebaran aplikasi di seluruh lingkungan hibrida dan multicloud. Meningkatkan Posisi Keamanan dengan Solusi Terintegrasi: Sebuah institusi keuangan memperkuat posisi keamanannya dengan mengimplementasikan Nutanix Flow Virtual Networking dan F5 BIG-IP, memanfaatkan fitur keamanan canggih seperti enkripsi SSL/TLS, perlindungan DDoS, dan WAF untuk melindungi aset penting dan memastikan kepatuhan. Mengoptimalkan Kinerja Aplikasi dengan Skalabilitas Dinamis: Sebuah raksasa e-commerce meningkatkan kinerja aplikasi dan skalabilitas dengan mengintegrasikan sumber daya VPC elastis kami dengan kemampuan manajemen trafik cerdas F5, memungkinkan skalabilitas mulus dan penyeimbangan beban untuk memenuhi permintaan puncak. Infrastruktur IT yang kuat adalah kunci produktivitas perusahaan. Dengan F5 Indonesia, Anda bisa mendapatkan solusi IT lengkap yang sesuai dengan kebutuhan Anda. iLogo Indonesia sebagai mitra terpercaya siap mengintegrasikan semuanya agar bisnis Anda tetap berjalan lancar dan aman. Hubungi kami sekarang atau kunjungi f5.ilogoindonesia.id untuk informasi lebih lanjut!
Perkuat Keamanan dengan BIG-IP Next Access
Perjalanan transformasi digital saat ini tampak sangat berbeda dibandingkan dengan setahun yang lalu. Bisnis modern sedang bereksperimen dengan bentuk AI baru, sementara semakin bergantung pada mikroservis dan kontainer untuk mendapatkan kelincahan dalam proses pengembangan aplikasi. Tren baru ini membuka jalan bagi ketergantungan yang semakin besar pada API dan keinginan untuk membuat hampir semua hal yang terkait dengan aplikasi lebih ramah terhadap CI/CD. Meskipun setiap perusahaan memiliki jalur modernisasi yang berbeda, ada benang merah yang sama di antara mereka semua: kebutuhan untuk mengamankan aplikasi dan data dengan cara yang lebih tangguh namun fleksibel dan terjangkau. Praktik melindungi aplikasi, terutama akses ke aplikasi, telah berkembang pesat seiring dengan perkembangan praktik pengembangan aplikasi yang baru. Keamanan jauh lebih efektif ketika dibangun sejak awal—dan diuji pada tahap awal dalam proses pengembangan—daripada dipasang kemudian. Kini, sangat penting untuk memiliki kebijakan keamanan yang distandarisasi yang mencakup semua aplikasi, tidak peduli di mana mereka dikerahkan, dan tidak peduli di mana pengguna meminta akses ke aplikasi tersebut. Dan otentikasi modern sangat penting untuk setiap aplikasi, tanpa memandang protokol, untuk mengurangi risiko serangan siber di lanskap ancaman saat ini. Singkatnya, keamanan aplikasi harus berkembang agar menjadi seagile dan seadaptif bisnis itu sendiri. Memperkenalkan BIG-IP Next Access—kontrol akses generasi berikutnya F5 telah merancang solusi untuk menyelaraskan dengan cara aplikasi dikembangkan dan dikerahkan saat ini, serta untuk melindungi aplikasi dari cara baru yang digunakan oleh penyerang siber untuk mencoba mengkompromikan aplikasi-aplikasi tersebut. Memperkenalkan BIG-IP Next Access, generasi berikutnya dari kontrol akses BIG-IP F5, yang dirancang untuk sepenuhnya otomatis. Jika Anda sudah familiar dengan atau saat ini menggunakan BIG-IP Access Policy Manager (APM), Anda akan melihat kasus penggunaan keamanan akses inti yang serupa sekarang disediakan dalam satu set API deklaratif yang umum. Pendekatan berbasis API ini memungkinkan akses aplikasi yang aman sebagai kode—dalam kata lain, kemampuan ini dapat diintegrasikan langsung ke dalam pipeline CI/CD Anda. Dengan menggeser keamanan akses ke kiri, Anda dapat dengan mudah menulis ke API atau menyematkan API dalam proses pengembangan Anda untuk memperluas otentikasi modern, SSO, dan MFA ke setiap aplikasi. Preferensi untuk pendekatan terpandu dalam pembuatan kebijakan? Desainer Kebijakan Visual yang sangat intuitif dalam BIG-IP Next Central Manager (bagian dari setiap penerapan BIG-IP Next Access) akan menyederhanakan manajemen kebijakan—mulai dari pembuatan hingga penerapan—tidak peduli seberapa dasar atau canggih kasus penggunaan Anda. Ini berarti pengetahuan domain BIG-IP tidak lagi diperlukan. Apakah Anda mengotomatiskan penyisipan kebijakan akses menggunakan AS3 atau menangani hal tersebut secara kasus per kasus melalui UI, keduanya dapat dicapai tanpa hambatan menggunakan BIG-IP Next Central Manager sebagai titik kontrol tunggal Anda. Lisensi juga lebih mudah dan lebih fleksibel. Dengan kolam lisensi CCU (penggunaan bersamaan) yang tersedia dengan BIG-IP Next Access, Anda dapat menarik lisensi dari kolam dan menerapkannya ke beban kerja BIG-IP Next Access virtual dan fisik saat kebutuhan Anda berubah. Lisensi yang dapat dipertukarkan ini memastikan Anda tidak terikat pada ketentuan lisensi produk tertentu setelah Anda menandatangani perjanjian. Masih dalam tahap awal perjalanan otomatisasi Anda? BIG-IP Next Access memungkinkan Anda untuk mengotomatiskan sesuai dengan kecepatan Anda sendiri. Seperti yang disebutkan sebelumnya, setiap perjalanan bisnis menuju modernisasi itu berbeda. Kami menyadari bahwa tidak semua orang siap untuk otomatisasi skala penuh. Jika Anda adalah pelanggan BIG-IP APM dan baru memulai otomatisasi, yang menguntungkan dari BIG-IP Next Access adalah Anda dapat mengimplementasikan BIG-IP APM bersamaan dengan penerapan BIG-IP Next Access. Ini berarti Anda dapat memindahkan konfigurasi ke BIG-IP Next Access sesuai dengan kecepatan Anda. Alat kebijakan migrasi kami akan menangani terjemahan kompatibilitas untuk Anda. Infrastruktur IT yang kuat adalah kunci produktivitas perusahaan. Dengan F5 Indonesia, Anda bisa mendapatkan solusi IT lengkap yang sesuai dengan kebutuhan Anda. iLogo Indonesia sebagai mitra terpercaya siap mengintegrasikan semuanya agar bisnis Anda tetap berjalan lancar dan aman. Hubungi kami sekarang atau kunjungi f5.ilogoindonesia.id untuk informasi lebih lanjut!