Kaitan Antara Data Center dan Big Data yang Saling Mendukung

Pasar data center telah berkembang dengan pesat di seluruh dunia. Menurut Research and Markets, pasar data center di Asia Tenggara diperkirakan akan mengalami pertumbuhan sebesar $3,61 miliar selama tahun 2021-2025 dengan CAGR hampir 12%. Munculnya big data dan data analytics yang lebih modern menjadi salah satu faktor pendorong yang mempengaruhi pertumbuhan pasar di kawasan ini. Pertanyaannya, bagaimana data center dan big data saling terhubung dan membawa pengaruh terhadap satu sama lain?

 

Apakah data center dan big data saling mempengaruhi?

 

Apakah big data dan data center modern benar-benar bisa saling mempengaruhi? Big data hadir dengan membawa tantangan yang juga besar. Dengan volume yang besar dan tingkat pertumbuhan yang cepat, big data membutuhkan infrastruktur penyimpanan dan komputasi yang memiliki tingkat performa tinggi. Dalam hal ini, data center modern memiliki peran penting yang mampu mendukung kebutuhan big data dan berbagai bentuk penerapannya.

 

Sementara itu, big data juga memiliki kemampuan untuk membantu meningkatkan kinerja data center. Analisis prediktif, yang merupakan salah satu penerapan big data paling populer, telah menjadi alat yang ampuh bagi data center untuk membantu memberikan layanan yang unggul bagi pelanggan mereka secara konsisten. Seperti kebanyakan industri lain saat ini, data center modern pun mulai beralih ke analisis prediktif untuk mendukung peningkatan efisiensi.

 

Itulah mengapa data center dan big data dianggap memiliki pengaruh timbal balik satu sama lain. Mari kita lihat lebih jauh korelasi di antara keduanya.

 

Bagaimana data center modern mampu memfasilitasi kebutuhan big data atas penyimpanan dan pemrosesan data?

 

Data center modern memiliki beberapa fitur yang memungkinkan big data disimpan dan diproses dengan benar dan efisien.

 

1. Penyimpanan

Data center modern telah dikembangkan untuk dapat mendukung dan menyimpan data dalam jumlah besar, salah satunya adalah hyperscale data center. Data center jenis ini setidaknya memiliki minimal 500 lemari dan 5.000 server penyimpanan yang mampu menyimpan berbagai jenis data dengan volume yang sangat besar.

 

2. Daya

Pengelolaan big data memerlukan infrastruktur kelistrikan yang kuat. Data center modern, terutama Tier 3 dan 4, saat ini telah mampu menyediakan daya tanpa gangguan dan tangguh, yang dikembangkan dengan otomatisasi dan implementasi AI.

 

3. Jaringan

Sumber big data terus mengirimkan sejumlah besar data ke data center. Untuk menjembatani kebutuhan ini, data center modern telah menyediakan koneksi yang stabil dan andal dengan bandwidth yang cukup untuk menangani volume dan kecepatan big data yang tinggi.

 

Bagaimana big data dapat meningkatkan kinerja data center modern?

 

Salah satu penerapan big data yang paling umum digunakan oleh data center adalah analisis prediktif. Pada dasarnya, analisis prediktif menggunakan algoritma statistik dan metode Machine Learning yang digerakkan oleh AI (Artificial Intelligence) untuk menganalisis data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu untuk mengantisipasi hasil di masa depan.

 

Analisis prediktif dapat meningkatkan kinerja data center melalui empat cara yaitu:

 

Memungkinkan data center untuk mengantisipasi perubahan

Data center terus mengalami perubahan secara konstan seiring dengan kebutuhan pelanggan yang juga terus berubah. Sementara, penyesuaian paling sederhana yang terjadi dalam data center dapat mempengaruhi seluruh infrastruktur. Melalui penerapan analisis prediktif, teknisi data center dapat menjalankan program simulasi untuk mengantisipasi dampak yang akan terjadi pada sistem lain setiap kali perubahan diperlukan. Hal ini akan memudahkan mereka dalam mencegah masalah yang lebih besar.

 

Memungkinkan data center untuk meningkatkan uptime

Setiap data center berkomitmen untuk memberikan layanan yang andal kepada pelanggan mereka. Dengan menerapkan analisis prediktif untuk membantu memprediksi tren penggunaan jaringan, data center dapat menyusun implementasi dan mengelola sumber daya dengan tepat sehingga pelanggan selalu memiliki akses ke data dan aplikasi mereka.

 

Memungkinkan data center untuk siap menghadapi bencana

Analisis prediktif dapat melakukan simulasi berbagai skenario bencana. Simulasi ini akan membantu menemukan apa saja yang dapat dilakukan jika skenario bencana benar-benar terjadi dan membuat rencana aksi untuk menyelesaikan masalah tersebut. 

 

Memungkinkan data center untuk mengelola daya

Data center saat ini dilengkapi dengan sensor dan sistem yang dapat memantau penggunaan daya hingga ke tingkat server. Dengan begitu, data center dapat menentukan waktu-waktu ketika konsumsi energi mengalami peningkatan dan penurunan. Dengan data ini, analisis prediktif dapat melakukan pemodelan tren penggunaan daya dan mengantisipasi permintaan di masa mendatang, meningkatkan keandalan, dan mendukung penghematan biaya.

 

Kesimpulannya, data center dan big data dapat saling mendukung. Seiring dengan perkembangan, keduanya berjalan beriringan dan tidak dapat dipisahkan.