AI dapat membantu meredakan guncangan stiker cloud - atau memperburuk keadaan

AI dapat memberikan otomasi cerdas namun 'ada kurangnya kepercayaan terhadap otomasi penuh,' menurut laporan FinOps Foundation.

Dengan beban kerja yang padat dan aliran permintaan pengguna yang terus berfluktuasi, layanan cloud telah membuat banyak kepala bagian keuangan pusing pada akhir bulan. Tagihan bulanan sebesar $25.000 tiba-tiba bisa melonjak menjadi $200.000 pada bulan berikutnya. CFO, seperti yang kita tahu, tidak menyukai volatilitas seperti itu.

Sebagian besar perusahaan, 69%, menghabiskan lebih dari $1 juta per tahun untuk komputasi awan, demikian konfirmasi dari survei Flexera. Hampir seperempat responden (24%) saat ini menghabiskan lebih dari $12 juta per tahun pada cloud publik. Bahkan di antara usaha kecil dan menengah dalam sampel, 26% menghabiskan lebih dari $1 juta per tahun.

Biaya-biaya ini tidak akan terlalu memusingkan para CFO jika biaya-biaya tersebut lebih dapat diprediksi. Bisa jadi, namun ada hal lain yang perlu dipertimbangkan: Kecerdasan buatan, yang sangat bergantung pada layanan cloud untuk kekuatan pemrosesan dan kapasitas penyimpanan. Saat ini, hanya sedikit organisasi yang melacak biaya AI, demikian temuan penelitian baru terhadap 1.245 perusahaan pengguna cloud yang dilakukan oleh FinOps Foundation, sebuah grup yang berafiliasi dengan Linux Foundation. Pada saat yang sama, 31% responden survei mengatakan bahwa biaya AI/ML berdampak pada upaya pengukuran dan mitigasi biaya cloud mereka.

Memasuki FinOps -- yang mendorong penyelarasan belanja cloud dengan tujuan bisnis, berdasarkan pengambilan keputusan berdasarkan data -- dipandang sebagai pendekatan yang tidak masuk akal. Namun, ada teka-teki yang masih perlu dipecahkan. “Apakah AI/ML akan menjadi salah satu biaya terbesar yang harus dikelola di semua tingkat pembelanjaan cloud?” Penulis survei, Mike Fuller, CTO FinOps Foundation, bertanya. “Atau akankah teknologi ini dimanfaatkan untuk membuat segalanya lebih mudah bagi para praktisi, membuka peluang optimalisasi dan otomatisasi yang lebih cerdas? Hal pertama sudah terjadi pada banyak orang, sementara hal kedua masih menjadi sebuah harapan.”

Kisah ini berkembang dalam dua arah:

• AI untuk FinOps: Menggunakan AI/ML untuk praktik FinOps itu sendiri
• FinOps untuk AI: Mengelola biaya layanan AI/ML dalam praktik FinOps Anda

Mengelola biaya AI merupakan kekhawatiran yang meningkat bagi mereka yang menghabiskan $100 juta atau lebih setiap tahunnya untuk layanan cloud saat ini, Fuller mengamati. “Organisasi dengan belanja cloud keseluruhan yang lebih tinggi cenderung melihat AI/ML sebagai sumber biaya variabel yang meningkat pesat dan perlu dikelola.” Biaya AI belum menjadi kekhawatiran bagi organisasi kecil saat ini.

“AI, alih-alih membantu pada awalnya, justru mulai memberikan dampak negatif terhadap tagihan cloud bagi pembelanja besar dan secara langsung berdampak pada margin karena peningkatan belanja di cloud,” tambah J.R. Storment, direktur eksekutif FinOps Foundation.

AI menghadirkan otomatisasi yang lebih besar dan cerdas, yang merupakan kunci untuk mengotomatisasi pelacakan dan pengelolaan pembelanjaan cloud. Namun yang menarik adalah, “ada kurangnya kepercayaan terhadap otomatisasi penuh, dimana tindakan diambil tanpa persetujuan manusia,” kata laporan tersebut. “Kami mendengar bahwa pembeli dalam jumlah besar, terutama mereka yang berada di industri yang teregulasi, lebih berhati-hati terhadap otomatisasi. Kami juga mendengar bahwa mengintegrasikan otomatisasi ke dalam sistem dan alur kerja yang ada merupakan sebuah tantangan, terutama di lingkungan di mana tim DevOps didistribusikan dan menggunakan beragam alat di cloud mereka penerapan."

Dengan kurangnya kepercayaan, “otomatisasi penuh bisa memakan waktu bertahun-tahun untuk dibangun,” tambah mereka.