Di tengah dominasi para penyedia cloud skala besar (hyperscalers) seperti AWS, Google Cloud, dan Microsoft Azure, kehadiran alternative clouds atau neoclouds kini semakin menarik perhatian industri.
Infrastruktur ini menawarkan efisiensi biaya serta performa tinggi karena dirancang khusus untuk memenuhi kebutuhan spesifik, mulai dari komputasi berbasis kecerdasan buatan (AI-native), infrastruktur tepi (edge), hingga kedaulatan data (data sovereignty).
Kendati demikian, para pemimpin teknologi korporat tidak serta-merta melakukan migrasi besar-besaran secara membabi buta.
Berdasarkan laporan Bill Doerrfeld di CIO, para eksekutif kini mengambil pendekatan yang lebih pragmatis dan terukur dengan memadukan beban kerja (workload) secara selektif ke platform yang paling pas.
Menghindari Risiko Konsentrasi dan Ketergantungan Vendor
Banyak organisasi mulai melakukan penyeimbangan ulang terhadap strategi all-in hyperscaler. Tujuannya jelas yaitu menghindari ketergantungan ekstrem pada satu vendor (vendor lock-in) sekaligus memangkas risiko konsentrasi layanan.
Kyle Campos (Chief Technology and Product Officer CloudBolt) menjelaskan bahwa pergeseran tren ini didorong oleh keunggulan spesifik yang ditawarkan oleh alternative clouds.
”Banyak organisasi melakukan rebalancing dari strategi all-in hyperscaler untuk menghindari lock-in dan risiko konsentrasi. Pada saat yang sama, alternative clouds sering kali dibangun khusus untuk keunggulan tertentu,” ujarnya.
Menurut Campos, beberapa manfaat utama neoclouds meliputi penyimpanan objek (object storage) skala besar dengan biaya lebih rendah, performa edge yang superior untuk aplikasi sensitif terhadap jeda waktu (latency), serta akses lebih cepat ke unit pemrosesan grafis (GPU) khusus untuk beban kerja AI. Aturan kedaulatan data yang ketat turut menjadi katalis adopsi penyedia layanan lokal.
Meski sukses menghimpun pendanaan besar dan kerap menjadi sorotan utama, penggunaan neoclouds di lingkungan enterprise masih berada pada tahap awal. Di balik antusiasme terhadap potensi pengoptimalan beban kerja AI, banyak pemimpin IT tetap bersikap skeptis serta mengedepankan evaluasi ketat terkait kematangan sistem, struktur biaya, dan risiko operasional.
Ravi Soin (CIO dan CISO Smartsheet) adalah salah satu eksekutif yang menerapkan pendekatan terukur tersebut.
“Kami akan memperluas penggunaan alternative clouds dalam batasan yang jelas. Disiplin ini akan membedakan adopsi matang dari ekspansi tak terkendali,” ujarnya.
Soin mengungkapkan bahwa implementasi neoclouds masih sering gagal pada fase awal, khususnya untuk beban kerja di bawah regulasi ketat yang menuntut postur kepatuhan (compliance) matang sebagai harga mati.
Tiga Pilar Utama Evaluasi
Untuk mengevaluasi alternative clouds secara komprehensif, para eksekutif sepakat bahwa platform itu harus diperlakukan dengan tingkat ketelitian yang sama seperti pengadaan aset IT lainnya.
Nigel Gibbons (Direktur sekaligus Penasihat Senior di firma konsultan keamanan siber NCC Group) menekankan pentingnya prinsip dasar teknologi yaitu kesesuaian bentuk, fungsi, dan kebutuhan.
”Ini tetap konsisten di tumpukan teknologi apa pun, kesesuaian (fit), bentuk (form), dan fungsi (function). Artinya, ada penyelarasan cloud dengan kebutuhan performa beban kerja, keamanan, dan kedaulatan data,” ujarnya.
1. Postur Kepatuhan dan Kepercayaan
Bagi perusahaan pengolah data sensitif seperti Smartsheet yang menjalankan layanan AI berbasis data pelanggan, standar kepatuhan menjadi filter utama. Sertifikasi seperti SOC 2, ISO 27001, hingga standar spesifik kedaulatan seperti FedRAMP atau IRAP merupakan tolok ukur mutlak.
Soin menegaskan bahwa integrasi identitas beban kerja (workload identity) tidak berjalan secara otomatis lintas cloud sehingga setiap relasi kepercayaan harus dibangun secara manual dan diaudit.
”Kepatuhan seperti SOC 2, ISO 27001, dan sertifikasi khusus kedaulatan seperti FedRAMP atau IRAP adalah filter pertama dan, bagi sebagian besar neocloud, menjadi titik gugur awal,” ungkap Soin.
2. Evaluasi Berbasis Beban Kerja (Per-Workload Evaluation)
Alih-alih diposisikan sebagai pengganti total hyperscalers, alternative clouds lebih tepat dipandang sebagai infrastruktur pelengkap untuk kasus penggunaan tertentu. Gibbons mendefinisikan neocloud bukan sekadar jenis cloud baru, melainkan prinsip desain.
”Neocloud bukanlah jenis cloud, melainkan prinsip desain. Kita dapat menganggapnya sebagai infrastruktur yang dioptimalkan untuk beban kerja, model kepercayaan, atau persyaratan kontrol tertentu, alih-alih untuk skala tujuan umum (general-purpose),” ujarnya.
Di lapangan, penggunaannya sangat bergantung pada proyek berjalan. CloudBolt, misalnya, memanfaatkan penyedia alternatif untuk migrasi strategi cloud berbasis VMware, penyimpanan objek, kebutuhan edge, kapasitas GPU untuk AI/ML, hingga beban kerja virtualisasi warisan (legacy) yang tidak cocok dengan layanan bawaan hyperscalers.
3. Analisis Biaya Total (Total Cost Analysis)
Daya tarik utama alternative clouds terletak pada aspek ekonomisnya, dengan estimasi penghematan biaya GPU mencapai hingga 70 persen dibanding instans hyperscalers. Namun, model harga konvensional kerap kali buram akibat biaya tersembunyi seperti tarif transfer data keluar.
Dave McCarthy (Wakil Presiden Layanan Cloud dan Infrastruktur di IDC) menyoroti keunggulan penyedia alternatif dalam hal transparansi finansial.
”Penyedia tradisional sering kali mengenakan biaya transfer data keluar yang substansial dan mendongkrak total biaya kepemilikan untuk arsitektur padat data,” ujar Dave McCarthy.
“Penyedia alternatif kerap meminimalkan atau bahkan menghapus penalti bandwidth tersebut secara keseluruhan, sehingga menawarkan struktur biaya yang lebih transparan,” ucapnya.
Kendati demikian Smit Shanker (Global CIO dari perusahaan konsultasi IT dan rekayasa perangkat lunak Xebia) mengingatkan agar perusahaan tetap melakukan pemodelan biaya menyeluruh sebelum berkomitmen.
Komponen seperti komputasi, inferensi, volume API, hingga pemeliharaan infrastruktur jangka panjang harus dihitung secara cermat terhadap kurva permintaan aktual.
”Sebagian besar perusahaan masih memodelkan ekonomi cloud hanya dari biaya implementasi saja, dan itu tidak lengkap,” tegas Smit Shanker.
“Organisasi yang berhasil mengelola AI adalah mereka yang memperlakukan ekonomi infrastruktur sebagai keputusan desain kelas satu, bukan sekadar catatan kaki,” pungkasnya.
Menyongsong Masa Depan Infrastruktur Multi-Cloud
Data survei pasar menunjukkan bahwa hampir 90 persen pemimpin IT meyakini sebuah organisasi seharusnya tidak mengandalkan satu penyedia cloud tunggal untuk seluruh arsitektur, dan sebagian besar telah memanfaatkan lebih dari satu penyedia alternative cloud.
Kendati demikian, para pemimpin teknologi tetap mengimbau organisasi untuk mengambil langkah kehati-hatian yang terukur.
Keputusan menempatkan beban kerja khususnya pada fase inferensi AI yang melibatkan data langsung dari pelanggan menuntut tingkat transparansi, auditabilitas, dan tata kelola model (model governance) yang tinggi dari penyedia layanan.
”Penyedia neocloud yang nantinya akan mendapatkan lebih banyak porsi beban kerja kami bukan hanya mereka yang memiliki GPU terbaik. Melainkan mereka yang telah berinvestasi serius pada infrastruktur tata kelola model dan mampu membuktikannya,” tutup Ravi Soin.
