Skalabilitas model AI Deepseek berbeda secara signifikan antara lingkungan hosting di tempat dan cloud, terutama karena karakteristik yang melekat dari setiap metode penyebaran.
Penempatan di tempat
Penyebaran di lokasi melibatkan menjalankan model Deepseek sepenuhnya dalam infrastruktur internal organisasi. Pendekatan ini menawarkan beberapa keuntungan dalam hal skalabilitas:
- Kontrol dan Keamanan: Penyebaran di tempat memberikan kontrol penuh atas data dan infrastruktur, memastikan keamanan data yang tinggi dan kepatuhan terhadap industri atau peraturan regional tertentu. Ini sangat penting untuk aplikasi sensitif di mana privasi data adalah yang terpenting [1] [7].
-Efisiensi biaya: Meskipun biaya pengaturan awal mungkin lebih tinggi, penyebaran di tempat dapat menyebabkan penghematan biaya jangka panjang dengan menghindari biaya cloud yang berulang. Organisasi dapat memanfaatkan sumber daya perangkat keras yang ada, mengurangi biaya operasional [7] [9].
-Latensi rendah: Lingkungan di tempat sangat ideal untuk aplikasi yang membutuhkan inferensi latensi rendah, karena mereka menghilangkan ketergantungan jaringan dan memastikan kemampuan pemrosesan waktu-nyata [9].
Namun, skalabilitas dalam penyebaran di lokasi dibatasi oleh infrastruktur yang tersedia. Organisasi harus berinvestasi dalam peningkatan perangkat keras untuk meningkatkan kapasitas, yang dapat memakan waktu dan mahal. Selain itu, mengelola dan memelihara infrastruktur di tempat membutuhkan tim TI yang berdedikasi, yang dapat menjadi sumber daya yang intensif [9].
Cloud Hosting
Hosting Cloud, di sisi lain, menawarkan lingkungan yang sangat terukur untuk model Deepseek:
- Penskalaan elastis: Penyedia cloud seperti AWS, Azure, atau Google Cloud memungkinkan penskalaan dinamis berdasarkan permintaan. Ini berarti bahwa sumber daya dapat dengan cepat disesuaikan untuk menangani beban kerja yang berfluktuasi tanpa perlu investasi perangkat keras dimuka [1] [3].
- Penyebaran cepat: Lingkungan cloud memungkinkan penyebaran cepat model AI, karena pengaturan infrastruktur dikelola oleh penyedia cloud. Ini mengurangi waktu dan upaya yang diperlukan untuk memulai dengan aplikasi AI [9].
- Layanan terkelola: Penyedia cloud sering menawarkan layanan yang dikelola, termasuk pembaruan dan pemeliharaan keamanan, yang dapat mengurangi beban administrasi pada organisasi [9].
Namun, cloud hosting dapat memperkenalkan kekhawatiran tentang privasi dan keamanan data, karena data dikirim dan disimpan di server eksternal. Sementara penyedia cloud menerapkan langkah-langkah keamanan yang kuat, beberapa organisasi mungkin masih lebih suka penyebaran di tempat untuk data sensitif [3] [9].
Singkatnya, penyebaran di tempat menawarkan kontrol, keamanan, dan efisiensi biaya tetapi dibatasi oleh skalabilitas infrastruktur. Hosting cloud memberikan penskalaan elastis dan penyebaran yang cepat tetapi dapat meningkatkan masalah privasi data. Pilihan antara opsi -opsi ini tergantung pada kebutuhan spesifik organisasi mengenai skalabilitas, keamanan, dan manajemen biaya.
Kutipan:
[1] https://www.zstack.io/intl/news/2025/0221/2864.html
[2] https://www.reddit.com/r/aws/comments/1i8v9w5/scalable_deepseek_r1/
[3] https://www.revechat.com/blog/what-is-deepseek/
[4.
[5] https://www.datacenterfrontier.com/machine-learning/article/55264838/why-deepseek-is-great-for-ai-and-hpc-and-no-big-deal-for-data-centers
[6] https://www.n-ix.com/deepseek-explained/
[7] https://www.gptbots.ai/blog/deepseek-enterprise-on-premise
[8] https://contabo.com/en-us/hosted-deepseek-ai-enterprise-cloud/
[9] https://www.oneclickitsolution.com/centerofexcellence/aiml/on-premises-vs-cloud-hostting-llms-deepseek-r1-comparison