Datadog Rilis Fitur Hemat Storage untuk Perusahaan AI

Lonjakan penggunaan Artificial Intelligence (AI) di berbagai sektor membawa peluang besar, tetapi juga persoalan baru yang tidak bisa diabaikan—salah satunya adalah meningkatnya biaya penyimpanan cloud. Data adalah bahan bakar utama AI, dan hampir semua proses AI, mulai dari pelatihan model, pemrosesan analitik, hingga pengambilan keputusan, bergantung pada data dalam jumlah besar. Namun, banyak perusahaan belum memiliki kendali penuh atas data yang mereka simpan: apa saja isinya, mengapa perlu disimpan, dan bagaimana mengelolanya agar tetap efisien.

Di tengah tantangan ini, Datadog memperkenalkan Storage Management, sebuah solusi yang dirancang untuk membantu perusahaan memahami, mengoptimalkan, dan mengendalikan biaya penyimpanan cloud mereka. Fitur ini kini sudah tersedia untuk Amazon S3 serta hadir dalam versi pratinjau untuk Google Cloud Storage dan Azure Blob Storage.

Solusi ini bukan sekadar alat tambahan. Ia menjadi pelengkap penting dari kemampuan manajemen biaya cloud Datadog yang sudah ada, dengan fokus yang jauh lebih spesifik pada object storage—lapisan penyimpanan yang sering menjadi “penampung akhir” bagi data AI, log aplikasi, hingga file analitik berukuran besar.

 
Mengapa Biaya Penyimpanan Cloud Membengkak di Era AI?

Untuk memahami peran Datadog, kita perlu melihat akar masalahnya. Di banyak organisasi, pertumbuhan data terjadi begitu cepat sehingga tim TI dan keuangan sering kehilangan kendali. Ada beberapa faktor yang membuat biaya penyimpanan cloud membengkak tanpa disadari:

• Data disimpan tanpa strategi retensi yang jelas.
  Banyak file dan log lama tetap tersimpan selama bertahun-tahun karena tidak ada kebijakan penghapusan terjadwal.
• Pertumbuhan data tidak terpantau.
  Tim sering tidak menyadari folder atau bucket tertentu tumbuh ratusan gigabyte hanya dalam hitungan hari.
• Penyimpanan multicloud makin kompleks.
  Menggunakan AWS, Google Cloud, dan Azure sekaligus membuat pemantauan biaya jauh lebih sulit.
• AI menambah volume data secara masif.
  Dataset pelatihan, embedding, dan intermediate output model AI menghabiskan ruang hingga puluhan terabyte.

Dalam kondisi seperti ini, perusahaan sangat membutuhkan alat yang mampu memberikan gambaran menyeluruh—dan di sinilah Datadog mengambil peran besar.

 
Visibilitas Mendalam: Langkah Pertama Menuju Efisiensi

Storage Management dari Datadog menggabungkan informasi biaya, penggunaan, metadata objek, dan pola pertumbuhan dalam satu dasbor terpadu. Dengan begitu, tim dapat memahami bagaimana kebiasaan penyimpanan mereka memengaruhi pengeluaran bulanan.

Fitur ini memungkinkan perusahaan:

• Mengidentifikasi data yang redundan, sementara, atau jarang diakses
• Melihat bucket mana yang paling boros biaya
• Mengetahui pola pertumbuhan data harian atau mingguan
• Melacak anomali yang sebelumnya sulit dideteksi

Dengan visibilitas seperti ini, perusahaan akhirnya bisa menjawab pertanyaan yang sering luput: “Apakah kita benar-benar perlu menyimpan semua data ini?”

 
Dari Wawasan ke Tindakan: Otomatisasi sebagai Kunci Penghematan

Visibilitas tidak ada artinya jika tidak diikuti tindakan. Datadog menyediakan rekomendasi otomatis yang langsung memberikan langkah konkret, seperti:

• Mengarsipkan log lama ke kelas penyimpanan biaya rendah
• Menghapus data yang sudah tidak digunakan
• Memindahkan file tidak aktif ke cold storage
• Menetapkan lifecycle policy agar data otomatis berpindah kelas penyimpanan seiring waktu

Tidak hanya itu, Datadog juga memonitor miliaran objek secara berkelanjutan. Jika sistem mendeteksi pertumbuhan tak wajar atau pola akses mencurigakan, tim akan menerima peringatan lebih awal. Hal ini sangat berharga bagi perusahaan besar yang menjalankan sistem multi-cloud—di mana pengeluaran yang tidak normal bisa tersembunyi di akun atau wilayah tertentu.

 
Butuh Kerja Sama Lintas Departemen

Meski Datadog memberikan alat yang kuat, perubahan nyata hanya terjadi jika organisasi membangun tata kelola data yang konsisten. Keuangan dan TI perlu duduk bersama untuk:

• Menetapkan kebijakan retensi yang jelas
• Menentukan siapa yang bertanggung jawab pada setiap bucket atau dataset
• Menanamkan kesadaran biaya dalam alur kerja harian
• Mengintegrasikan wawasan Datadog dengan alat seperti AWS Cost Explorer, Azure AI Foundry, atau Google Vertex AI

Pengelolaan penyimpanan bukan hanya soal teknologi, namun hal ini juga soal budaya dan kolaborasi internal.

 
Mengapa Penyimpanan Storage Penting Secara Bisnis?

Menurut Datadog, biaya penyimpanan dan pemrosesan kini menjadi komponen biaya terbesar ketiga bagi perusahaan yang membangun produk AI—bahkan melampaui biaya pelatihan dan inference model. Ini menunjukkan bahwa tanpa manajemen penyimpanan yang baik, perusahaan bisa “kehabisan bensin” sebelum mencapai skala yang mereka inginkan.

Pengelolaan penyimpanan yang disiplin menawarkan beberapa manfaat utama:

• Mengendalikan biaya tanpa menghambat inovasi
• Memastikan kepatuhan dan tata kelola data terpenuhi
• Mengoptimalkan infrastruktur untuk pertumbuhan jangka panjang
• Meningkatkan efisiensi operasional dan pengambilan keputusan

Dengan AI yang terus berkembang pesat, perusahaan perlu mengelola data secara lebih cerdas, bukan hanya lebih besar.

Organisasi yang menggabungkan otomatisasi, akuntabilitas, dan tata kelola data yang kuat akan lebih siap menghadapi skala pertumbuhan AI di masa depan. Pada akhirnya, mengelola penyimpanan bukan sekadar mengurangi biaya, tetapi memastikan setiap byte data benar-benar memberikan nilai.