Courtesy of Forbes

Teknologi Cloud Native Jadi Fondasi Utama AI dan Machine Learning 2025

Menunjukkan bagaimana teknologi cloud native kini menjadi fondasi utama dalam mendukung beban kerja AI dan ML skala produksi serta mengidentifikasi alat dan framework yang paling efisien, stabil, dan dipercaya developer untuk masa depan pengembangan AI.

12 Nov 2025, 10.30 WIB

222 dibaca

Ikhtisar 15 Detik

Alat seperti Nvidia Triton dan Apache Airflow menjadi standar untuk beban kerja AI dan ML yang stabil.
Adlik menunjukkan momentum yang cepat meski masih baru, dengan dukungan kuat dari komunitas pengembang.
Cloud native infrastructure kini menjadi bagian penting bagi praktisi AI dan ML untuk mencapai efisiensi operasional.

global - Laporan CNCF Technology Radar Q3 2025 mengungkap bahwa teknologi cloud native kini sangat penting dalam pengembangan dan penerapan sistem AI dan machine learning di seluruh dunia. Dengan hasil survei yang melibatkan lebih dari 300 pengembang profesional, laporan ini memetakan kemajuan dari eksperimen menuju stabilitas operasional pada proyek-proyek AI yang berjalan di cloud native.

Nvidia Triton menonjol sebagai platform inferensi AI yang paling matang dan andal, mendapatkan rating tertinggi dari para developer. Alat ini kini dianggap standar referensi dalam menjalankan beban kerja AI secara stabil dan scalable, sementara DeepSpeed dan TensorFlow Serving juga mendapatkan kepercayaan tinggi karena dapat memenuhi berbagai kebutuhan proyek tanpa mengorbankan performa.

Dalam orkestrasi machine learning, Apache Airflow dan Metaflow berhasil mencapai posisi 'adopt' berkat kematangan dan manfaatnya yang luas. Airflow mendapat nilai tertinggi dalam kegunaan dan mendapatkan pujian untuk integrasi dan stabilitas di pipeline ML skala besar. Adapun BentoML menunjukkan fleksibilitas di inferensi AI meskipun belum menjadi pilihan utama di orkestrasi ML.

Di ranah AI agentic, proyek seperti Model Context Protocol dan Llama Stack telah mencapai status adopsi yang signifikan, dengan Model Context Protocol menerima rating kematangan tertinggi. Agent2Agent mendapatkan tingkat rekomendasi tertinggi dari pengguna, menunjukkan antusiasme terhadap arsitektur AI yang melibatkan interaksi antar agen secara mulus, sementara LangChain dianggap kurang matang dan skalabel untuk kebutuhan enterprise saat ini.

Kesimpulan utama laporan ini adalah bahwa infrastruktur cloud native telah menjadi keharusan bagi praktisi AI dan ML, dengan 41% developer sekarang mengidentifikasi diri mereka sebagai pengguna cloud native. Ini menandai era baru di mana prinsip desain cloud native mendukung skalabilitas, portabilitas, dan efisiensi operasional sistem AI generasi berikutnya.

Referensi:
[1] https://www.forbes.com/sites/janakirammsv/2025/11/11/cncf-technology-radar-cloud-native-ai-enters-its-production-era/

Analisis Ahli

Dr. Fei-Fei Li

"Penggunaan infrastruktur cloud native akan mempercepat transformasi AI dari riset ke aplikasi nyata, memastikan skalabilitas dan keandalan yang diperlukan di dunia produksi."

Anders Hejlsberg

"Framework dan orkestrasi yang matang adalah kunci untuk membuat AI bisa diandalkan di lingkungan enterprise, dan ini terlihat jelas dari adopsi Airflow dan Triton."

Analisis Kami

"Survei CNCF ini menegaskan bahwa cloud native bukan hanya tren, tapi kebutuhan kritis untuk mengelola kompleksitas beban kerja AI yang terus berkembang. Adopsi teknologi seperti Nvidia Triton dan Airflow mencerminkan peralihan nyata dari eksperimen ke tahap operasional yang dapat diandalkan dalam industri AI."

Prediksi Kami

Ke depan, penggunaan teknologi cloud native dalam AI dan ML akan semakin mengakar, mempercepat adopsi standar produksi yang stabil dan terpadu, serta mendorong perkembangan framework AI agent yang lebih matang dan terintegrasi luas.

Pertanyaan Terkait

Apa yang disoroti dalam Radar Teknologi CNCF untuk Q3 2025?

Radar Teknologi CNCF untuk Q3 2025 menyoroti bagaimana inferensi AI, orkestrasi pembelajaran mesin, dan sistem AI agenik membentuk pengembangan cloud native.

Siapa yang terlibat dalam survei untuk laporan ini?

Survei dilakukan dengan lebih dari 300 pengembang profesional.

Apa yang dicapai oleh Nvidia Triton dalam laporan tersebut?

Nvidia Triton mencapai peringkat tertinggi dalam kematangan, kegunaan, dan rekomendasi, serta dianggap dominan dalam penerapan tingkat produksi.

Mengapa Apache Airflow dianggap penting dalam orkestrasi mesin pembelajaran?

Apache Airflow dianggap penting karena stabilitas dan kemampuannya untuk mengelola alur kerja ML yang kompleks secara otomatis.

Apa yang menunjukkan keberhasilan Adlik di antara alat inferensi AI lainnya?

Adlik menunjukkan tingkat rekomendasi yang sangat tinggi, mencerminkan antusiasme pengembang terhadap kemampuannya yang terus berkembang.