Migrasi Beban Kerja AI: Dari AWS ke Infrastruktur GPU On-Premise

Diperbarui 8 Desember 2025

Pembaruan Desember 2025: AWS memangkas harga H100 sebesar 44% pada Juni 2025 (instance p5 kini berkisar ~$50-55/jam vs. sebelumnya ~$98/jam). Harga pembelian H100 stabil di $25-40K, menggeser titik impas ke 12-18 bulan dibandingkan 7-11 bulan sebelumnya. Penyedia cloud hemat seperti Hyperbolic ($1,49/jam H100) dan Lambda Labs semakin mempersempit kalkulasi repatriasi. Cloud kini lebih masuk akal di bawah utilisasi 60-70%. Namun, kendala alokasi Blackwell dan meningkatnya ketersediaan keahlian on-premise masih menguntungkan infrastruktur milik sendiri bagi organisasi AI-native dengan utilisasi tinggi.

Tagihan AWS sebuah perusahaan bioteknologi untuk instance GPU mencapai $3,2 juta per tahun sebelum mereka menemukan bahwa membangun infrastruktur on-premise setara akan memakan biaya $3,8 juta sekali namun menghemat $12 juta dalam tiga tahun.¹ Gerakan repatriasi cloud semakin menguat seiring organisasi menemukan bahwa instance AWS p5.48xlarge seharga $98,32 per jam memakan biaya lebih banyak dalam 4 bulan dibanding membeli perangkat kerasnya secara langsung.² Biaya egress data memperparah masalah: memindahkan dataset pelatihan 500TB keluar dari AWS memakan biaya transfer $23.000, menciptakan hambatan finansial yang mengunci organisasi ke dalam konsumsi cloud yang semakin mahal.³

AWS unggul dalam penskalaan elastis dan eksperimentasi cepat, namun ekonominya tidak masuk akal untuk beban kerja GPU berkelanjutan yang berjalan 24/7. Organisasi melaporkan rata-rata pengurangan biaya 65% setelah migrasi dari AWS ke infrastruktur on-premise, dengan periode pengembalian di bawah 18 bulan.⁴ Kompleksitas migrasi menghalangi banyak tim yang takut akan gangguan layanan, kehilangan data, atau tantangan teknis mengelola infrastruktur sendiri. Namun mereka yang berhasil melewati transisi tidak hanya mendapat penghematan biaya tetapi juga peningkatan performa, kontrol data penuh, dan kebebasan dari vendor lock-in yang membatasi inovasi.

Ekonomi yang mendorong repatriasi cloud

Harga GPU AWS menciptakan kejutan tagihan ketika organisasi berkembang melampaui tahap eksperimentasi. Satu instance p5.48xlarge dengan 8 GPU H100 memakan biaya $98,32 per jam on-demand atau $58,99 dengan reserved instance satu tahun.⁵ Berjalan terus-menerus selama setahun mengakumulasi $516.763 biaya komputasi saja. Biaya storage, networking, dan dukungan mendorong biaya tahunan melewati $600.000 per instance. Deployment sederhana 10 instance menghabiskan $6 juta per tahun.

Infrastruktur on-premise memerlukan investasi modal substansial namun memberikan ekonomi jangka panjang yang superior. Membangun cluster 10-node dengan 80 GPU H100 memakan biaya sekitar: - Perangkat keras GPU: $2.400.000 (80 GPU × $30.000) - Server dan networking: $500.000 - Infrastruktur daya dan pendingin: $400.000 - Instalasi dan setup: $200.000 - Total belanja modal: $3.500.000

Investasi on-premise terbayar dalam 7 bulan dibanding harga on-demand atau 11 bulan versus reserved instance. Setelah titik impas, organisasi menghemat $500.000 per bulan. Total cost of ownership lima tahun menunjukkan infrastruktur on-premise memakan biaya $5,2 juta versus $30 juta untuk konsumsi AWS setara.⁶

Biaya tersembunyi AWS mempercepat keputusan repatriasi. Biaya transfer data mencapai $0,09 per GB untuk egress melebihi 10TB per bulan.⁷ Biaya NAT gateway mengakumulasi $0,045 per GB yang diproses. Elastic IP address, snapshot, dan monitoring menambah ribuan dolar per bulan. Organisasi menemukan deployment GPU "sederhana" mereka menghasilkan 40% biaya tambahan di luar biaya komputasi.

Merencanakan perjalanan migrasi

Migrasi sukses memerlukan perencanaan metodis selama 3-6 bulan sebelum eksekusi dimulai. Mulai dengan menganalisis pola penggunaan AWS yang ada untuk memahami kebutuhan aktual versus kapasitas yang disediakan. Metrik CloudWatch mengungkapkan utilisasi GPU sebenarnya sering di bawah 60% karena overprovisioning.⁸ Menyesuaikan ukuran infrastruktur on-premise berdasarkan penggunaan aktual daripada kapasitas puncak mengurangi kebutuhan modal sebesar 30-40%.

Penilaian beban kerja mengidentifikasi kandidat migrasi dan dependensi. Beban kerja pelatihan dengan konsumsi sumber daya yang dapat diprediksi mudah dimigrasi. Beban kerja inference dengan pola traffic variabel mungkin lebih cocok dengan pendekatan hybrid. Lingkungan development dapat dipindahkan lebih dulu sebagai proof of concept. Sistem produksi memerlukan staging yang cermat untuk mencegah gangguan.

Katalogisasi inventaris data mencegah kejutan mahal. Organisasi sering menemukan petabyte data yang terakumulasi di S3, dengan 70% berupa eksperimen usang atau backup redundan.⁹ Membersihkan data sebelum migrasi mengurangi waktu dan biaya transfer. Mengidentifikasi cold data untuk pengarsipan menghemat kebutuhan storage aktif. Memahami hubungan data mencegah rusaknya dependensi selama migrasi.

Perencanaan arsitektur jaringan memastikan konektivitas antara infrastruktur on-premise dan layanan AWS yang tersisa. AWS Direct Connect menyediakan bandwidth dedicated untuk operasi hybrid, dengan biaya $0,30 per jam plus biaya port.¹⁰ Virtual Private Gateway memungkinkan koneksi VPN aman sebagai jalur cadangan. Transit Gateway menyederhanakan arsitektur multi-region yang kompleks. Rencanakan lead time 6-12 minggu untuk provisioning Direct Connect.

Eksekusi migrasi teknis

Eksekusi migrasi mengikuti pendekatan sistematis yang meminimalkan risiko dan downtime:

Fase 1: Persiapan Infrastruktur (Minggu 1-4) Bangun infrastruktur GPU on-premise sambil mempertahankan operasi AWS. Instal server, konfigurasi networking, dan validasi kapasitas pendingin. Deploy sistem operasi dasar dan platform orkestrasi container. Bangun sistem monitoring dan logging. Buat skrip otomatisasi untuk provisioning dan konfigurasi. Uji infrastruktur dengan beban kerja sintetis sebelum migrasi.

Fase 2: Operasi Paralel (Minggu 5-8) Bangun konektivitas hybrid antara AWS dan infrastruktur on-premise. Replikasi lingkungan development dan testing on-premise. Validasi fungsionalitas aplikasi di lingkungan baru. Benchmark performa untuk memastikan ekspektasi terpenuhi. Latih tim operasi dalam manajemen infrastruktur baru. Dokumentasikan prosedur dan panduan troubleshooting.

Fase 3: Migrasi Data (Minggu 9-12) Eksekusi transfer data menggunakan metode optimal untuk ukuran dataset. AWS DataSync menangani dataset hingga 100TB secara efisien dengan biaya $0,0125 per GB.¹¹ Perangkat AWS Snowball Edge mentransfer data skala petabyte dengan biaya $300 per perangkat plus pengiriman.¹² Transfer jaringan langsung berfungsi untuk dataset lebih kecil di bawah 10TB. Implementasikan sinkronisasi incremental untuk meminimalkan downtime cutover.

Fase 4: Migrasi Beban Kerja (Minggu 13-16) Migrasi beban kerja sesuai urutan prioritas dimulai dari sistem non-kritis. Gunakan strategi deployment blue-green untuk memungkinkan rollback instan. Validasi setiap beban kerja secara menyeluruh sebelum melanjutkan. Implementasikan canary deployment untuk sistem produksi. Monitor metrik performa secara kontinu selama migrasi. Pertahankan infrastruktur AWS sebagai fallback sampai stabilitas terkonfirmasi.

Fase 5: Decommissioning (Minggu 17-20) Kurangi footprint AWS secara bertahap seiring meningkatnya kepercayaan. Arsipkan data compliance sebelum penghapusan. Terminasi instance dan layanan yang tidak diperlukan. Batalkan reserved instance atau jual sisa masa berlaku di AWS Marketplace. Hapus sirkuit Direct Connect jika tidak lagi diperlukan. Dokumentasikan arsitektur final dan pelajaran yang didapat.

Strategi egress data meminimalkan biaya transfer

Biaya egress data AWS menciptakan biaya variabel terbesar selama migrasi. Pendekatan strategis mengurangi pengeluaran secara signifikan:

Kompresi dan Deduplikasi: Kompres dataset sebelum transfer untuk mengurangi volume sebesar 50-70%. Hapus file duplikat dan eksperimen usang. Gunakan transfer incremental untuk dataset dengan perubahan minor. Arsipkan cold data ke Glacier untuk retensi jangka panjang dengan biaya $0,004 per GB per bulan daripada migrasi.¹³

Optimalisasi AWS DataSync: Konfigurasi DataSync dengan throttling bandwidth untuk menghindari saturasi jaringan. Gunakan penjadwalan untuk transfer selama jam sepi ketika tarif egress mungkin lebih rendah. Aktifkan kompresi dan verifikasi integritas. Harapkan kecepatan transfer 100-200 Mbps per task tergantung ukuran file dan kondisi jaringan.

Snowball Edge untuk Dataset Besar: Pesan beberapa perangkat Snowball Edge untuk transfer paralel data skala petabyte. Setiap perangkat menampung 80TB dan biayanya $300 plus pengiriman. Kecepatan transfer mencapai 1Gbps jika dikonfigurasi dengan benar. Layanan ini sepenuhnya melewati biaya egress jaringan, menghemat puluhan ribu untuk migrasi besar.

Penggunaan Strategis Direct Connect: Bangun Direct Connect untuk periode migrasi kemudian turunkan atau terminasi setelahnya. Biaya port bulanan $3.600 untuk 10Gbps terbayar dengan menghindari biaya egress hanya untuk 40TB transfer data.¹⁴ Virtual interface memungkinkan beberapa transfer secara bersamaan.

Introl membantu organisasi yang bermigrasi dari cloud ke infrastruktur on-premise di seluruh area cakupan global kami, dengan keahlian mengelola lebih dari 100.000 deployment GPU.¹⁵ Spesialis migrasi kami telah memindahkan petabyte data pelatihan AI sambil meminimalkan biaya egress dan memastikan zero data loss.

Pertimbangan migrasi aplikasi dan layanan

Migrasi aplikasi memerlukan penanganan dependensi layanan AWS:

Pengganti S3: Implementasikan MinIO atau Ceph untuk object storage yang kompatibel dengan S3 secara on-premise. MinIO menyediakan API identik yang memungkinkan penggunaan ulang kode tanpa modifikasi.¹⁶ Performa sering meningkat karena lokalitas dan sumber daya dedicated. Biaya per TB turun dari $23 per bulan di S3 menjadi di bawah $2 untuk storage on-premise.

Orkestrasi Container: Ganti EKS dengan Kubernetes vanilla atau alternatif seperti K3s untuk deployment ringan. Impor spesifikasi pod yang ada dengan perubahan minimal. Implementasikan Prometheus dan Grafana untuk pengganti monitoring CloudWatch. Deploy Harbor atau Nexus untuk pengganti container registry ECR.

Migrasi Database: Migrasi database RDS ke instance yang dikelola sendiri atau pertimbangkan PostgreSQL/MySQL di Kubernetes. Gunakan AWS Database Migration Service untuk sinkronisasi awal.¹⁷ Implementasikan backup otomatis dan konfigurasi high availability. Pertimbangkan layanan database terkelola dari vendor seperti Percona atau MariaDB.

Load Balancing dan Ingress: Ganti ALB/NLB dengan HAProxy, NGINX, atau Traefik untuk load balancing. Implementasikan cert-manager untuk otomatisasi sertifikat SSL. Konfigurasi DNS failover untuk high availability. Monitor dengan tools open-source menggantikan layanan khusus AWS.

Strategi mitigasi risiko

Risiko migrasi memerlukan mitigasi proaktif:

Perencanaan Rollback: Pertahankan infrastruktur AWS selama 30-90 hari pasca-migrasi sebagai safety net. Dokumentasikan prosedur rollback untuk setiap komponen. Uji proses rollback selama maintenance window. Siapkan skrip sinkronisasi data untuk migrasi balik jika diperlukan.

Manajemen Kesenjangan Skill: Latih tim yang ada dalam manajemen infrastruktur on-premise sebelum migrasi. Rekrut spesialis untuk area kritis seperti administrasi cluster GPU. Bermitra dengan vendor untuk dukungan selama periode transisi. Buat knowledge base yang mendokumentasikan masalah umum dan solusinya.

Validasi Performa: Benchmark semua beban kerja sebelum dan sesudah migrasi. Tetapkan ambang performa yang dapat diterima yang memicu investigasi. Monitor latency, throughput, dan error rate secara kontinu. Implementasikan alert otomatis untuk deteksi degradasi.

Pemeliharaan Compliance: Pastikan infrastruktur on-premise memenuhi persyaratan regulasi. Implementasikan enkripsi at rest dan in transit. Konfigurasi audit logging dan kebijakan retensi. Lakukan penilaian keamanan sebelum migrasi produksi.

Kisah sukses migrasi dunia nyata

Institut Riset Genomika: Memigrasikan 800 GPU V100 dari AWS ke on-premise, mengurangi biaya tahunan dari $8,4 juta menjadi $2,1 juta setelah memperhitungkan biaya operasional. Migrasi memakan waktu 4 bulan dan mencakup 2PB data genomik. Performa meningkat 35% karena penempatan networking dan storage yang dioptimalkan. ROI tercapai dalam 14 bulan.

Startup Kendaraan Otonom: Memindahkan beban kerja simulasi dari 200 instance AWS ke cluster on-premise dengan 400 GPU A100. Biaya bulanan