Author: hadi s

Catatan Editorial: ini adalah blog yang terus diperbarui yang berisi pembaruan penting terkait layanan untuk log VMware Cloud di AWS. Silakan periksa secara berkala untuk pembaruan terbaru dan FAQ tambahan yang terjawab. Karena fitur ini sedang dalam pengembangan aktif, semua informasi dalam dokumen ini dapat berubah. Apa yang Berubah? Saat ini, VMware Cloud di AWS (VMC) memanfaatkan VMware Aria Operations for Logs SaaS untuk pelanggan memantau log dan memecahkan masalah pada implementasi SDDC mereka. Log ini dapat diakses melalui Aria Operations for Logs SaaS Console dan kemudian diteruskan ke solusi logging lain untuk analisis lebih lanjut dan pengarsipan. Dengan berakhirnya ketersediaan (EOA) produk SaaS Aria termasuk VMware Aria Operations for Logs SaaS, tim VMC akan mengakhiri integrasi yang ada dengan Aria Operations for Logs SaaS. Untuk memungkinkan akses pelanggan yang berkelanjutan ke log SDDC, VMC akan menyediakan akses ke log SDDC mereka dari Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), dan pelanggan harus menyediakan alat logging mereka sendiri untuk mengumpulkan dan memproses log tersebut. Apa Rencana Ke Depan? Ke depan, log SDDC VMware Cloud di AWS akan disimpan dalam bucket Amazon S3 yang didedikasikan untuk setiap organisasi VMC pelanggan. Log SDDC akan dikirim ke bucket S3 secara otomatis, dan akses baca-saja ke bucket S3 ini akan diberikan kepada akun AWS asli yang terhubung dengan organisasi VMC mereka melalui proses Penghubungan Akun (CloudFormation). Dengan akses baca-saja ke log SDDC dari bucket S3, pelanggan dapat mengonfigurasi alat/solusi logging pilihan mereka yang dapat mengumpulkan log dari Amazon S3. Alat ini harus diperoleh secara terpisah dari VMware Cloud di AWS agar pelanggan dapat mengumpulkan, memproses/memilih, dan menganalisis log SDDC. Setelah fitur ini tersedia, log SDDC akan tetap tersedia di bucket S3 selama 48 jam sebelum kedaluwarsa. Sangat penting bagi pelanggan untuk mengambil log mereka dari bucket S3 setidaknya setiap 48 jam karena log tersebut akan dihapus secara permanen setelah periode tersebut dan tidak akan tersimpan. Pelanggan akan diharuskan beralih ke solusi logging baru yang dapat membaca log dari Amazon S3 sebelum 6 Desember 2024. Instruksi khusus untuk pelanggan tentang cara mengakses bucket Amazon S3 mereka akan diberikan begitu informasi ini tersedia. Pembaruan ini hanya berlaku untuk layanan komersial VMC di AWS.   Pertanyaan yang Sering Diajukan Apa yang berubah dengan konsumsi log untuk VMware Cloud di AWS? Broadcom telah mengumumkan berakhirnya ketersediaan (EOA) produk SaaS Aria, termasuk Aria Operations for Logs SaaS. Untuk memastikan akses log SDDC yang terus-menerus, tim VMware Cloud di AWS mengakhiri integrasi dengan Aria Operations for Logs SaaS dan memberikan pelanggan akses baca-saja ke bucket Amazon S3 untuk mengambil log SDDC mereka. Pelanggan kemudian harus menyediakan solusi mereka sendiri untuk mengumpulkan dan memproses/logging log tersebut. Bagaimana pelanggan mengakses log SDDC mereka tanpa Aria Operations for Logs SaaS? Layanan VMware Cloud di AWS akan memberikan akses ke log SDDC melalui bucket Amazon S3 baca-saja, yang unik untuk setiap organisasi pelanggan dan setiap wilayah tempat mereka memiliki SDDC yang diterapkan dalam organisasi mereka. SDDC yang diterapkan di wilayah yang sama dalam organisasi akan berbagi bucket S3 yang sama, dan setiap SDDC akan memiliki direktori sendiri dalam bucket S3 regional tersebut. Apakah VMware Cloud di AWS menyediakan alat pengganti untuk menyimpan dan menganalisis log SDDC? Tidak, VMC hanya akan memberikan akses ke log SDDC melalui bucket Amazon S3. Pelanggan harus menyediakan alat mereka sendiri untuk mengumpulkan dan memproses/logging log SDDC dari bucket Amazon S3. Berapa lama log akan disimpan di bucket Amazon S3 yang disediakan oleh layanan VMware Cloud di AWS? Bucket S3 akan mencakup log SDDC dari 48 jam terakhir. Setelah 48 jam, log yang lebih lama akan dihapus. Pelanggan perlu mengumpulkan dan memproses/logging log SDDC mereka dari bucket Amazon S3 menggunakan solusi yang tersedia secara komersial. Log apa yang akan diserahkan ke bucket S3? Pada peluncuran fitur, log audit SDDC yang dihasilkan oleh ESXi, vCenter, dan NSX akan tersedia melalui bucket S3. Log Aktivitas VMC dan log Notifikasi akan tersedia kemudian. Apakah data log yang ada dan/atau konfigurasi akan dipindahkan dari Aria Operations for Logs SaaS? Tidak, bucket Amazon S3 yang disediakan oleh VMC hanya akan mencakup log SDDC terbaru dari 48 jam terakhir. Untuk pertanyaan terkait migrasi dari Aria Operations for Logs SaaS, harap hubungi tim Broadcom Anda. Apakah pelanggan akan mengelola dan mengontrol bucket Amazon S3 untuk log SDDC mereka? Tidak. Meskipun bucket Amazon S3 didedikasikan untuk setiap organisasi VMC, bucket ini dikelola oleh VMC, dan pelanggan diberikan akses baca-saja. Bagaimana pelanggan mendapatkan dan mengontrol akses pengguna ke bucket Amazon S3? Akses baca-saja ke bucket Amazon S3 akan diberikan secara otomatis kepada akun AWS asli yang terhubung dengan organisasi VMC pelanggan melalui proses Penghubungan Akun (CloudFormation). Pelanggan dapat mengontrol akses ke bucket S3 melalui kebijakan AWS IAM di akun terhubung mereka. Bisakah pelanggan memperpanjang waktu retensi log atau meminta fitur tambahan? Tidak, log akan disimpan di bucket S3 selama 48 jam untuk memberikan waktu bagi pelanggan VMC untuk mengumpulkan dan menyimpannya melalui solusi logging mereka sendiri. Setelah 48 jam, log yang lebih lama akan dihapus dan digantikan dengan log terbaru. Kapan transisi ke solusi logging baru dimulai dan kapan pelanggan harus menyelesaikan transisi mereka dari Aria Operations for Logs SaaS? Kami berharap dapat berbagi lebih banyak detail mengenai akses pelanggan ke bucket S3 baru pada bulan Oktober, namun pelanggan sebaiknya mulai mengidentifikasi alat logging mereka sendiri sekarang. Kapan file log dibuat dan dengan interval berapa? File log dibuat secara real-time setelah dihasilkan oleh perangkat manajemen SDDC. Begitu log diterima oleh layanan VMC, mereka dikompresi dan dikirim ke bucket S3. Apa konvensi penamaan dan format dari bucket S3 dan file log? Bucket Amazon S3 akan bersifat regional dan mengikuti konvensi penamaan vmw.logs.<<org_id>>.<<region>>. Log akan disediakan dalam format JSON sebagai file terkompresi. Izin apa yang diberikan untuk bucket S3 ke akun AWS yang terhubung? Izin yang diberikan ke akun AWS yang terhubung akan mengikuti struktur kebijakan ini: json Copy code { “Effect”: “Allow”, “Principal”: { “AWS”: “arn:aws:iam::<linkedacc>:root” }, “Action”: [ “s3:List*”, “s3:Get*” ],“Resource”: [ “arn:aws:s3:::<shadow acc bucket>”, “arn:aws:s3:::<shadow acc bucket>/*” ] } Kapan pelanggan akan memiliki akses ke bucket S3 dengan log SDDC mereka untuk memulai aktivitas integrasi? Bucket S3 pelanggan…

Manajer Layanan Data: Permata Tersembunyi yang Mendukung Beban Kerja AI Modern Hampir semua organisasi saat ini ingin memanfaatkan teknologi AI, tetapi mereka biasanya memiliki tiga kekhawatiran utama: meminimalkan risiko terhadap kekayaan intelektual, memastikan data pribadi mereka tidak dibagikan ke luar, dan memastikan kontrol penuh atas akses ke model AI mereka. Kekhawatiran ini mendorong kebutuhan akan Private AI. VMware Private AI adalah pendekatan arsitektur yang dirancang untuk menyeimbangkan manfaat bisnis AI dengan kebutuhan privasi dan kepatuhan organisasi. VMware Private AI menawarkan fleksibilitas dan privasi. Namun, seperti beban kerja modern lainnya, ini memerlukan Layanan Data yang dapat diskalakan, dengan manajemen yang efisien, kemampuan pemecahan masalah, dan perencanaan kapasitas. Penyebaran Data dan Masalah Manajemen Ada perubahan tren yang jelas menuju penggunaan mesin basis data sumber terbuka, sebagaimana dibuktikan oleh laporan industri dan umpan balik pelanggan. Pelanggan semakin menghadapi masalah yang dikenal dengan istilah “data sprawl” atau “malapetaka manajemen lainnya” (YAMN). Mereka memiliki sumber daya Administrator Basis Data (DBA) yang terbatas untuk mengatur basis data modern yang dibutuhkan pengembang, sambil mencoba mengoptimalkan kinerja dan kueri pada basis data yang sudah ada. Keahlian dalam basis data lama seperti Oracle dan SQL Server cukup umum, namun banyak yang kekurangan keahlian dalam basis data cloud-native yang lebih baru seperti PostgreSQL dan MySQL, yang lebih disukai oleh bisnis untuk mengurangi biaya lisensi. Selain itu, departemen TI menghadapi kesulitan dalam mengelola siklus hidup dari jumlah basis data yang terus berkembang beserta infrastruktur vSphere yang mendasarinya. Banyak yang telah mengembangkan otomatisasi kustom, namun seringkali sangat dasar, rawan kesalahan, dan tidak dapat diskalakan. Cara kerja platform internal ini biasanya hanya diketahui oleh beberapa anggota staf saja, yang berisiko jika orang-orang tersebut meninggalkan perusahaan. Manajer Layanan Data (DSM) Manajer Layanan Data (DSM) adalah komponen dari VMware Cloud Foundation (VCF) yang mengubah cara manajemen basis data dan layanan data di lingkungan vSphere. Menawarkan seperangkat alat layanan data sebagai layanan yang lengkap, DSM memungkinkan penyediaan dan manajemen otomatis basis data PostgreSQL dan MySQL secara on-demand. Dengan beralih dari alat kustom ke DSM, pelanggan dapat memberikan kemampuan layanan mandiri kepada pengembang, sementara TI mendapatkan manfaat dari otomatisasi dan pemantauan yang lebih kuat. Manfaat VMware Data Services Manager Integrasi DBaaS Modern: DSM adalah bagian dari platform VCF, yang menawarkan Database as a Service (DBaaS) yang dikelola sendiri untuk cloud pribadi. Layanan Mandiri yang Terkendali: Administrator dapat mengaktifkan penyediaan layanan data on-demand, sambil tetap mempertahankan kontrol melalui manajemen kebijakan dalam vCenter/vSphere Client. Otomatisasi Tugas Berulang: Tim data mendapatkan manfaat dari otomatisasi tugas-tugas berulang, memberi mereka lebih banyak waktu untuk menambah nilai bagi bisnis mereka. Tugas seperti pencadangan dan pembaruan dapat terjadi secara otomatis setelah ditentukan saat penyebaran layanan. Layanan Data yang Telah Dipilih: Tim aplikasi memiliki berbagai layanan data dan versi yang telah dipilih untuk dipilih, memungkinkan mereka untuk mengotomatiskan siklus hidup layanan yang mereka butuhkan. Manajemen Siklus Hidup yang Disederhanakan: DSM menyederhanakan manajemen siklus hidup basis data, dari penyebaran awal hingga pemensiunan. Pembaruan dan upgrade otomatis memastikan basis data selalu berjalan dengan versi terbaru dan paling aman, mengurangi risiko kerentanannya dan meningkatkan stabilitas sistem secara keseluruhan. Keamanan dan Kepatuhan yang Ditingkatkan: DSM mencakup fitur keamanan canggih seperti enkripsi, kontrol akses, dan pencatatan audit untuk melindungi data sensitif. Kepatuhan terhadap standar industri dan regulasi disederhanakan melalui penegakan otomatis kebijakan keamanan dan audit berkala. Manfaat bagi Administrator Basis Data Modern Manajemen Terpusat: DSM menyediakan antarmuka tunggal yang terpusat untuk mengelola banyak instance basis data, memudahkan DBA untuk mengawasi dan memelihara lingkungan basis data yang besar. Manajemen terpusat membantu menyederhanakan operasi dan meningkatkan efisiensi. Kontrol Berbasis Kebijakan: DBA dapat mendefinisikan dan menegakkan kebijakan untuk konfigurasi basis data, keamanan, dan kepatuhan. Ini memastikan konsistensi dan kepatuhan terhadap standar organisasi di seluruh instance basis data, mengurangi risiko penyimpangan konfigurasi dan ketidakpatuhan. Pemantauan dan Analitik yang Ditingkatkan: DSM mencakup alat pemantauan canggih yang memberikan wawasan real-time tentang kinerja, kesehatan, dan pola penggunaan basis data. Analitik ini membantu DBA dengan cepat mengidentifikasi dan mengatasi masalah, mengoptimalkan kinerja, dan merencanakan kebutuhan kapasitas di masa depan. Keamanan dan Kepatuhan yang Lebih Baik: Fitur keamanan DSM yang kuat, termasuk enkripsi, kontrol akses, dan pencatatan audit, membantu DBA memastikan bahwa basis data aman dan patuh terhadap regulasi industri. Pemeriksaan kepatuhan otomatis dan pelaporan lebih lanjut menyederhanakan penegakan kebijakan keamanan. Skalabilitas: Arsitektur skalabel DSM mendukung pertumbuhan lingkungan basis data. DBA dapat dengan mudah menyesuaikan layanan basis data sesuai permintaan, memastikan infrastruktur dapat memenuhi kebutuhan bisnis tanpa intervensi manual yang ekstensif. Pengurangan Kompleksitas Operasional: Dengan mengonsolidasikan manajemen basis data di bawah satu platform, DSM mengurangi kompleksitas dalam mengelola sistem basis data yang berbeda-beda. Konsolidasi ini meningkatkan efisiensi operasional dan memberikan pengalaman manajemen yang lebih sederhana bagi DBA. Kolaborasi yang Ditingkatkan: Kemampuan layanan mandiri dan otomatisasi yang disediakan oleh DSM memfasilitasi kolaborasi yang lebih baik antara tim pengembangan dan operasional. DBA dapat menetapkan proses dan alur kerja standar, memungkinkan kolaborasi yang lebih lancar dan efisien. Mengapa Data Services Manager Penting dalam Cerita VMware Private AI Manajer Layanan Data (DSM) memainkan peran yang sangat penting dalam cerita Private AI dengan menyediakan kemampuan yang diperlukan untuk mendukung pengelolaan layanan data yang aman, efisien, dan dapat diskalakan yang diperlukan untuk penerapan AI, seperti menyediakan Postgres dengan ekstensi pgvector. Tantangan LLM: Dilema Kotak Hitam Meskipun LLM (Large Language Models) sangat kuat, mereka juga memiliki tantangan signifikan: Masalah Akurasi: LLM terkadang bisa “berhalusinasi”, menghasilkan output yang salah atau tidak masuk akal. Keterbaruan: LLM hanya seakurat data pelatihan terakhir mereka, sehingga bisa melewatkan perkembangan terbaru. Kekurangan Jejak Referensi: LLM sering kali tidak bisa merujuk atau mencantumkan sumber jawaban mereka, yang menimbulkan pertanyaan tentang keandalan informasi. Generasi Ditingkatkan dengan Pengambilan Data: Menyempurnakan AI dengan Basis Data Vektor Untuk mengatasi tantangan ini, Retrieval-Augmented Generation (RAG) bisa menjadi solusi yang sangat berharga. RAG menggabungkan kecerdasan LLM dengan data khusus organisasi yang disimpan dalam basis data vektor. Pendekatan ini memastikan bahwa AI tidak hanya mengandalkan pelatihan luasnya tetapi juga memanfaatkan informasi terkini dan andal dari data internal organisasi. Peran Data Services Manager Di tengah kemajuan ini, Manajer Layanan Data muncul sebagai komponen penting dalam fondasi Private AI. DSM berperan krusial dalam mengelola dan mengoptimalkan layanan data dalam infrastruktur TI….

Kemampuan luar biasa dari Generative AI (GenAI) mungkin segera merevolusi cara kantor eksekutif dan legislatif pemerintah federal dan negara bagian dalam menginterpretasikan undang-undang dan peraturan, menganalisis konflik legislatif, serta menemukan peluang untuk inisiatif kebijakan baru. Dokumen kebijakan, terutama undang-undang dan peraturan, sering kali berjumlah ratusan atau bahkan ribuan halaman, dengan bahasa hukum yang kompleks serta data anggaran yang rumit. Dengan bantuan sistem GenAI, staf pemerintah dapat menyusun, mengedit, menganalisis, merangkum, dan bahkan menerjemahkan dokumen-dokumen ini secara efisien, dengan akurat menyoroti elemen-elemen paling penting sambil menghindari kesalahan. Namun, berbeda dengan sektor swasta, di mana GenAI telah diterima dengan lebih cepat, kantor-kantor pemerintah cenderung mengambil pendekatan yang lebih hati-hati — dan itu dengan alasan yang sangat baik. Kebutuhan akan Sistem AI yang Dapat Dipercaya Salah satu kekhawatiran utama seputar Generative AI (GenAI) pada tahap perkembangannya saat ini adalah keandalan dan kepercayaan terhadap hasil yang dihasilkan. Potensi kesalahan yang dihasilkan oleh AI — yang disebut sebagai “halusinasi,” di mana sistem menghasilkan informasi yang salah atau menyesatkan — menjadi masalah yang signifikan. Bahkan interpretasi atau kesalahan kecil yang dilakukan oleh sistem AI dapat memiliki konsekuensi yang sangat merugikan. Tantangan yang ditimbulkan oleh halusinasi AI dan penghasilan informasi yang salah atau dibuat-buat adalah masalah besar bagi kantor pemerintah. Meskipun GenAI dapat memproses bahasa legislatif dan peraturan, serta data anggaran dalam jumlah besar lebih cepat daripada tim manusia, sangat penting bahwa proses ini bebas dari kesalahan. Interpretasi hukum atau anggaran memberikan sedikit ruang untuk kesalahan, dan satu halusinasi saja bisa mengakibatkan penerapan atau pemahaman yang salah terhadap ketentuan yang sangat penting. Lebih jauh lagi, tanpa tata kelola teknis yang tepat dan memadai, ada risiko bahwa sistem AI bisa merangkum konten yang tidak terkait atau memberikan informasi yang tidak akurat. Jika data yang digunakan untuk melatih sistem GenAI bias, maka hasil AI tersebut kemungkinan juga akan bias. Hal ini sangat mengkhawatirkan dalam pekerjaan legislatif dan peraturan, di mana keadilan dan ketidakberpihakan sangat penting. Kantor pemerintah harus memastikan bahwa model AI yang mereka gunakan dilatih menggunakan dataset yang beragam dan akurat, serta bahwa algoritma tersebut secara teratur ditinjau dan disesuaikan untuk mencegah hasil yang bias. AI tidak boleh bertindak seperti “magang tanpa bimbingan” yang hanya menyajikan informasi tanpa pengawasan. Tingginya taruhannya dalam interpretasi legislatif dan peraturan menuntut agar sistem GenAI beroperasi di bawah kontrol yang ketat untuk memastikan bahwa hasil yang diberikan akurat dan dapat ditindaklanjuti. Hal ini sangat penting dalam pekerjaan pemerintah, di mana “huruf hukum” mengatur tidak hanya operasional tetapi juga kehidupan dan bisnis warga negara. Mengelola Penerapan AI Mengingat sifat sensitif dari data pemerintah, kantor pemerintah harus memprioritaskan keamanan saat menerapkan sistem GenAI. Privasi dan perlindungan data adalah hal yang sangat penting. Ini menegaskan betapa pentingnya menjalankan GenAI dalam kerangka yang terpercaya dan aman. Sistem AI privat, seperti VMware Private AI yang baru diluncurkan, memberikan kesempatan bagi kantor pemerintah untuk menerapkan GenAI pada data mereka sendiri yang aman, dalam jaringan perusahaan yang mereka percayai, yang mengurangi risiko pelanggaran atau penyalahgunaan informasi. Pendekatan VMware Private AI memastikan bahwa model dilatih menggunakan dataset yang lebih sahih dan mengurangi kemungkinan kesalahan dan halusinasi. Ini juga memastikan bahwa wawasan dan ringkasan yang dihasilkan oleh GenAI dapat diandalkan. Selain itu, AI privat memastikan bahwa data sensitif tetap aman, mengatasi kekhawatiran terkait privasi dan potensi pelanggaran data. Tanpa langkah-langkah seperti itu, kantor pemerintah berisiko memiliki analisis legislatif atau regulasi yang tercemar oleh data yang tidak dapat dipercaya yang tersedia secara publik, atau rentan terhadap manipulasi jahat. Menyeimbangkan Penilaian Manusia dengan Wawasan AI Penting untuk menyoroti pentingnya menyeimbangkan wawasan yang dihasilkan oleh AI dengan penilaian manusia. Tidak dapat disangkal bahwa GenAI saat ini sangat kuat dan mampu memproses informasi dalam jumlah besar. Namun, AI masih biasanya kekurangan pemahaman yang mendalam yang dibawa oleh analis manusia. Pertimbangan politik, preseden historis, dan analisis subjektif adalah komponen penting dalam pekerjaan legislatif dan regulasi, dan algoritma generatif mungkin tidak selalu dapat menangkap atau memprioritaskan nuansa ini. Proses kebijakan pemerintah melibatkan pemahaman mendalam tentang konteks politik, historis, dan sosial yang mungkin tidak sepenuhnya tercermin dalam model GenAI saat ini, berdasarkan data pelatihan yang tersedia. Oleh karena itu, meskipun GenAI mungkin unggul dalam menganalisis dan merangkum data mentah, kita masih memerlukan pengawasan manusia untuk memastikan bahwa hasil-hasil tersebut ditafsirkan dengan benar. AI seharusnya dipandang sebagai alat yang melengkapi analisis manusia, bukan menggantikannya. Dengan mengotomatisasi tugas-tugas yang padat data, GenAI dapat membebaskan waktu bagi pembuat kebijakan untuk fokus pada pengambilan keputusan tingkat lebih tinggi dan memungkinkan kantor pemerintah untuk memanfaatkan efisiensi AI. Pendekatan ini akan memastikan bahwa pengawasan manusia yang kritis tetap terjaga, sehingga tujuan politik dan konteks sosial tidak terabaikan. Membangun Kepercayaan Pembuat Kebijakan terhadap AI Mendapatkan dukungan dari pembuat kebijakan akan sangat penting. Pengguna awal yang antusias mungkin sudah menggunakan alat GenAI berbasis web yang tidak aman, tetapi beberapa pembuat kebijakan mungkin awalnya menentang integrasi GenAI dalam operasi pemerintah. Kekhawatiran tentang penggantian pekerjaan, berkurangnya wewenang pengambilan keputusan, bias data, atau halusinasi AI menjadi tantangan teknologi ini. Beberapa pihak juga mungkin merasa tidak nyaman mempercayakan AI dengan tugas yang biasanya ditangani oleh manusia, terutama dalam area yang sensitif dan berdampak besar seperti interpretasi legislatif. Untuk mengatasi kekhawatiran ini, kantor pemerintah harus berinvestasi dalam pelatihan dan dukungan yang komprehensif. Kepercayaan terhadap AI akan berkembang ketika pembuat kebijakan memahami kekuatan dan batasan GenAI, serta bagaimana teknologi ini dirancang untuk melengkapi pekerjaan pembuat kebijakan, bukan menggantikannya. Komunikasi yang jelas tentang peran AI dalam proses pemerintahan juga akan sangat penting untuk memastikan bahwa pembuat kebijakan melihat alat ini sebagai aset, bukan ancaman. Pemikiran Akhir Meskipun ada tantangan, masa depan GenAI sebagai alat analisis kebijakan terlihat menjanjikan, terutama karena versi GenAI yang akan datang akan mengatasi keterbatasan dan halusinasi yang ada saat ini. Dalam beberapa bulan dan tahun mendatang, GenAI kemungkinan akan menjadi alat yang diterima secara luas untuk analisis kebijakan. Meskipun beberapa pembuat kebijakan mungkin sudah mulai mengeksplorasi kemampuan alat seperti ChatGPT, teknologi ini terus berkembang, dan potensinya untuk menyederhanakan dan mempercepat proses legislatif dan regulasi hanya akan semakin meningkat. Penerapan AI privat yang bijaksana dan bertanggung jawab adalah kunci. Dengan mengatasi tantangan ini secara langsung dan memastikan AI digunakan secara…

Adopsi Kecerdasan Buatan, Kedaulatan Digital Nasional, dan Mempertahankan Ketahanan Siber di Tengah Ketidakpastian Menjadi Prioritas Utama bagi Organisasi Digital Saat Ini.Broadcom Inc. (NASDAQ: AVGO) membantu pelanggan mengatasi hasil bisnis yang krusial ini melalui platform cloud pribadi, VMware Cloud Foundation, yang mudah diterapkan, mudah digunakan, serta dapat menurunkan biaya dan risiko. Di VMware Explore 2024 Barcelona minggu ini, perusahaan ini melanjutkan misinya dengan mengumumkan inovasi dalam VMware Cloud Foundation (VCF) Advanced Services, kemitraan ekosistem, dan program modernisasi yang dapat mempercepat pengembangan aplikasi AI generatif, inisiatif keamanan siber, dan adopsi cloud berdaulat. “Broadcom memungkinkan cloud pribadi di mana saja dengan VMware Cloud Foundation,” kata Krish Prasad, wakil presiden senior dan manajer umum Divisi VCF di Broadcom. “Melalui platform cloud pribadi dan portofolio Layanan Lanjutan yang dapat diakses di mana saja, fleksibel, dan aman, kami membuka potensi AI di perusahaan, menghadirkan tingkat ketahanan organisasi yang baru, dan mendukung kebutuhan privasi serta kedaulatan digital pelanggan di seluruh dunia.” VMware Cloud Foundation adalah platform cloud pribadi pertama di industri yang menghadirkan skala dan kelincahan cloud publik dengan keamanan, ketahanan, dan kinerja cloud pribadi, serta biaya total kepemilikan yang rendah. VCF mendukung inovasi digital pelanggan dengan modernisasi infrastruktur yang lebih cepat, pengalaman cloud yang terpadu, serta ketahanan siber dan keamanan platform yang lebih baik. Platform cloud pribadi VCF dapat diterapkan secara konsisten di pusat data on-premises, cloud hyperscale dan cloud mitra, serta di edge. Pelanggan juga mendapat manfaat dari portabilitas lisensi yang memungkinkan mereka untuk membeli langganan perangkat lunak VCF baru dan memiliki mobilitas penuh di seluruh lingkungan. VMware Cloud Foundation Advanced Services adalah katalog solusi siap pakai yang memungkinkan pelanggan untuk mempercepat inovasi di lingkungan cloud pribadi mereka. VMware Cloud Foundation 5.2 dan 5.2.1 telah dirilis tahun ini, dan Broadcom telah mengumumkan niat untuk menghadirkan VMware Cloud Foundation 9. Kemampuan Layanan Data yang Diperluas untuk VMware Cloud Foundation Broadcom mengumumkan layanan lanjutan baru – VMware Tanzu Data Services untuk VMware Cloud Foundation – untuk menyederhanakan penerapan, manajemen, dan konsumsi layanan data kritis serta memungkinkan pengiriman aplikasi yang lebih cepat, keamanan dan tata kelola data yang lebih baik, dan efisiensi operasional. Layanan data yang kuat (database, pesan, caching) adalah dasar untuk kesuksesan aplikasi AI, memungkinkan aplikasi tersebut berfungsi secara akurat dan efisien di lingkungan yang dinamis. Layanan data menawarkan cara modern untuk menyimpan, mengelola, dan memproses data, mengatasi tantangan yang dihadapi pengembang, tim infrastruktur, dan operator dalam menerapkan mikroservis, serverless, dan arsitektur aplikasi modern lainnya secara skala besar. Organisasi TI telah kesulitan untuk mengoperasionalkan jumlah layanan data yang terus berkembang dan menyediakannya secara efektif dengan SLA yang terjamin. VMware Tanzu Data Services akan terintegrasi secara native dengan VCF untuk memberikan manajemen siklus hidup otomatis di tingkat armada, termasuk penerapan, pencadangan, klasterisasi, patching keamanan, dan pembaruan untuk layanan data sumber terbuka terkemuka, dimulai dengan PostgreSQL, MySQL, RabbitMQ, dan Valkey. Dukungan perusahaan untuk solusi sumber terbuka ini juga akan disertakan. Ketahanan Siber, Keamanan, dan Pemulihan End-to-End dengan VMware Cloud Foundation Broadcom mengumumkan bahwa VMware Live Recovery kini akan mendukung Google Cloud VMware Engine (GCVE) sebagai target Isolated Recovery Environment (IRE) untuk beban kerja VCF, baik untuk pemulihan siber maupun bencana. Ini memperluas perlindungan yang sudah ada dari VMware Live Recovery terhadap situs GCVE sebagai sumber, dan memungkinkan pengalaman yang konsisten, aman, dan disederhanakan bagi mereka yang ingin melindungi beban kerja VMware yang berjalan di on-premises atau di cloud menuju GCVE. “Memanfaatkan dukungan Google Cloud untuk portabilitas lisensi VMware Cloud Foundation, layanan yang kami kembangkan sekarang menawarkan pilihan penting lainnya bagi pelanggan untuk memenuhi kebutuhan pemulihan siber dan bencana mereka yang modern,” kata Mark Lohmeyer, VP & GM Infrastruktur Komputasi dan AI, Google Cloud. “Bersama Broadcom dan Google Cloud, kami akan terus merancang, mengembangkan, dan menyampaikan layanan mutakhir yang memungkinkan perusahaan menjalankan beban kerja VMware secara aman dan hemat biaya di Google Cloud.” Broadcom juga mengumumkan bahwa VMware vDefend Advanced Service untuk VCF kini menawarkan bantuan cerdas berbasis GenAI untuk membantu tim keamanan TI secara proaktif menangani kampanye ancaman yang rumit dan merekomendasikan opsi remediasi. Solusi pertahanan ancaman yang ditingkatkan dengan Intelligent Assist co-pilot ini dapat membantu secara signifikan mengurangi positif palsu dan jumlah peringatan, memberikan kesadaran situasional yang lebih baik kepada tim keamanan di seluruh lingkungan mereka, dan mempercepat pemulihan. Memperluas Ekosistem Layanan Generatif AI dengan VMware Private AI Strategi Private AI Broadcom berfokus pada privasi, kontrol, kesederhanaan, otomatisasi, ketahanan, dan pilihan perangkat keras, model, perangkat lunak, dan layanan AI. Ini memungkinkan organisasi untuk berinvestasi dalam platform AI yang aman yang dapat dengan cepat mengadopsi layanan baru seiring perubahan kebutuhan bisnis atau industri. Hari ini, Broadcom mengumumkan dukungan untuk Microsoft Azure AI Video Indexer, yang dijalankan pada VMware Private AI di atas VMware Cloud Foundation dan Azure VMware Solution. Azure AI Video Indexer adalah layanan ekstensi Azure Arc yang memungkinkan analisis video dan audio, serta generatif AI pada perangkat di pusat data atau edge. Pengumuman ini menandai langkah lain oleh Broadcom untuk mempercepat inovasi pelanggan dan waktu menuju nilai (time-to-value) untuk proyek AI di platform cloud pribadi VCF, serta memungkinkan Azure AI Video Indexer berjalan di mana pun mereka berbisnis. Lisensi VCF Gratis melalui VMUG Advantage untuk Profesional Bersertifikat VCF VMUG adalah organisasi independen global yang dipimpin oleh pelanggan, yang dibuat untuk memaksimalkan penggunaan solusi VMware dan mitra melalui berbagi pengetahuan, pelatihan, kolaborasi, dan acara. Dalam manfaat eksklusif baru untuk anggota VMware User Group (VMUG), Broadcom akan memberikan diskon 50% untuk ujian sertifikasi VMware Certified Professional (VCP) dan VMware Certified Advanced Professional (VCAP) bagi pelanggan yang berlangganan VMUG Advantage. Setelah berhasil menyelesaikan ujian sertifikasi VMware Cloud Foundation (VCP atau VCAP), anggota VMUG Advantage akan mendapatkan akses ke lisensi VMware Cloud Foundation untuk penggunaan pribadi secara gratis hingga tiga tahun. Peningkatan Program Modernisasi Cloud Privat yang Berkelanjutan Dengan menyediakan panduan ahli, pelatihan yang disesuaikan, dan sumber daya inovatif, Broadcom memastikan bahwa bisnis dapat dengan percaya diri bertransisi ke cloud privat, terlepas dari tahap mana mereka berada dalam perjalanan cloud privat mereka. Saat ini, Broadcom mengumumkan investasi berkelanjutan dalam Program Modernisasi Cloud Privat, yang dirancang untuk membantu pelanggan menavigasi perjalanan transformasi cloud privat mereka dengan VMware Cloud Foundation. Sertifikasi…