Enterprise Engineering Analysis

Skala Tantangan
Software Lab AI

Bedah teknis membangun ekosistem komprehensif yang menggabungkan fitur ala Google Colab, Labelbox, dan ChatGPT dalam satu infrastruktur internal.

Scroll untuk Mulai

1. Orkestrasi & Alokasi GPU (DevOps/SRE)

Tulang punggung dari "1-Click AI Workspace"

Menyiapkan ruang kerja komputasi terisolasi secara instan bagi ratusan mahasiswa bersamaan tanpa menyebabkan server utama tumbang.

Manajemen Partisi GPU

Membagi 1 GPU fisik ke banyak container menggunakan NVIDIA vGPU / MIG adalah tantangan infrastruktur tingkat lanjut.

Auto-Scaling & Isolasi

Menarik Docker Image berukuran Gigabyte dalam hitungan detik (saat kelas dimulai) tanpa membebani bandwidth kampus.

$ kubectl get nodes -l type=gpu
NAME STATUS ROLES AGE VERSION
gpu-node-01 Ready worker 45d v1.28.0
$ helm install jupyterhub/jupyterhub --namespace=lab-ai
Deploying 1-Click Workspace Pods...
[SUCCESS] 150 Pods allocated. vGPU assigned.
Collaborative Canvas
Car (98%)

2. Komputasi Visual di Browser (UI/UX)

Membangun Web setara IDE & Editor Grafis

Sistem ini bukan sekadar form dan tabel (CRUD). Anda harus merancang antarmuka grafis yang berat menggunakan library manipulasi Canvas/DOM interaktif.

  • Collaborative Canvas: Sinkronisasi WebSocket real-time untuk anotasi gambar/video layaknya Figma.
  • Visual Ontology Builder: Fitur drag-and-drop Node & Edges yang otomatis terkonversi menjadi kode RDF/SPARQL.

3. Pipeline AI & Ekosistem GenAI

Lebih dari sekadar memanggil API

Mencakup spektrum luas mulai dari Machine Learning klasik, Computer Vision, hingga Generative AI (LLM lokal) yang memakan VRAM luar biasa besar.

Local LLM & RAG

Memproses PDF jadi vektor, setup Vector DB, dan menjalankan model Llama 3 secara lokal tanpa biaya API.

AI Ethics & Fairness

Mengimplementasikan library riset Python (Fairlearn/AIF360) untuk mensimulasikan bias pada model mahasiswa.

Dokumen PDF Dosen
Embedding Vector Model
Vector Database (ChromaDB)
No-Code RAG Chatbot

Background Jobs

Celery & Redis Message Broker

Email Notifikasi 5 Jam Kemudian

Data Versioning

  • v1: 10GB Data Mentah
  • v2: 8GB Data Bersih
  • DVC (Data Version Control) terintegrasi S3.

4. MLOps & Manajemen Data Skala Besar

Asynchronous Architecture

Pelatihan model memakan waktu berjam-jam. Aplikasi tidak boleh "menunggu" (*loading*) terus menerus.

  • Task Queues: Menggunakan Celery/RabbitMQ untuk antrean Background Training Job agar proses tidak terputus.
  • Dataset Versioning: Membangun "GitHub khusus Data" (DVC) yang mensyaratkan arsitektur penyimpanan objek (S3) dengan deduplication.

5. Keamanan & Eksekusi Kode

Mengizinkan mahasiswa mengeksekusi kode Python kustom di server kampus membuka pintu kerentanan besar. Jailbreaking prevention, pembatasan firewall, dan pemindaian Abstract Syntax Tree (AST) untuk Plagiarism Checker adalah langkah mutlak.

Kesimpulan Eksekutif

Proyek ini idealnya dikerjakan oleh tim lintas divisi (DevOps, Data/AI Engineer, Fullstack) secara bertahap (Agile). Meluncurkan seluruh fitur sekaligus adalah anti-pattern yang berisiko tinggi.

End of Analysis