Opsi Compute Azure Machine Learning: Instance vs. Cluster vs. Serverless

By Mirko Peters · 2026-10-21

Bandingkan compute instance, cluster, dan opsi serverless di Azure Machine Learning untuk mengoptimalkan biaya cloud dan performa alur kerja Anda.

Automatically translated with AI from the original post. Read the English original

Memilih konfigurasi perangkat keras yang tepat sangat penting saat membangun model prediktif di cloud. Panduan ini membahas opsi compute Azure Machine Learning—khususnya compute instance, cluster, dan lingkungan serverless—untuk membantu Anda menyeimbangkan performa proyek, produktivitas tim, dan belanja cloud.

Poin Penting

• Compute instance berfungsi sebagai workstation cloud pribadi Anda untuk pengodean dan pengujian interaktif.
• Compute cluster otomatis melakukan scale out saat job pelatihan masuk dan kembali scale in ke nol untuk menghemat biaya.
• Serverless compute memungkinkan Anda menjalankan beban kerja tanpa mengelola mesin virtual atau infrastruktur di belakangnya.
• Pemilihan jenis compute yang tepat berdampak langsung pada tagihan cloud dan efisiensi pengelolaan sumber daya Anda.

Memahami Sumber Daya Compute di Azure Machine Learning

Saat Anda memulai inisiatif machine learning, algoritma Anda membutuhkan tenaga untuk memproses data dan menemukan pola. Di cloud Microsoft, compute merupakan daya pemrosesan fisik—CPU dan GPU—yang disewa per detik untuk melakukan jutaan perhitungan matematis. Memahami cara menyediakan dan mengelola daya ini menentukan apakah proyek berjalan efisien atau berakhir dengan tagihan cloud bulanan yang membengkak.

Platform ini memisahkan antarmuka manajemen dari pekerjaan berat. Workspace mengatur kode, dataset, dan riwayat eksperimen Anda, sedangkan tier compute yang melakukan pekerjaan berat sebenarnya. Karena proyek machine learning mulai dari analisis data eksploratif yang ringan hingga pelatihan deep learning berskala besar, Azure menyediakan kategori compute yang berbeda sesuai tahap siklus hidup proyek.

Compute Instance: Workbench Cloud Anda

Compute instance berfungsi sebagai satu mesin virtual di cloud yang ditetapkan untuk satu pengguna. Anggap saja sebagai meja kerja pribadi tempat Anda menulis kode, menguji skrip, dan menganalisis dataset langsung di dalam notebook berbasis browser.

Kapan Menggunakan Compute Instance

Compute instance ideal digunakan pada tahap awal proyek yang bersifat eksploratif. Alih-alih membebani memori laptop lokal dengan data frame besar, Anda cukup membuat mesin cloud dengan spesifikasi CPU atau GPU yang Anda butuhkan. Anda dapat menambahkan penyimpanan, menjalankan kode Python secara interaktif, dan memvisualisasikan transformasi data secara real-time.

Manajemen Biaya untuk Instance

Kesalahan utama bagi pemula adalah membiarkan compute instance tetap menyala semalaman. Karena Azure menagih per detik untuk perangkat keras yang aktif, mesin yang menganggur diam-diam menguras anggaran Anda. Untuk mencegah hal ini, administrator sebaiknya mengonfigurasi pengaturan idle shutdown otomatis. Saat Anda meninggalkan keyboard, workbench akan tidur sehingga tagihan compute berhenti hingga Anda kembali.

Compute Cluster: Tim Pekerja Berat

Jika instance dibuat untuk satu orang yang menulis kode dalam satu waktu, compute cluster dirancang untuk eksekusi. Compute cluster adalah sekelompok mesin virtual terkelola yang dapat diskalakan secara dinamis sesuai kebutuhan beban kerja.

Perilaku Penskalaan Dinamis

Saat Anda mengirimkan tugas pelatihan, klaster secara otomatis menyediakan node yang diperlukan, mendistribusikan perhitungan matematis ke beberapa mesin secara paralel, dan mengeksekusi kode Anda dengan cepat. Setelah tugas selesai, klaster kembali menyusut. Dengan menetapkan jumlah node minimum ke nol, Anda memastikan tidak ada biaya untuk klaster saat tidak ada tugas pelatihan yang berjalan.

Kolaborasi Tim dan Sumber Daya Bersama

Klaster sangat bermanfaat dalam lingkungan kolaboratif, ketika beberapa data scientist dan developer membutuhkan akses ke perangkat keras yang andal tanpa saling mengganggu pekerjaan. Alih-alih membeli perangkat keras fisik yang mahal untuk setiap developer, sebuah tim dapat berbagi satu klaster komputasi Azure yang dapat diskalakan dan dikelola secara terpusat melalui workspace.

Serverless Compute: Infrastruktur yang Dikelola

Serverless compute membawa abstraksi cloud selangkah lebih jauh. Dengan opsi serverless, Anda mengirimkan tugas, seperti eksperimen machine learning otomatis atau proses inferensi batch, dan tidak pernah berinteraksi langsung dengan mesin virtual.

Platform menyediakan sumber daya yang diperlukan di balik layar, mengeksekusi tugas, lalu langsung menghapusnya. Pendekatan ini sepenuhnya melepaskan Anda dari pengelolaan infrastruktur. Anda cukup fokus pada perumusan pertanyaan bisnis dan penyediaan data yang bersih, sementara fabric cloud menangani detail teknis di baliknya.

Mengoptimalkan Biaya Berbagai Jenis Compute

Menguasai infrastruktur machine learning Azure membutuhkan pemilihan sumber daya yang tepat untuk setiap tugas. Menggunakan compute instance berbasis GPU yang mahal hanya untuk menulis skrip Python dasar justru memboroskan anggaran. Sebaliknya, mencoba melatih neural network berukuran besar pada perangkat keras berspesifikasi rendah akan menimbulkan hambatan yang menjengkelkan.

Selalu manfaatkan kredit awal jika Anda baru pertama kali menjajaki platform ini. Padukan kredit tersebut dengan kebiasaan tata kelola yang ketat: atur shutdown otomatis saat idle untuk workbench dan tetapkan jumlah minimum klaster ke nol. Memperlakukan compute cloud seperti peralatan sewaan, bukan aset permanen, akan menjaga keuangan Anda tetap dapat diprediksi.

Kesimpulan

Memilih jenis compute yang tepat, baik instance interaktif, klaster yang dapat diskalakan, maupun lingkungan serverless yang sepenuhnya diabstraksi, memastikan proyek machine learning Anda tetap berperforma tinggi dan hemat biaya. Untuk mendalami konsep dasar seputar workspace, data asset, dan deployment model, dengarkan episode lengkapnya di M365 FM Podcast untuk wawasan dari para ahli serta strategi praktis.

Pertanyaan Umum

Apa perbedaan utama antara compute instance dan klaster di Azure ML?

Compute instance adalah satu mesin virtual khusus yang dirancang untuk pengembangan dan pengujian interaktif. Compute cluster adalah sekelompok mesin virtual yang dapat diskalakan dan secara otomatis bertambah untuk menangani tugas pelatihan paralel yang berat, lalu kembali menyusut saat tidak digunakan.

Bagaimana cara kerja serverless compute di Azure Machine Learning?

Serverless compute memungkinkan Anda mengirimkan tugas machine learning langsung ke platform tanpa menyediakan, mengonfigurasi, atau mengelola mesin virtual yang mendasarinya. Infrastruktur sepenuhnya ditangani oleh Azure di balik layar.

Bagaimana cara mencegah biaya tak terduga dari compute instance Azure ML yang tidak digunakan?

Anda dapat mencegah tagihan tak terduga dengan mengonfigurasi pengaturan shutdown saat idle pada compute instance agar otomatis mati saat Anda meninggalkannya, serta dengan menetapkan jumlah node minimum pada klaster pelatihan ke nol.

Apakah saya perlu membayar lisensi perangkat lunak untuk layanan Azure Machine Learning?

Tidak. Platform Azure Machine Learning itu sendiri tidak dikenakan biaya lisensi perangkat lunak. Anda hanya membayar sumber daya perangkat keras, penyimpanan, dan layanan cloud pendukung yang benar-benar digunakan proyek Anda.