📌 Problem Statement
1. Jalankan beban kerja AI seperti training atau inference memerlukan GPU — tapi tanpa metrik yang tepat, sulit memantau pemanfaatannya secara efektif.
2. Banyak pengguna tidak punya visibilitas tentang kondisi GPU (utilisasi, suhu, daya), sehingga risiko bottleneck atau kerusakan tersembunyi meningkat.
3. Setup observability sering rumit atau memerlukan agen khusus — menghambat adopsi untuk tim kecil atau startup.
🛠️ Methodology / Solusi / Hypothesis
1. DigitalOcean menambahkan metrik observability dasar untuk GPU Droplets dan cluster DigitalOcean Kubernetes (DOKS) secara default — tanpa konfigurasi tambahan.
2. Metrik baru dibagi dalam lima kategori:
a. Utilisasi (GPU core, memori)
b. Suhu (temperature)
c. Daya (power consumption)
d. Throttle (batasan thermal/power/voltage)
e. Interconnect (network interface GPU)
3. Hipotesis: Dengan visibilitas real time dan zero-setup, pengguna akan lebih cepat mendeteksi bottleneck dan mengoptimalkan infrastruktur AI mereka.
📊 Findings / Results / Impact
1. Observability GPU aktif secara default saat Anda membuat GPU Droplet — tidak perlu instalasi tambahan.
2. Fitur ini tersedia tanpa biaya ekstra (termasuk dalam image “AI/ML Ready”).
3. Alat ini memperkuat posisi DigitalOcean sebagai pilihan cloud yang ramah pengembang AI, terutama bagi pengguna yang butuh GPU dan monitoring yang mudah.
🧩 How to Use
1. Buat GPU Droplet atau cluster DOKS dengan GPU melalui dashboard DigitalOcean.
2. Setelah cluster atau Droplet aktif, buka Insights UI di dashboard. Anda akan melihat tab baru untuk GPU yang menampilkan metrik: utilizasi, suhu, daya, throttle, dan interconnect.
3. Pantau secara real-time atau buat alert manual berdasarkan metrik tersebut (misalnya, suhu > 85°C atau memori GPU > 90%).
4. Jika Anda gunakan DOKS: pastikan nodepool Anda menggunakan GPU-enabled Droplets — kemudian buka bagian Observability untuk melihat metrik GPU tiap node.
5. Gunakan data ini untuk optimasi: misalnya jika GPU memori jarang >50%, Anda bisa downgrade ke model lebih kecil; jika sering throttle, periksa pendinginan atau batas daya.
✅ Key Takeaways
1. Observability GPU kini menjadi fitur standar — memudahkan pengembangan dan operasi AI, tanpa setup kompleks.
2. Visibilitas lima kategori metrik memberi gambaran menyeluruh tentang kesehatan infrastruktur GPU.
3. Startup dan tim pengembang yang memakai DigitalOcean bisa mengandalkan GPU plus monitoring tanpa kerumitan ekstra.
4. Data metrik ini sangat berguna untuk optimasi biaya, performa, dan kesehatan operasi jangka panjang.
5. DigitalOcean mengambil langkah strategis dalam ekosistem AI/ML dengan menghadirkan pengalaman GPU yang lebih matang dan transparan.
Sumber:
https://www.digitalocean.com/blog/now-available-gpu-doks-observability
#DigitalOcean #GPUObservability #AIInfrastructure #DOKS #DeveloperTools #CloudAI #Droplets #MonitorGPU #AICloud