Amazon Bedrock vs SageMaker: Mana Platform AI yang Sesuai?

Saat ini dunia teknologi sedang ramai membicarakan layanan Artificial Intelligence (AI) dari Amazon. Dua nama yang paling sering muncul adalah Amazon Bedrock dan Amazon SageMaker. Keduanya sama-sama merupakan produk AI dari AWS, tapi sebenarnya masing-masing memiliki fokus dan kegunaan yang berbeda. Masalahnya, banyak orang yang masih bingung kapan harus menggunakan Bedrock, dan kapan harus menggunakan SageMaker?

 
Amazon Bedrock, Jalur Cepat Menuju Generative AI

Bayangkan jika kamu ingin membuat chatbot, atau sistem rekomendasi pintar, atau bahkan generator konten berbasis AI.

Kalau kamu tidak mau repot melatih model dari nol, Bedrock adalah jawaban paling tepat. Bedrock sudah menyediakan akses ke ratusan foundation models (FM) dari berbagai penyedia terkemuka. Kamu bisa pilih model terbaik, sehingga dapat langsung dipakai melewati API, bahkan melakukan fine-tuning jika diperlukan. Sehingga kamu tidak akan direpotkan dengan infrastruktur, dan tidak perlu khawatir tentang server fisik, semuanya sudah diurus oleh AWS.

Fokus utamanya Amazon Bedrock adalah untuk membantu developer mempercepat pembuatan aplikasi generative AI dari prototipe hingga produksi. Lalu kapan Amazon bedrock cocok digunakan? Jawabannya ketika satu startup butuh cepat untuk dapat meluncurkan produk. Atau ketika tim kecil tetapi tidak punya resource yang besar. Bahkan ketika eksperimen AI generatif tanpa modal infrastruktur berat.
 

Amazon SageMaker, Pusat Ekosistem Machine Learning

Berbeda dengan Bedrock yang serba praktis, SageMaker justru ditujukan untuk mereka yang ingin memiliki kendali penuh atas seluruh siklus machine learning.

Di sini kamu bisa mengakses data dari berbagai sumber, baik dari data lake, warehouse, bahkan pihak ketiga. Selanjutnya kamu dapat melatih model dari awal, menggunakan fitur generative AI, hingga dapat membangun pipeline MLOps untuk deployment skala besar.

AWS sendiri menyebut generasi terbaru SageMaker sebagai “the center for all your data, analytics, and AI”. Maksudnya SageMaker bukan hanya untuk AI generatif, tapi juga untuk analitik, SQL processing, dan pengelolaan model kompleks. SageMaker ini cocok untuk kegiatan seperti ini: 

1. Enterprise yang serius membangun solusi AI end-to-end.
2. Peneliti atau dosen yang butuh eksperimen ML dengan kontrol penuh.
3. Perusahaan yang punya data besar dan kebutuhan keamanan tingkat enterprise.

Jadi jika kamu ingin membuat aplikasi generative AI dengan cepat dan tidak ingin repot  dengan setup infrastruktur, maka gunakan Bedrock. Sebaliknya, jika kamu butuh kendali penuh, pipeline ML yang lengkap, atau sedang membangun solusi AI dengan skala yang besar maka gunakan SageMaker. Namun dalam implementasinya, keduanya bahkan bisa saling melengkapi. Sebagai contoh Kamu bisa mulai prototyping dengan Bedrock, lalu membangun pipeline ML dalam jangka panjang menggunakan SageMaker.

AI bukan lagi teknologi masa depan, tapi kebutuhan saat ini. Dengan hadirnya Bedrock dan SageMaker, AWS memberi pilihan fleksibel: mau cepat dan praktis, atau mau mendalam dan terkontrol penuh.