Meningkatkan performa penyimpanan data untuk aplikasi web berbasis konten adalah proses berulang. Penting untuk mempertimbangkan potensi throughput dan volume data yang perlu didukung aplikasi, bersama dengan struktur database dan teknologi penyimpanan datanya. Hal ini adalah pertimbangan penting yang juga harus dilakukan selama fase desain awal.
Teknik seperti penskalaan multi-dimensi dan caching dapat membantu aplikasi Anda berkembang lebih jauh untuk mendukung lebih banyak pengguna dan data.
Throughput pemrosesan data
Throughput pemrosesan data mengacu pada kecepatan data diproses antar perangkat, sistem, atau komponen dalam lingkungan komputasi. Skor ini mengukur kapasitas sistem untuk memproses data dalam periode tertentu. Throughput dinyatakan dalam satuan data per unit waktu, seperti byte per detik (B/dtk), megabit per detik (Mbps), atau transaksi per detik (TPS).
Throughput pemrosesan data mengacu pada data yang dapat diproses database dalam waktu tertentu. Hal ini penting untuk aplikasi web berbasis konten, karena sering kali perlu memproses data dalam jumlah besar secara real time.
Faktor-faktor yang dapat memengaruhi throughput data pemrosesan meliputi:
- Jenis database. Beberapa {i>database<i} lebih efisien dalam memproses data dibandingkan yang lain.
- Konfigurasi hardware. Server database harus memiliki CPU, memori, dan penyimpanan yang cukup untuk menangani beban.
- Kompleksitas kueri. Kueri yang kompleks dapat memerlukan waktu pemrosesan yang lebih lama daripada kueri dasar.
Terkait penskalaan, throughput adalah metrik penting yang mengukur kapasitas dan efisiensi aplikasi web berbasis konten Anda untuk menangani permintaan dan memproses data. Throughput tinggi sangat penting untuk mengelola peningkatan traffic dan mempertahankan performa yang responsif.
Pertimbangan yang berkaitan dengan throughput saat menskalakan aplikasi web meliputi:
| Pertimbangan | |
|---|---|
| Load Balancing | Load balancer mendistribusikan traffic secara merata di antara instance server aplikasi Anda. Cara ini memastikan bahwa tidak ada satu server pun yang menjadi bottleneck, dan Anda dapat memanfaatkan kekuatan pemrosesan gabungan beberapa server. |
| Penskalaan Horizontal | Penskalaan horizontal dapat digunakan untuk meningkatkan throughput. Hal ini melibatkan penambahan lebih banyak instance server ke infrastruktur aplikasi Anda. Penskalaan horizontal memungkinkan aplikasi Anda mendistribusikan permintaan ke beberapa server, sehingga meningkatkan throughput. |
| Penskalaan Database | Jika berlaku, pertimbangkan teknik penskalaan database untuk menangani operasi baca dan tulis yang meningkat. Teknik ini dapat mencakup penggunaan database terdistribusi atau pengoptimalan kueri dan pengindeksan database. |
| Penskalaan Otomatis Database | Mekanisme penskalaan otomatis dapat menambahkan atau menghapus instance server berdasarkan pola traffic real-time. Platform cloud sering menyediakan fitur penskalaan otomatis untuk menyesuaikan resource agar sesuai dengan permintaan. Pertimbangkan fitur penskalaan yang tersedia untuk database dan platform Anda, misalnya layanan seperti Autoscaler untuk Spanner. |
| Pengoptimalan Kode/Algoritma | Tinjau dan optimalkan kode dan algoritma aplikasi Anda secara konsisten untuk efisiensi. Meminimalkan konsumsi resource server dapat menyebabkan throughput yang lebih tinggi. |
| Regional/Global | Penyimpanan data regional dan global mengacu pada berbagai cara penyimpanan dan pengelolaan data di berbagai lokasi geografis. Penyimpanan data regional melibatkan penyimpanan data secara lokal di wilayah atau lokasi tertentu, sementara penyimpanan data global melibatkan penyimpanan data pada server yang terletak di berbagai bagian dunia. Pilihan antara penyimpanan data regional dan global bergantung pada faktor-faktor seperti ukuran data, tingkat keamanan yang diperlukan, dan aksesibilitas data ke berbagai pengguna atau aplikasi. |
| Distribusi | Distribusi penyimpanan data meliputi pendistribusian data di beberapa lokasi fisik atau virtual untuk memastikan ketersediaan, performa, dan keamanan. Metode meliputi sistem penyimpanan terdistribusi dan solusi cloud, yang dipilih berdasarkan faktor-faktor seperti ukuran dan kompleksitas data, kebutuhan organisasi, dan teknologi yang tersedia. Strategi yang terencana dengan baik dapat memberikan redundansi, skalabilitas, dan manfaat lainnya. |
Mencapai throughput tinggi melibatkan pengoptimalan berbagai aspek sistem, mulai dari hardware dan software hingga infrastruktur jaringan dan algoritma pemrosesan data. Teknik dan pengoptimalan khusus yang diperlukan untuk aplikasi web berbasis konten bergantung pada kebutuhan individual Anda terkait tugas pemrosesan data dan potensi batasan sistem.
Volume data
Menskalakan aplikasi web dalam hal jumlah data yang disimpan memerlukan pengelolaan dan perluasan kapasitas penyimpanan data untuk mengakomodasi peningkatan volume data. Saat melakukan penskalaan, Anda perlu merencanakan infrastruktur penyimpanan yang dapat menangani semua tantangan pertumbuhan data.
Pertimbangan untuk penyimpanan data saat menskalakan aplikasi web meliputi:
| Pertimbangan | |
|---|---|
| Jenis data yang disimpan | Beberapa jenis data, seperti gambar, video, atau data biner, mungkin lebih sulit untuk disimpan atau menggunakan lebih banyak ruang daripada jenis data lainnya. Jenis atau struktur data kompleks juga dapat mempersulit cara sistem melakukan penskalaan. Pertimbangkan jenis data yang disimpan oleh aplikasi Anda, dan apakah data tersebut merupakan pilihan yang optimal. Atau, pertimbangkan sistem penyimpanan yang dibangun khusus untuk kasus penggunaan atau data Anda, seperti penyimpanan blob, sistem penyimpanan media, atau database deret waktu. |
| Jumlah pengguna | Pertimbangkan pertumbuhan aplikasi Anda di masa mendatang. Makin banyak pengguna yang Anda orientasikan, makin banyak data yang harus disimpan, diakses, dan diproses di sistem Anda. Menskalakan pembacaan dan penulisan berdasarkan profil performa aplikasi dapat membantu mengoptimalkan aplikasi lebih lanjut seiring meningkatnya permintaan. |
| Pilihan Teknologi Penyimpanan Data | Lakukan evaluasi kebutuhan penyimpanan data yang realistis dan pilih teknologi penyimpanan data yang paling sesuai, seperti NoSQL dan SQL. Saat menentukan pilihan, pertimbangkan struktur data, pola akses, dan persyaratan skalabilitas. |
| Partisi Data | Menerapkan strategi partisi data atau sharding untuk mendistribusikan data ke beberapa node penyimpanan dapat memungkinkan Anda mendistribusikan beban data dan, oleh karena itu, melakukan penskalaan dengan lebih efektif. Anda dapat membuat partisi menurut pengguna, lokasi geografis, atau mengikuti kriteria lain berdasarkan pola akses data aplikasi Anda. |
| Caching dan Kompresi Data | Menggunakan strategi caching untuk menyimpan data yang sering diakses di memori dan untuk mengurangi beban pada sistem penyimpanan Anda. Teknik kompresi data juga dapat meminimalkan persyaratan penyimpanan dan meningkatkan efisiensi transfer data. |
| Pengelolaan Siklus Proses Data | Terapkan kebijakan siklus proses data untuk mengelola retensi, pengarsipan, dan penghapusan data. |
| Pengindeksan Database | Jika berlaku, optimalkan pengindeksan database, performa kueri, dan desain skema database untuk menangani pertumbuhan set data secara efisien. |
Penyimpanan data saat menskalakan aplikasi web adalah proses yang berkelanjutan dan harus menyesuaikan dengan kebutuhan aplikasi web Anda. Pastikan untuk menilai persyaratan penyimpanan, memantau performa, serta menyesuaikan infrastruktur dan strategi penyimpanan secara rutin sesuai kebutuhan untuk memastikan bahwa infrastruktur tersebut dapat menangani peningkatan jumlah data secara efektif dan efisien.
Menyimpan data yang sering diakses di cache
Menyimpan data ke dalam cache adalah komponen penting dari strategi penskalaan Anda. Hal ini membantu meningkatkan waktu respons, mengurangi beban pada sistem backend, dan meningkatkan pengalaman pengguna secara keseluruhan. Caching mengacu pada penyimpanan data yang sering diakses di lapisan penyimpanan sementara sehingga dapat diambil dengan cepat tanpa berulang kali menghasilkan data dari sumber.
Pertimbangkan jenis data yang sering diakses aplikasi Anda, pola dan frekuensi pengambilan data, serta ukurannya.
Contoh strategi caching saat menskalakan aplikasi web meliputi:
| Strategi | |
|---|---|
| Penyimpanan Objek ke Cache | Cache objek mengacu ke cache objek individual, seperti hasil kueri database, respons API, atau fragmen HTML. Opsi populer mencakup Redis, Memcached, dan Varnish. |
| Menyimpan ke Cache Halaman | Cache halaman melibatkan penyimpanan cache seluruh halaman web. Opsi ini cocok untuk konten statis dan dapat diterapkan menggunakan reverse proxy, generator situs statis, atau CDN. |
| Penyimpanan Basis Data dan Kueri dalam Cache | Cache database dan kueri mengacu pada hasil kueri database yang sering dijalankan ke cache untuk mengurangi beban pada server database Anda. |
| Menyimpan Cache Halaman Penuh | Cache halaman penuh dapat digunakan untuk konten dinamis. Hal ini mengacu pada penyimpanan seluruh halaman HTML yang dirender di dalam cache untuk meminimalkan beban pada server dan database. |
| Menyimpan Cache Sisi Klien | Cache sisi klien merujuk pada mekanisme seperti caching browser untuk menyimpan aset secara lokal di perangkat pengguna. Anda dapat menentukan header kontrol cache untuk mengontrol waktu cache aset di browser. |
Menyimpan ke cache adalah komponen penting dari strategi pengoptimalan performa yang lebih luas untuk memastikan aplikasi Anda dapat menangani peningkatan traffic pengguna dan permintaan data secara efektif dan efisien.
Pembacaan dan penulisan skala
Pertimbangkan persyaratan throughput dan volume data bersama dengan potensi pengoptimalan cache untuk mengidentifikasi cara penyimpanan data aplikasi dapat berskala lebih lanjut. Saat memilih sistem penyimpanan data, penting untuk mempertimbangkan dampak operasi baca dan tulis. Salah satu cara untuk memikirkan hal ini adalah dengan mempertimbangkan jenis operasi yang didukung aplikasi Anda, serta mengoptimalkan penyimpanan data untuk kasus penggunaan dan pola penggunaan tersebut. Misalnya, beberapa operasi mungkin dapat memperoleh manfaat dari penskalaan asimetris atau simetris.
Penskalaan Asimetris
Dalam beberapa kasus, aplikasi web berbasis konten mungkin mengalami asimetri baca atau tulis. Artinya, mungkin terdapat volume pembacaan atau penulisan yang jauh lebih tinggi daripada jenis operasi lainnya. Dalam kasus ini, penting untuk menskalakan database dengan semestinya. Pertimbangkan aplikasi Anda serta cara data diakses dan ditulis.
Faktor-faktor yang dapat memengaruhi asimetri pembacaan atau penulisan meliputi:
- Jenis aplikasi. Beberapa aplikasi lebih intensif dibaca daripada aplikasi yang lain.
- Perilaku pengguna. Cara pengguna berinteraksi dengan aplikasi juga dapat memengaruhi asimetri baca atau tulis.
Penskalaan Simetris
Penskalaan simetris berarti bahwa operasi baca dan tulis dapat diskalakan secara linear tanpa bottleneck seiring pertumbuhan aplikasi. Penskalaan simetris untuk operasi baca dan tulis dalam aplikasi web berbasis konten dapat menjadi tantangan untuk dicapai, terutama saat mengelola volume data yang besar dan traffic pengguna yang tinggi.
Strategi untuk mencapai penskalaan simetris meliputi:
| Strategi | |
|---|---|
| Database Terdistribusi | Database seperti Google Cloud Bigtable dibuat untuk mendistribusikan data ke beberapa node dan memberikan skalabilitas untuk operasi baca dan tulis. |
| Partisi Data | Partisi data memastikan bahwa data didistribusikan secara merata dan setiap partisi atau shard dapat menangani operasi baca dan tulis secara independen. |
| Menyimpan Lapisan dalam Cache | Implementasikan lapisan caching untuk workload siap pakai. Menyimpan data yang sering diakses dalam cache guna mengurangi beban pada database untuk operasi baca. |
| Pemrosesan Asinkron | Anda dapat memindahkan operasi tulis yang memakan waktu atau tidak mendesak ke proses atau antrean latar belakang menggunakan pemrosesan asinkron. Aplikasi Anda akan terus memproses operasi baca tanpa menunggu hingga operasi tulis selesai. |
Penskalaan simetris memerlukan pendekatan komprehensif untuk seluruh stack aplikasi, dari frontend ke backend, serta dari database ke lapisan cache. Penskalaan simetris berkontribusi pada konsistensi performa, pemanfaatan resource yang seimbang, ketersediaan tinggi, dan skalabilitas di seluruh dimensi. Pastikan untuk menyesuaikan strategi penskalaan Anda dengan kebutuhan dan bersiaplah untuk mengatasi bottleneck yang muncul.