Membangun sistem perangkat lunak otomatis berarti menyiapkan banyak server dengan konfigurasi CPU khusus, memori, penyimpanan, dan sumber daya lainnya selama bertahun-tahun. Selanjutnya, tim administrator dibentuk untuk mengelola sistem ini. Kemudian tim pengembang mengambil alih infrastruktur dan mulai membuat proses yang menghubungkan server.
Proses ini bisa menjadi rumit karena melibatkan banyak kelompok berbeda yang bekerja sama menuju tujuan bersama. Konflik kepentingan ini kemudian bisa menjadi masalah.
Itu juga bisa sangat mahal. Ini mengharuskan Anda untuk memiliki administrator di daftar gaji Anda. Server, yang berjalan terus menerus, menghabiskan sumber daya meskipun tidak digunakan.
Untuk mempertahankan kinerja terbaik dari waktu ke waktu, Anda memerlukan solusi penskalaan otomatis yang menskalakan sumber daya server secara otomatis.
Platform cloud memiliki satu keunggulan: platform ini memungkinkan Anda membuat arsitektur end-to-end tanpa memerlukan penyiapan klaster server. Dari perspektif administrasi, tidak ada yang perlu dipertahankan.
Ini adalah opsi hemat biaya untuk startup dan fase proyek produk minimum yang layak (MVP). Ini adalah titik awal yang baik jika sulit memprediksi beban produksi dan aktivitas pengguna di masa mendatang. Di sinilah sulitnya menentukan konfigurasi server cluster.
Otomatisasi proses melalui layanan cloud tanpa server inilah yang membuat arsitektur tanpa server menonjol. Ini menghubungkan layanan dan menghasilkan hasil yang mirip dengan server cluster tradisional.
Ini adalah contoh membangun arsitektur seperti itu hanya dengan menggunakan layanan AWS asli.
Mengambil Aliran Layanan Tanpa Server
Bayangkan Anda ingin membuat platform untuk mengumpulkan berbagai data dan gambar (atau foto) infrastruktur beberapa aset konkret (ini bisa berupa aset manufaktur atau utilitas apa pun).
- Untuk memungkinkan analitik di masa mendatang, data yang masuk harus diserap terlebih dahulu.
- Setelah menerapkan aturan bisnis, prosedur back-end menyimpan keluaran yang dihitung sebagai informasi yang dinormalisasi dalam database relasional.
- Front-end aplikasi yang menampilkan data bersih yang dinormalisasi memungkinkan pengguna untuk melihat hasilnya.
Mari kita periksa arsitektur komponen mana yang dapat disertakan.
Bucket AWS S3
Sumber: aws.amazon.com
Bucket Amazon S3 adalah cara terbaik untuk menyimpan file atau gambar di AWS cloud. Harga penyimpanan pada bucket S3 sangat rendah. Terlebih lagi, memperkenalkan kebijakan siklus hidup bucket S3 semakin menurunkan harga ini.
Kebijakan semacam itu akan secara otomatis memindahkan file lama ke dalam kelas bucket S3 yang berbeda, seperti arsip atau akses arsip dalam. Kelas-kelas juga berbeda dengan kecepatan waktu akses, tetapi untuk data lama, ini tidak akan menjadi masalah. Ini terutama berfungsi untuk mengakses data yang diarsipkan jika terjadi peristiwa mendesak daripada untuk kebutuhan operasi standar.
- Anda dapat mengatur data Anda dalam subfolder.
- Anda harus menetapkan batasan izin yang sesuai.
- Tambahkan tag ke bucket agar mudah diidentifikasi dan untuk kemungkinan penggunaan dalam kebijakan bucket S3 dinamis.
- Bucket ini dirancang tanpa server. Ini hanyalah ruang penyimpanan untuk data Anda.
Bucket S3 dirancang tanpa server. Ini hanyalah ruang penyimpanan untuk data Anda.
Basis Data AWS Athena
Sumber: aws.amazon.com
Athena memudahkan pembuatan danau data dasar AWS. Ini adalah database tanpa server yang menggunakan bucket S3 untuk menyimpan datanya. Organisasi data dikelola oleh format file terstruktur seperti file parquet atau comma-separated value (CSV). Bucket S3 menyimpan file, dan Athena merujuknya setiap kali proses memilih data dari database.
Ketahuilah bahwa Athena tidak mendukung berbagai fungsi yang dianggap sebagai standar, misalnya, pernyataan pembaruan. Inilah mengapa Anda perlu melihat Athena sebagai opsi yang sangat sederhana.
Namun, ini mendukung pengindeksan dan partisi. Itu juga dapat menskalakan secara horizontal dengan sangat mudah, karena ini serumit menambahkan ember baru ke infrastruktur. Untuk pembuatan data lake yang sederhana namun fungsional, ini masih cukup dalam banyak kasus.
Untuk performa yang baik, memilih desain data terbaik dengan fokus pada penggunaan di masa mendatang sangatlah penting. Sangat penting untuk memperjelas cara Anda ingin memilih data. Membuat ulang tabel nanti setelah sudah ada dan diisi dengan banyak data itu sulit.
Athena DB adalah pilihan yang bagus dan cocok untuk tujuan Anda jika Anda ingin membuat kumpulan data yang sederhana dan tidak berubah yang mudah untuk diskalakan secara horizontal dari waktu ke waktu.
Basis Data AWS Aurora
Sumber: aws.amazon.com
Athena DB unggul dalam menyimpan data yang tidak dikurasi. Ini adalah bagaimana Anda ingin menyimpan konten asli Anda untuk memaksimalkan penggunaan kembali di masa mendatang. Namun, lambat untuk memberikan hasil pemilihan ke aplikasi front-end.
Salah satu opsi terbaik, terutama dari perspektif penyiapan yang mudah dijalankan, adalah database Aurora yang berjalan dalam mode tanpa server.
Aurora jauh dari database dasar. Ini adalah salah satu solusi database relasional asli tercanggih di AWS. Ini juga merupakan solusi basis data relasional asli yang sangat kompleks yang meningkat di setiap rilis.
Aurora unik karena dapat berjalan dalam mode tanpa server, membuatnya menonjol dari layanan relasional lainnya. Beginilah cara kerja mode:
- Untuk mengonfigurasi klaster Aurora, gunakan konsol AWS. Anda perlu menentukan level CPU dan RAM standar serta interval maksimum fungsionalitas penskalaan otomatis. Ini akan memengaruhi kinerja yang dapat ditambahkan atau dihapus secara dinamis oleh klaster Aurora. Berdasarkan pemanfaatan database saat ini, AWS memutuskan untuk menaikkan atau menurunkan skala.
- Klaster Aurora tidak akan dimulai kecuali jika pengguna atau proses memulai permintaan nyata. Misalnya, saat pemrosesan batch terjadwal dimulai. Atau jika aplikasi melakukan panggilan API back-end untuk mengambil data dari database. Database akan terbuka secara otomatis dan akan tetap aktif selama waktu yang telah ditentukan setelah proses request selesai.
- Cluster Aurora akan mati secara otomatis jika tidak ada lagi pekerjaan di database.
Untuk menekankannya sekali lagi, Aurora DB tanpa server hanya berjalan jika harus melakukan pekerjaan nyata. Kluster yang dimulai secara otomatis akan dimatikan lagi jika tidak memproses pekerjaan apa pun. Pekerjaan sebenarnya adalah apa yang Anda bayar dan bukan waktu menganggur Anda.
Aurora tanpa server dikelola sepenuhnya oleh AWS dan tidak memerlukan administrator.
AWS Memperkuat
Amplify menawarkan platform tanpa server untuk penerapan cepat aplikasi front-end yang dibuat dengan pustaka JavaScript dan React. Tidak perlu mengatur server cluster. Gunakan konsol AWS untuk menerapkan kode secara langsung, atau gunakan pipa DevOps otomatis.
Anda dapat memanggil API back-end untuk menjangkau data yang disimpan di database. Panggilan ini memungkinkan Anda mengakses data aktual di aplikasi front-end. Optimalisasi utama kinerja di back-end harus dilakukan oleh tim. Anda bahkan dapat mengurangi kemungkinan respons lambat di UI jika Anda merancang pernyataan pemilihan yang efektif di dalam panggilan API secara langsung.
Fungsi Langkah AWS
Sumber: aws.amazon.com
Meskipun semua komponen utama sistem tidak memiliki server, ini tidak menjamin arsitektur yang sepenuhnya tanpa server. Ini hanya mungkin jika semua proses batch antar komponen tidak memiliki server.
Fungsi AWS Step memberikan solusi terbaik di AWS cloud. Daftar fungsi AWS Lambda yang terhubung membentuk fungsi langkah. Fungsi-fungsi ini membuat bagan alur yang memiliki status awal dan akhir yang jelas. Fungsi lambda, biasanya ditulis dalam bahasa Python atau Node JS, adalah sedikit kode yang dapat dieksekusi yang memproses apa pun yang diperlukan.
Berikut ini adalah contoh bagaimana Anda dapat menjalankan fungsi langkah:
Alur tanpa server ini memiliki satu kelemahan utama: setiap fungsi lambda hanya dapat berjalan maksimal selama 15 menit. Oleh karena itu, membagi aliran menjadi fungsi lambda yang lebih kecil dapat mengurangi masalah ini.
Dimungkinkan untuk memanggil beberapa fungsi lambda secara bersamaan dalam satu langkah, yang pada dasarnya berarti memparalelkan satu langkah dengan beberapa lambda yang dijalankan secara bersamaan. Tunggu saja semua pemrosesan lambda paralel selesai sebelum Anda melanjutkan. Kemudian, lanjutkan ke pemrosesan lambda berikutnya.
Kata Akhir
Arsitektur tanpa server menawarkan peluang unik untuk membuat platform cloud yang mencakup seluruh lanskap sistem. Platform ini dapat diskalakan secara horizontal dan memiliki biaya pengoperasian yang rendah saat melakukannya.
Ini adalah solusi sempurna untuk proyek dengan anggaran terbatas. Ini adalah opsi eksplorasi yang sangat baik, biasanya ketika tidak ada yang mengetahui realitas beban produksi. Ini sangat penting setelah Anda berhasil mengaktifkan semua pengguna. Mungkin bagi tim proyek untuk tetap mendapatkan gambaran keseluruhan tentang cara kerja sistem. Anda dapat memperoleh semua manfaat ini dan tetap tidak perlu menerima kompromi.
Cakupan ini tidak akan memadai untuk semua kasus, terutama yang melibatkan penggunaan CPU yang tinggi. Namun, AWS cloud terus berkembang dalam hal kasus penggunaan tanpa server. Sebaiknya lakukan riset menyeluruh sebelum Anda memutuskan opsi tanpa server untuk proyek cloud AWS berikutnya.
Selanjutnya, lihat database tanpa server terbaik untuk aplikasi modern.
