Pecahan data adalah teknik yang digunakan untuk mempartisi dan mendistribusikan data ke beberapa server atau instans, sering digunakan dalam sistem skala besar untuk meningkatkan kinerja, skalabilitas, dan pengelolaan. Konsep sharding data berasal dari partisi horizontal, di mana satu tabel dibagi menjadi partisi yang lebih kecil, masing-masing berisi subset dari data tabel asli.
Pecahan data melibatkan pembagian data dalam sistem yang lebih besar di antara beberapa entitas yang lebih kecil, atau "pecahan". Setiap shard beroperasi secara independen, memungkinkan sistem untuk memproses permintaan secara bersamaan dan efisien sekaligus memberikan toleransi kesalahan dan memastikan ketersediaan. Sharding sangat membantu dalam sistem terdistribusi dan aplikasi berkinerja tinggi, di mana volume data dan tingkat permintaan pengguna bisa sangat besar. Dengan menyebarkan beban kerja pemrosesan ke beberapa shard, sistem dapat secara efektif mengelola keterbatasan sumber daya perangkat keras fisik, mengurangi waktu respons kueri, dan meningkatkan kinerja.
Sumber gambar: DigitalOcean
Manfaat Sharding Data dalam Sistem Skala Besar
Menerapkan sharding data dalam sistem berskala besar menawarkan banyak manfaat yang dapat meningkatkan kinerja dan skalabilitas aplikasi modern. Beberapa manfaat tersebut antara lain:
- Peningkatan Skalabilitas: Salah satu keuntungan utama sharding data adalah kemampuannya untuk meningkatkan skalabilitas aplikasi. Dengan mendistribusikan data dan beban kerja di beberapa server, pengembang dapat mengatasi tantangan dalam menangani peningkatan volume data dan permintaan pengguna. Hal ini memungkinkan untuk meningkatkan sistem sesuai kebutuhan, daripada meningkatkan, yang melibatkan peningkatan sumber daya dari satu server.
- Peningkatan Kinerja: Data dibagi menjadi bagian yang lebih kecil dan didistribusikan ke beberapa pecahan, sehingga beban kerja pemrosesan tersebar di antara server yang berbeda. Hal ini memungkinkan pemrosesan bersamaan dan pengurangan pertentangan untuk setiap sumber daya tunggal, sehingga meningkatkan kinerja sistem.
- Pemrosesan Kueri Lebih Cepat: Pecahan data dapat menghasilkan waktu pemrosesan kueri yang terasa lebih cepat, terutama dalam sistem dengan operasi baca atau tulis yang berat. Dengan menyebarkan data ke beberapa shard, kueri hanya dapat dilayani oleh shard yang relevan, menghindari kebutuhan untuk memindai kumpulan data monolitik yang lebih besar. Ini menghasilkan waktu respons yang lebih singkat untuk permintaan pengguna dan latensi yang lebih rendah.
- Peningkatan Ketersediaan dan Toleransi Kesalahan: Dengan mendistribusikan data ke beberapa server atau instans, sharding membantu memastikan bahwa aplikasi tetap tersedia dan responsif bahkan ketika shard individu mengalami kegagalan atau pemadaman. Hal ini, pada gilirannya, membuat sistem lebih toleran terhadap kesalahan dan tahan terhadap waktu henti yang disebabkan oleh satu titik kegagalan.
- Pemanfaatan Sumber Daya yang Efisien: Sharding menawarkan metode pemanfaatan sumber daya sistem yang lebih efisien dan seimbang daripada memusatkan beban kerja pemrosesan pada satu server. Penggunaan sumber daya yang efektif ini memungkinkan tingkat konkurensi yang lebih tinggi, sering kali menghasilkan peningkatan kinerja dan peningkatan throughput.
Tantangan Sharding Data
Meskipun sharding data memberikan manfaat yang signifikan untuk sistem berskala besar dan aplikasi berperforma tinggi, hal ini memiliki tantangan. Menerapkan strategi sharding memerlukan perencanaan dan pertimbangan yang matang, dengan mempertimbangkan berbagai faktor seperti arsitektur sistem, pola akses data, dan persyaratan aplikasi. Beberapa tantangan yang cenderung dihadapi developer saat menggunakan sharding data meliputi:
Menentukan Strategi Sharding yang Optimal
Memilih strategi sharding yang tepat bisa rumit, membutuhkan pemahaman mendalam tentang model data sistem dan pola akses. Memilih strategi yang tidak sesuai dapat menyebabkan penggunaan sumber daya yang tidak efisien, distribusi beban kerja yang tidak seimbang, atau pengelolaan data yang rumit. Analisis yang cermat terhadap pola akses data, proyeksi pertumbuhan, dan persyaratan teknis diperlukan sebelum menentukan strategi sharding terbaik untuk sistem.
Mengelola Kompleksitas Sistem Terdistribusi
Tantangan kritis sharding adalah mengelola peningkatan kompleksitas arsitektur sistem terdistribusi. Pengembang harus mengatasi konsistensi dan integritas data di seluruh shard, pemulihan jika terjadi kegagalan, dan pengoptimalan kinerja untuk kueri di seluruh sistem. Sangat penting untuk memiliki perkakas, pemantauan, dan mekanisme pencadangan yang tepat untuk mengelola kompleksitas tambahan dari sistem sharded secara efektif.
Memastikan Konsistensi dan Integritas Data
Salah satu tantangan utama dalam mengimplementasikan sharding data adalah memastikan konsistensi dan integritas data di seluruh shard. Karena data tersebar di beberapa server, menjaga konsistensi bisa menjadi sulit, terutama ketika sistem memerlukan transaksi atomik yang mencakup banyak pecahan. Pengembang perlu mengadopsi teknik seperti transaksi terdistribusi, konsistensi akhir, atau strategi lain untuk menjaga konsistensi data di seluruh pecahan.
Terlepas dari tantangan ini, manfaat sharding data sangat signifikan, terutama untuk sistem berskala besar dan aplikasi berperforma tinggi. Dengan perencanaan yang cermat, pemilihan strategi, dan desain sistem yang kuat, pengembang dapat berhasil mengimplementasikan sharding data dan membuka potensinya untuk peningkatan skalabilitas dan kinerja.
Strategi dan Teknik Sharding
Pecahan data adalah komponen penting dalam membangun aplikasi yang dapat diskalakan dan berperforma tinggi. Memahami berbagai strategi dan teknik sharding akan memungkinkan Anda memilih pendekatan yang paling sesuai untuk kebutuhan spesifik Anda. Bagian ini akan mengeksplorasi tiga strategi sharding yang umum: sharding berbasis rentang, berbasis hash, dan berbasis direktori.
Sharding Berbasis Rentang
Pecahan berbasis rentang melibatkan pemartisian data berdasarkan rentang nilai tertentu untuk kunci yang diberikan. Ini bisa menjadi konsep sederhana bagi pengembang untuk dipahami dan diterapkan. Misalnya, Anda dapat memisahkan catatan pelanggan berdasarkan rentang ID pelanggan (misalnya, ID pelanggan 1-1000 pada pecahan A, 1001-2000 pada pecahan B, dan seterusnya). Metode ini memastikan bahwa data didistribusikan secara merata ke seluruh shard dan dapat ditanyakan dengan mudah berdasarkan rentang kunci.
Tetapi sharding berbasis jangkauan memiliki beberapa kelemahan. Salah satunya adalah potensi distribusi data yang tidak merata jika kunci yang dipilih miring. Situasi ini dapat menyebabkan hotspot dan kemacetan kinerja, karena beberapa shard mungkin kelebihan muatan, sementara yang lain tetap kurang dimanfaatkan. Memilih kunci beling dengan distribusi yang seragam sangat penting untuk mengatasi masalah ini.
Sharding Berbasis Hash
Pecahan berbasis hash melibatkan penerapan fungsi hash ke kunci beling, dengan hash yang dihasilkan menentukan milik beling mana data tersebut. Strategi ini memastikan distribusi data yang lebih seragam di seluruh shard, karena fungsi hash dirancang untuk memberikan output yang seimbang terlepas dari nilai inputnya. Dalam pendekatan ini, pasangan kunci-nilai di-hash, dan hasil dari fungsi hash menentukan kepingan ke mana data diarahkan.
Terlepas dari kekuatannya dalam mencapai distribusi yang seimbang, sharding berbasis hash memiliki potensi kelemahan. Misalnya, menerapkan kueri rentang dengan metode ini bisa jadi menantang, karena hubungan antara kunci asli hilang dalam proses hashing. Selain itu, ketika jumlah shard berubah, sebagian besar metode berbasis hash memerlukan sejumlah besar data untuk diulang dan didistribusikan kembali, yang dapat menghabiskan banyak sumber daya dan menghabiskan waktu.
Sharding Berbasis Direktori
Sharding berbasis direktori menggunakan tabel atau layanan pencarian terpisah untuk melacak shard mana yang menyimpan data untuk kunci tertentu. Saat data ditulis ke sistem, layanan direktori menentukan shard yang sesuai, mengembalikan lokasinya ke aplikasi. Metode ini memungkinkan aplikasi untuk melakukan kueri berbasis kunci dan rentang secara efisien.
Namun, sharding berbasis direktori memiliki tantangan tersendiri, seperti mengelola layanan direktori terpisah yang dapat menjadi satu titik kegagalan atau hambatan kinerja. Oleh karena itu, penting untuk memastikan keandalan dan skalabilitas layanan direktori saat menggunakan pendekatan ini.
Pecahan Data dan Platform No-Code
Platform tanpa kode seperti AppMaster memberdayakan bisnis untuk membangun, menerapkan, dan menskalakan aplikasi lebih cepat dengan mengabstraksi kompleksitas dari proses pengembangan. Menerapkan sharding data dalam platform no-code dapat semakin meningkatkan manfaatnya, karena memungkinkan pengembang untuk fokus pada pembuatan logika aplikasi dan pengalaman pengguna, sementara platform menangani manajemen data, penskalaan, dan pengoptimalan kinerja yang mendasarinya.
Mengintegrasikan teknik sharding data dalam platform no-code memungkinkan pengembangan aplikasi yang cepat , karena pengembang dapat memanfaatkan kemampuan sharding bawaan tanpa memerlukan konfigurasi atau pengkodean manual yang ekstensif. Akibatnya, bisnis dapat memperoleh manfaat dari proses pengembangan aplikasi yang lebih hemat biaya dan efisien, karena pengembang dapat mencurahkan lebih banyak waktu dan sumber daya untuk aktivitas yang menambah nilai, seperti merancang pengalaman pengguna yang inovatif dan menyempurnakan proses bisnis.
Selain itu, menyertakan sharding data dalam platform no-code memastikan bahwa aplikasi dapat dibangun dengan mempertimbangkan skalabilitas dari bawah ke atas. Dengan memanfaatkan strategi sharding data, aplikasi no-code dapat dengan lancar mengakomodasi pertumbuhan volume data dan basis pengguna tanpa mengalami kemacetan kinerja atau masalah stabilitas. Fitur ini sangat berharga untuk perusahaan modern yang mengharapkan aplikasi mereka beradaptasi dan menyesuaikan dengan kebutuhan bisnis mereka yang terus berkembang.
Studi Kasus: Menerapkan Data Sharding di AppMaster
AppMaster adalah platform tanpa kode terkemuka yang menggabungkan antarmuka modern dan intuitif dengan kemampuan pembuatan aplikasi seluler, web, dan backend yang kuat. Menyadari pentingnya sharding data dalam mengembangkan aplikasi yang dapat diskalakan dan berkinerja tinggi, AppMaster mengintegrasikan strategi sharding bawaan untuk memungkinkan pengembang mengimplementasikan partisi dan pengoptimalan data dalam aplikasi mereka dengan mudah.
Dengan kemampuan sharding data yang ditawarkan oleh AppMaster, pengembang dapat membuat aplikasi yang secara otomatis mendistribusikan data ke beberapa instans atau server, memastikan bahwa aplikasi tersebut dapat diskalakan dan berkinerja tinggi, bahkan di bawah beban kerja yang tinggi dan data dalam jumlah besar.
Dengan memanfaatkan fitur sharding data AppMaster, bisnis dapat menghemat waktu dan uang dalam proses pengembangan , karena pengembang tidak perlu lagi menghabiskan banyak upaya untuk mengonfigurasi dan mengelola tugas penempatan, penyeimbangan ulang, dan pemeliharaan shard. Sebaliknya, mereka dapat berfokus untuk menciptakan solusi yang inovatif dan berpusat pada pelanggan sambil memastikan aplikasi mereka dibuat untuk menangani sistem skala besar dan persyaratan kinerja tinggi.
Pecahan data sangat penting dalam mengelola sistem skala besar dan telah menjadi komponen penting dari aplikasi modern. "Inovasi adalah penciptaan yang baru atau penataan ulang yang lama dengan cara yang baru," demikian ungkapan yang tepat dari Mike Vance. Dengan memahami berbagai strategi dan teknik sharding serta memanfaatkan kekuatan inovatif dari platform no-code seperti AppMaster, pengembang dapat membuat aplikasi yang dapat diskalakan dan berkinerja tinggi yang mempertahankan daya tanggap dan efisiensinya, bahkan saat tumbuh dan berkembang seiring waktu.
