Kubernetes vs fungsi serverless untuk beban kerja melonjak

Apa arti beban kerja "spiky" untuk produk yang banyak bergantung pada API

Beban kerja spiky terjadi ketika lalu lintas tidak stabil. Anda mendapat ledakan penggunaan singkat, lalu periode tenang, kemudian ledakan lagi. Ledakan itu bisa 10x atau 100x beban normal Anda, dan bisa datang dalam hitungan menit.

Penyebab umum sederhana dan nyata:

• Email pemasaran atau kampanye iklan yang dikirimkan
• Aplikasi mitra mulai melakukan retry permintaan setelah outage
• Acara live (penjualan tiket, webinar, peluncuran produk)
• Job terjadwal yang menyebarkan pekerjaan sekaligus
• Bug kecil yang memicu loop atau polling berulang

Produk yang banyak bergantung pada API merasakan lonjakan lebih kuat karena tindakan pengguna diubah menjadi banyak permintaan kecil. Satu pemuatan layar bisa memicu beberapa panggilan API (cek auth, feature flag, pencarian, rekomendasi, log audit). Saat lalu lintas melonjak, panggilan-panggilan itu menumpuk cepat. Jika hanya satu dependensi melambat, Anda melihat timeout, retry, dan lalu lebih banyak trafik dari klien yang mencoba lagi.

Contoh konkret: portal pelanggan berjalan normal sepanjang hari, lalu sebuah kampanye mendorong ribuan pengguna untuk login dalam lima menit. Setiap login memanggil endpoint autentikasi, profil, dan izin. Jika layanan auth berhenti sebentar atau menskalakan lambat, pengguna merasakannya sebagai "situs down," meski hanya satu bagian yang bermasalah.

Itulah sebabnya perbandingan Kubernetes vs serverless functions bukan soal satu platform "terbaik." Ini soal tradeoff yang muncul ketika tekanan bersifat bursty.

Penyegaran cepat: Kubernetes dan serverless dengan istilah sederhana

Saat orang membandingkan Kubernetes vs serverless functions, mereka memilih antara dua cara menjalankan ide yang sama: API yang harus merespons permintaan cepat, bahkan saat lalu lintas berubah-ubah.

Kubernetes (container yang tetap berjalan)

Kubernetes menjalankan aplikasi Anda sebagai container yang biasanya selalu aktif. Container itu hidup dalam pod, dan Kubernetes menjaga jumlah pod sesuai yang diinginkan di seluruh cluster mesin.

Anda biasanya mendeply layanan (API Anda) plus bagian pendukung seperti proxy database, worker job, atau cache. Saat lalu lintas naik, Kubernetes dapat menambah pod dengan autoscaling. Saat lalu lintas turun, ia dapat menghapus pod, tapi jarang sampai nol kecuali Anda mendesainnya demikian.

Kubernetes sering dijalankan sebagai layanan terkelola (misalnya cluster Kubernetes terkelola di AWS, Azure, atau Google Cloud). Anda tidak mengelola server fisik, tetapi tetap harus membuat dan memelihara pilihan platform.

Serverless functions (kode berjalan per permintaan)

Serverless menjalankan kode Anda hanya saat diperlukan. Setiap permintaan memicu fungsi, dan platform membuka sebanyak instance yang diperlukan, lalu menskalakan kembali saat permintaan berhenti. Ini model klasik "scale to zero."

Sebagian besar tim menggunakan platform fungsi terkelola (seperti AWS Lambda, Azure Functions, atau Google Cloud Functions). Anda membawa kode dan konfigurasi; penyedia menangani runtime, scaling, dan banyak detail infrastruktur.

Walau menggunakan layanan terkelola, Anda tetap bertanggung jawab untuk tugas harian seperti deployment, manajemen secrets, monitoring, logging, tracing, dan menjaga agar tetap dalam batasan (timeout, memori, concurrency, kuota).

Perbandingan biaya: kemana uangnya pergi

Biaya jarang hanya soal "compute." Untuk produk yang banyak bergantung pada API, tagihan biasanya tersebar di compute, networking, storage, add-on terkelola, dan waktu yang Anda habiskan untuk menjaga semuanya berjalan.

Bucket biaya yang paling penting:

• Compute: node dan kapasitas cadangan (Kubernetes) vs per-invocation waktu dan memori (serverless)
• Networking: load balancer, NAT, jaringan privat, dan transfer data (egress)
• Storage: database, cache, object storage, backup
• Layanan terkelola: API gateway, queue, secrets, identity, scheduler
• Waktu operasi: beban on-call, upgrade, patch keamanan, aturan scaling, pemulihan insiden

Model mental yang berguna adalah “bayar untuk idle” vs “bayar sesuai penggunaan.” Dengan Kubernetes Anda sering membayar node 24/7, meski lalu lintas tenang di malam hari. Dengan serverless Anda biasanya membayar saat kode berjalan, yang bisa bagus bila "scale to zero" cocok dengan pola penggunaan Anda.

Contoh sederhana: bayangkan API yang mendapat 50 request per detik selama 10 menit setelah kampanye pemasaran, lalu hampir nol sepanjang hari. Setup Kubernetes mungkin masih membutuhkan kapasitas node yang cukup untuk menangani puncak itu (atau Anda menerima autoscaling yang lebih lambat), sehingga Anda bisa berakhir membayar server yang sebagian besar menganggur. Setup serverless mungkin mengenakan biaya lebih tinggi per permintaan selama spike, tetapi Anda menghindari biaya jam-jam sepi.

Biaya tersembunyi yang mengejutkan tim: NAT gateway dan load balancer bisa menjadi biaya tetap bulanan meski permintaan rendah. Log, metrik, dan tracing bisa tumbuh secara diam-diam seiring volume permintaan, retry, dan middleware yang banyak bicara. Egress data bertambah cepat jika fungsi Anda memanggil API pihak ketiga, mentransfer file, atau mengembalikan payload besar.

Kubernetes bisa lebih murah bila Anda punya baseline stabil dan dapat mempertahankan utilisasi tinggi dengan right-sized nodes, reserved instances, dan lalu lintas yang dapat diprediksi. Serverless bisa lebih murah bila permintaan singkat, lonjakan jarang, dan layanan benar-benar bisa drop ke nol antara ledakan.

Tips praktis: estimasi biaya menggunakan perilaku API nyata, bukan hanya RPS rata-rata. Sertakan ukuran burst, ukuran payload, retry, dan berapa banyak data observability yang rencananya akan disimpan.

Cold starts dan latensi: apa yang dirasakan pengguna

Cold start sederhana: permintaan pertama mengenai fungsi yang "tertidur," sehingga platform harus membangunkannya dan menyiapkannya sebelum kode Anda berjalan. Panggilan pertama itu lebih lambat, walau 100 panggilan berikutnya cepat.

Untuk produk yang banyak bergantung pada API, ini terlihat di tempat yang paling berpengaruh: p95 dan p99 latency. Kebanyakan pengguna mendapat respons cepat, tetapi beberapa harus menunggu 2 sampai 10 detik, mengalami timeout, atau melihat spinner yang tak berujung. Outlier lambat itu juga memicu retry dari klien dan gateway, yang bisa menciptakan beban ekstra saat sistem sudah berjuang.

Faktor yang membuat cold start lebih baik atau lebih buruk bergantung pada detail praktis:

• Runtime dan ukuran paket: runtime berat dan dependensi besar butuh waktu lebih lama untuk dimuat
• Pengaturan jaringan: sambungan ke jaringan privat sering menambah waktu startup
• Alokasi memori dan CPU: sumber daya lebih banyak bisa mengurangi waktu startup, tapi biayanya lebih tinggi
• Panggilan eksternal saat startup: pengambilan secrets, koneksi database, inisialisasi SDK
• Model concurrency: beberapa platform menjalankan satu permintaan per instance, memaksa lebih banyak cold start selama ledakan

Contoh realistis: aplikasi mobile membuka layar “Pesanan terbaru” jam 9:00. Jika fungsi menganggur semalaman, pengguna pertama dapat respons 6 detik, aplikasi retry, dan sekarang dua permintaan mengenai jalur dingin yang sama. Pengguna mempelajari satu hal: "aplikasi ini lambat," meski rata-rata latency terlihat baik.

Cara mengurangi dampak pada pengguna biasanya digabungkan: menjaga sedikit kapasitas hangat, memecah fungsi besar menjadi bagian lebih kecil sehingga hanya bagian yang diperlukan yang dimulai, dan caching agar lebih sedikit permintaan mencapai jalur dingin. Beberapa tim juga menjadwalkan ping pemanasan, tapi itu rentan dan terasa seperti membayar untuk solusi sementara.

Dalam diskusi Kubernetes vs serverless functions, Kubernetes sering unggul pada latensi yang dapat diprediksi karena pod bisa tetap hangat di belakang service. Namun bukan berarti bebas masalah: jika Anda mengandalkan autoscaling dari nol atau baseline sangat rendah, pod baru masih butuh waktu untuk menarik image, memulai, dan lulus health check. Perbedaannya adalah "kedinginan" di Kubernetes biasanya lebih ada di bawah kendali Anda, sementara cold start pada serverless sering lebih sulit dihilangkan sepenuhnya.

Pengembangan lokal: apa yang sering menyakitkan

Untuk produk yang banyak bergantung pada API, kerja lokal harus terasa membosankan. Anda ingin menjalankan API, memanggil endpoint nyata, men-debug permintaan ujung ke ujung, mengisi data uji, dan menjalankan tes otomatis tanpa menebak environment.

Dengan Kubernetes, rasa sakit biasanya pada setup dan drift. Cluster lokal (atau cluster dev bersama) menambah bagian yang bergerak: manifest, service discovery, ingress, secrets, dan kadang berjam-jam mencoba tahu kenapa pod tidak bisa mencapai Postgres. Meski berjalan, loop-nya terasa lambat: build image, push, deploy, tunggu, ulang.

Dengan serverless, rasa sakit sering adalah celah antara lokal dan cloud. Emulator membantu, tapi banyak tim akhirnya menguji di environment nyata karena bentuk event mudah meleset sedikit, dan beberapa fitur hanya ada di cloud (aturan IAM, trigger terkelola, logging vendor-spesifik). Anda juga bisa men-debug permintaan terdistribusi tanpa cara lokal stabil untuk mereproduksinya.

Contoh sederhana: API Anda membuat order, mengenakan biaya kartu, dan mengirimkan kwitansi. Di Kubernetes, Anda mungkin berjuang dengan jaringan dan konfigurasi untuk menjalankan dependensi pembayaran dan messaging secara lokal. Di serverless, Anda mungkin berjuang dengan bentuk event dan izin untuk memicu rantai fungsi yang tepat.

Jaga loop feedback tetap cepat

Tujuan workflow lokal yang baik agar kedua pendekatan terasa dapat diprediksi:

• Buat satu perintah untuk menjalankan API plus dependensi dan seed data
• Jaga konfigurasi konsisten (nama env var sama, default sama)
• Mock integrasi eksternal secara default (pembayaran, email/SMS) dan aktifkan yang nyata hanya bila perlu
• Taruh logika bisnis di modul biasa yang bisa diuji unit tanpa wiring Kubernetes atau handler fungsi
• Simpan set kecil request “emas” yang bisa diulang untuk debugging (buat user, buat order, refund)

Jika loop lokal Anda cepat, perdebatan Kubernetes vs serverless functions menjadi kurang emosional, karena Anda tidak membayar pajak produktivitas harian.

Observability: debug dan monitoring sehari-hari

Observability yang baik membuat Anda bisa menjawab tiga pertanyaan cepat: apa yang rusak, di mana yang rusak, dan kenapa rusak? Untuk itu Anda butuh logs (apa yang terjadi), metrics (seberapa sering dan seberapa lambat), dan traces (bagaimana satu permintaan bergerak melewati layanan). Pengikatnya adalah correlation ID, biasanya request ID yang mengikuti panggilan di setiap hop.

Kubernetes: plumbing yang konsisten membantu

Dengan layanan yang hidup lama, Kubernetes mempermudah membangun monitoring yang dapat diprediksi. Agent, sidecar, dan jalur jaringan standar membuat Anda bisa mengumpulkan logs, metrics, dan traces secara konsisten di banyak layanan. Karena pod hidup lebih lama daripada satu permintaan, Anda juga bisa melampirkan debugger, menangkap profil, dan membandingkan perilaku dari waktu ke waktu tanpa semuanya menghilang di antara invokasi.

Kubernetes vs serverless functions sering turun ke realitas sehari-hari: di Kubernetes, environment lebih stabil, sehingga tooling dan asumsi Anda lebih jarang rusak.

Serverless: detail per-invocation bagus, cerita end-to-end kadang rumit

Platform serverless biasanya membuat mudah melihat log per-invocation dan metrik dasar. Celah muncul saat satu permintaan menyentuh banyak fungsi, queue, dan API pihak ketiga. Konteks bisa hilang kecuali Anda meneruskan correlation ID ke mana-mana. Tracing bisa dibatasi oleh default platform, dan sampling bisa membingungkan tim: Anda melihat satu trace lambat dan menganggapnya jarang, padahal sampling bisa berbeda.

Volume log juga sering mengejutkan. Lonjakan bisa melipatgandakan invokasi, dan log yang bising bisa menjadi tagihan.

Baseline praktis yang bekerja di kedua dunia:

• Gunakan structured logs (JSON) dan sertakan request_id, user_id (jika aman), dan nama service/fungsi
• Emit beberapa metrik kunci: jumlah permintaan, rate error, p95 latency, jumlah retry
• Tambahkan trace untuk jalur API utama dan dependensi kunci (database, pembayaran, messaging)
• Pertahankan beberapa dashboard: kesehatan keseluruhan, kesehatan dependensi, endpoint paling lambat
• Alert pada gejala (error rate, latency) sebelum penyebab (CPU, memori)

Contoh: jika checkout memanggil inventory, payment, dan email, satu request ID harus memungkinkan Anda menarik full trace dan semua log dalam hitungan menit, bukan jam.

Perilaku scaling: lonjakan, batas, dan bottleneck

Untuk lalu lintas melonjak, scaling kurang soal fitur headline dan lebih soal seberapa cepat bereaksi, apa yang ditolak, dan apa yang rusak duluan. Dalam Kubernetes vs serverless functions, keduanya bisa menangani burst, tapi gagal dengan cara yang berbeda.

Serverless sering menyerap lonjakan mendadak dengan cepat, tapi bisa menabrak limit throttling keras. Penyedia membatasi berapa banyak instance fungsi yang bisa berjalan sekaligus, dan Anda juga bisa menabrak kuota akun atau region. Saat melewati batas itu, permintaan antre, melambat, atau ditolak. Ramp-up biasanya cepat, tapi tidak instan.

Scaling Kubernetes biasanya lebih mulus setelah berjalan, tapi ada lebih banyak bagian yang bergerak. Pod perlu dijadwalkan, image ditarik, dan readiness check dilewati. Jika cluster tidak punya kapasitas cadangan, Anda juga menunggu node baru. Itu bisa mengubah lonjakan 10 detik menjadi beberapa menit masalah.

Cara berguna untuk membandingkan batas yang mungkin Anda temui:

• Serverless: batas concurrency fungsi, limit request per detik, batas koneksi downstream
• Kubernetes: waktu startup pod, kapasitas node, waktu reaksi autoscaler
• Keduanya: koneksi database, rate limit pihak ketiga, kedalaman antrean

Manajemen state adalah kendala yang tenang. Anggap handler API Anda stateless, lalu dorong state ke database, cache, dan object storage. Untuk lonjakan, antrean sering menjadi katup tekanan: terima permintaan cepat, enqueue pekerjaan, dan proses dengan laju stabil.

Contoh: promo mendorong 50x login dan webhook. Compute Anda mungkin skalakan, tetapi bottleneck sering database (koneksi terlalu banyak) atau penyedia pembayaran yang memberi rate-limit. Awasi batas downstream dulu, karena scaling compute tidak bisa memperbaiki mereka.

Cara memilih: proses keputusan langkah demi langkah

Jika Anda bimbang antara Kubernetes vs serverless functions, ambil keputusan seperti keputusan produk, bukan debat tooling. Mulai dari apa yang dirasakan pengguna dan apa yang tim Anda bisa dukung jam 2 pagi.

Pertama, kumpulkan fakta yang bisa diukur:

1. Ukur pola lalu lintas: baseline RPS, peak RPS, dan berapa lama spike berlangsung. Spike 30 detik sangat berbeda dari lonjakan 2 jam.
2. Tuliskan SLO untuk latensi dan error, dengan target p95 dan p99. Untuk produk API-heavy, masalah tail-latency bisa menjadi outage yang terlihat pengguna.
3. Daftar dependensi yang disentuh tiap permintaan: database, cache, auth, pembayaran, messaging, API pihak ketiga, panggilan AI. Ini menunjukkan di mana cold start atau limit koneksi akan menyakitkan.

Selanjutnya, modelkan biaya dan biaya operasional, lalu uji:

1. Buat spreadsheet sederhana dengan driver biaya sebenarnya. Untuk serverless: permintaan, durasi, memori, plus biaya networking atau gateway. Untuk Kubernetes: node yang selalu hidup, headroom autoscaling, load balancer, dan kapasitas database yang tetap Anda bayar saat jam tenang.
2. Jalankan pilot yang mencerminkan satu endpoint atau job nyata. Bandingkan p95/p99 latency, rate error, biaya bulanan, dan kebisingan on-call (alert, retry, timeout).
3. Putuskan apakah hybrid terbaik: Kubernetes untuk API inti dengan traffic stabil, dan serverless untuk burst, cron, webhook, atau backfill satu kali.

Contoh: portal pelanggan punya login dan API akun yang stabil, tetapi webhook billing melonjak setelah invoice dikirim. Menjaga API inti di Kubernetes dapat melindungi tail latency, sementara menangani burst webhook dengan serverless dapat menghindari biaya idle.

Kesalahan umum yang menyebabkan tagihan mengejutkan dan outage

Perangkap terbesar adalah mengira "terkelola" otomatis berarti "lebih murah." Dengan serverless, tagihan sering bergeser ke tempat yang orang tidak pantau: log yang banyak, metrik high-cardinality, dan egress data antar fungsi, database, dan API pihak ketiga. Lonjakan kecil bisa menjadi faktur besar jika setiap permintaan menulis beberapa baris log besar.

Cold start adalah kejutan lain yang sering muncul di produksi. Tim menguji pada environment hangat, lalu deploy dan tiba-tiba melihat permintaan acak 2–10 detik, retry, dan timeout saat lalu lintas sepi lalu melonjak. Saat Anda menyadari, klien mungkin sudah membuat workaround seperti retry agresif yang memperparah lonjakan.

Kegagalan Kubernetes seringnya karena membangun berlebihan terlalu dini. Tim kecil bisa berakhir memelihara cluster, ingress, autoscaling rule, secret management, CI/CD, dan upgrade sebelum produk punya lalu lintas stabil. Semakin banyak bagian yang bergerak berarti semakin banyak cara untuk jatuh tengah malam.

Kesalahan yang sering berulang:

• Menganggap fungsi atau pod stateful (menulis ke disk lokal, mengandalkan cache in-memory, sticky session)
• Mengirim tanpa request ID end-to-end, sehingga satu panggilan lambat jadi susah ditelusuri
• Mengumpulkan telemetri terlalu banyak hingga monitoring jadi bising dan mahal
• Tidak menetapkan batas jelas (concurrency caps, backpressure antrean), sehingga lonjakan berubah jadi kerumunan pada database

Contoh cepat: produk API-heavy mendapat ledakan harian jam 9 pagi dari aplikasi mobile. Jika tiap permintaan memicu tiga fungsi yang masing-masing mencatat payload penuh, biaya melonjak cepat, dan cold start menambah latensi tepat saat pengguna aktif.

Checklist sebelum Anda berkomitmen

Saat tim berdebat Kubernetes vs serverless functions, keputusan sering terasa jelas sampai lonjakan lalu lintas, outage, atau tagihan pertama muncul. Uji tekanan kedua opsi dengan beban nyata Anda, bukan demo jalur bahagia.

Tuliskan jawaban yang bisa Anda verifikasi dengan angka:

• Biaya: Identifikasi 3 driver biaya teratas dan bagaimana masing-masing skala saat lonjakan. Estimasikan bulan terburuk, bukan minggu rata-rata.
• Performa: Lakukan load test dengan lalu lintas berbentuk lonjakan dan periksa p95 dan p99 latency. Sertakan jalur hangat dan dingin, plus dependensi seperti database dan API pihak ketiga.
• Keandalan: Konfirmasi timeout, retry, dan rate limit end-to-end. Pastikan retry tidak melipatgandakan beban atau menyebabkan tindakan ganda (mis. penagihan ganda).
• Kecepatan dev: Bisa kah developer baru menjalankan sistem lokal dalam kurang dari 30 menit dengan konfigurasi realistis dan data uji? Jika tidak, harapkan perbaikan yang lebih lambat saat insiden.
• Observability: Pilih satu permintaan pengguna dan verifikasi Anda bisa menelusurnya melalui setiap hop (API gateway, fungsi/pod, antrean, database). Konfirmasi log dapat dicari dan metrik menjawab "apa yang berubah?"

Buat kepemilikan operasional jelas. Siapa yang menangani upgrade, patch keamanan, rotasi sertifikat, dan respons insiden jam 2 pagi? Cara cepat menilai risiko: daftar tugas "seseorang harus melakukannya" teratas dan tetapkan nama untuk masing-masing sebelum Anda berkomitmen.

Skenario contoh dan langkah praktis selanjutnya

Bayangkan produk SaaS dengan API admin yang digunakan tim finance. Sebagian besar hari sepi, tapi saat payroll dan akhir bulan, penggunaan melonjak 20x dalam 30 menit. Lalu lintas API-heavy: banyak baca untuk laporan, plus lonjakan tulis untuk memicu pekerjaan latar.

Di Kubernetes, lonjakan biasanya memicu autoscaling. Jika Horizontal Pod Autoscaler disetel baik, pod baru muncul dan API tetap responsif. Kejutan biasanya bukan compute, melainkan semua hal di sekitarnya. Database bisa jenuh lebih dulu (koneksi, CPU, I/O), lalu API terlihat lambat meski Anda menambah pod. Jika cluster punya kapasitas cadangan terbatas, scale-up bisa tertunda saat node ditambahkan.

Di serverless, platform akan mencoba menyerap lonjakan dengan membuat banyak instance fungsi cepat. Bagus untuk permintaan singkat dan tidak merata, tapi ada dua tepi tajam: lonjakan concurrency dan cold start. Saat ratusan instance baru dimulai sekaligus, permintaan pertama bisa lebih lambat, dan Anda bisa tanpa sengaja membanjiri database dengan koneksi paralel kecuali dirancang untuk itu.

Hasil realistis banyak tim adalah setup hybrid:

• Pertahankan layanan long-lived di Kubernetes (auth, API admin internal)
• Gunakan serverless untuk endpoint spiky dan terisolasi (webhook, export laporan, pemrosesan file)
• Lindungi database dengan pooling, caching, dan rate limit yang ketat di kedua dunia

Langkah praktis yang biasanya mempercepat keputusan lebih dari spreadsheet:

1. Pilih satu endpoint representatif (misal: “generate monthly report”).
2. Implementasikan dengan kedua cara menggunakan database dan ukuran payload yang sama.
3. Load test jam sepi dan jam puncak; catat p95 latency, rate error, dan total biaya.
4. Tambahkan guardrail: max concurrency (serverless) dan max replicas (Kubernetes), plus limit koneksi DB.
5. Putuskan berdasarkan angka Anda sendiri, bukan benchmark generik.

Jika Anda ingin bergerak lebih cepat di sisi aplikasi sambil menjalankan eksperimen infrastruktur ini, AppMaster (appmaster.io) dapat menghasilkan backend siap-produksi, web app, dan aplikasi mobile native dari blok visual, sehingga pilot Anda fokus pada perilaku beban nyata alih-alih scaffolding dan glue code.