Terraform vs Pulumi: Keterbacaan, Pengujian, dan Kecocokan Tim

Apa yang sebenarnya dimaksud orang dengan "Terraform vs Pulumi"

Ketika orang mengatakan Terraform vs Pulumi, biasanya mereka bukan berdebat tentang siapa yang punya lebih banyak provider atau fitur keren. Mereka menanyakan hal praktis: apa yang akan lebih mudah dipakai setiap minggu ketika kita membuat, mengubah, dan memecahkan masalah infrastruktur?

Dalam pekerjaan sehari-hari, infrastruktur sebagai kode berarti pengaturan cloud Anda ditulis dalam bentuk yang dapat diulang. Perubahan adalah perubahan kode. Review terjadi sebelum ada yang dijalankan. Lalu sebuah alat menunjukkan rencana apa yang akan berubah, dan Anda menerapkannya dengan riwayat yang jelas siapa melakukan apa dan mengapa.

Itu sebabnya keterbacaan dan prediktabilitas lebih penting daripada daftar fitur panjang. Sebagian besar tim tidak gagal karena alat tidak bisa membuat resource. Mereka kesulitan karena orang tidak bisa cepat memahami apa yang dilakukan sebuah perubahan, atau mereka tidak cukup mempercayai output untuk bergerak cepat.

Rasanya sakit biasanya muncul sebagai review yang lambat dan penuh tekanan, onboarding yang tidak merata, environment yang menyimpang satu sama lain, dan ketakutan konstan bahwa perubahan berikutnya akan merusak produksi.

Perbandingan ini fokus pada bagaimana tiap alat terbaca dalam review nyata, bagaimana tim mengadopsinya, bagaimana pengujian bekerja dalam praktik, dan bagaimana mengelola environment tanpa perlahan-lahan menciptakan drift konfigurasi.

Keterbacaan dan pengalaman review kode

Kebanyakan diskusi Terraform vs Pulumi dimulai dengan satu pertanyaan sederhana: dapatkah tim Anda membaca perubahan dan memprediksi apa yang akan terjadi?

Terraform menggunakan HCL, yang dirancang untuk infrastruktur. Untuk pekerjaan umum seperti VPC, IAM role, atau app service, file cenderung terbaca seperti formulir deklaratif: tipe resource, nama, dan pengaturan kunci. Review sering terasa konsisten antar proyek, bahkan ketika penulisnya berbeda.

Pulumi terbaca seperti kode aplikasi biasa karena memang kode aplikasi biasa. Anda membuat resource dengan fungsi dan objek, dan bisa memakai loop, kondisi, serta fungsi pembantu dengan bebas. Itu bisa sangat mudah dibaca untuk engineer, terutama ketika logika infrastruktur kompleks. Namun hal itu juga bisa menyembunyikan apa yang akan terjadi ketika nilai dibangun secara dinamis.

Variabel dan reuse terasa berbeda juga. Terraform mendorong Anda ke arah inputs, locals, dan modules, sehingga reviewer sering fokus pada input apa yang berubah dan versi module apa yang berubah. Pulumi mendorong reuse lewat alat bahasa: fungsi, kelas, paket, dan library bersama. Itu bisa mengurangi duplikasi, tetapi juga berarti lebih banyak membaca kode saat review.

Untuk non-ahli, review biasanya lebih lancar ketika tim sepakat pada beberapa kebiasaan: jaga nama dan tag tetap prediktabel, pilih ekspresi sederhana daripada loop rumit, letakkan “mengapa” di komentar singkat dekat pengaturan yang berisiko (IAM, jaringan, proteksi hapus), buat diff kecil, dan selalu baca output plan/preview bersama kode.

Jika reviewer Anda kebanyakan ops dan platform, bentuk seragam Terraform membantu. Jika reviewer Anda kebanyakan software engineer, Pulumi bisa terasa lebih alami, asalkan kodenya tetap jelas.

Adopsi tim dan kurva belajar

Perbedaan nyata dalam adopsi Terraform vs Pulumi bukan hanya sintaks. Ini tentang siapa yang harus menjadi cukup percaya diri untuk mereview perubahan, menyetujuinya, dan mendukungnya saat ada yang rusak.

Terraform meminta sebagian besar orang mempelajari satu bahasa khusus (HCL) dan sekumpulan konsep IaC yang kecil. Itu bisa lebih mudah untuk ops, keamanan, dan tim platform karena kode terbaca seperti konfigurasi dan cenderung mirip antar proyek.

Pulumi meminta orang mempelajari konsep IaC plus bahasa pemrograman umum (sering TypeScript atau Python). Jika tim Anda sudah deploy menggunakan bahasa itu, onboarding bisa terasa lebih cepat karena loop, fungsi, dan paket sudah familiar. Jika tidak, kurva belajarnya nyata, terutama untuk rekan yang hanya perlu mereview perubahan sesekali.

Onboarding lebih mudah ketika tanggung jawab jelas. Dalam praktik, tim biasanya terbagi ke beberapa peran: authors (yang membuat perubahan sehari-hari), reviewers (memeriksa niat dan risiko), approvers (keamanan dan biaya), dan on-call (debugging dan dasar state). Tidak semua orang perlu kedalaman yang sama, tetapi semua orang membutuhkan model mental yang sama tentang bagaimana perubahan diusulkan, dipreview, dan diterapkan.

Konsistensi yang menjaga adopsi tetap utuh di banyak repo. Pilih satu set konvensi kecil dan terapkan sejak awal: tata folder, penamaan, tagging, bagaimana inputs diberikan, bagaimana environment dipisah, dan apa arti “selesai” (formatting, linting, dan pemeriksaan plan pada setiap perubahan).

Untuk tim dengan pengalaman campuran, pilihan yang paling aman biasanya yang memaksimalkan kenyamanan reviewer. Jika setengah tim kuat di TypeScript, Pulumi bisa bekerja baik, tetapi hanya jika Anda menstandarkan pola dan menghindari kode “pintar”. Jika reviewer kebanyakan non-developer, bentuk Terraform yang lebih sederhana sering menang.

Jika developer ingin Pulumi untuk komponen yang dapat digunakan ulang tetapi reviewer keamanan kesulitan membacanya, mulai dengan repo template bersama dan aturan review ketat. Itu mengurangi kejutan sementara tim membangun kepercayaan.

State, secret, dan kepercayaan pada perubahan

Sebagian besar argumen tentang Terraform vs Pulumi bermuara pada satu ketakutan: “Apakah perubahan ini akan melakukan apa yang saya pikirkan tanpa merusak produksi?” State, secret, dan preview adalah tempat kepercayaan itu dimenangkan atau hilang.

Terraform melacak realitas lewat file state. File itu bisa lokal, tetapi tim biasanya memindahkannya ke backend jarak jauh dengan locking. Jika state hilang, kedaluwarsa, atau dua orang apply bersamaan tanpa lock, Terraform bisa mencoba membuat ulang atau menghapus resource yang sudah ada. Pulumi juga menggunakan state, tapi disimpan per stack. Banyak tim suka bagaimana "stack = environment" menjadi eksplisit, dan bagaimana config serta state tetap terikat.

Secret adalah tepi tajam berikutnya. Di Terraform, menandai output sebagai sensitive membantu, tetapi secret masih bisa bocor lewat variabel, log, atau state jika tidak hati-hati. Pulumi memperlakukan secret sebagai nilai kelas satu dan mengenkripsinya di state stack, yang mengurangi eksposur tidak sengaja. Di kedua alat, mindset paling aman adalah: state bukanlah tempat penyimpanan rahasia, dan Anda tetap harus menggunakan secret manager cloud bila memungkinkan.

Kepercayaan pada perubahan datang dari diff. Plan Terraform banyak dipahami dan mudah distandarisasi dalam review. Preview Pulumi mirip, tetapi keterbacaan bergantung pada seberapa banyak logika yang Anda masukkan ke kode. Semakin banyak pemrograman nyata yang ditambahkan, semakin banyak konvensi yang dibutuhkan.

Untuk tata kelola, tim cenderung konvergen pada persyaratan inti yang sama: state jarak jauh dengan locking dan akses least-privilege, langkah review yang menyertakan output plan/preview, persetujuan manual untuk produksi, dan environment terpisah dengan kredensial terpisah.

Pola reuse: modules vs components

Dalam Terraform vs Pulumi, “reuse” biasanya berarti satu hal: dapatkah Anda membangun tipe stack yang sama (VPC, database, Kubernetes, IAM) untuk banyak tim tanpa menyalin folder dan berharap tidak ada yang mengubahnya secara berbeda?

Blok bangunan utama di Terraform adalah module: folder resource dengan input dan output. Tim sering memublikasikan module “golden” (network, logging, database) dan mem-pin versi sehingga upgrade menjadi pilihan, bukan kejutan. Pin versi itu sederhana dan efektif. Anda bisa menggulir versi module baru tim demi tim.

Blok bangunan Pulumi adalah component (sering dipaketkan sebagai library). Itu kode yang membuat banyak resource sebagai satu unit tingkat tinggi. Reuse bisa terasa lebih alami karena Anda menggunakan fitur bahasa normal: fungsi, kelas, dan tipe input. Komponen bisa dibagikan sebagai paket internal sehingga tim mendapatkan default dan guardrail yang sama.

Pendekatan praktis untuk banyak tim adalah menggambar garis jelas antara “platform” dan “app.” Simpan sejumlah kecil blok bangunan bersama yang dimiliki oleh grup platform (network, security, cluster dasar). Masukkan default yang beropini ke dalam blok bangunan, dan izinkan hanya beberapa opsi yang benar-benar dibutuhkan tim. Tambahkan validasi di batas (aturan penamaan, tag wajib, region yang diperbolehkan). Versi-kan semuanya, dan tuliskan apa yang berubah dalam bahasa biasa. Sediakan satu atau dua contoh yang cocok dengan kasus penggunaan nyata.

Untuk menghindari copy-paste, anggap setiap pola yang berulang sebagai kandidat module/component. Jika dua tim membutuhkan “Postgres dengan backup dan alarm,” itu harus menjadi satu unit reuse dengan beberapa input kecil seperti ukuran, retensi, dan pemilik, bukan dua direktori yang hampir identik.

Mengelola environment tanpa drift konfigurasi

Drift konfigurasi biasanya dimulai dengan niat baik. Seseorang “hanya mengubah sedikit” security group di console cloud, atau memperbaiki pengaturan di produksi. Sebulan kemudian, kode Anda mengatakan satu hal dan lingkungan nyata berbeda.

Terraform dan Pulumi sama-sama mendukung gagasan satu basis kode dan banyak environment, tetapi mereka memodelkannya berbeda. Terraform sering menggunakan workspaces (atau backend state terpisah) untuk merepresentasikan dev, staging, dan prod. Pulumi menggunakan stacks, di mana tiap stack punya config dan state sendiri. Dalam praktik, hasil lebih bersih ketika state tiap environment jelas terpisah dan Anda menghindari berbagi satu file state antar environment.

Penamaan resource penting lebih dari yang diperkirakan orang. Jika nama bertabrakan, Anda mendapatkan update yang membingungkan atau deploy gagal. Masukkan environment ke dalam nama dan tag sehingga jelas milik mana. Contoh: api-dev, api-staging, api-prod, plus label konsisten seperti env=prod.

Untuk memisahkan akun atau subscription dan tetap berbagi kode, simpan logika infrastruktur di satu tempat dan ubah hanya target account dan config per environment. Itu bisa berarti satu akun per environment plus job CI yang mengambil role/identity yang benar sebelum menerapkan perubahan.

Override per-environment harus kecil dan disengaja. Tujuannya baseline umum dengan daftar singkat perbedaan: gunakan module/component yang sama di mana-mana, override hanya ukuran dan jumlah (instance type, replicas), simpan config di satu file per environment/stack, dan hindari menyebarkan logika “if env == prod” ke seluruh basis kode. Batasi perubahan lewat console, dan anggap darurat sebagai perubahan yang harus diikuti oleh commit kode.

Langkah demi langkah: workflow aman untuk perubahan

Workflow yang aman hampir sama di Terraform maupun Pulumi. Tujuannya sederhana: setiap perubahan dipreview, direview, dan diterapkan dengan cara yang sama setiap saat, dengan sedikit ruang untuk kejutan “bekerja di laptop saya saja.”

Alur yang tahan untuk sebagian besar tim seperti ini:

• Perbarui kode dan jalankan formatting serta pemeriksaan dasar.
• Hasilkan plan/preview (Terraform: plan, Pulumi: preview) dan simpan outputnya.
• Review diff di pull request, fokus pada penghapusan, penggantian, dan perubahan berdampak luas.
• Terapkan dari tempat yang terkendali (seringnya CI) menggunakan commit yang sudah direview.
• Verifikasi dengan smoke check cepat dan catat apa yang berubah.

Tempat menjalankannya penting. Run lokal bagus untuk umpan balik cepat, tetapi apply akhir harus konsisten. Banyak tim mengizinkan preview/plan lokal, lalu mengharuskan apply/up hanya dari CI dengan variabel lingkungan yang sama, sumber kredensial yang sama, dan versi alat yang dipin.

Pin versi adalah penyelamat diam-diam. Pin versi Terraform dan provider, atau pin CLI Pulumi dan dependensi bahasa Anda. Lock file dan batasan dependensi mengurangi diff kejutan.

Untuk membantu rekan baru mengikuti proses, simpan satu halaman “bagaimana kita membuat perubahan di sini”: perintah happy-path, siapa yang bisa apply dan dari mana, bagaimana menangani secret (jangan pernah dalam teks biasa), bagaimana menghentikan perubahan buruk, dan apa yang dilakukan ketika preview menunjukkan drift tak terduga.

Pendekatan pengujian yang dipakai tim nyata

Sebagian besar tim tidak “unit test” infrastruktur seperti mereka mengetes kode aplikasi. Untuk IaC, pembagian realistis adalah pemeriksaan cepat yang menangkap kesalahan jelas lebih awal, ditambah sejumlah kecil tes live yang membuktikan perubahan bekerja di akun cloud nyata.

Pemeriksaan statis (cepat)

Untuk Terraform, dasar-dasarnya adalah formatting dan validasi, lalu pemeriksaan keamanan dan kebijakan yang menggagalkan build jika sesuatu yang berisiko muncul. Di sini Anda menangkap hal seperti security group terbuka, tag hilang, atau bucket S3 tanpa enkripsi.

Untuk Pulumi, Anda tetap melakukan linting dan pengecekan tipe, tetapi Anda juga bisa menulis tes gaya asersi kecil terhadap output program Anda (misalnya, “setiap database harus memiliki backup aktif”). Pulumi mendukung pemeriksaan berbasis preview, dan Anda bisa menggunakan mocks untuk mensimulasikan resource cloud sehingga tes berjalan tanpa membuat apa pun.

Apa yang banyak tim jalankan pada setiap pull request cukup mirip terlepas dari alat: format dan validasi dasar, aturan keamanan statis, kebijakan terhadap perubahan yang direncanakan, dry-run preview/plan dengan ringkasan yang mudah dibaca, dan langkah persetujuan singkat untuk perubahan di atas ambang risiko.

Preview dan tes live (lebih lambat)

Tes integrasi biasanya berarti membuat environment sementara, menerapkan perubahan, dan memeriksa beberapa fakta kunci (service dapat dijangkau, database ada, alarm ada). Buat itu kecil. Contoh: setelah perubahan pada module load balancer, spin up test stack, konfirmasi health check lulus, lalu hancurkan. Ini memberi keyakinan tanpa mengubah pengujian IaC menjadi pekerjaan penuh waktu kedua.

Drift konfigurasi: deteksi, triase, dan pencegahan

Drift konfigurasi sering dimulai dengan “perbaikan cepat” di console cloud: seseorang membuka security group, mengubah policy IAM, mengutak-atik autoscaling, atau mengedit flag database untuk menghentikan alert. Sistem kembali stabil, tetapi IaC Anda tidak lagi cocok dengan realitas.

Deteksi drift paling baik bekerja sebagai kebiasaan, bukan misi penyelamatan. Kebanyakan tim menjalankan plan/preview read-only secara terjadwal dan setelah insiden besar. Apakah menggunakan Terraform atau Pulumi kurang penting dibandingkan apakah ada orang yang benar-benar melihat output itu.

Saat drift muncul, triase sebelum memperbaikinya. Beberapa drift hanyalah noise yang tidak berbahaya (field yang dikelola provider). Beberapa drift adalah risiko nyata (akses publik dibuka “sementara”). Kumpulan pertanyaan sederhana mencegah ini menjadi kekacauan: apakah perubahan disengaja dan disetujui, apakah berdampak pada keamanan/biaya/uptime, dapatkah direpresentasikan dengan bersih di IaC, apakah mendesak, dan apakah memperbaikinya akan menyebabkan downtime?

Mengabaikan drift boleh saja hanya jika sudah diketahui, berisiko rendah, dan terdokumentasi. Semua yang lain harus dikembalikan di cloud agar cocok dengan IaC, atau dikodifikasi di IaC sehingga apply berikutnya tidak menghapus perubahan penting.

Untuk menjaga noise rendah, filter diff berulang (seperti timestamp yang dihitung) dan beri alert hanya pada resource bermakna. Tag dan label membantu kepemilikan. Konvensi kecil sangat membantu: owner, service, env, cost_center, dan intent (mengapa resource ini ada).

Kesalahan umum dan jebakan

Jebakan terbesar dalam Terraform vs Pulumi bukanlah bahasanya. Itu workflow. Tim tersengat oleh jalan pintas yang terasa lebih cepat hari ini tetapi menghabiskan hari nanti.

Menganggap plan sebagai opsional adalah mode kegagalan klasik. Jika orang melewatkan preview dan langsung apply dari laptop, Anda kehilangan sumber kebenaran bersama dan jejak audit yang bersih. Ini juga mengubah perbedaan versi alat dan kredensial menjadi risiko produksi nyata.

Masalah sunyi lainnya adalah membiarkan environment melenceng lewat override satu kali. Perbaikan cepat di staging, hotfix manual di prod, file variabel berbeda “hanya kali ini,” dan segera Anda tidak bisa menjelaskan kenapa prod berperilaku berbeda. Perubahan berikutnya menjadi menakutkan karena Anda tidak mempercayai apa yang akan terjadi.

Overuse kode dinamis adalah jebakan bergaya Pulumi, tetapi Terraform juga bisa tergelincir lewat templat yang berat. Ketika semuanya dihitung saat runtime, review menjadi tebakan. Jika rekan tidak bisa memprediksi diff dengan membaca perubahan, sistem terlalu pintar.

Versioning module atau component juga mudah diabaikan. Mengubah shared module di tempat bisa diam-diam memecahkan konsumen di banyak repo atau environment.

Kebanyakan tim menghindari masalah ini dengan satu set guardrail kecil: jalankan preview/plan di CI untuk setiap perubahan dan apply hanya dari CI, jaga perbedaan environment eksplisit (stack/workspace terpisah plus input yang jelas), pilih kode yang membosankan dan mudah dibaca daripada abstraksi pintar, versi-kan shared module/component dan upgrade secara sengaja, dan kunci perubahan console manual dengan aturan “darurat lalu kodifikasi”.

Daftar cepat sebelum memilih atau migrasi

Memilih antara Terraform vs Pulumi kurang tentang selera dan lebih tentang apakah tim Anda bisa membuat perubahan yang aman setiap minggu tanpa kejutan. Sebelum Anda berkomitmen (atau migrasi), jawab pertanyaan ini secara tertulis, dan pastikan jawabannya sesuai dengan cara kerja Anda sebenarnya.

Daftar periksa “apakah kita bisa percaya perubahan?”

• Dapatkah kita melihat preview perubahan yang jelas sebelum apa pun diterapkan, dan apakah reviewer cukup memahami output itu untuk mendeteksi edit berisiko?
• Apakah state terlindungi (kontrol akses, enkripsi bila perlu), dibackup, dan dimiliki oleh maintainer yang bisa membuka blokir tim?
• Di mana secret disimpan sehari-hari, dan dapatkah kita merotasinya tanpa merusak deployment?
• Apakah environment dipisah berdasarkan desain, dengan nama dan batas yang jelas (misalnya, dev dan staging tidak bisa menyentuh resource prod secara tidak sengaja)?
• Apakah kita menjalankan pemeriksaan drift secara terjadwal, dan apakah ada pemilik bernama yang memutuskan apakah drift diperbaiki, diterima, atau dieskalasi?

Jika ada item yang dijawab “kita akan urus nanti”, itu tanda untuk berhenti sejenak. Sebagian besar sakit IaC muncul dari kontrol perubahan yang lemah: preview tidak jelas, environment dibagi, dan tak ada yang bertanggung jawab pada drift.

Cara praktis menekan pilihan Anda adalah memilih satu workflow nyata: “buat queue baru, sambungkan ke service, dan roll out ke staging lalu production.” Jika Anda bisa melakukan itu dengan review percaya diri dan cerita rollback yang bersih, Anda dalam kondisi baik.

Contoh skenario dan langkah praktis selanjutnya

Tim kecil (1–2 engineer plus product owner) menjalankan portal pelanggan dengan tiga environment: dev untuk kerja harian, staging untuk pengecekan rilis, dan prod untuk pengguna nyata. Mereka butuh database, beberapa service, queue, storage, dan monitoring. Titik sakit yang umum: review lambat, penanganan secret menakutkan, dan “berfungsi di staging” terus terjadi.

Dengan Terraform, tim ini sering berakhir dengan struktur folder yang jelas, beberapa module, dan workspaces atau file state terpisah per environment. Keuntungannya ekosistem besar dan banyak pola yang sudah mapan. Kekurangannya keterbacaan bisa menurun ketika logika tumbuh, dan pengujian sering tetap di tingkat “cek output plan plus beberapa smoke test” kecuali tim mau berinvestasi lebih.

Dengan Pulumi, setup yang sama menjadi kode nyata: loop, fungsi, dan library bersama. Itu bisa membuat review lebih mudah ketika perubahan kompleks, dan pengujian terasa lebih natural. Tradeoff-nya adalah kenyamanan tim. Anda kini mengelola infrastruktur dengan bahasa pemrograman, dan perlu disiplin agar tetap sederhana.

Aturan keputusan sederhana:

• Pilih Terraform jika tim Anda menginginkan alat standar, pemrograman minimal, dan banyak pola mapan.
• Pilih Pulumi jika tim Anda sudah rutin memakai satu bahasa setiap hari dan menginginkan reuse serta pengujian yang lebih kuat.
• Jika toleransi risiko rendah, utamakan opsi yang bisa dibaca dengan percaya diri oleh reviewer Anda.

Langkah praktis yang berhasil di tim nyata: pilot satu potong tipis (satu service plus databasenya) melintasi dev/staging/prod, tulis standar singkat (penamaan, pemisahan environment, aturan secrets, dan apa yang harus direview), tambahkan satu gerbang keamanan (plan/preview di CI plus smoke test dasar setelah apply), dan kembangkan hanya setelah potongan pertama itu membosankan dan dapat diulang.

Jika Anda juga membangun alat internal di sekitar workflow ini, AppMaster (appmaster.io) dapat membantu mempercepat pembuatan lapisan aplikasi (backend, web, mobile), sambil menjaga IaC Anda tetap fokus pada infrastruktur yang benar-benar perlu dikelola.