Komputasi terdistribusi, dalam konteks skalabilitas, mengacu pada paradigma komputasi yang memanfaatkan kekuatan komputasi dari beberapa perangkat atau node yang saling berhubungan untuk secara kolaboratif mencapai tujuan bersama atau melaksanakan tugas yang kompleks. Umumnya, sistem komputasi terdistribusi terdiri dari jaringan perangkat rumit yang dilengkapi dengan kemampuan pemrosesan dan memorinya sendiri. Perangkat ini, juga dikenal sebagai node atau agen, bekerja sama dengan bertukar data dan berkolaborasi dalam tugas komputasi, sehingga memaksimalkan kekuatan pemrosesan sistem secara keseluruhan.
Skalabilitas adalah aspek penting dari sistem perangkat lunak apa pun, khususnya di era Big Data dan Internet of Things (IoT), di mana volume, kecepatan, dan variasi data terus meningkat secara eksponensial. Menurut International Data Corporation (IDC), data di seluruh dunia diproyeksikan tumbuh 61% pada tahun 2025, mencapai 175 zettabytes. Oleh karena itu, semakin penting bagi sistem perangkat lunak untuk menunjukkan kapasitas yang kuat untuk beradaptasi dan mengakomodasi peningkatan permintaan dalam hal kinerja, fungsionalitas, dan keamanan, tanpa mengalami penurunan kualitas atau efektivitas. Di sinilah keunggulan komputasi terdistribusi, menawarkan solusi yang sangat terukur, hemat biaya, dan efisien yang memanfaatkan jaringan sumber daya komputasi dengan tepat untuk meningkatkan kinerja dan hasil yang dapat diandalkan.
Dalam komputasi terdistribusi, tugas biasanya dibagi menjadi subtugas independen yang lebih kecil yang ditugaskan ke node yang saling berhubungan, sehingga memungkinkan pemrosesan paralel. Metode ini memastikan pemanfaatan sumber daya yang lebih baik dan peningkatan kinerja dibandingkan dengan sistem terpusat di mana beban kerja dibatasi oleh kapasitas pemrosesan satu node. Selain itu, komputasi terdistribusi mengurangi risiko kegagalan atau kemacetan sistem, karena sistem dapat mendistribusikan beban kerja ke beberapa node dan beradaptasi dengan kegagalan atau fluktuasi node. Pilihan arsitektur ini sangat bermanfaat untuk aplikasi yang memerlukan pemrosesan real-time atau ketersediaan tinggi, karena memaksimalkan efisiensi dan keandalan sistem, bahkan di bawah beban kerja yang berat.
Komputasi terdistribusi telah mengalami penyempurnaan yang signifikan selama bertahun-tahun, dengan berbagai teknologi, kerangka kerja, dan algoritma yang bermunculan untuk memfasilitasi pengembangan dan pengelolaan sistem terdistribusi. Contoh penting termasuk MapReduce, model pemrograman untuk memproses kumpulan data besar; Hadoop, kerangka kerja sumber terbuka untuk penyimpanan dan pemrosesan terdistribusi; dan Kubernetes, platform orkestrasi container yang dirancang untuk mengotomatiskan penerapan, penskalaan, dan pengelolaan aplikasi dalam container.
Di AppMaster, kami memahami peran penting komputasi terdistribusi dalam membangun sistem perangkat lunak modern dan skalabel. Itulah sebabnya platform no-code kami memberdayakan pengguna untuk membuat, menguji, dan menerapkan aplikasi yang sangat skalabel dan andal secara visual. Dirancang untuk kinerja optimal, aplikasi yang dihasilkan AppMaster secara efisien memanfaatkan kekuatan komputasi terdistribusi menggunakan bahasa pemrograman Go (golang) untuk pengembangan aplikasi backend. Dengan aplikasi backend stateless, AppMaster memungkinkan penskalaan horizontal yang mulus dengan menambahkan atau menghapus node sesuai permintaan, memastikan pemanfaatan sumber daya yang efisien dan kinerja yang konsisten di berbagai beban kerja.
Platform kami menawarkan berbagai keunggulan skalabilitas, seperti pembuatan aplikasi cepat yang mampu menangani Big Data dan tuntutan beban kerja yang tinggi. Selain itu, pendekatan berbasis server AppMaster untuk pengembangan aplikasi seluler memungkinkan pengguna memperbarui UI, logika, dan kunci API aplikasi seluler tanpa mengirimkan versi baru ke App Store atau Play Market, sehingga menghemat waktu dan sumber daya. Selain itu, mengingat kemampuan platform untuk menghasilkan aplikasi dari awal, pengguna mendapat manfaat dari tidak adanya utang teknis, karena aplikasi apa pun yang dihasilkan dapat dengan mudah dibuat ulang agar selaras dengan spesifikasi yang dimodifikasi.
Kesimpulannya, komputasi terdistribusi merupakan paradigma penting dalam konteks skalabilitas, yang menawarkan fleksibilitas dan kemampuan beradaptasi yang tak tertandingi untuk aplikasi modern berbasis data. Dengan memanfaatkan komputasi terdistribusi, sistem perangkat lunak dapat dirancang untuk mengakomodasi kebutuhan yang berkembang pesat dan menangani beban kerja yang tinggi dengan mudah dan efisien. AppMaster adalah contoh cemerlang dari platform no-code yang menerapkan komputasi terdistribusi dalam komitmennya untuk memberikan solusi perangkat lunak yang sangat skalabel, tangguh, dan hemat biaya untuk bisnis dari semua ukuran. Dengan teknologi dan alat tercanggih, AppMaster memungkinkan pengguna memanfaatkan potensi penuh komputasi terdistribusi, memastikan aplikasi masa depan yang disesuaikan dengan kebutuhan spesifik mereka.
