Grow with AppMaster Grow with AppMaster.
Become our partner arrow ico

Penskalaan

Dalam konteks komputasi tanpa server, "penskalaan" mengacu pada proses pengelolaan sumber daya komputasi secara otomatis sebagai respons terhadap permintaan aplikasi yang berfluktuasi. Hal ini termasuk menyesuaikan jumlah instance, mengalokasikan memori, mengontrol kapasitas pemrosesan, dan faktor lainnya, yang semuanya menghasilkan sistem yang berkinerja tinggi dan hemat biaya. Kemampuan untuk melakukan penskalaan memungkinkan aplikasi untuk terus berfungsi secara optimal bahkan selama penggunaan puncak, lonjakan lalu lintas secara tiba-tiba, atau saat menerapkan fungsi baru. Hal ini juga memungkinkan penggunaan sumber daya secara efisien untuk meminimalkan biaya dan memaksimalkan laba atas investasi (ROI).

Komputasi tanpa server, pada dasarnya, memungkinkan penskalaan otomatis sebagai salah satu keuntungan paling signifikan. Menjadi layanan yang terkelola sepenuhnya, ini memungkinkan pengembang untuk lebih fokus pada pengembangan dan penerapan kode sambil melakukan outsourcing penskalaan ke penyedia infrastruktur yang mendasarinya. Penyedia ini sering kali memiliki algoritme canggih yang secara dinamis menskalakan aplikasi berdasarkan beban kerja untuk memastikan alokasi sumber daya yang memadai setiap saat.

Platform tanpa server, seperti AWS Lambda, Google Cloud Functions, dan Microsoft Azure Functions, mendukung penskalaan. Namun, dengan platform no-code AppMaster, penskalaan menjadi lebih mudah diakses dan efisien, bahkan untuk pengembang warga dan pengguna non-teknis. Hal ini dimungkinkan melalui lingkungan visual AppMaster yang intuitif untuk merancang skema database, proses logika bisnis, REST API, dan antarmuka pengguna. Pelanggan dapat menskalakan aplikasi komputasi tanpa server dengan mudah, karena AppMaster menghasilkan aplikasi nyata dan sangat skalabel dari awal yang dapat menangani permintaan tinggi tanpa penurunan kinerja atau biaya berlebihan.

Menurut penelitian Gartner, pasar komputasi tanpa server global diperkirakan akan tumbuh dengan CAGR sebesar 20% pada tahun 2025, dengan banyak organisasi yang menyadari efisiensi, fleksibilitas, dan skalabilitas yang dapat dihasilkan oleh platform ini. Pada tahun 2018, RightScale melaporkan bahwa 75% organisasi memanfaatkan arsitektur komputasi tanpa server, jumlah ini kemungkinan akan meningkat, karena semakin banyak perusahaan yang menyadari manfaat yang diberikan platform tanpa server, seperti penerapan yang disederhanakan, pengurangan overhead operasional, dan penskalaan otomatis.

Penskalaan dalam komputasi tanpa server biasanya beroperasi berdasarkan dua prinsip utama: penskalaan horizontal dan vertikal. Penskalaan horizontal mengacu pada peningkatan jumlah contoh aplikasi untuk menangani peningkatan beban, sedangkan penskalaan vertikal melibatkan penyesuaian sumber daya yang dialokasikan untuk setiap contoh (misalnya, memori, kekuatan pemrosesan, dll.). Kedua pendekatan ini sangat penting dalam menjaga kinerja, stabilitas, dan efisiensi biaya, memastikan bahwa aplikasi dapat merespons secara dinamis terhadap berbagai permintaan.

Platform no-code AppMaster mendukung penskalaan horizontal dan vertikal. Aplikasi backend yang dihasilkan di Go (golang), aplikasi web dalam kerangka Vue3, dan aplikasi seluler yang menggunakan kerangka kerja berbasis server yang dibangun dengan Kotlin/ Jetpack Compose untuk Android dan SwiftUI untuk iOS, semuanya memanfaatkan arsitektur AppMaster yang skalabel. Aplikasi AppMaster dirancang untuk bekerja secara lancar dengan database yang kompatibel dengan PostgreSQL, yang semakin memperkuat kemampuan sistem untuk melakukan penskalaan secara efektif.

Contoh nyata penskalaan komputasi tanpa server mencakup aplikasi untuk pembelajaran mesin, pemrosesan data, perangkat IoT, dan sistem perdagangan frekuensi tinggi. Penskalaan dalam skenario ini memberikan kontribusi signifikan terhadap kinerja dan keandalan yang diperlukan untuk memenuhi permintaan pelanggan, memastikan bahwa aplikasi ini tetap stabil, responsif, dan hemat biaya.

Singkatnya, penskalaan merupakan aspek penting dalam komputasi tanpa server, yang menawarkan kemampuan untuk mengalokasikan sumber daya komputasi secara dinamis sebagai respons terhadap beban kerja dan permintaan yang berfluktuasi. Hal ini memastikan kinerja optimal, keandalan, dan efektivitas biaya aplikasi, memungkinkan mereka beradaptasi terhadap perubahan persyaratan dan kondisi. Platform no-code AppMaster yang kuat menyederhanakan proses pembuatan, penerapan, dan penskalaan, memastikan bahwa bahkan pengguna non-teknis pun dapat memanfaatkan sepenuhnya manfaat yang diberikan platform komputasi tanpa server. Dengan menghasilkan aplikasi yang dapat diskalakan dari awal, AppMaster menghilangkan utang teknis, memastikan pelanggan dapat mengembangkan dan memelihara aplikasi yang efisien dan berkinerja tinggi yang beradaptasi secara mulus terhadap permintaan saat ini dan masa depan.

Posting terkait

Cara Mengatur Pemberitahuan Push di PWA Anda
Cara Mengatur Pemberitahuan Push di PWA Anda
Jelajahi dunia pemberitahuan push di Aplikasi Web Progresif (PWA). Panduan ini akan membantu Anda menjalani proses penyiapan termasuk integrasi dengan platform AppMaster.io yang kaya fitur.
Sesuaikan Aplikasi Anda dengan AI: Personalisasi di Pembuat Aplikasi AI
Sesuaikan Aplikasi Anda dengan AI: Personalisasi di Pembuat Aplikasi AI
Jelajahi kekuatan personalisasi AI dalam platform pembuatan aplikasi tanpa kode. Temukan bagaimana AppMaster memanfaatkan AI untuk menyesuaikan aplikasi, meningkatkan keterlibatan pengguna, dan meningkatkan hasil bisnis.
Kunci untuk Membuka Strategi Monetisasi Aplikasi Seluler
Kunci untuk Membuka Strategi Monetisasi Aplikasi Seluler
Temukan cara memaksimalkan potensi pendapatan aplikasi seluler Anda dengan strategi monetisasi yang telah terbukti, termasuk iklan, pembelian dalam aplikasi, dan langganan.
Mulai Gratis
Terinspirasi untuk mencoba ini sendiri?

Cara terbaik untuk memahami kekuatan AppMaster adalah dengan melihatnya sendiri. Buat aplikasi Anda sendiri dalam hitungan menit dengan langganan gratis

Hidupkan Ide Anda