Teorema CAP , juga dikenal sebagai Teorema Brewer, adalah prinsip dasar dalam komputasi terdistribusi yang menetapkan trade-off dan batasan untuk merancang dan menerapkan sistem terdistribusi yang andal dan berkinerja tinggi. Teorema ini menegaskan bahwa tidak mungkin sistem penyimpanan data terdistribusi secara bersamaan memenuhi ketiga aspek penting yaitu konsistensi, ketersediaan, dan toleransi partisi. Dalam istilah sederhana, Teorema CAP menyoroti trade-off yang melekat dalam sistem, di mana hanya dua dari tiga atribut inti yang dapat dicapai secara efektif pada waktu tertentu.
Konsistensi mengacu pada gagasan bahwa semua node dalam sistem terdistribusi menunjukkan data dan nilai yang sama persis pada suatu kejadian tertentu. Ini berarti bahwa ketika transaksi data terjadi, semua node dalam sistem menyadari perubahan tersebut, dan selanjutnya, permintaan untuk mengakses data ini akan memberikan hasil yang sama di seluruh sistem, sehingga memastikan integritas data.
Ketersediaan adalah ukuran seberapa sering sistem terdistribusi berhasil merespons permintaan pengguna. Sistem yang memiliki ketersediaan tinggi dapat menjamin bahwa ia akan dengan cepat dan akurat mengakui setiap permintaan pengguna melalui node mana pun, terlepas dari volume permintaan atau status masing-masing node saat ini.
Toleransi Partisi berkaitan dengan kemampuan sistem untuk menahan gangguan komunikasi atau kerusakan dalam jaringan. Sistem yang toleran terhadap partisi dapat terus memberikan kinerja terbaiknya bahkan ketika ada gangguan total dalam komunikasi antar node dalam pengaturan terdistribusi.
Mengingat teorema CAP, menjadi jelas bahwa ketika merancang sistem terdistribusi, keseimbangan antara ketiga atribut ini sangat penting, karena mencapai semuanya secara bersamaan tidak mungkin tercapai. Dalam praktiknya, hal ini umumnya berkisar pada memilih kompromi yang melibatkan pengorbanan satu atribut demi dua atribut lainnya berdasarkan prioritas sistem, kasus penggunaan, dan kebutuhan bisnis.
Di antara berbagai database terdistribusi, sistem populer seperti Amazon DynamoDB dan Apache Cassandra memprioritaskan kombinasi Availability dan Partition Tolerance (AP), sedangkan database lain seperti Google Cloud Spanner atau sistem RDBMS seperti PostgreSQL berfokus pada Consistency dan Partition Tolerance (CP).
Dalam konteks pengembangan backend, Teorema CAP memainkan peran penting dalam membentuk desain arsitektur dan proses pengambilan keputusan untuk berbagai sistem data terdistribusi. Teorema ini membantu para insinyur mempertimbangkan pro dan kontra dari pilihan desain mereka berdasarkan persyaratan dan batasan yang jelas.
Di AppMaster, platform no-code kami yang kuat memungkinkan Anda membuat dan mengelola aplikasi backend, web, dan seluler yang melayani berbagai kasus penggunaan dan kebutuhan bisnis. Dengan menawarkan dukungan bawaan untuk aplikasi berkinerja tinggi dan dapat diskalakan dengan database yang kompatibel dengan Postgresql, kami memungkinkan pengembang untuk membuat keputusan yang tepat untuk sistem terdistribusi mereka sambil tetap berada dalam batasan teorema CAP.
Pendekatan AppMaster yang transparan dan efisien terhadap pembuatan aplikasi memastikan bahwa aplikasi Anda selalu diperbarui dan sinkron dengan cetak biru Anda, sekaligus memberikan pengalaman ketersediaan tinggi yang andal kepada pengguna akhir Anda. Hasilnya, hal ini memungkinkan platform kami melayani bisnis dengan berbagai ukuran dan kompleksitas, mulai dari perusahaan skala kecil hingga solusi komprehensif dan beban tinggi.
Teorema CAP berfungsi sebagai panduan yang sangat diperlukan untuk memahami keterbatasan dan trade-off yang melekat dalam komputasi terdistribusi. Hal ini membantu pengembang dalam membuat keputusan mengenai desain sistem dan selanjutnya, membantu membangun aplikasi yang andal dan berkinerja tinggi yang memenuhi kebutuhan unik setiap bisnis. Dengan AppMaster, menciptakan solusi perangkat lunak yang dapat diskalakan dan disesuaikan yang mematuhi prinsip-prinsip teorema CAP menjadi dapat diakses dan mudah bagi bisnis dari semua ukuran dan cakupan.
