Aplikasi berkelanjutan adalah pendekatan canggih terhadap komputasi modern yang mendorong kelancaran pengoperasian, pemrosesan, dan interaksi di berbagai komponen sistem. Melalui atribut uniknya yang bersifat real-time, toleran terhadap kesalahan, dan dapat diskalakan, keduanya memberikan landasan bagi sistem modern yang berkinerja tinggi, tangguh, dan responsif terhadap pengguna.
Evolusi dan Penyebutan Pertama Aplikasi Berkelanjutan
Ide penerapan berkelanjutan bermula dari kebutuhan akan layanan yang selalu aktif dan tersedia dengan baik. Ketika teknologi Internet dan cloud semakin populer di awal tahun 2000-an, dunia usaha dan penyedia teknologi menyadari perlunya aplikasi yang dapat memproses aliran data secara terus-menerus secara real-time, tanpa downtime.
Konsep aplikasi berkelanjutan menjadi lebih menonjol dengan munculnya kerangka pemrosesan aliran, seperti Apache Flink, Storm, dan Spark Streaming, yang memperkenalkan kemampuan menangani data dalam jumlah besar secara berkelanjutan, toleran terhadap kesalahan, dan cara yang andal. Namun, istilah “penerapan berkelanjutan” baru mendapat pengakuan signifikan pada pertengahan tahun 2010-an.
Mengungkap Aplikasi Berkelanjutan
Aplikasi berkelanjutan dirancang untuk menangani aliran data yang stabil, merespons kejadian secara real-time, dan menyediakan layanan yang andal dan konsisten tanpa gangguan. Mereka sering kali bekerja di lingkungan dengan biaya downtime yang tinggi, seperti e-commerce, game online, layanan keuangan, layanan kesehatan, dan platform media sosial.
Aplikasi berkelanjutan bekerja dengan menyerap dan memproses data secara real-time, sering kali memanfaatkan kerangka kerja pemrosesan aliran. Mereka dirancang untuk menangani kegagalan dengan baik, tanpa mengganggu layanan, dan dapat dengan mudah diskalakan untuk menangani peningkatan beban kerja. Selain itu, aplikasi ini memberikan konsistensi data tingkat tinggi dan memastikan respons latensi rendah, menjadikannya ideal untuk lingkungan yang memerlukan wawasan atau reaksi segera.
Cara Kerja Aplikasi Berkelanjutan
Aplikasi berkelanjutan dicirikan oleh beberapa komponen utama:
- Penyerapan Data: Aplikasi berkelanjutan menerima dan memproses data dari berbagai sumber secara real-time.
- Pemrosesan Aliran: Aliran data diproses saat itu juga untuk menghasilkan wawasan waktu nyata.
- Toleransi kesalahan: Aplikasi berkelanjutan menggunakan strategi seperti replikasi data dan pemeriksaan proses untuk memastikan integritas data dan ketersediaan aplikasi.
- Skalabilitas: Aplikasi ini dapat secara efisien meningkatkan atau menurunkan skala berdasarkan beban kerja.
- Konsistensi: Mereka menjaga konsistensi data tingkat tinggi dengan menerapkan strategi seperti transaksi atom dan kontrol konkurensi.
Fitur Utama Aplikasi Berkelanjutan
Beberapa fitur utama aplikasi berkelanjutan meliputi:
- Pemrosesan Waktu Nyata: Aplikasi berkelanjutan memproses data saat data tiba, memberikan wawasan waktu nyata.
- Ketersediaan Tinggi: Mereka dirancang untuk selalu aktif, dengan mekanisme bawaan untuk pulih dari kegagalan.
- Skalabilitas: Aplikasi ini dapat menangani peningkatan volume data dan beban kerja dengan memperluas skala ke sumber daya tambahan.
- Toleransi kesalahan: Aplikasi berkelanjutan tahan terhadap kegagalan, memastikan integritas data dan ketersediaan layanan.
- Konsistensi: Mereka menjaga konsistensi data tingkat tinggi, memastikan wawasan real-time yang akurat.
Jenis Aplikasi Berkelanjutan
Ada banyak sekali aplikasi berkelanjutan, yang dibedakan berdasarkan kasus penggunaannya, industri, dan jenis data yang diprosesnya. Berikut beberapa contohnya:
| Jenis | Keterangan |
|---|---|
| Analisis Waktu Nyata | Analisis data saat dihasilkan dan berikan wawasan secara real-time. |
| Pemrosesan Acara | Tanggapi peristiwa atau pemicu secara real-time. |
| Streaming Data | Tangani aliran data yang berkelanjutan, proseskan dengan cepat. |
| Pelayanan online | Menyediakan layanan yang selalu aktif seperti e-commerce, media sosial, dan game online. |
Pemanfaatan Aplikasi Berkelanjutan
Aplikasi berkelanjutan digunakan dalam berbagai cara. Mereka digunakan untuk mengaktifkan analisis waktu nyata, arsitektur berbasis peristiwa, dan sistem pengambilan keputusan waktu nyata. Namun, aplikasi berkelanjutan mungkin menghadapi tantangan seperti pengelolaan sumber daya, masalah latensi, dan menjaga konsistensi data. Untungnya, masalah ini dapat diatasi dengan menggunakan kombinasi kerangka pemrosesan aliran yang kuat, strategi komputasi terdistribusi, dan mekanisme toleransi kesalahan.
Perbandingan dengan Paradigma Komputasi Lainnya
| Parameter | Aplikasi Berkelanjutan | Pemrosesan Batch | Respon permintaan |
|---|---|---|---|
| Waktu pengerjaan | Waktu sebenarnya | Terlambat | Segera tetapi tidak berkelanjutan |
| Volume Datanya | Tinggi | Tinggi | Rendah hingga Sedang |
| Skalabilitas | Tinggi | Tinggi | Sedang |
| Toleransi kesalahan | Tinggi | Sedang | Rendah |
| Kasus Penggunaan | Streaming data, analisis waktu nyata | Pemrosesan data skala besar | Layanan web, API |
Masa Depan Aplikasi Berkelanjutan
Dengan munculnya IoT, 5G, dan sistem pengambilan keputusan real-time, pentingnya penerapan berkelanjutan diperkirakan akan semakin meningkat. Kemajuan dalam komputasi terdistribusi, pemrosesan aliran, dan pembelajaran mesin kemungkinan akan semakin meningkatkan kemampuan aplikasi berkelanjutan.
Server Proxy dan Aplikasi Berkelanjutan
Server proxy dapat memainkan peran penting dalam aplikasi berkelanjutan. Mereka dapat membantu mengatur lalu lintas, memastikan kelancaran aliran data dan mengurangi risiko kelebihan beban pada sistem. Selain itu, server proxy dapat memberikan lapisan keamanan ekstra, dan membantu menjaga anonimitas saat menangani aliran data sensitif.
tautan yang berhubungan
- Apache Flink: Kerangka pemrosesan aliran sumber terbuka untuk aplikasi berkelanjutan.
- Apache Kafka: Platform streaming acara terdistribusi yang sering digunakan bersama dengan aplikasi berkelanjutan.
- Toleransi Kesalahan dalam Sistem Terdistribusi: Mendalami toleransi kesalahan, karakteristik utama aplikasi berkelanjutan.
