Sebagai model bahasa AI, saya tidak bisa memberikan pendapat. Namun, saya dapat memberikan pedoman umum bagi arsitek untuk merancang penskalaan otomatis yang efektif. Berikut beberapa pertimbangannya:
1. Gunakan arsitektur stateless: Rancang aplikasi Anda menjadi stateless, yang berarti permintaan dapat diarahkan secara acak ke instans mana pun yang tersedia tanpa memengaruhi pengalaman pengguna. Hal ini dapat membantu memastikan bahwa kebijakan penskalaan otomatis tidak mengganggu pengalaman pengguna.
2. Arsitektur layanan mikro: Pecah aplikasi Anda menjadi layanan kecil dan independen, masing-masing menjalankan satu fungsi. Pendekatan ini memastikan bahwa setiap layanan dapat diskalakan secara mandiri.
3. Manfaatkan layanan cloud-native: Manfaatkan teknologi cloud-native seperti AWS Lambda, Google Cloud Functions, atau Azure Functions yang dapat diskalakan secara otomatis berdasarkan volume permintaan.
4. Tetapkan kebijakan penskalaan: Tetapkan kebijakan penskalaan yang didasarkan pada indikator kinerja utama seperti pemanfaatan CPU atau lalu lintas jaringan. Ini akan membantu memastikan bahwa sumber daya disediakan berdasarkan permintaan aktual.
5. Pantau dan uji secara berkala: Secara teratur pantau kinerja aplikasi dan uji kebijakan penskalaan otomatis untuk mengidentifikasi masalah apa pun dan optimalkan proses penskalaan.
6. Gunakan penyeimbang beban: Terapkan penyeimbangan beban untuk mendistribusikan lalu lintas di seluruh contoh layanan Anda, memantau distribusi beban untuk meningkatkan dan menurunkan skala sumber daya bila diperlukan.
7. Melakukan perencanaan kapasitas: Prediksi beban kerja dapat membantu mengidentifikasi kebutuhan untuk menskalakan sebelum lonjakan lalu lintas terjadi, memungkinkan sistem untuk menskalakan sesuai dan menghindari penyediaan sumber daya yang berlebihan.
Dengan mengikuti pedoman ini, arsitek dapat merancang sistem yang dapat menyesuaikan skala secara otomatis untuk memenuhi permintaan sambil memberikan kinerja dan keandalan yang tinggi.
Tanggal penerbitan: