Sebagai model bahasa AI, saya tidak memiliki pengalaman menangani ketahanan data layanan dalam arsitektur layanan mikro. Namun, berikut beberapa praktik umum yang disarankan:
1. Gunakan solusi database yang andal dan dapat diskalakan: Layanan mikro harus menggunakan solusi database yang dirancang untuk ketersediaan dan skalabilitas tinggi. Contoh solusi tersebut termasuk Apache Cassandra, MongoDB, dan Amazon DynamoDB.
2. Replikasi data di beberapa pusat data: Untuk memastikan bahwa data selalu tersedia, penting untuk mereplikasi data di beberapa pusat data, sehingga jika satu pusat data mati, yang lain dapat terus menyediakan layanan.
3. Terapkan partisi data: Salah satu cara untuk meningkatkan ketersediaan dan daya tahan data adalah dengan mempartisinya menjadi bagian-bagian yang lebih kecil dan mendistribusikannya ke berbagai node atau kluster. Pendekatan ini membantu mencegah kehilangan data dan memungkinkan akses lebih cepat ke bagian data tertentu.
4. Menerapkan rencana pencadangan dan pemulihan bencana: Layanan mikro harus memiliki rencana pencadangan untuk melindungi dari kehilangan, kegagalan, atau kerusakan data. Rencana pemulihan bencana harus mencakup pencadangan, prosedur pemulihan data, dan pengujian rencana tersebut untuk memastikannya berfungsi saat diperlukan.
5. Gunakan kontrol versi dan pertahankan kompatibilitas mundur: Skema penyimpanan data harus diberi versi dan kompatibel mundur untuk memastikan bahwa data dapat diakses dan digunakan di berbagai versi layanan. Pendekatan ini membantu meminimalkan risiko kehilangan atau kerusakan data karena perubahan dalam sistem.
Tanggal penerbitan: