Panduan Lengkap Replikasi Data dalam Layanan Mikro

Replikasi data adalah tulang punggung layanan mikro yang andal. Ini memastikan tersedianya, toleransi kesalahan, Dan skalabilitas dengan menduplikasi data di beberapa node. Namun hal ini disertai dengan tantangan seperti menjaga konsistensi, penanganan konflik, dan mengelola partisi jaringanBerikut ini hal-hal yang perlu Anda ketahui:

Poin-poin Utama:

• Mode Replikasi:
  • Sinkronis: Konsistensi langsung tetapi lebih lambat.
  • Asinkron: Lebih cepat, memungkinkan inkonsistensi sementara.
  • Semi-Sinkron: Menyeimbangkan kecepatan dan konsistensi.
• Pola Umum:
  • Tuan dan Budak:Satu simpul tulis, banyak simpul baca.
  • Multi-Guru: Beberapa node menangani pembacaan/penulisan, tetapi penyelesaian konfliknya rumit.
  • Konsistensi Akhir: Ketersediaan tinggi, menoleransi perbedaan sementara.
• Metode Integrasi:
  • Berbasis API: Komunikasi waktu nyata, tetapi dapat menyebabkan hubungan yang erat.
  • Berbasis Peristiwa:Asinkron dan dapat diskalakan dengan alat seperti Kafka atau RabbitMQ.
  • Pengambilan Data Perubahan (CDC)Pelacakan tingkat basis data secara waktu nyata.

Perbandingan Cepat:

Fitur	Tuan dan Budak	Multi-Guru	Konsistensi Akhir
Konsistensi	Kuat untuk membaca	Rawan konflik	Ketidakkonsistenan sementara
Skalabilitas	Beban kerja yang banyak dibaca	Tulis skalabilitas	Ketersediaan tinggi
Kasus Penggunaan	Analisis, pelaporan	Sistem global	Media sosial, e-commerce
Kompleksitas	Sedang	Tinggi	Sedang

Kiat Profesional: Pilih strategi replikasi berdasarkan kebutuhan sistem Anda untuk konsistensi, kecepatan, dan toleransi kesalahan. Alat seperti Apache Kafka, Redis, dan Debezium mempermudah implementasi. Jangan lupa untuk memantau kelambatan replikasi, throughput, dan kesalahan untuk mempertahankan kinerja.

Mari selami lebih dalam strategi, alat, dan praktik terbaik untuk membangun sistem replikasi data yang tangguh.

Streaming Data untuk Layanan Mikro menggunakan Debezium (Gunnar Morling)

Pola dan Strategi Replikasi Data

Memilih pola replikasi yang tepat berarti menemukan keseimbangan antara konsistensi, ketersediaan, dan kinerja. Berikut adalah tiga pendekatan yang umum digunakan untuk dipertimbangkan.

Replikasi Master-Slave

Dalam pengaturan ini, satu simpul induk menangani semua operasi penulisan, sementara beberapa simpul budak mereplikasi data induk secara asinkron dan menangani permintaan baca. Pembagian kerja ini memudahkan pengelolaan data di seluruh arsitektur layanan mikro.

Jika node master gagal, salah satu node slave dapat dipromosikan untuk mengambil alih operasi penulisan, sehingga memastikan kesinambungan. Sementara itu, node slave terutama menangani permintaan baca, mendistribusikan beban, dan meningkatkan kinerja sistem.

Pendekatan ini sangat efektif untuk beban kerja yang banyak membacaDengan menambahkan lebih banyak node slave, Anda dapat menskalakan sistem secara horizontal untuk menangani peningkatan permintaan baca. Namun, node master tunggal dapat menjadi hambatan untuk operasi tulis, yang dapat membatasi skalabilitas seiring pertumbuhan sistem Anda.

Replikasi Multi-Master

Replikasi multi-master memungkinkan beberapa node untuk menangani operasi baca dan tulis, menghilangkan ketergantungan pada satu simpul utama. Setiap simpul berfungsi sebagai simpul utama dan simpul sekunder, membuat sistem lebih tangguh terhadap kegagalan.

Saat penulisan terjadi pada node mana pun, perubahan disebarkan secara asinkron ke node lain. Pengaturan ini meningkatkan ketersediaan dan skalabilitas penulisan dibandingkan dengan replikasi master-slave. Jika satu node offline, node lain dapat terus menangani pembacaan dan penulisan tanpa gangguan.

Meski begitu, fleksibilitas ini menimbulkan kompleksitas. Karena beberapa node dapat melakukan penulisan secara bersamaan, resolusi konflik menjadi tantangan kritisAnda memerlukan aturan yang terdefinisi dengan baik untuk mengelola pembaruan yang saling bertentangan dan memastikan integritas data.

Replikasi multi-master sangat cocok untuk sistem yang tersebar di beberapa wilayah geografis. Misalnya, platform e-commerce global dapat menggunakan pendekatan ini untuk memungkinkan gudang di berbagai benua memperbarui inventaris secara lokal, sehingga terhindar dari penundaan yang disebabkan oleh panggilan jaringan lintas benua.

Konsistensi Akhir

Konsistensi akhirnya mengambil pendekatan yang berbeda terhadap sinkronisasi data. Alih-alih memerlukan konsistensi langsung di semua node, ia memprioritaskan ketersediaan dan menoleransi ketidakkonsistenan sementara yang terselesaikan seiring berjalannya waktu.

“Microservices adalah arsitektur revolusi pasca DevOps pertama” – Neal Ford

Model ini selaras dengan kerangka transaksi BASE (Basically Available, Soft State, Finally Consistent), yang kontras dengan properti ACID yang lebih ketat. Menurut teorema CAP, sistem terdistribusi tidak dapat menjamin konsistensi, ketersediaan, dan toleransi partisi secara bersamaan, sehingga konsistensi akhirnya menukar konsistensi langsung dengan ketersediaan yang lebih tinggi.

Contoh konsistensi akhir dalam tindakan meliputi pembaruan asinkron Amazon DynamoDB, penggunaan caching dan penyeimbangan beban oleh Netflix, dan caching sementara Twitter sebelum penulisan permanen.

Fitur	Konsistensi Akhir	Konsistensi yang Kuat
Konsistensi	Ketidakkonsistenan sementara diizinkan	Konsistensi langsung di seluruh replika
Tersedianya	Ketersediaan tinggi	Terbatas selama masalah jaringan
Toleransi Partisi	Diprioritaskan	Dikurangi selama partisi jaringan
Kasus Penggunaan	Media sosial, e-commerce	Transaksi keuangan, penawaran waktu nyata
Teknik	Versi, resolusi konflik, protokol anti-entropi	Komitmen 2 fase

Agar dapat bekerja secara efektif dengan konsistensi akhir, aplikasi harus menangani ketidakkonsistenan sementara dengan baik. Ini mungkin melibatkan menunjukkan data yang di-cache kepada pengguna dengan stempel waktu, menerapkan strategi penyelesaian konflik, atau menggunakan versi untuk melacak perubahan.

Pendekatan ini ideal untuk sistem yang tidak terlalu mementingkan akurasi waktu nyata, tetapi mengutamakan ketersediaan tinggi. Misalnya, umpan media sosial, katalog produk, atau sistem preferensi pengguna – ini adalah contoh utama yang mengutamakan konsistensi pada akhirnya.

Metode Integrasi Data dalam Layanan Mikro

Setelah Anda memilih pola replikasi, langkah berikutnya adalah memutuskan bagaimana layanan mikro Anda akan berkomunikasi dan berbagi data. Pilihan Anda di sini memengaruhi seberapa efektif sistem Anda diskalakan dan seberapa lancar layanan Anda berinteraksi.

Integrasi Berbasis API

Integrasi berbasis API memungkinkan layanan mikro berkomunikasi secara langsung dengan membuat permintaan HTTP waktu nyata melalui titik akhir API yang terdefinisi dengan baik. Metode ini ideal untuk operasi sinkron bila respons segera diperlukan. Misalnya, saat pengguna memesan, layanan pemesanan dapat langsung menghubungi layanan inventaris untuk memeriksa tingkat stok sebelum mengonfirmasi pembelian.

API mendukung berbagai format data seperti JSON, XML, dan teks biasa, sehingga memudahkan untuk menghubungkan layanan yang dibangun dengan teknologi yang berbeda. Namun, pendekatan ini dapat menyebabkan kopling ketat antar layanan. Jika layanan inventaris berhenti beroperasi, layanan pemesanan tidak akan dapat memproses pesanan. Untuk mengatasi hal ini, Anda perlu menerapkan mekanisme seperti batas waktu, pemutus arus, dan strategi cadangan untuk menjaga keandalan.

Untuk sistem yang memerlukan lebih banyak fleksibilitas dan skalabilitas, pendekatan berbasis peristiwa mungkin lebih cocok.

Integrasi Berbasis Peristiwa

Integrasi berbasis peristiwa bergantung pada Peristiwa asinkron untuk mengomunikasikan perubahan antar layanan. Alih-alih melakukan panggilan langsung, layanan menerbitkan peristiwa saat data berubah, dan layanan lain berlangganan peristiwa ini sesuai kebutuhan.

Misalnya, saat layanan inventaris memperbarui level stok, layanan tersebut mungkin menerbitkan peristiwa “stok berubah”. Layanan lain, seperti analitik atau notifikasi, dapat berlangganan peristiwa ini tanpa layanan inventaris perlu mengetahui layanan mana yang mendengarkan.

“Hasil dari pemrosesan pesan yang sama berulang kali harus sama dengan pemrosesan pesan satu kali.” – Chris Richardson

Untuk memastikan keandalan, gunakan Kotak Keluar Transaksional pola untuk pembaruan dan desain atom Konsumen Idempoten untuk menangani pemrosesan kejadian duplikat.

Dengan semakin populernya layanan mikro – 74% organisasi telah menggunakannya, menurut laporan Gartner tahun 2023 – pola berbasis peristiwa sangat penting untuk mengelola aliran data dalam skala besar. Alat seperti Apache Kafka dan RabbitMQ umumnya digunakan untuk tujuan ini. Opsi berbasis cloud seperti AWS EventBridge dan Google Cloud Pub/Sub menyederhanakan manajemen infrastruktur, sehingga lebih mudah diterapkan.

Untuk skalabilitas yang lebih baik, pertimbangkan untuk menggunakan Konsumen yang Bersaing atau Kelompok Konsumen untuk mendistribusikan beban kerja di beberapa instansi layanan. Mempartisi aliran peristiwa dapat lebih meningkatkan kinerja dengan memungkinkan pemrosesan paralel peristiwa terkait.

Untuk kontrol yang lebih terperinci, Anda dapat mengadopsi Change Data Capture (CDC) untuk pelacakan tingkat basis data.

Pengambilan Data Perubahan (CDC) untuk Replikasi Logis

Change Data Capture (CDC) adalah metode yang ampuh untuk mengintegrasikan data dengan memantau log transaksi basis data untuk melacak dan mereplikasi perubahan secara real-time. Pendekatan ini memastikan pembaruan yang akurat, mencatat apa yang berubah, kapan berubah, dan nilai sebelum dan sesudahnya.

“CDC menangkap perubahan pada tingkat basis data, memastikan sinkronisasi waktu nyata. Meskipun manfaatnya sangat luas, implementasi yang cermat dan terinformasi adalah kunci untuk membuka potensi penuhnya. Dengan menjembatani kesenjangan dan memastikan sinkronisasi data waktu nyata, CDC tidak dapat disangkal merupakan pengubah permainan dalam arena layanan mikro.” – Ravi Ranjan, Teknik di Clinikk

Misalnya, perusahaan ritel dapat menggunakan CDC untuk mengalirkan data penjualan langsung dari basis data transaksionalnya ke platform analitik. Pengaturan ini memungkinkan perusahaan untuk memantau penjualan dan inventaris secara real-time tanpa memengaruhi kinerja aplikasi yang berhadapan dengan pelanggan.

Ada tiga pendekatan utama CDC:

Pendekatan CDC	Cara Kerjanya	Kasus Penggunaan Terbaik
CDC berbasis kueri	Menggunakan kueri SELECT untuk mengidentifikasi perubahan	Basis data lama tanpa akses ke log transaksi
CDC berbasis pemicu	Pemicu basis data dijalankan saat terjadi perubahan	Sistem volume rendah di mana kinerja penulisan tidak terlalu penting
CDC berbasis log	Membaca log transaksi secara langsung	Sistem berkinerja tinggi dengan database yang berhadapan dengan pelanggan

Saat menerapkan CDC, Anda perlu memutuskan antara dorongan dan menarik metode. CDC berbasis push secara aktif mengirimkan perubahan dari basis data, sementara CDC berbasis pull secara berkala memeriksa pembaruan. CDC berbasis log sering kali berfungsi lebih baik dalam skenario pull, terutama saat meminimalkan dampak pada kinerja penulisan menjadi prioritas.

Untuk menghindari masalah kinerja, pilih alat CDC yang matang dan hindari melakukan transformasi berat dalam alur kerja berbasis pemicu. Sebaliknya, gunakan buffer dan alat pemrosesan waktu nyata untuk menangani transformasi di hilir.

Cara Menerapkan Replikasi Data

Setelah kita membahas pola dan strategi replikasi, sekarang saatnya untuk menyelami langkah-langkah praktis implementasi. Menyiapkan replikasi data secara sukses melibatkan pemilihan pola yang tepat, pemilihan alat yang tepat, dan memastikan pemantauan dan pengelolaan yang efektif.

Memilih Pola Replikasi yang Tepat

Langkah pertama dalam mengimplementasikan replikasi data adalah memilih pola yang sesuai dengan persyaratan sistem Anda untuk konsistensi, toleransi kesalahan, dan kinerja. Pilihan ini akan membentuk arsitektur Anda dan memengaruhi kompleksitas operasional.

Mulailah dengan menilai kebutuhan aplikasi Anda akan konsistensi. Jika sistem Anda dapat menangani ketidakkonsistenan sementara – seperti umpan media sosial atau mesin rekomendasi – model konsistensi akhir mungkin cocok, yang menawarkan kinerja yang lebih baik. Di sisi lain, sistem seperti platform keuangan atau manajemen inventaris menuntut konsistensi yang kuat, di mana semua replika tetap tersinkronisasi dengan sempurna.

Pertimbangkan pula kemampuan tim Anda dalam menangani tantangan operasional. Replikasi sinkron menjamin konsistensi tetapi dapat memperlambat kinerja dan memerlukan penanganan kesalahan yang rumit. Replikasi asinkron, meskipun tidak terlalu membebani kinerja, menimbulkan potensi kelambatan yang memerlukan pemantauan ketat.

Faktor penting lainnya adalah bagaimana data Anda dipartisi. Jika Anda dapat membagi data secara efektif di beberapa node, replikasi peer-to-peer dapat berfungsi dengan baik untuk aplikasi dengan permintaan baca dan tulis yang tinggi. Namun, pendekatan ini memerlukan mekanisme yang kuat untuk menyelesaikan konflik.

Setelah Anda menetapkan pola replikasi, langkah berikutnya adalah memilih teknologi yang tepat untuk mendukungnya.

Memilih Teknologi Replikasi

Pilihan teknologi Anda harus selaras dengan pola replikasi dan cara Anda berencana untuk mengintegrasikannya ke dalam sistem. Berikut ini beberapa pilihan yang populer:

• Bahasa Indonesia: Apache Kafka: Sebagai pilihan utama untuk arsitektur berbasis peristiwa, Kafka unggul dalam menangani aliran peristiwa berthroughput tinggi. Kafka menyediakan streaming pesan yang andal dengan partisi bawaan dan toleransi kesalahan, sehingga ideal untuk layanan mikro.
• Merah: Dikenal karena kecepatannya, Redis sangat bagus untuk menyimpan lapisan dengan replikasi master-slave-nya. Fungsionalitas pub/sub-nya juga mendukung distribusi peristiwa yang ringan, menjadikannya pilihan serbaguna untuk skenario respons cepat.
• Debesi: Untuk replikasi data secara real-time, Debezium memanfaatkan langsung log transaksi basis data, merekam perubahan tanpa memerlukan modifikasi kode aplikasi. Mendukung basis data seperti MySQL, PostgreSQL, dan MongoDB.
• Layanan Awan: Layanan terkelola seperti AWS RDS dengan replikasi lintas wilayah, Amazon EventBridge, atau Google Cloud Pub/Sub dapat menyederhanakan operasi sekaligus menyediakan replikasi dan perutean peristiwa yang andal.

Saat memilih alat, pertimbangkan infrastruktur yang sudah ada. Misalnya, jika tim Anda sudah menggunakan Kubernetes, penerapan Apache Kafka di Kubernetes mungkin cocok. Demikian pula, memanfaatkan layanan terkelola dari penyedia cloud dapat menyederhanakan integrasi dengan pengaturan Anda saat ini.

Selain itu, jangan abaikan fitur replikasi yang sudah ada di dalam database Anda. Replikasi logis PostgreSQL memungkinkan Anda untuk mereplikasi tabel tertentu, sementara set replika MongoDB menawarkan failover otomatis dengan overhead operasional yang lebih sedikit daripada alat eksternal.

Dengan alat yang Anda pilih, fokus beralih ke pemantauan dan pengelolaan sistem replikasi Anda secara efektif.

Pemantauan dan Pengelolaan Sistem Replikasi

Agar sistem replikasi Anda berjalan lancar, Anda perlu memantau metrik utama seperti kelambatan replikasi, throughput, dan tingkat kesalahan:

• Keterlambatan Replikasi: Ini mengukur seberapa lambat replika Anda dibandingkan dengan sumber data utama. Untuk sistem waktu nyata, targetkan jeda beberapa detik saja; untuk proses batch, beberapa menit mungkin dapat diterima. Siapkan peringatan untuk memberi tahu tim Anda jika jeda melebihi ambang batas ini.
• Hasil produksi: Pelacakan metrik seperti pesan per detik dan byte yang ditransfer membantu memastikan sistem Anda dapat menangani beban data saat ini dan mendatang. Tinjau metrik ini secara berkala untuk menemukan masalah kapasitas lebih awal.
• Tingkat Kesalahan: Awasi kesalahan seperti kegagalan koneksi, masalah serialisasi, dan masalah penyelesaian konflik. Mengatasinya dengan cepat sangat penting untuk menjaga integritas sistem.

Untuk visibilitas yang lebih baik terhadap sistem Anda, pertimbangkan untuk menggunakan alat pelacakan terdistribusi seperti Jaeger atau Zipkin. Alat ini dapat membantu mengidentifikasi hambatan dalam rantai replikasi yang kompleks.

Antrean surat yang tidak dapat diproses merupakan fitur lain yang berguna. Fitur ini mengisolasi pesan yang berulang kali gagal diproses, mencegahnya menyumbat sistem sekaligus menyimpannya untuk analisis selanjutnya. Gabungkan fitur ini dengan percobaan ulang otomatis menggunakan backoff eksponensial untuk menangani gangguan jaringan sementara tanpa membebani sistem hilir.

Terakhir, dokumentasi yang menyeluruh tidak dapat dinegosiasikan. Catatan terperinci mengenai arsitektur replikasi Anda, termasuk diagram alur data dan panduan pemecahan masalah, akan sangat berharga selama insiden.

Bersiaplah menghadapi skenario terburuk dengan menerapkan mekanisme failover otomatis dan menjaga cadangan data terkini. Uji langkah-langkah ini secara berkala – latihan rekayasa kekacauan adalah cara yang bagus untuk memastikan sistem Anda dapat menangani beban puncak dan kegagalan yang tidak terduga.

Untuk kebutuhan replikasi kinerja tinggi, penyedia infrastruktur seperti Serverion menawarkan server khusus dan solusi VPS. Dengan pusat data global, mereka dapat mendukung sistem latensi rendah dan ketersediaan tinggi yang ideal untuk basis data terdistribusi di berbagai wilayah.

Praktik Terbaik dan Pertimbangan Utama

Menciptakan sistem replikasi data yang andal melibatkan lebih dari sekadar memilih alat yang tepat. Keberhasilan bergantung pada tata kelola yang kuat, mengoptimalkan kinerja untuk skalabilitas, dan bersiap menghadapi kegagalan yang tak terelakkan. Faktor-faktor ini menentukan apakah sistem Anda menjadi aset yang dapat diandalkan atau sumber frustrasi yang terus-menerus.

Tata Kelola dan Keamanan Data

Setelah pengaturan replikasi Anda sudah siap, menjaga tata kelola dan keamanan yang kuat sangatlah penting. Data yang direplikasi perlu dilindungi dengan enkripsi ujung ke ujung dan komunikasi yang aman. Karena data sering kali mengalir melalui beberapa layanan dan wilayah, pendekatan keamanan berbasis perimeter tradisional mungkin tidak memadai.

Enkripsi dan komunikasi aman sangat penting. Gunakan protokol seperti TLS dan mTLS untuk melindungi data saat transit. Untuk data yang sangat sensitif, enkripsi data tersebut dengan algoritma seperti AES-256.

Terapkan model Zero Trust dengan kontrol akses yang ketat dan kredensial layanan yang unik. Kontrol akses dan otentikasi menjadi lebih kompleks dalam sistem terdistribusi, jadi menggunakan metode berbasis token seperti JWT atau OAuth 2.0 adalah langkah yang cerdas. Pastikan token memiliki waktu kedaluwarsa dan dapat dicabut saat diperlukan. Setiap layanan mikro harus memiliki kredensial basis datanya sendiri dengan izin minimum yang diperlukan – akun bersama merupakan resep untuk kerentanan.

Isolasi layanan merupakan strategi utama lainnya. Dengan memberikan penyimpanan data sendiri pada setiap layanan mikro, Anda membatasi dampak potensi pelanggaran keamanan. Ini dapat berarti basis data atau skema terpisah untuk setiap layanan, masing-masing dengan kredensial dan izin yang berbeda.

gerbang API bertindak sebagai pusat untuk menegakkan kebijakan keamanan. Mereka dapat mengelola autentikasi pengguna dan menghasilkan JSON Web Token (JWT), yang menyederhanakan keamanan di seluruh sistem Anda.

Pemantauan berkelanjutan sangat penting untuk menemukan anomali. Security Monkey dari Netflix adalah contoh hebat dari alat otomatis yang menilai infrastruktur keamanan. Siapkan peringatan untuk aktivitas yang tidak biasa, seperti volume replikasi yang tidak terduga atau upaya autentikasi yang gagal, untuk mendeteksi masalah lebih awal.

Optimasi Kinerja dan Skalabilitas

Setelah sistem replikasi Anda aman, langkah selanjutnya adalah memastikannya bekerja secara efisien. Mengoptimalkan kinerja sering kali berarti menyeimbangkan konsistensi dengan responsivitas, membuat pilihan berdasarkan kebutuhan aplikasi Anda.

Mulailah dengan mengatasi keterlambatan replikasi, yang dapat diminimalkan melalui pilihan topologi jaringan yang cerdas. Strategi seperti menempatkan replika secara geografis lebih dekat dengan pengguna, menggunakan alat kompresi data seperti LZ4 atau Snappy, dan menggunakan penyeimbangan beban dapat membantu. Namun, selalu uji metode kompresi – terkadang overhead CPU tidak sebanding dengan penghematan jaringan.

Penyeimbangan beban dan penskalaan otomatis dapat meningkatkan kinerja secara signifikan. Misalnya, rutekan operasi baca ke replika terdekat sambil mengarahkan penulisan ke basis data induk. Pendekatan ini bekerja dengan sangat baik untuk beban kerja yang banyak memerlukan pembacaan.

Penembolokan adalah cara lain untuk meningkatkan kinerja. Alat seperti Redis atau Memcached dapat menyimpan data yang sering diakses dalam memori, sehingga mengurangi beban basis data. Pastikan pembatalan cache sesuai dengan pola replikasi Anda untuk menghindari penyajian data yang kedaluwarsa.

Untuk beban kerja dinamis, pertimbangkan penskalaan elastisBayangkan sebuah situs e-commerce yang meningkatkan kapasitas selama Black Friday dan menurunkannya setelahnya. Alat seperti AWS Auto Scaling atau Azure Monitor memungkinkan hal ini, memastikan sumber daya digunakan secara efisien tanpa mengorbankan kinerja selama waktu puncak.

Pantau metrik kinerja secara terus-menerus dengan alat seperti Prometheus atau Dynatrace. Awasi throughput replikasi, tingkat kesalahan, dan pemanfaatan sumber daya untuk mengidentifikasi dan mengatasi hambatan sebelum memengaruhi pengguna. Seperti yang dikatakan pengembang Sanya Sawlani dengan tepat:

“Selalu ingat: Kode yang bersih akan berskala, kode yang berantakan akan hancur.”

Untuk organisasi yang membutuhkan replikasi multi-wilayah berkecepatan tinggi, penyedia infrastruktur seperti Serverion menawarkan server khusus dan solusi VPS yang dirancang untuk latensi rendah dan ketersediaan tinggi.

Perencanaan dan Pemulihan Kegagalan

Bahkan sistem replikasi terbaik pun menghadapi kegagalan, jadi perencanaan untuk menghadapinya tidak dapat dinegosiasikan. Ketahanan berasal dari persiapan untuk segala hal – mulai dari gangguan layanan kecil hingga penghentian pusat data secara penuh. Tujuannya bukanlah untuk mencegah setiap kegagalan, tetapi untuk memulihkan dengan baik saat terjadi.

Mekanisme redundansi dan failover adalah tulang punggung sistem yang tangguh. Rancang pengaturan Anda dengan beberapa jalur data untuk menghindari titik kegagalan tunggal. Aktifkan failover otomatis untuk mempromosikan replika saat sistem utama gagal, dan uji prosedur ini secara berkala melalui simulasi yang terkontrol.

Strategi pencadangan harus memperhitungkan sifat layanan mikro yang terdistribusi. Pencadangan monolitik tradisional tidak akan berfungsi saat data tersebar di beberapa basis data. Sebaliknya, terapkan pencadangan terkoordinasi yang membuat snapshot konsisten di semua layanan pada interval yang ditentukan.

Rencanakan bagaimana sistem Anda harus menangani ketidakkonsistenan selama kegagalan. Putuskan apakah lebih baik menyajikan data yang agak ketinggalan zaman atau mengembalikan kesalahan, dan dokumentasikan keputusan ini untuk tim operasi Anda.

Dokumentasi pemulihan bencana adalah suatu keharusan. Sertakan prosedur pemulihan langkah demi langkah, detail kontak, dan protokol eskalasi. Dalam situasi yang penuh tekanan, instruksi yang jelas dapat membuat perbedaan antara pemulihan yang cepat dan waktu henti yang lama.

Menguji cadangan sama pentingnya dengan membuatnya. Jadwalkan latihan rutin untuk memulihkan data, memastikan proses pencadangan dan pemulihan berjalan sebagaimana mestinya. Banyak organisasi baru menemukan kekurangan dalam cadangan mereka ketika sudah terlambat.

Akhirnya, desain untuk degradasi anggunMisalnya, jika replika tulis tidak dapat diakses, alihkan ke mode baca-saja sehingga pengguna tetap dapat mengakses data saat Anda mengatasi masalah. Pendekatan ini meminimalkan gangguan dan menjaga sistem Anda tetap berfungsi selama tantangan yang tidak terduga.

sbb-itb-59e1987

Kesimpulan

Replikasi data dalam layanan mikro bukan sekadar fitur teknis – ini adalah tulang punggung sistem terdistribusi yang andal dan efisien. Dalam panduan ini, kami telah menguraikan bagaimana strategi replikasi yang efektif dapat mengubah pengaturan yang rapuh menjadi arsitektur yang dapat diskalakan dan tangguh.

Replikasi memainkan peran penting dalam memastikan ketahanan, efisiensi, dan skalabilitas. Apakah Anda menggunakan pengaturan master-slave untuk skalabilitas yang lebih baik, pendekatan multi-master untuk ketersediaan yang lebih tinggi, atau konsistensi akhir untuk meningkatkan kinerja, pilihan Anda harus selaras dengan kebutuhan spesifik sistem Anda. Setiap pola menawarkan manfaat yang berbeda, jadi memilih yang tepat bergantung pada persyaratan unik Anda.

Teknik seperti Change Data Capture (CDC) dan replikasi multi-wilayah semakin menyoroti bagaimana replikasi mendukung kinerja global yang konsisten.

Namun, alat yang tepat saja tidak akan menjamin keberhasilan. Seperti yang dikatakan Chad Sanderson, CEO di Gable.ai, dengan bijak:

“Namun, dalam dunia layanan mikro, tidak ada kebenaran yang diawali dengan huruf kapital ‘T’. Setiap tim bertanggung jawab secara independen untuk mengelola produk data mereka yang dapat dan sering kali berisi informasi duplikat. Tidak ada yang mencegah data yang sama didefinisikan oleh beberapa layanan mikro dengan cara yang berbeda, disebut dengan nama yang berbeda, atau diubah sewaktu-waktu dengan alasan apa pun tanpa memberi tahu konsumen hilir tentang hal itu.”

Hal ini menggarisbawahi pentingnya tata kelola yang kuat, langkah-langkah keamanan, dan pemantauan proaktif. Sistem yang sukses tidak dibangun secara kebetulan – sistem tersebut merupakan hasil pengujian yang cermat, dokumentasi yang menyeluruh, dan perencanaan yang cermat untuk menghadapi potensi kegagalan.

Untuk membangun sistem yang dapat menangani lonjakan lalu lintas yang tak terduga atau gangguan regional tanpa hambatan, mulailah dengan pemahaman yang jelas tentang persyaratan Anda. Pilih pola replikasi yang sesuai dengan tujuan Anda, dan dukung dengan pemantauan, keamanan, dan dokumentasi yang kuat.

Bagi organisasi yang membutuhkan infrastruktur yang solid untuk mendukung strategi ini, Serverion menawarkan server khusus dan solusi VPS yang dirancang untuk penerapan multiwilayah dengan kinerja tinggi. Dengan infrastruktur yang tepat, Anda dapat memastikan operasi yang andal, pengguna yang puas, dan platform yang stabil yang siap menghadapi tantangan apa pun.

Tanya Jawab Umum

Bagaimana cara memilih strategi replikasi data yang tepat untuk arsitektur layanan mikro saya?

Memilih Strategi Replikasi Data yang Tepat untuk Layanan Mikro

Memilih pendekatan replikasi data terbaik untuk pengaturan layanan mikro Anda melibatkan pertimbangan beberapa faktor penting:

• Model Replikasi:Anda harus memilih antara tuan-budak replikasi, yang bekerja dengan baik untuk beban kerja yang banyak membaca, dan tuan-tuan replikasi, yang menawarkan ketersediaan lebih tinggi tetapi disertai dengan kompleksitas tambahan dalam pengelolaan.
• Persyaratan Konsistensi:Tanyakan pada diri Anda – apakah sistem Anda menuntut konsistensi yang kuat, di mana semua replika selalu sinkron? Atau dapatkah ia beroperasi dengan konsistensi akhirnya, yang memungkinkan pembaruan disinkronkan dari waktu ke waktu, meningkatkan kinerja dan ketersediaan?
• Skalabilitas dan Kebutuhan Spesifik: Jika aplikasi Anda dapat menangani beberapa latensi dan memprioritaskan ketersediaan, metode asinkron seperti Change Data Capture (CDC) mungkin cocok. Di sisi lain, jika konsistensi langsung tidak dapat dinegosiasikan, replikasi transaksional bisa menjadi pilihan yang lebih baik.

Dengan mempertimbangkan faktor-faktor ini secara cermat, Anda dapat menyesuaikan strategi replikasi agar memenuhi kebutuhan sistem Anda dalam hal performa, ketersediaan, dan skalabilitas.

Apa saja tantangan utama replikasi multi-master, dan bagaimana tantangan tersebut dapat diatasi secara efektif?

Tantangan Replikasi Multi-Master

Replikasi multi-master memperkenalkan rintangan seperti konflik data dan hambatan kinerja. Ketika beberapa node memperbarui bagian data yang sama pada saat yang sama, konflik dapat muncul, yang menciptakan ketidakkonsistenan di seluruh sistem. Untuk mengatasi hal ini, sistem sering kali mengandalkan metode seperti algoritma konsensus atau tipe data replikasi bebas konflik (CRDT)Teknik-teknik ini membantu memastikan bahwa semua node pada akhirnya selaras dan mempertahankan keadaan terpadu.

Tantangan signifikan lainnya adalah mempertahankan kinerja dan ketersediaan seiring dengan meningkatnya jumlah node master. Semakin banyak node yang terlibat, sinkronisasi data akan semakin kompleks dan membutuhkan banyak sumber daya, sehingga berpotensi memperlambat sistem. Salah satu cara untuk mengatasi hal ini adalah melalui replikasi asinkron, yang memungkinkan pembaruan menyebar ke seluruh jaringan tanpa memerlukan konsistensi segera. Metode ini meningkatkan kinerja sekaligus memastikan bahwa data akhirnya tersinkronisasi di seluruh node.

Apa itu Change Data Capture (CDC), dan bagaimana cara meningkatkan replikasi data dalam layanan mikro?

Pengambilan Data Perubahan (CDC) dalam Layanan Mikro

Change Data Capture (CDC) adalah pendekatan yang ampuh untuk menyinkronkan data di seluruh layanan mikro dengan menangkap pembaruan saat terjadi. Alih-alih mengandalkan transfer data massal yang memakan waktu, CDC memastikan bahwa perubahan yang dibuat dalam satu layanan tercermin di layanan lain hampir seketika. Hal ini membuat konsistensi data tetap utuh sekaligus mengurangi beban pada sistem sumber. CDC mencapai hal ini dengan memanfaatkan langsung log atau pemicu basis data, menjadikannya pilihan yang efisien untuk arsitektur berbasis peristiwa.

Berikut adalah beberapa tips untuk mengimplementasikan CDC secara efektif dalam layanan mikro:

• Pilih alat yang tepat: Manfaatkan alat seperti Debezium atau Kafka Connect, yang dirancang khusus untuk streaming data waktu nyata.
• Desain untuk pertumbuhan: Bangun layanan mikro Anda untuk menangani peningkatan volume data sambil tetap mempertahankan kinerja.
• Melacak dan mengaudit perubahan: Siapkan pencatatan dan pemantauan yang komprehensif untuk memastikan kepatuhan, keakuratan data, dan keandalan sistem.

Dengan CDC, layanan mikro dapat berkomunikasi dan tetap sinkron dengan mudah, bahkan di lingkungan yang bergerak cepat dan sarat data. Pendekatan ini memastikan sistem Anda tetap andal dan mutakhir tanpa beban tambahan yang tidak perlu.