Apa yang Dimaksud Autoscaling (Penskalaan Otomatis)?

Dunia bisnis digital berkembang dengan sangat cepat dan persyaratannya terus berubah. Karena itu, penting bagi kita untuk terus menyesuaikan diri dengan kebutuhan yang bervariasi dan mengevaluasi kinerja aplikasi kita. Inilah tempat di mana autoscaling memainkan perannya. Autoscaling merupakan fitur komputasi awan modern yang esensial, yang secara otomatis menyesuaikan sumber daya komputasi berdasarkan beban dan permintaan saat ini. Dengan memahami dan mengimplementasikan autoscaling, perusahaan dapat meningkatkan efisiensi, mengurangi biaya, dan menyediakan layanan yang lebih andal.

Dalam artikel ini, kita akan mengeksplorasi konsep autoscaling, cara kerjanya, berbagai jenis dan manfaatnya, serta perbandingannya dengan load balancing.

Apa yang Dimaksud Autoscaling?

Penskalaan otomatis memberikan cara untuk menyesuaikan sumber daya komputasi, memori, atau jaringan secara otomatis berdasarkan permintaan, mengikuti fluktuasi dan pola penggunaan. Tanpa fitur ini, sumber daya akan tetap statis dan tidak bisa diperbesar ketika permintaan meningkat atau diperkecil saat kebutuhan menurun. Fleksibilitas ini sangat penting untuk mengoptimalkan alokasi sumber daya dan biaya.

Dalam konteks komputasi awan modern, penskalaan otomatis sangat krusial. Ini mendukung prinsip dasar cloud computing: membayar hanya untuk apa yang digunakan dengan memanfaatkan sumber daya elastis seperti kapasitas server atau mesin virtual yang dapat disesuaikan sesuai kebutuhan. Fitur ini juga mencakup instans dan layanan yang dapat menyesuaikan skala dengan permintaan, menjaga kinerja tetap efisien dengan mengelola tingkat sumber daya dasar yang diperlukan.

Mekanisme Kerja Autoscaling

Penskalaan otomatis untuk instans dapat bervariasi tergantung pada platform dan jenis sumber daya yang dipilih oleh perusahaan. Berikut ini adalah dua metode yang berbeda:

Autoscaling Horisontal

Penskalaan level merujuk pada proses menambah atau mengurangi jumlah node, yang bisa berupa pod Kubernetes, untuk menangani berbagai beban kerja. Salah satu keunggulan penskalaan horizontal adalah kemampuannya untuk menambah kapasitas tanpa harus memodifikasi node yang sudah ada, sehingga sering kali lebih cepat dibandingkan dengan penskalaan vertikal. Namun, penting untuk dicatat bahwa penskalaan horizontal tidak selalu efisien atau dapat diterapkan pada semua jenis aplikasi atau beban kerja.

Autoscaling Vertikal

Strategi ini mencakup penyesuaian pada kapasitas memori dan kekuatan pemrosesan dari node yang sudah ada. Misalnya, jika Anda memiliki dua server dengan RAM 16 GB dan empat CPU virtual, Anda bisa meningkatkan kapasitasnya melalui penskalaan vertikal. Namun, ada situasi tertentu, seperti dengan database relasional, di mana desainnya tidak memungkinkan untuk menangani beban kerja secara efisien. Dalam kasus seperti ini, penskalaan vertikal mungkin menjadi satu-satunya opsi saat permintaan meningkat. Akan tetapi, metode penskalaan ini tidak sefleksibel penskalaan horizontal dalam hal otomatisasi.

Macam-Macam Autoscaling

Terdapat tiga kategori utama penskalaan otomatis yang dapat dibedakan berdasarkan metode aktivasi server:

Autoscaling Prediktif

Penskalaan otomatis berbasis prediksi menunjukkan hasil terbaik dalam lingkungan server virtual dengan beban yang relatif stabil. Metode ini memanfaatkan kecerdasan buatan untuk meramalkan peningkatan lalu lintas dan menyiapkan lebih banyak sumber daya server sebelum lonjakan tersebut terjadi. Dengan cara ini, server sudah ditingkatkan sebelum terjadinya puncak, memastikan aplikasi tetap berjalan lancar selama periode sibuk dan memberikan kinerja serta pengalaman pengguna yang lebih optimal.

Autoscaling Terjadwal

Penskalaan otomatis terjadwal mengharuskan perencanaan sebelumnya untuk mengelola beban puncak dengan menambahkan server pada waktu-waktu tertentu yang telah ditetapkan. Berbeda dengan pendekatan prediktif yang mengandalkan algoritma untuk meramalkan kebutuhan sumber daya, metode ini membutuhkan campur tangan manusia untuk menentukan kapan penambahan sumber daya diperlukan. Teknik ini sangat efektif untuk situs hosting eCommerce, di mana sering terjadi lonjakan lalu lintas selama event penjualan atau promosi. Dengan pendekatan ini, toko online Anda tetap dapat beroperasi dengan optimal dan responsif.

Autoscaling Reaktif

Dalam metode ini, server hosting tambahan secara otomatis diaktifkan berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan sebelumnya oleh administrator. Administrator akan menetapkan batasan tertentu untuk merespons metrik kinerja utama, seperti tingkat pemanfaatan server. Sebagai contoh, server tambahan dapat diatur untuk aktif secara otomatis ketika server utama mencapai tingkat kapasitas 80% selama satu menit. Dengan cara ini, sistem merespons volume lalu lintas yang sebenarnya dengan penskalaan otomatis yang bersifat reaktif.

Autoscaling di Komputasi Cloud (Cloud Computing)

Penskalaan otomatis dalam komputasi awan merujuk pada kemampuan sebuah perusahaan untuk secara otomatis menyesuaikan kapasitas layanan cloud yang mereka tawarkan, baik menambah maupun mengurangi, sesuai dengan perubahan lalu lintas. Layanan penskalaan otomatis ini tersedia dari penyedia besar seperti AWS, Microsoft Azure, dan GCP.

Fitur penskalaan otomatis dapat mengurangi biaya operasional sambil menjaga kinerja yang konsisten melalui penyesuaian dinamis pada ukuran instans yang dibutuhkan, tergantung pada fluktuasi permintaan. Ini membantu menjaga performa aplikasi tetap optimal meskipun terjadi lonjakan lalu lintas yang tak terduga. Saat terjadi peningkatan lalu lintas, penskalaan otomatis akan secara langsung menambah atau mengurangi jumlah server yang digunakan. Setiap server dikelola, dipantau, dan dinonaktifkan oleh sistem penskalaan otomatis.

Sebagai contoh, sistem penskalaan otomatis dapat dengan cepat menyesuaikan sumber daya selama serangan DDoS berkat pemantauan yang efektif dan kebijakan yang sudah ditetapkan. Basis data dengan penskalaan otomatis juga mampu menyesuaikan kapasitasnya dengan memulai atau menghentikan layanan sesuai dengan kebutuhan aplikasi.

Pelaksanaan Auto Scaling

Secara umum, penskalaan otomatis mencakup langkah-langkah berikut:

• Pemantauan: Platform cloud secara terus-menerus memantau berbagai indikator yang berkaitan dengan aplikasi.
• Penetapan Ambang Batas: Pengguna menetapkan kebijakan penskalaan berdasarkan ambang batas metrik tertentu, yang menentukan kapan perlu menambah atau mengurangi skala.
• Eksekusi Penskalaan: Sistem penskalaan otomatis akan memulai proses penskalaan ketika metrik melampaui ambang batas yang telah ditentukan.
• Pengelolaan Sumber Daya: Sesuai dengan permintaan, instance baru akan diaktifkan atau instance lama akan dihentikan.

Keuntungan Menggunakan Autoscaling

Teknologi penskalaan otomatis menawarkan berbagai keunggulan dibandingkan dengan konfigurasi instance statis yang tidak dapat menyesuaikan diri secara otomatis. Beberapa keuntungan ini meliputi:

• Penghematan Biaya: Dengan penskalaan otomatis, biaya dapat dikendalikan karena sumber daya hanya diperluas saat diperlukan dan diperkecil ketika beban lalu lintas menurun. Ini berbeda dari pendekatan statis yang mengharuskan penyediaan sumber daya berlebihan untuk mengantisipasi lonjakan lalu lintas, yang mengakibatkan biaya lebih tinggi.
• Otomatisasi yang Lebih Efisien: Meskipun penambahan sumber daya bisa dilakukan secara manual, metode ini tidak efisien dan sulit diukur. Penskalaan otomatis, di sisi lain, mengelola sumber daya sesuai dengan kebijakan yang ditetapkan, meningkatkan efisiensi kinerja, dan mengurangi kebutuhan akan campur tangan manusia.
• Performa Konsisten: Dengan kebijakan penskalaan otomatis, administrator keamanan cloud dapat mengatur dan mempertahankan tingkat performa yang diinginkan, memastikan bahwa aplikasi selalu beroperasi pada tingkat kinerja optimal.
• Toleransi Kesalahan yang Lebih Baik: Sistem ini secara terus-menerus memantau kesehatan dan performa beban kerja. Jika terjadi kegagalan atau masalah perangkat keras, penskalaan otomatis akan menggantikan atau menyesuaikan sumber daya secara otomatis untuk meningkatkan keandalan.
• Ketersediaan Layanan yang Lebih Tinggi: Penskalaan otomatis menyesuaikan sumber daya secara real-time untuk memastikan layanan tetap tersedia bahkan saat menghadapi lonjakan lalu lintas atau beban yang berat, sedangkan konfigurasi statis sering kali tidak cukup tangguh untuk menangani situasi ini.

Perbandingan Autoscaling dan Load Balancing

Load balancing sangat berhubungan dengan penskalaan otomatis aplikasi, karena bertujuan untuk mengoptimalkan operasi back-end melalui pemantauan kesehatan server, manajemen lalu lintas, dan penyesuaian sumber daya server. Banyak penyeimbang beban modern sudah dilengkapi dengan dukungan bawaan untuk penskalaan otomatis, yang meningkatkan efisiensi sistem.

Penyeimbang beban memastikan distribusi beban yang optimal dengan meningkatkan ketersediaan, performa, dan mengurangi latensi jaringan aplikasi. Kebijakan penskalaan otomatis mengatur peningkatan atau pengurangan jumlah instance secara otomatis sesuai kebutuhan aplikasi, memberikan petunjuk kepada penyeimbang beban tentang bagaimana mendistribusikan lalu lintas di antara instance yang ada.

Penyeimbang beban elastis memantau kesehatan setiap instance dan mendistribusikan lalu lintas secara merata, mencegah satu instance dari kelebihan beban dengan mengalihkan rute lalu lintas bila diperlukan.

Integrasi penskalaan otomatis dengan penyeimbang beban elastis memungkinkan distribusi lalu lintas secara efektif ke berbagai instance dan mengurangi kebutuhan pemantauan manual. Selain itu, integrasi ini memastikan penskalaan otomatis dapat menyesuaikan tingkat sumber daya secara dinamis, sementara penyeimbang beban tetap mengelola distribusi lalu lintas dengan efisien.

Kesimpulan

Penskalaan otomatis dalam komputasi awan merupakan fitur krusial dalam pengelolaan sumber daya yang dinamis, dirancang untuk menyesuaikan diri dengan fluktuasi beban secara otomatis. Sistem ini melakukan penyesuaian pada komputasi, memori, dan jaringan setiap menit untuk menjaga kinerja optimal dengan biaya yang efisien serta memastikan ketersediaan layanan. Dengan tuntutan digital yang sering berubah, penskalaan otomatis berperan penting dalam alokasi sumber daya dan peningkatan efisiensi operasional, menjadikannya alat vital untuk beradaptasi dengan dinamika ruang digital.

FAQ