Capacity Planning: Merencanakan Skala Sebelum Terjadi Lonjakan Beban

Banyak sistem terlihat stabil saat beban normal, tetapi mulai bermasalah ketika terjadi lonjakan pengguna atau permintaan. Masalah ini sering bukan karena kesalahan kode, melainkan karena kapasitas tidak direncanakan dengan matang.

Capacity planning adalah proses memperkirakan kebutuhan resource sebelum sistem mencapai batasnya. Tujuannya bukan sekadar memperbesar infrastruktur, tetapi memahami pola beban dan memastikan sistem tetap stabil saat terjadi peningkatan permintaan.

Mengapa Perencanaan Kapasitas Penting

Setiap sistem memiliki batas fisik. CPU, memori, penyimpanan, dan jaringan tidak bisa digunakan tanpa batas. Jika permintaan melampaui kemampuan tersebut, waktu respon meningkat, antrian menumpuk, dan risiko kegagalan berantai bertambah.

Tanpa perencanaan, tim biasanya bereaksi setelah masalah muncul. Pendekatan reaktif ini mahal dan berisiko karena gangguan sudah terjadi sebelum tindakan diambil.

Perencanaan kapasitas membantu sistem tetap berada dalam zona aman.

Komponen yang Perlu Dianalisis

Capacity planning tidak hanya soal jumlah server. Beberapa aspek penting yang harus dianalisis antara lain:

1. Pola Beban
Apakah permintaan stabil, musiman, atau sering melonjak tiba-tiba? Memahami pola ini membantu menentukan kapasitas minimum dan maksimum.

2. Batas Resource
Setiap komponen memiliki batas. Database mungkin memiliki batas koneksi, layanan memiliki batas thread, dan sistem penyimpanan memiliki batas kecepatan baca tulis.

3. Pertumbuhan Pengguna
Jika jumlah pengguna meningkat secara konsisten, kapasitas harus tumbuh seiring waktu, bukan menunggu sistem kewalahan.

4. Margin Keamanan
Sistem tidak boleh berjalan di ambang batasnya setiap hari. Harus ada ruang cadangan untuk menghadapi lonjakan tak terduga.

Risiko Jika Tidak Direncanakan

Tanpa capacity planning, sistem dapat mengalami beberapa masalah serius.

Pertama, kinerja menurun drastis saat lonjakan beban. Kedua, biaya bisa melonjak karena penambahan resource dilakukan secara darurat dan tidak efisien. Ketiga, reputasi layanan menurun akibat gangguan yang seharusnya bisa dicegah.

Lebih berbahaya lagi, sistem mungkin terlihat stabil hingga titik tertentu, lalu gagal secara tiba-tiba tanpa peringatan yang jelas.

Pendekatan yang Efektif

Perencanaan kapasitas yang baik bersifat berkelanjutan, bukan dilakukan sekali lalu dilupakan.

Beberapa langkah penting yang biasanya dilakukan:

1. Mengukur Penggunaan Nyata
Data historis membantu memahami pola beban dan tren pertumbuhan.

2. Melakukan Uji Beban
Pengujian dalam kondisi mendekati batas membantu menemukan titik lemah sebelum terjadi di produksi.

3. Memantau Indikator Kritis
Pemantauan CPU, memori, koneksi, dan waktu respon memberi sinyal awal jika sistem mendekati batas.

4. Menyusun Rencana Ekspansi
Penambahan kapasitas harus memiliki prosedur jelas agar dapat dilakukan cepat dan aman.

Hubungan dengan Stabilitas Jangka Panjang

Capacity planning bukan hanya soal menghadapi lonjakan sesaat. Ia berkaitan dengan keberlanjutan sistem dalam jangka panjang.

Sistem yang direncanakan dengan baik dapat berkembang tanpa mengorbankan stabilitas. Sebaliknya, sistem tanpa perencanaan akan selalu berada dalam siklus perbaikan darurat.

Stabilitas Dimulai dari Perkiraan yang Realistis

Capacity planning adalah disiplin untuk memahami batas sistem sebelum batas itu tercapai. Dengan perhitungan yang realistis dan pemantauan yang konsisten, lonjakan beban tidak lagi menjadi ancaman mendadak.

Dalam arsitektur modern, perencanaan kapasitas bukan pilihan tambahan, melainkan fondasi untuk menjaga sistem tetap stabil, dapat diprediksi, dan siap menghadapi pertumbuhan.

Penulis: Irsan Buniardi

Bulkhead Pattern: Isolasi Resource untuk Mencegah Gangguan Menyebar

Dalam sistem terdistribusi, banyak komponen berbagi resource yang sama, seperti thread, koneksi database, atau memori. Jika satu komponen mengalami lonjakan beban atau gangguan, ia bisa menghabiskan resource tersebut dan membuat komponen lain ikut terdampak.

Bulkhead pattern adalah pendekatan desain untuk memisahkan resource agar gangguan di satu bagian tidak menyebar ke bagian lain. Istilah ini diambil dari dunia perkapalan, di mana sekat digunakan untuk mencegah air memenuhi seluruh kapal ketika terjadi kebocoran di satu sisi.

Masalah Tanpa Isolasi Resource

Tanpa pemisahan yang jelas, sistem terlihat efisien karena semua komponen menggunakan pool yang sama. Namun efisiensi ini rapuh.

Jika satu layanan menerima lonjakan permintaan dan menghabiskan seluruh thread atau koneksi, layanan lain yang sebenarnya normal ikut gagal karena tidak mendapat jatah resource. Akibatnya, gangguan kecil berubah menjadi kegagalan sistemik.

Masalah ini sering tidak terlihat saat beban normal, tetapi muncul tiba-tiba saat kondisi ekstrem.

Prinsip Dasar Bulkhead Pattern

Inti dari bulkhead pattern adalah membagi resource berdasarkan fungsi atau jenis beban. Setiap kelompok layanan memiliki batasnya sendiri.

Pendekatan ini bekerja dengan logika sederhana: lebih baik satu bagian sistem gagal secara terisolasi daripada seluruh sistem berhenti total.

Beberapa bentuk penerapan dapat dijelaskan sebagai berikut:

1. Pemisahan Thread atau Worker
Layanan penting dan layanan tambahan menggunakan kumpulan thread yang berbeda agar tidak saling mengganggu.

2. Pemisahan Koneksi Database
Operasi berat seperti laporan besar tidak boleh menggunakan koneksi yang sama dengan operasi transaksi utama.

3. Pemisahan Antrian
Jenis pekerjaan berbeda ditempatkan pada antrian yang terpisah sehingga lonjakan satu jenis pekerjaan tidak menghambat yang lain.

Dampak Positif terhadap Stabilitas

Dengan isolasi resource, gangguan menjadi lebih terkendali. Jika satu bagian kehabisan kapasitas, hanya bagian itu yang terdampak.

Pendekatan ini juga membantu proses pemulihan. Karena dampak gangguan terbatas, sistem tidak perlu memulihkan seluruh komponen sekaligus.

Selain itu, bulkhead pattern membuat sistem lebih mudah dipahami dari sisi kapasitas. Setiap bagian memiliki batas yang jelas dan dapat dimonitor secara terpisah.

Trade-off yang Perlu Dipahami

Pemisahan resource bukan tanpa biaya. Jika pembagian terlalu kaku, sebagian resource mungkin menganggur sementara bagian lain kekurangan kapasitas.

Karena itu, desain isolasi harus mempertimbangkan pola beban nyata. Tujuannya bukan memaksimalkan penggunaan resource setiap saat, tetapi menjaga stabilitas saat terjadi gangguan.

Kapan Bulkhead Pattern Sangat Penting

Bulkhead pattern sangat penting pada sistem dengan banyak dependency dan beban yang tidak merata. Fitur tambahan yang jarang dipakai tetap harus dipisahkan dari fungsi inti agar tidak mengganggu operasional utama.

Dalam sistem berskala besar, isolasi resource sering menjadi perbedaan antara gangguan lokal dan penghentian total.

Membatasi Dampak, Bukan Menghindari Gangguan

Gangguan tidak bisa dihilangkan sepenuhnya. Namun penyebarannya bisa dibatasi. Bulkhead pattern mengajarkan bahwa stabilitas sistem bukan hanya soal kecepatan atau kapasitas, melainkan kemampuan membatasi dampak ketika sesuatu berjalan tidak sesuai harapan.

Dengan isolasi resource yang tepat, sistem menjadi lebih tangguh, lebih mudah dikendalikan, dan lebih aman terhadap lonjakan beban yang tidak terduga.

Penulis: Irsan Buniardi

Rate Limiting Strategy: Membatasi Akses Tanpa Mengorbankan Stabilitas

Dalam sistem berskala besar, tidak semua permintaan bisa diproses tanpa batas. Jika akses dibiarkan bebas, lonjakan kecil saja dapat menghabiskan resource dan membuat sistem melambat atau bahkan berhenti. Karena itu dibutuhkan pembatasan akses yang terukur dan terencana.

Rate limiting strategy adalah pendekatan untuk mengatur jumlah permintaan yang boleh diproses dalam periode tertentu. Tujuannya bukan untuk membatasi pengguna secara sembarangan, melainkan menjaga stabilitas sistem agar tetap sehat dalam berbagai kondisi beban.

Mengapa Pembatasan Akses Diperlukan

Sistem memiliki kapasitas terbatas. CPU, memori, koneksi database, dan jaringan semuanya memiliki batas fisik. Ketika jumlah permintaan melampaui kapasitas ini, waktu respon meningkat, antrian menumpuk, dan risiko kegagalan berantai bertambah.

Tanpa pembatasan, satu klien atau satu jenis permintaan dapat menghabiskan sebagian besar kapasitas dan mengganggu pengguna lain. Dalam konteks ini, rate limiting berfungsi sebagai mekanisme perlindungan.

Tujuan Utama Rate Limiting

Pembatasan akses bukan sekadar soal menolak permintaan. Ia memiliki beberapa tujuan strategis.

1. Menjaga Stabilitas Sistem
Dengan membatasi jumlah permintaan per waktu tertentu, sistem dapat tetap beroperasi dalam batas aman.

2. Mencegah Penyalahgunaan
Akses berlebihan, baik disengaja maupun tidak, dapat dicegah sebelum menimbulkan kerusakan.

3. Mendistribusikan Kapasitas Secara Adil
Setiap pengguna atau layanan mendapatkan jatah yang proporsional sehingga tidak ada pihak yang mendominasi resource.

Pendekatan Umum dalam Pembatasan Akses

Ada beberapa cara untuk menerapkan pembatasan secara efektif.

1. Batas Berdasarkan Waktu
Sistem menentukan jumlah maksimum permintaan dalam satu detik atau satu menit.

2. Batas Berdasarkan Identitas
Setiap pengguna, aplikasi, atau alamat tertentu memiliki kuota sendiri.

3. Batas Berdasarkan Jenis Operasi
Operasi berat seperti pencarian kompleks dapat diberi batas lebih ketat dibanding operasi ringan.

Pendekatan ini dapat digabungkan agar lebih adaptif terhadap berbagai pola penggunaan.

Risiko Jika Tidak Dirancang dengan Tepat

Pembatasan yang terlalu ketat dapat merugikan pengguna sah. Sebaliknya, pembatasan yang terlalu longgar tidak memberikan perlindungan nyata.

Masalah lain muncul ketika sistem tidak memberikan respons yang jelas saat batas terlampaui. Pengguna atau layanan klien mungkin terus mencoba ulang permintaan, sehingga justru menambah beban.

Karena itu, desain rate limiting harus disertai mekanisme respons yang transparan dan waktu tunggu yang wajar.

Hubungan dengan Stabilitas Jangka Panjang

Rate limiting berperan sebagai katup pengaman. Dalam kondisi normal, ia mungkin jarang aktif. Namun saat terjadi lonjakan beban, mekanisme ini mencegah sistem masuk ke kondisi tidak stabil.

Dengan pembatasan yang tepat, sistem dapat menghindari antrian tak terkendali dan menjaga waktu respon tetap dalam batas yang dapat diterima.

Perlindungan yang Terukur

Rate limiting strategy bukanlah pembatasan semata, melainkan bentuk perlindungan terukur terhadap kapasitas sistem. Ia membantu memastikan bahwa stabilitas lebih diutamakan daripada memproses semua permintaan tanpa kendali.

Dalam arsitektur modern, pembatasan akses yang dirancang dengan baik menjadi bagian penting dari fondasi sistem yang tahan terhadap lonjakan beban dan gangguan tak terduga.

Penulis: Irsan Buniardi

Graceful Degradation: Menjaga Sistem Tetap Berfungsi Saat Gangguan

Dalam sistem berskala besar, gangguan adalah hal yang tidak bisa dihindari. Jaringan bisa melambat, layanan pendukung bisa gagal, atau beban bisa melonjak tiba-tiba. Sistem yang baik bukan sistem yang tidak pernah gagal, melainkan sistem yang tetap bisa berjalan meskipun dalam kondisi terbatas.

Graceful degradation adalah pendekatan desain di mana sistem tetap memberikan layanan, walaupun tidak dalam kemampuan penuh. Alih-alih berhenti total, sistem menurunkan tingkat layanan secara terkontrol.

Apa yang Dimaksud dengan Graceful Degradation

Graceful degradation berarti ketika terjadi gangguan, sistem tetap memprioritaskan fungsi inti. Fitur tambahan atau fungsi sekunder dapat dimatikan sementara agar beban berkurang dan layanan utama tetap berjalan.

Pendekatan ini berbeda dengan kegagalan total. Dalam kegagalan total, pengguna tidak mendapatkan layanan sama sekali. Dalam graceful degradation, pengguna masih mendapatkan layanan dasar, meskipun mungkin lebih lambat atau dengan fitur terbatas.

Mengapa Pendekatan Ini Penting

Pada sistem terhubung, satu layanan sering bergantung pada layanan lain. Jika satu komponen gagal dan tidak ada mekanisme penyesuaian, seluruh sistem bisa ikut berhenti.

Graceful degradation membantu mencegah kegagalan menyebar. Dengan membatasi dampak gangguan, sistem dapat menjaga stabilitas secara keseluruhan.

Beberapa manfaat utamanya dapat dijelaskan sebagai berikut:

1. Mengurangi Dampak Gangguan
Ketika satu bagian sistem bermasalah, bagian lain tetap bisa berfungsi. Ini mencegah kegagalan berantai.

2. Menjaga Pengalaman Pengguna
Pengguna masih bisa melakukan tindakan penting, meskipun beberapa fitur tidak tersedia.

3. Memberi Waktu untuk Pemulihan
Sistem tetap berjalan sehingga tim memiliki waktu untuk memperbaiki masalah tanpa tekanan akibat penghentian total.

Contoh Penerapan

Graceful degradation dapat diterapkan dalam berbagai bentuk.

Misalnya, ketika layanan rekomendasi gagal, aplikasi tetap menampilkan konten utama tanpa rekomendasi tambahan. Atau ketika sistem pencarian berat mengalami gangguan, aplikasi menampilkan hasil sederhana tanpa filter lanjutan.

Intinya adalah memisahkan fungsi inti dan fungsi tambahan. Fungsi inti harus tetap berjalan dalam hampir semua kondisi.

Prinsip Desain yang Perlu Diperhatikan

Agar graceful degradation efektif, desain sistem harus mempertimbangkan beberapa hal penting:

1. Identifikasi Fungsi Kritis
Tentukan bagian mana yang wajib tersedia dan mana yang bisa dimatikan sementara.

2. Pisahkan Resource
Jangan biarkan fitur tambahan menggunakan resource yang sama dengan fungsi inti tanpa batasan.

3. Batasi Ketergantungan
Jika memungkinkan, fungsi inti tidak boleh bergantung pada layanan yang tidak benar-benar penting.

4. Uji dalam Kondisi Gangguan
Sistem harus diuji dalam kondisi terbatas untuk memastikan ia benar-benar bisa menurunkan layanan secara terkontrol.

Risiko Jika Tidak Dirancang dengan Baik

Tanpa graceful degradation, gangguan kecil dapat berubah menjadi penghentian total. Sistem mungkin memiliki kapasitas besar, tetapi tetap rapuh karena tidak mampu menyesuaikan diri saat sebagian komponennya gagal.

Lebih berbahaya lagi, sistem bisa terlihat stabil dalam pengujian normal, tetapi runtuh saat kondisi tidak ideal muncul.

Stabilitas dalam Kondisi Tidak Ideal

Graceful degradation adalah pengakuan bahwa sistem tidak selalu berada dalam kondisi sempurna. Dengan desain yang tepat, sistem dapat tetap melayani kebutuhan utama meskipun dalam keadaan terbatas.

Di lingkungan terdistribusi, kemampuan untuk menurunkan layanan secara terkontrol sering kali lebih penting daripada kemampuan beroperasi maksimal dalam kondisi normal. Sistem yang tangguh bukan hanya yang kuat saat beban ringan, tetapi yang tetap berdiri saat gangguan datang.

Penulis: Irsan Buniardi

Cascading Failures: Kegagalan Berantai dalam Sistem Terhubung

Dalam sistem yang saling terhubung, satu gangguan kecil jarang berhenti di satu titik. Gangguan tersebut dapat menyebar dari satu layanan ke layanan lain, lalu meluas hingga memengaruhi keseluruhan sistem. Inilah yang disebut cascading failures atau kegagalan berantai.

Masalah ini sering tidak terlihat saat sistem berjalan normal. Namun ketika beban meningkat atau satu komponen melambat, efeknya bisa berkembang sangat cepat dan sulit dihentikan.

Bagaimana Kegagalan Berantai Terjadi

Kegagalan berantai biasanya dimulai dari satu komponen yang mengalami penurunan kinerja atau error. Komponen lain yang bergantung padanya mulai menunggu lebih lama atau mencoba ulang permintaan. Akibatnya, beban bertambah, antrian menumpuk, dan resource semakin tertekan.

Jika tidak ada pembatasan yang jelas, kondisi ini akan menyebar. Layanan yang awalnya sehat ikut terdampak karena harus menangani permintaan yang tertunda atau permintaan ulang.

Dalam sistem terdistribusi, ketergantungan antar layanan membuat penyebaran gangguan menjadi sangat cepat.

Pola Umum yang Memicu Cascading Failures

Beberapa pola yang sering memicu kegagalan berantai antara lain:

1. Ketergantungan Berlapis
Satu layanan memanggil layanan lain, lalu layanan tersebut memanggil layanan berikutnya. Jika satu titik gagal, seluruh rantai ikut terpengaruh.

2. Retry Tanpa Batas
Ketika terjadi error, sistem mencoba ulang secara agresif tanpa jeda atau batasan. Alih-alih memperbaiki situasi, tindakan ini justru memperparah beban.

3. Resource Bersama
Beberapa layanan menggunakan database, koneksi jaringan, atau thread yang sama. Ketika satu layanan menghabiskan resource tersebut, layanan lain ikut melambat.

4. Tidak Ada Isolasi
Tanpa pemisahan yang jelas, gangguan di satu bagian sistem bisa langsung memengaruhi bagian lain.

Dampak terhadap Stabilitas Sistem

Cascading failures dapat mengubah gangguan kecil menjadi outage besar. Sistem yang seharusnya masih mampu melayani sebagian permintaan justru berhenti total karena semua komponen ikut terbebani.

Dalam kondisi tertentu, pemulihan pun menjadi sulit. Saat layanan mulai kembali normal, lonjakan permintaan tertunda dapat kembali membebani sistem dan memicu siklus gangguan berikutnya.

Strategi Mencegah Penyebaran Gangguan

Menghindari kegagalan berantai membutuhkan desain yang sadar akan batas kapasitas.

Beberapa pendekatan penting yang sering diterapkan adalah:

1. Membatasi Permintaan
Setiap layanan perlu memiliki batas maksimum permintaan yang dapat diproses agar tidak kelebihan beban.

2. Mengatur Timeout dengan Tepat
Waktu tunggu yang terlalu panjang membuat resource terkunci lebih lama. Waktu tunggu yang terlalu pendek dapat memicu terlalu banyak percobaan ulang. Keseimbangan sangat penting.

3. Isolasi Resource
Memisahkan pool koneksi, thread, atau antrian antar layanan membantu mencegah gangguan menyebar.

4. Mengurangi Ketergantungan Kritis
Jika memungkinkan, layanan harus mampu memberikan respons sederhana tanpa selalu bergantung pada layanan lain.

Pentingnya Pengamatan dan Respons Cepat

Deteksi dini sangat penting. Lonjakan latency, peningkatan antrian, atau kenaikan error rate sering menjadi tanda awal kegagalan berantai.

Dengan pemantauan yang konsisten dan respons otomatis terhadap beban berlebih, penyebaran gangguan dapat dihentikan sebelum meluas.

Stabilitas Bukan Hanya Soal Komponen Tunggal

Cascading failures menunjukkan bahwa stabilitas sistem tidak ditentukan oleh satu komponen saja, melainkan oleh hubungan antar komponen. Sistem yang tampak kuat secara individu bisa tetap runtuh jika tidak memiliki batas dan isolasi yang jelas.

Mencegah kegagalan berantai berarti merancang sistem yang mampu membatasi dampak gangguan. Di lingkungan terdistribusi, kemampuan membendung masalah jauh lebih penting daripada sekadar mempercepat pemrosesan.

Penulis: Irsan Buniardi

Slow Consumer Problem: Ketidakseimbangan Pemrosesan Event

Dalam arsitektur berbasis event atau message queue, sistem dirancang agar producer dan consumer bisa berjalan terpisah. Producer mengirim event, sementara consumer memprosesnya secara asynchronous. Pola ini membuat sistem lebih fleksibel dan mudah diskalakan.

Namun ada satu masalah klasik yang sering muncul di sistem berskala besar, yaitu slow consumer problem. Masalah ini terjadi ketika consumer tidak mampu memproses event secepat event tersebut masuk ke sistem. Akibatnya, antrian menumpuk, latency meningkat, dan dalam kondisi tertentu sistem bisa mengalami gangguan menyeluruh.

Apa Itu Slow Consumer Problem

Slow consumer problem adalah kondisi ketika laju pemrosesan lebih lambat dibanding laju kedatangan event. Perbedaan kecil dalam jangka pendek mungkin tidak terasa. Namun dalam periode panjang, selisih ini akan terakumulasi menjadi backlog besar.

Masalah ini bukan sekadar soal performa. Ketidakseimbangan ini dapat memicu efek berantai pada komponen lain, terutama jika sistem memiliki banyak dependency.

Penyebab Umum Slow Consumer

Ada beberapa penyebab yang sering memicu kondisi ini.

1. Beban Mendadak Meningkat
Lonjakan traffic yang tidak diantisipasi membuat event masuk lebih cepat dari kapasitas pemrosesan. Jika tidak ada mekanisme autoscaling atau pembatasan, backlog akan terbentuk dengan cepat.

2. Proses Konsumsi Terlalu Berat
Consumer melakukan terlalu banyak pekerjaan dalam satu event, misalnya memanggil banyak layanan lain atau melakukan query kompleks. Waktu proses per event menjadi panjang sehingga throughput turun.

3. Resource Terbatas
CPU, memori, koneksi database, atau thread pool yang terbatas bisa membuat consumer melambat meskipun logika aplikasinya efisien.

4. Ketergantungan Eksternal Lambat
Jika consumer bergantung pada layanan eksternal yang lambat atau tidak stabil, waktu pemrosesan akan ikut terdampak.

Dampak Terhadap Sistem

Slow consumer problem tidak hanya menyebabkan antrian panjang. Dampaknya bisa lebih luas.

Pertama, latency end-to-end meningkat karena event harus menunggu lebih lama sebelum diproses. Kedua, storage untuk queue bisa penuh jika backlog tidak terkontrol. Ketiga, sistem upstream bisa terdampak jika terdapat mekanisme retry atau pengiriman ulang akibat timeout.

Dalam sistem real-time, backlog besar juga dapat menyebabkan data menjadi tidak relevan saat akhirnya diproses. Ini menciptakan masalah data staleness dan inkonsistensi bisnis.

Strategi Mengatasi Slow Consumer

Pendekatan untuk menangani slow consumer tidak cukup hanya dengan menambah instance consumer. Beberapa strategi yang umum digunakan antara lain:

1. Mengatur backpressure
Sistem dapat membatasi laju producer ketika backlog melewati ambang tertentu. Dengan cara ini, ketidakseimbangan tidak terus membesar.

2. Meningkatkan paralelisme
Consumer dapat dipisah menjadi beberapa instance atau thread untuk meningkatkan throughput, selama resource mencukupi.

3. Memecah Proses Berat
Jika satu event memicu proses kompleks, pertimbangkan untuk memecahnya menjadi beberapa tahap agar waktu proses per langkah lebih singkat.

4. Monitoring Lag Secara Aktif
Selisih antara event terbaru dan event yang sedang diproses harus dimonitor. Lag yang terus meningkat adalah sinyal awal adanya ketidakseimbangan.

Mendesain Sistem dengan Kesadaran Beban

Sistem berbasis event harus dirancang dengan asumsi bahwa beban tidak selalu stabil. Producer dan consumer jarang berjalan dalam ritme yang sama secara konsisten.

Desain yang baik memperhitungkan variasi beban, kemampuan scaling, dan batas toleransi backlog. Tanpa perencanaan ini, slow consumer problem akan muncul berulang setiap kali terjadi lonjakan traffic.

Menjaga Ritme Pemrosesan

Slow consumer problem pada dasarnya adalah masalah ritme. Ketika laju masuk dan laju proses tidak seimbang, sistem kehilangan stabilitasnya.

Dengan pengendalian beban, pemecahan proses, dan pemantauan lag secara disiplin, sistem dapat menjaga keseimbangan pemrosesan event. Di arsitektur terdistribusi, stabilitas bukan hanya soal cepat, tetapi soal menjaga ritme agar tidak tertinggal.

Penulis: Irsan Buniardi