PENJELASAN SHARDING: APA ITU DAN BAGAIMANA MEMBANTU SKALABILITAS

Sharding adalah metode yang digunakan dalam komputasi untuk meningkatkan kinerja dan skalabilitas dengan memecah dataset atau tugas komputasi menjadi bagian-bagian yang lebih kecil dan lebih mudah dikelola yang dikenal sebagai shard. Setiap shard merupakan subset yang berbeda dan independen dari keseluruhan dataset dan dapat disimpan atau diproses secara terpisah dari yang lain.

Teknik ini banyak digunakan di bidang-bidang seperti:

• Basis Data: Dalam sistem basis data terdistribusi, sharding melibatkan pemartisian basis data menjadi bagian-bagian yang lebih kecil. Setiap shard biasanya berisi skema yang sama tetapi baris data yang berbeda.
• Blockchain: Dalam jaringan blockchain, sharding mendistribusikan tanggung jawab validasi dan penyimpanan di berbagai node untuk menghindari kelebihan beban pada satu bagian sistem.

Mengapa Menggunakan Sharding?

Seiring pertumbuhan sistem, permintaan terhadap infrastrukturnya pun meningkat. Misalnya, basis data yang menerima ribuan kueri per detik mungkin kesulitan mempertahankan kinerjanya jika ditempatkan di satu server atau sistem. Sharding menyediakan cara untuk mengatasi hambatan ini dengan mengaktifkan:

• Pemrosesan Paralel: Setiap shard dapat menangani beban kerja terpisah secara bersamaan, sehingga meningkatkan throughput.
• Distribusi Sumber Daya: Menyebarkan data ke beberapa mesin dapat mengoptimalkan penggunaan memori, meningkatkan utilisasi CPU, dan memperluas kapasitas penyimpanan.
• Pertumbuhan Terkendali: Organisasi dapat melakukan skalabilitas secara lebih terprediksi dengan menambahkan shard baru sesuai kebutuhan, alih-alih mengganti seluruh sistem.

Secara konseptual, sharding seperti memecah spreadsheet besar menjadi beberapa spreadsheet yang lebih kecil, di mana masing-masing dikelola secara independen tetapi secara keseluruhan membentuk kumpulan data yang lengkap.

Salah satu alasan utama penerapan sharding adalah untuk meningkatkan skalabilitas sistem. Seiring bertambahnya basis pengguna dan aplikasi mengumpulkan lebih banyak data, sistem harus mampu menangani beban yang lebih besar tanpa penurunan kinerja. Sharding menawarkan solusi praktis untuk tantangan ini dalam beberapa cara utama:

Keunggulan Penskalaan Horizontal

Sharding merupakan salah satu bentuk penskalaan horizontal, yang juga dikenal sebagai arsitektur skala-keluar. Alih-alih bergantung pada satu mesin yang semakin bertenaga (penskalaan vertikal), beberapa mesin yang kurang bertenaga dapat bekerja secara bersamaan:

• Skalabilitas: Sistem dapat tumbuh secara bertahap dengan menambahkan shard baru pada server baru hanya sesuai kebutuhan.
• Efisiensi Biaya: Seringkali lebih murah menjalankan beberapa mesin sederhana daripada satu mesin canggih.
• Keandalan: Kegagalan pada satu shard tidak serta merta menyebabkan seluruh sistem mati, sehingga meningkatkan ketahanan.

Penyeimbangan Beban dan Performa

Karena setiap shard hanya menangani sebagian beban kerja, sharding meningkatkan performa sistem secara keseluruhan. Operasi tulis dan baca terdistribusi, mengurangi latensi dan mencegah kelebihan beban pada satu server:

• Efisiensi Kueri: Basis data dapat menjalankan kueri lebih cepat dengan mencari lebih sedikit baris per shard.
• Efisiensi Penulisan: Data yang masuk ditulis ke berbagai shard secara bersamaan, memungkinkan penyisipan yang lebih cepat dan mengurangi risiko penumpukan.

Aplikasi Dunia Nyata

Banyak sistem berskala besar memanfaatkan sharding secara efektif:

• Google dan Facebook: Mereka menggunakan sharding basis data untuk mendukung lalu lintas global sekaligus menjaga ketersediaan dan kecepatan data.
• Ethereum 2.0: Dalam blockchain, Ethereum menerapkan sharding untuk mengatasi masalah kemacetan dan skalabilitas jaringannya.

Dengan demikian, melalui fungsional Dengan memisahkan dan mendistribusikan manajemen sumber daya, sharding menjadi pendorong kuat bagi pertumbuhan sistem dan kinerja yang dapat diandalkan dalam skala besar.

Meskipun sharding menawarkan manfaat skalabilitas yang substansial, ia juga menimbulkan beberapa tantangan yang memerlukan perencanaan yang cermat. Sharding bukanlah solusi universal dan harus diterapkan dengan cermat untuk menghindari masalah operasional di kemudian hari.

Tantangan Utama Sharding

Jika dirancang atau dijalankan dengan buruk, sharding dapat menyebabkan:

• Kompleksitas dalam Logika Aplikasi: Aplikasi harus menyadari bagaimana data dipartisi dan di mana data tertentu berada.
• Penyeimbangan Ulang Data: Ketika distribusi data menjadi tidak merata, shard tertentu dapat menjadi hotspot, yang menyebabkan kemacetan kinerja.
• Transaksi Lintas-Shard: Operasi yang mencakup beberapa shard memerlukan koordinasi dan seringkali manajemen transaksi yang kompleks untuk menjaga konsistensi.
• Beban Operasional: Lebih banyak shard berarti lebih banyak komponen yang bergerak—pemantauan, keamanan, dan pencadangan menjadi lebih kompleks.

Strategi untuk Sharding yang Efektif

Untuk memaksimalkan manfaat sharding sekaligus mengurangi tantangannya, praktik terbaik meliputi:

• Memilih Kunci Sharding yang Tepat: Pemilihan kunci sharding sangat penting. Kunci ini harus mendistribusikan beban kerja secara merata untuk mencegah distorsi data dan hotspot.
• Pemantauan dan Analisis: Audit rutin memastikan sharding tetap seimbang. Alat pemantauan dapat membantu mendeteksi anomali sejak dini.
• Meminimalkan Aktivitas Lintas-Shard: Rancang aplikasi untuk beroperasi terutama dalam shard tunggal guna menyederhanakan logika dan meningkatkan kinerja.
• Alat Resharding Otomatis: Sistem modern sering kali dilengkapi dengan alat untuk merealokasi data secara dinamis seiring perubahan beban.

Sharding dalam Design Thinking

Arsitektur untuk sharding membutuhkan pandangan ke depan. Lebih mudah membangun dengan mempertimbangkan sharding sejak awal daripada melakukan refaktor pada sistem monolitik yang sudah ada. Perusahaan semakin banyak mengadopsi layanan mikro dan model tanpa server yang cocok dengan arsitektur sharding untuk kontrol granular dan kemampuan adaptasi.

Singkatnya, sharding adalah teknik yang terbukti ampuh untuk menskalakan sistem, mengurangi latensi, dan mengelola volume data yang besar. Namun, sharding membutuhkan perencanaan strategis, eksekusi yang terampil, dan pemeliharaan berkelanjutan untuk mencegah jebakan dan memaksimalkan potensinya.