IMPLEMENTASI KONSEP HIGH AVAILABILITY DAN HIGH SCALIBILITY MENGGUNAKAN AMAZON WEB SERVICE
DIMAS FATUROHMAN
LATAR BELAKANG
Teknologi saat ini berkembang sangat pesat server kadang kala mengalami masalah teknis baik pada software maupun hardware. Kendala tersebut dapat menyebabkan server menjadi down, sehingga tidak dapat diakses dan beroperasi sebagai mana mestinya. Oleh karena maka diperlukan konsep high availability dan high scalability. High Availibility untuk ketersediaan layanan server tetap berfungsi dan High Scalability untuk pernambahan server dengan otomatis
Terlihat kenaikan pengguna internet dari rentang waktu 2017-2022 dengan prakiraan hingga tahun 2028
�(Sumber: Statista)
TUJUAN
IDENTIFIKASI MASALAH
IDENTIFIKASI DAN TUJUAN
01
02
Mengimplementasi konsep High Availability dan High Scalability pada server
Bagaimana cara mencegah terjadinya kelebihan trafik pada suatu server?
METODOLOGI TUGAS AKHIR
ANALISIS SEBAB AKIBAT
SOLUSI MASALAH
GAMBARAN PRODUK TA
Tabel Hasil Pengujian 1 Ramp Up 50 - 300
NO | JUMLAH THREAD (USER) | RAMP UP PERIOD | CPU UTILIZATION | ERROR RATE | STATUS AUTO SCALING | CPU UTILIZATION | ||
|
|
|
|
|
| 1 | 2 | 3 |
1 | 1000 | 50 | 5,3% | 0% | No | - | - | - |
2 | 5000 | 50 | 16,9% | 26.4% | No | - | - | - |
3 | 10000 | 50 | 12,01% | 60.0% | No | - | - | - |
4 | 1000 | 100 | 5,4% | 0% | No | - | - | - |
5 | 5000 | 100 | 25,2% | 0% | No | - | - | - |
6 | 10000 | 100 | 19,8% | 40.6% | No | - | - | - |
7 | 1000 | 200 | 5,5% | 0% | No | - | - | - |
8 | 5000 | 200 | 26,0% | 0% | No | - | - | - |
9 | 10000 | 200 | 38,5% | 14.9% | No | - | - | - |
10 | 1000 | 300 | 5,0% | 0% | No | - | - | - |
11 | 5000 | 300 | 23,9% | 0% | No | - | - | - |
12 | 10000 | 300 | 46,2% | 0% | Yes | 5% | 1,3% | 1,2% |
Tabel Hasil Pengujian 2 Ramp Up 600 - 750
NO | JUMLAH THREAD (USER) | RAMP UP PERIOD | CPU UTILIZATION | ERROR RATE | STATUS AUTO SCALING | CPU UTILIZATION | |||
|
|
|
|
|
| 1 | 2 | 3 | 4 |
1 | 2000 | 600 | 5,0% | 0% | No | - | - | - | - |
2 | 10000 | 600 | 23,9% | 0% | No | - | - | - | - |
3 | 20000 | 600 | 45,6% | 0% | Yes | 39,0% | 24,5% | 4,6% | - |
4 | 5000 | 750 | 9,7% | 0% | No | - | - | - | - |
5 | 15000 | 750 | 28,1% | 0% | No | - | - | - |
|
6 | 30000 | 750 | 54,2% | 0% | Yes | 12,6% | 28,2% | 22,7% | 0,2% |
Kondisi Akhir Pengujian dan Penggunaan CPU
Kondisi Instance saat terjadi auto scaling (Scale In)
Kondisi Instance saat terjadi auto scaling (Scale Out)
KESIMPULAN DAN SARAN
KESIMPULAN
1. Konsep yang rancang untuk bisa mengetasi server ketika mengalami bencana alam atau ketika server mengalami down
2. Menganalisis dan mengimplementasi konsep High Availability dan High Scalability pada server
3. Konsep yang diimplementasi hanya berfokus pada ketersediaan, mendistribusikan trafik pada server dan kuatnya server dalam mengalami beban server
SARAN
1. Menggunakan Amazon Aurora untuk database relasional, Ini adalah jenis database yang dirancang untuk memberikan kinerja tinggi, keandalan, dan skalabilitas tinggi dengan biaya yang lebih rendah.
2. Menggunakan Amazon CloudWatch, berfungsi sebagai layanan pemantauan dan pengawasan yang menyediakan data dan wawasan tentang kinerja, kesehatan, dan keadaan aplikasi serta sumber daya infrastruktur AWS yang digunakan.
TERIMA KASIH