Lebih Jauh Mengenai Autoscaling pada Bigtable dan Analisis Penghematan Biayanya
Cloud Bigtable merupakan sebuah layanan terkelola sepenuhnya yang dapat menskalakan data dengan cepat dan hanya lewat satu tombol saja. Sedang menggunakan layanan ini? Anda dapat melakukan konfigurasi ukuran klaster untuk menghasilkan throughput puncak atau menskalakan data secara terprogram agar sesuai dengan workload. Bigtable kini juga telah mendukung Autoscaling untuk skala otomatis, memungkinkan Anda mencapai pengelolaan yang lebih baik. Dalam sebuah eksperimennya, Google Cloud menemukan bahwa Autoscaling mampu mengurangi biaya workload diurnal umum (yang dijalankan siang hari) lebih dari 40%. Bayar sesuai kebutuhan Saat menggunakan Bigtable, Anda hanya perlu membayar sesuai kebutuhan saat Autoscaling diaktifkan. Layanan ini secara otomatis menambah atau mengurangi kapasitas sebagai respons terhadap perubahan tuntutan workload Anda. Autoscaling mengklaim penggunanya akan memiliki lebih banyak waktu untuk mengurus hal lain yang lebih penting dan mendesak karena masalah pengelolaan infrastruktur. Penerapan Autoscaling mereduksi kemungkinan terjadinya overhead karena manajemen penyediaan kapasitas telah dikelola sedemikian rupa. Autoscaling untuk saat ini telah berfungsi pada klaster HDD sekaligus SDD dan tersedia di seluruh wilayah Bigtable. Mulai menerapkan Bigtable Autoscaling pada Bigtable dikonfigurasi pada tingkat klaster dan dapat diaktifkan menggunakan Cloud Console, fitur command line, gcloud, Cloud Bigtable Admin API, dan library klien Bigtable. Dengan mengaktifkan Autoscaling, Bigtable secara otomatis akan menskalakan jumlah node dalam setiap klaster sebagai respons terhadap perubahan pemanfaatan kapasitas. Bahkan, risiko yang terkait dengan perkiraan kapasitas yang salah pun dapat diturunkan secara signifikan. Hal tersebut mencakup: penyediaan berlebihan (biaya tak perlu) dan kekurangan penyediaan (kehilangan peluang bisnis). Baca juga: Memanfaatkan Google Cloud untuk Menyusun Proyek Data Science Autoscaling dapat diaktifkan untuk klaster yang ada atau telah dikonfigurasikan dengan klaster baru. Anda akan memerlukan dua informasi: penggunaan sebuah CPU target dan sebuah lingkup untuk menjaga jumlah node Anda tetap ada di dalam. Layanan ini tidak memerlukan perhitungan, pemrograman atau pemeliharaan yang rumit. Hanya saja, Anda harus selalu memperhatikan jumlah node maksimum. Dalam satu lingkup, tidak boleh lebih dari 10 kali jumlah node minimum. Pemanfaatan penyimpanan merupakan salah satu faktor dalam Autoscaling, tapi target penggunaan penyimpanan ditetapkan oleh Bigtable dan tidak dapat dikonfigurasi. Berikut adalah contoh yang menunjukkan cara mengaktifkan Autoscaling dengan Cloud Console dan command line. Dua cara ini diklaim sebagai cara tercepat untuk memulai. Menggunakan Cloud Console Saat membuat atau melakukan pembaruan pada sebuah instance melalui Cloud Console, Anda dapat memilih antara alokasi node manual (Manual node allocation) atau Autoscaling. Jika Anda memilih Autoscaling, bisa langsung mulai melakukan konfigurasi lingkup node dan target penggunaan CPU. Photo Credit: Google Cloud Blog Menggunakan command line Untuk mulai melakukan konfigurasi Autoscaling melalui tool command line yang ada pada gcloud, Anda cukup mengubah parameter Autoscaling saat membuat atau memperbarui klaster. Berikut langkah-langkahnya: Memperbarui klaster yang sudah ada 01 gcloud bigtable clusters update –instance my-instance my-cluster-c1 –autoscaling-min-nodes 1 –autoscaling-max-nodes 10 –autoscaling-cpu-target 60 Membuat klaster baru 01 gcloud bigtable clusters create –instance my-instance my-cluster-c1 –zone=asia-east1-c –autoscaling-min-nodes=1 –autoscaling-max-nodes=10 –autoscaling-cpu-target=60 Photo Credit: Google Cloud Blog Kapan waktu yang tepat untuk menerapkan Bigtable pada workload Bigtable merupakan cara yang fleksibel untuk berbagai kasus penggunaan dengan profil traffic dinamis. Autoscaling pada Bigtable mungkin tidak selalu menjadi konfigurasi yang tepat untuk perusahaan Anda, jadi berikut adalah beberapa panduan kapan penerapan Autoscaling yang ideal. Kapan menggunakan Autoscaling Anda adalah pengguna lama Bigtable yang ingin mengoptimalkan biaya sambil mempertahankan kinerja klaster. Misalnya: pola traffic yang ada pada ritel online. Anda pengguna Bigtable baru atau memiliki workload baru. Menyediakan kapasitas yang cukup untuk memenuhi kasus penggunaan yang tidak diketahui jelas sulit. Bisnis sedang berkembang, namun Anda tidak yakin sejauh mana perkembangannya di masa depan nanti. Anda ingin mengambil langkah antisipasi terhadap kemungkinan apa pun. Evaluasi penghematan biaya Google Cloud melakukan sebuah eksperimen sebuah workload yang dijalankan selama 12 jam. Eksperimen tersebut membandingkan biaya yang dikeluarkan saat menggunakan dan tidak menggunakan Autoscaling. Katakanlah biaya satu node Bigtable adalah US$0.65/jam per node. Maka akan terlihat perhitungan biaya seperti di bawah ini: Photo Credit: Google Cloud Blog Pada tabel di atas terlihat bahwa penggunaan Autoscaling dapat menghemat biaya hingga US$87.05 atau dalam persentase berarti sekitar 70%. Baca juga: Tips Membangun Sistem Rekomendasi dengan Google Cloud Dengan memanfaatkan fungsi Autoscaling pada Cloud Bigtable Anda akan punya lebih banyak waktu untuk mengurus keperluan bisnis lainnya. Dari segi ekonomi, Autoscaling juga terbukti lebih hemat dibanding dengan penerapan skala manual. Penggunaan komputasi awan secara umum memang telah terbukti mampu menyederhanakan berbagai proses bisnis. Ingin memigrasikan proses bisnis Anda pada cloud? Google melalui Google Cloud menawarkan solusi untuk Anda. Platform ini bisa Anda dapatkan melalui EIKON Technology, authorized reseller Google untuk Indonesia. Informasi selengkapnya klik di sini!
