News, Programming, Webdev

8 Strategi Praktis untuk Mengurangi Latency

Eko Susilo Harjo September 16, 2024
DDOS
DDOS

Ketika bicara soal performa aplikasi, latency adalah hal yang sering kali jadi penghalang. Tingginya latency membuat pengalaman pengguna tidak menyenangkan, terutama di era di mana semuanya serba cepat. Latency yang tinggi sama saja seperti downtime, karena meskipun aplikasi tidak benar-benar mati, pengguna tetap merasa frustrasi dan mungkin akan meninggalkannya.

Buat kamu yang berkecimpung di dunia teknologi, terutama yang mengelola sistem terdistribusi, mengurangi latency adalah hal yang harus diprioritaskan. Berikut ini adalah delapan strategi praktis yang bisa kamu terapkan untuk mengurangi latency dalam sistem terdistribusi.

1. Caching

Caching adalah teknik dasar namun sangat efektif untuk mengurangi latency. Dengan caching, data yang sering diakses akan disimpan sementara di memori berkecepatan tinggi, sehingga ketika ada permintaan ulang, sistem tidak perlu mengambil data dari database atau server remote.

Bayangkan kamu mengelola sebuah aplikasi e-commerce. Setiap kali ada yang mencari produk tertentu, sistemmu akan mengambil data dari database. Namun, dengan caching, data produk yang paling sering dicari bisa disimpan di cache, sehingga respon bisa lebih cepat.

Langkah-langkah:

  • Identifikasi data yang sering diakses.
  • Terapkan caching di level aplikasi atau gunakan cache distribusi seperti Redis atau Memcached.

2. Content Delivery Network (CDN)

CDN adalah jaringan server yang tersebar secara geografis yang bertujuan untuk menyajikan konten kepada pengguna dari server terdekat. Dengan menggunakan CDN, data seperti gambar, video, atau file statis lainnya bisa di-cache di server CDN, sehingga permintaan dari pengguna bisa dilayani lebih cepat.

Jika kamu mengelola website dengan audiens global, CDN akan membantu mengurangi jarak fisik antara pengguna dan server, yang akhirnya mengurangi waktu loading.

Langkah-langkah:

  • Pilih layanan CDN seperti Cloudflare, Akamai, atau AWS CloudFront.
  • Atur caching konten statis seperti gambar, CSS, dan JavaScript.

3. Load Balancing

Teknik ini sangat penting untuk mendistribusikan beban kerja ke beberapa server. Tanpa load balancing, satu server bisa kelebihan beban, menyebabkan latency yang lebih tinggi. Dengan menggunakan load balancer, kamu bisa memastikan bahwa permintaan pengguna tersebar merata ke server yang tersedia.

Misalnya, dalam sistem terdistribusi yang melayani banyak permintaan, load balancer dapat menggunakan algoritma seperti Round Robin atau Least Connections untuk memastikan distribusi beban yang optimal.

Langkah-langkah:

  • Gunakan solusi load balancer seperti NGINX atau HAProxy.
  • Konfigurasi load balancer untuk mendistribusikan permintaan berdasarkan kebijakan tertentu.

4. Pemrosesan Asinkron

Beberapa tugas di aplikasi bisa memakan waktu lama, misalnya memproses data besar atau menghasilkan laporan yang kompleks. Untuk menghindari penghambatan performa aplikasi utama, kamu bisa memanfaatkan pemrosesan asinkron. Sistem tetap bisa merespons pengguna dengan cepat, sementara tugas yang lebih berat diproses di latar belakang.

Contoh nyata, ketika pengguna mengunggah file besar ke aplikasi, mereka tidak perlu menunggu sampai file tersebut selesai diproses. Aplikasi bisa langsung memberikan notifikasi bahwa file diterima, dan pemrosesan dilakukan di belakang layar.

Langkah-langkah:

  • Gunakan message queue seperti RabbitMQ atau Apache Kafka.
  • Pisahkan proses berat ke worker yang bekerja di latar belakang.

5. Pengindeksan Database

Database sering kali menjadi sumber utama dari latency tinggi jika tidak dioptimalkan. Pengindeksan yang tepat dapat membantu query database berjalan lebih cepat dengan cara menghindari pemindaian seluruh tabel.

Sebagai contoh, jika kamu sering melakukan query berdasarkan kolom tertentu, buatlah indeks di kolom tersebut agar pencarian bisa lebih cepat.

Langkah-langkah:

  • Identifikasi query yang lambat dengan menggunakan slow query log.
  • Buat indeks pada kolom yang sering digunakan dalam query.

6. Kompresi Data

Mengirim data besar melalui jaringan akan memakan waktu lebih lama. Untuk itu, kompresi data bisa membantu mengurangi ukuran payload yang dikirim, sehingga waktu pengiriman juga berkurang.

Sebagai contoh, jika kamu mengirimkan file gambar atau video melalui API, pastikan kamu menggunakan algoritma kompresi seperti GZIP atau Brotli untuk mengurangi ukuran file sebelum dikirimkan.

Langkah-langkah:

  • Terapkan kompresi pada data yang akan dikirim melalui jaringan.
  • Gunakan GZIP atau Brotli untuk HTTP response.

7. Pre-caching

Pre-caching adalah teknik proaktif di mana data di-cache sebelum benar-benar dibutuhkan. Misalnya, jika kamu tahu bahwa data tertentu akan sering diminta dalam waktu dekat, kamu bisa menyimpannya di cache terlebih dahulu.

Dalam aplikasi mobile, pre-caching sering diterapkan untuk memastikan data yang dibutuhkan pengguna sudah siap sebelum mereka membukanya.

Langkah-langkah:

  • Identifikasi data yang sering diakses.
  • Terapkan pre-caching di sisi klien atau server.

8. Keep-Alive Connections

Setiap kali koneksi TCP dibuat antara klien dan server, ada handshake yang terjadi. Proses ini membutuhkan beberapa round trip yang dapat meningkatkan latency. Dengan menggunakan Keep-Alive connections, kamu bisa mempertahankan koneksi terbuka untuk beberapa permintaan, sehingga mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk membuat koneksi baru setiap kali ada permintaan.

Sebagai contoh, jika pengguna mengirimkan beberapa permintaan berturut-turut ke server, koneksi yang ada bisa dipakai ulang tanpa harus melalui proses handshake lagi.

Langkah-langkah:

  • Konfigurasi server untuk mendukung Keep-Alive.
  • Sesuaikan waktu timeout untuk koneksi yang idle.

Dengan menerapkan strategi-strategi di atas, kamu bisa secara signifikan mengurangi latency dalam sistem terdistribusi yang kamu kelola. Selain meningkatkan performa sistem, hal ini juga akan memberikan pengalaman yang lebih baik bagi pengguna. Implementasi dari setiap strategi ini tidak hanya memberikan solusi jangka pendek, tetapi juga meningkatkan skalabilitas dan efisiensi sistem secara keseluruhan.


Discover more from teknologi now

Subscribe to get the latest posts sent to your email.

Polars adalah pustaka open-source untuk pemrosesan data yang ditulis dalam bahasa Rust, yang terkenal dengan efisiensi dan kecepatan. Polars dirancang untuk menangani analisis data secara paralel, memanfaatkan arsitektur modern komputer yang memiliki banyak inti CPU.

“Pelajari konsep Docker persistence dan teknik seperti Docker volumes, bind mounts, dan tmpfs untuk memastikan data tetap aman dan persisten dalam container. Dapatkan panduan lengkap di sini!”

AI dalam dunia fintech telah berkembang pesat, bukan sekadar teknologi baru yang tiba-tiba muncul. Teknologi ini telah lama digunakan untuk membantu pengambilan keputusan keuangan dan mendeteksi penipuan. Kini, AI dan subdomainnya, yaitu Machine Learning (ML), memberikan nilai tambah signifikan dalam berbagai aspek industri fintech. Apa saja manfaat utama teknologi ini bagi sektor keuangan dan perbankan? […]

Discover more from teknologi now

Subscribe now to keep reading and get access to the full archive.

Continue reading