![Search icon](https://hackernoon.imgix.net/search-new.png?w=19&h=19)
Memilih tumpukan server yang tepat untuk meluncurkan suatu produk adalah keputusan yang sangat penting. Pilihan ini tidak hanya memengaruhi penerapan awal tetapi juga kemampuan adaptasi dan efisiensi jangka panjang aplikasi Anda. Jika Anda seorang pengembang senior atau memimpin suatu tim, Anda memikul tanggung jawab atas keputusan arsitektur ini, memilah-milah berbagai bahasa dan kerangka kerja untuk menemukan yang paling sesuai dengan kebutuhan unik proyek Anda. Tugas Anda di sini adalah membuat pilihan penting, yang akan bertahan seiring dengan perkembangan dan perluasan proyek Anda.
Saya Grigorii Novikov, seorang Pengembang Backend Senior dengan pengalaman bertahun-tahun dalam memahat dan meluncurkan arsitektur perangkat lunak. Sepanjang karier saya, saya telah dihadapkan dengan banyak keputusan penting tentang pemilihan tumpukan server. Setiap keputusan telah menambah lapisan pemahaman saya tentang cara menyelaraskan teknologi dengan persyaratan proyek yang sedang berkembang. Dalam artikel ini, saya akan berbagi dengan Anda beberapa wawasan yang diperoleh dengan susah payah, membantu Anda memilih tumpukan server yang sesuai dengan kebutuhan proyek Anda saat ini dan mendukung pertumbuhannya di masa mendatang. Saya mengundang Anda untuk mengeksplorasi bersama saya seluk-beluk pengambilan keputusan teknologi yang membuka jalan menuju kesuksesan, memastikan proyek Anda berdiri di atas landasan yang matang untuk pertumbuhan, fleksibilitas, dan inovasi.
Jika Anda seorang pengembang senior atau memimpin sebuah tim, Anda memikul tanggung jawab atas keputusan arsitektur ini, memilah-milah beragam bahasa dan kerangka kerja untuk menemukan yang paling cocok dengan kebutuhan unik proyek Anda.
Meskipun tidak terkait dengan kode itu sendiri, poin ini sangat penting sehingga harus dibahas terlebih dahulu. Dokumentasi yang kuat merupakan landasan pengembangan yang efisien, terutama dalam hal pengembangan sisi klien dan pengujian aplikasi. Alat untuk membuat dokumentasi secara otomatis telah merevolusi proses ini, memastikan bahwa dokumentasi mengikuti perubahan API terbaru, menyederhanakan alur kerja pengembangan, dan mengurangi upaya manual untuk menjaga dokumentasi proyek Anda tetap mutakhir.
Di antara berbagai alat yang tersedia untuk pengembang, saya merekomendasikan Swagger karena fleksibilitasnya, adopsi yang luas, dan dukungan komunitas yang kuat. Pilihan populer lainnya adalah Redoc, yang menawarkan antarmuka yang menarik dan dapat disesuaikan untuk dokumentasi API. Untuk proyek yang memerlukan penyesuaian yang lebih ekstensif, alat seperti Apiary menyediakan fleksibilitas di samping kemampuan dokumentasi, meskipun mungkin memerlukan pengaturan awal yang lebih banyak.
Apa pun alat yang Anda pilih, tujuannya adalah mengoptimalkan proses dokumentasi demi efisiensi tanpa membiarkan alat itu sendiri menjadi pemborosan waktu yang signifikan. Pilih solusi yang meminimalkan upaya dokumentasi manual sekaligus menawarkan fleksibilitas untuk beradaptasi dengan persyaratan unik proyek Anda.
Pelacakan bug yang efisien sangat penting untuk menjaga kesehatan aplikasi Anda. Untuk integrasi pelacakan bug yang efektif, saya menggunakan alat seperti Jira dan Bugzilla, keduanya menawarkan rangkaian fitur yang kaya dan fleksibilitas. Jira, khususnya, menawarkan kemampuan integrasi yang kuat dengan banyak lingkungan pengembangan; Bugzilla, di sisi lain, dikenal karena kesederhanaan dan efektivitasnya, terutama dalam proyek sumber terbuka di mana pelacakan bug langsung menjadi prioritas.
Berikut wawasan untuk Anda: mengintegrasikan pelacak bug dengan pengirim pesan instan dan sistem kontrol versi akan meningkatkan kolaborasi dan efisiensi tim Anda. Misalnya, kombinasi Jira+Bitbucket menyederhanakan alur kerja, memungkinkan pelacakan masalah yang lancar dalam lingkungan kontrol versi. Pasangan ini memfasilitasi proses pengembangan yang transparan dan tangkas, di mana pembaruan kode dan resolusi masalah saling terkait erat, memungkinkan iterasi yang lebih cepat dan kualitas kode yang lebih baik.
Integrasi hebat lainnya adalah Mattermost+Focalboard, yang menawarkan platform kolaborasi yang komprehensif. Platform ini menggabungkan manfaat komunikasi langsung dari Mattermost dengan kemampuan manajemen proyek dan tugas dari Focalboard, yang memberdayakan tim dengan pembaruan terkini tentang pelacakan bug, di samping fleksibilitas untuk mengelola tugas dan alur kerja dalam antarmuka yang terpadu. Integrasi semacam itu tidak hanya mengoptimalkan proses penyelesaian bug, tetapi juga mendorong lingkungan pengembangan yang lebih kohesif dan tangkas, yang pada akhirnya meningkatkan produktivitas dan hasil proyek.
Ketika produk Anda mulai populer, Anda akan menghadapi tantangan untuk meningkatkan skala . Yang saya maksud bukan hanya peningkatan jumlah pengguna. Peningkatan skala melibatkan penambahan fitur baru, penanganan basis data yang terus berkembang, dan menjaga tingkat kinerja basis kode dan basis data Anda tetap optimal. Di sinilah arsitektur yang Anda pilih untuk tumpukan server benar-benar berperan.
Misalnya, saat peluncuran proyek Anda, menggunakan arsitektur monolitik mungkin tampak seperti pendekatan yang seimbang. Namun, seiring pertumbuhan dan perubahan produk Anda, Anda akan mulai melihat kekurangannya. Transisi ke arsitektur layanan mikro atau menghadirkan layanan cloud yang dapat diskalakan dapat memberi Anda kontrol yang jauh lebih baik atas berbagai aspek aplikasi Anda.
Untuk solusi tumpukan server yang dapat diskalakan, saya condong ke teknologi seperti Kubernetes dan Docker. Alat-alat ini akan memberi Anda fleksibilitas untuk menskalakan layanan secara independen, mengelola penerapan secara efisien, dan memastikan konsistensi di seluruh lingkungan Anda. Lebih jauh lagi, penyedia layanan cloud seperti Amazon Web Services, Google Cloud, dan Microsoft Azure menawarkan layanan terkelola yang luar biasa yang benar-benar dapat menyederhanakan perjalanan penskalaan Anda.
Memilih arsitektur yang dapat diskalakan berarti menyeimbangkan manfaat skalabilitas dengan kompleksitas pengelolaan sistem terdistribusi. Pada akhirnya, tujuan Anda di sini adalah memilih tumpukan server yang memenuhi kebutuhan Anda saat ini dan memiliki fleksibilitas untuk menangani pertumbuhan di masa mendatang.
Tidak ada kekurangan bahasa pemrograman dan kerangka kerja yang tersedia, masing-masing dengan serangkaian keuntungannya sendiri seperti dukungan komunitas, ketersediaan sumber daya, dan bahkan fitur keamanan. Keragaman ini memungkinkan pilihan solusi yang luas yang tidak hanya mengatasi tantangan pengembangan langsung tetapi juga selaras dengan tujuan proyek jangka panjang, termasuk keamanan dan skalabilitas .
Teknologi yang didukung oleh komunitas besar dan sumber daya yang melimpah, seperti Python dan JavaScript – dan kerangka kerja masing-masing dalam bahasa ini seperti Django atau React – menyediakan banyak sekali pengetahuan dan contoh kode yang siap pakai. Kekayaan ini secara signifikan memangkas waktu yang seharusnya Anda habiskan untuk memecahkan masalah, mengingat kecilnya kemungkinan menghadapi masalah yang belum pernah ditangani oleh orang lain sebelumnya. Sebaliknya, teknologi yang lebih baru atau khusus mungkin menghadirkan keuntungan unik, tetapi sering kali membuat Anda bersiap menghadapi waktu yang lebih sulit ketika harus menemukan solusi cepat.
Momen krusial lainnya adalah menyeimbangkan keamanan dan kegunaan. Untuk proyek yang mengutamakan perlindungan kode sumber, pertimbangkan untuk menggunakan bahasa dan teknologi yang mendukung pengaburan kode yang mudah dan pengemasan yang aman. Misalnya, Java dan .NET telah membangun alat dan ekosistem untuk mengaburkan kode. Teknologi kontainerisasi seperti Docker juga akan membantu Anda di sini. Dengan mengemas aplikasi dan lingkungannya ke dalam kontainer, Anda memastikan bahwa klien menerima semua yang dibutuhkan untuk menjalankan aplikasi tanpa mengakses kode Anda secara langsung. Metode ini tidak hanya mengamankan kode tetapi juga menyederhanakan proses penerapan.
Pertimbangan biaya sangat penting dalam pemilihan tumpukan teknologi. Ini bukan hanya tentang biaya penyiapan awal, Anda juga harus berpikir jangka panjang tentang berapa biaya yang diperlukan untuk memelihara dan meningkatkan skala sistem Anda .
Teknologi sumber terbuka hadir dengan keuntungan yang menarik, yaitu tidak ada biaya lisensi di awal. Bagi perusahaan rintisan atau proyek apa pun dengan anggaran terbatas, ini bisa menjadi daya tarik utama. Selain itu, banyaknya pengembang yang ahli akan membantu Anda mengelola biaya tenaga kerja dengan lebih mudah.
Di sisi lain, teknologi yang lebih kompleks dan terspesialisasi, seperti blockchain atau platform analisis data tingkat lanjut, mungkin memerlukan investasi awal yang lebih tinggi. Meskipun teknologi tersebut menawarkan keuntungan signifikan dalam hal kinerja dan keamanan, Anda harus mempertimbangkan total biaya kepemilikan dengan manfaat yang diproyeksikan.
Selain itu, layanan cloud, meski mengurangi kebutuhan akan infrastruktur fisik, juga memiliki serangkaian biaya tersendiri. AWS, Google Cloud, dan Azure yang disebutkan di atas menawarkan berbagai model harga yang dapat disesuaikan dengan penggunaan Anda; namun tanpa manajemen yang cermat, biaya ini dapat membengkak seiring dengan pertumbuhan proyek Anda.
Memastikan pengiriman kode yang efisien berfokus pada proses penerapan, terutama melalui jalur Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD) . Metode ini menggarisbawahi pentingnya mengotomatiskan transfer kode ke berbagai lingkungan, yang menyederhanakan alur kerja pengembangan dan produksi.
Alat seperti GitLab CI dan CircleCI menawarkan solusi yang tangguh untuk mengotomatiskan proses pengujian dan penerapan. Selain itu, penggunaan alat skrip seperti Ansible dan Terraform semakin menyempurnakan otomatisasi ini, yang memungkinkan penyediaan dan pengelolaan infrastruktur melalui kode.
Teknologi ini akan membantu Anda membangun alur kerja yang lancar yang memindahkan kode dari pengembangan ke produksi dengan presisi dan keandalan. Dengan mengintegrasikan alat-alat ini ke dalam alur kerja Anda, Anda membangun kerangka kerja yang tidak hanya mempercepat siklus pengembangan tetapi juga memastikan konsistensi dan stabilitas di seluruh lingkungan.
Membuat dan mengelola lingkungan pengembangan merupakan aspek mendasar namun rumit dari siklus hidup proyek apa pun. Mendesain lingkungan yang dapat diskalakan dan dipelihara mungkin tampak menakutkan, terutama bagi tim yang tidak memiliki spesialis DevOps khusus.
Bagi banyak tim, jawaban atas pertanyaan tentang pendekatan terbaik untuk manajemen lingkungan terletak pada pemanfaatan layanan berbasis cloud dan kontainerisasi. Sekali lagi, AWS, Google Cloud, dan Azure menawarkan berbagai layanan yang dapat disesuaikan dengan ukuran dan kompleksitas proyek Anda. Platform ini menyediakan alat yang diperlukan untuk menciptakan lingkungan yang fleksibel dan dapat diskalakan tanpa memerlukan manajemen infrastruktur yang ekstensif. Lebih jauh lagi, adopsi teknologi seperti Docker dan Kubernetes membuat penerapan di berbagai tahap pengembangan, pengujian, dan produksi menjadi konsisten dan andal.
Membangun lingkungan yang efektif dan nyaman tidak hanya tentang pengaturan server, tetapi juga tentang konfigurasi lingkungan lokal untuk pengembang . Aspek ini penting bagi DevOps, karena mereka sering membuat skrip untuk menyederhanakan proses peluncuran proyek secara lokal. Namun, tugas ini tidak selalu mudah. Misalnya, menyiapkan lingkungan lokal di .NET bisa jadi cukup menantang, yang menyoroti perlunya memilih teknologi dan alat yang menyederhanakan pengaturan server dan lokal. Memastikan pengembang memiliki akses yang lancar ke lingkungan pengembangan lokal yang efisien sangat penting untuk menjaga produktivitas dan memfasilitasi alur kerja yang lancar.
Memilih tumpukan server yang tepat untuk proyek Anda seperti meletakkan fondasi untuk sebuah bangunan: diperlukan pertimbangan yang cermat, pandangan ke depan, dan keseimbangan antara kebutuhan saat ini dan pertumbuhan di masa mendatang. Setiap pilihan yang Anda buat memengaruhi keberhasilan proyek Anda dan kapasitasnya untuk beradaptasi dan berkembang dalam lanskap teknologi yang dinamis. Dengan artikel ini, saya bertujuan untuk memandu Anda melalui keputusan-keputusan penting ini, membekali Anda dengan wawasan untuk menangani kompleksitas di masa mendatang. Saya harap wawasan yang Anda peroleh hari ini akan membantu Anda membuat pilihan yang tepat yang akan membawa Anda pada keberhasilan proyek-proyek Anda saat ini dan di masa mendatang!
Dalam pengembangan detektor kebohongan inovatif yang dirancang untuk pengujian massal, sebuah proyek yang ditandai sebagai yang pertama dalam jenisnya di Eropa Timur, saya dihadapkan pada pilihan tumpukan server sebagai pemimpin tim pengembangan. Persyaratan inti proyek – sejumlah besar koneksi layanan mikro dan operasi file ekstensif untuk memproses berbagai keluaran sensor – memerlukan solusi backend yang tangguh namun fleksibel.
Kami memilih Python dengan FastAPI daripada pesaing lain seperti Python/Django dan Go/Fiber. Keputusan tersebut bergantung pada dukungan FastAPI yang unggul untuk pemrograman asinkron, fitur penting untuk menangani kebutuhan pemrosesan data intensif proyek secara efisien. Django, meskipun hebat, dikesampingkan karena sifatnya yang sinkron, yang tidak dapat memenuhi persyaratan kami untuk penanganan data konkurensi tinggi dan waktu nyata. Demikian pula, Go dipertimbangkan karena kinerjanya tetapi akhirnya diabaikan demi kemampuan pengembangan cepat FastAPI dan dukungan bawaannya untuk dokumentasi Swagger, yang sangat berharga untuk jadwal pengembangan MVP kami yang ketat.
Pada saat yang sama, proyek ini menuntut terciptanya fitur softcam yang mampu mengelola koneksi webcam dan mengarahkan aliran video melalui berbagai saluran. C++ menjadi bahasa pilihan untuk tugas ini, berkat kecepatan eksekusinya yang tak tertandingi dan kompatibilitas lintas platform.
Keputusan yang kami buat pada proyek tersebut tidak hanya memfasilitasi keberhasilan awal proyek tetapi juga meletakkan fondasi yang kuat untuk pertumbuhan dan adaptasinya yang berkelanjutan.
Untuk proyek ini, saya awalnya memilih Python dan Django , memilih keduanya karena kemampuan pengembangan cepat yang penting untuk peluncuran cepat. Pilihan ini terbukti efektif pada tahap awal, berkontribusi langsung pada peningkatan pendapatan klub melalui manajemen kehadiran yang lebih baik.
Seiring dengan perluasan cakupan proyek untuk menyertakan fitur-fitur seperti manajemen karyawan, analitik, dan sistem pengiriman pesan internal, keterbatasan Django dalam menangani proses-proses yang kompleks dan bersamaan menjadi jelas. Kesadaran ini mendorong saya untuk mengintegrasikan Go, memanfaatkan goroutine dan Fasthttp untuk pengembangan pengirim pesan internal kami. Performa Go dalam mengelola tugas-tugas bersamaan membantu kami memperluas fungsionalitas CRM, yang memungkinkan kami mempertahankan performa tinggi dengan overhead minimal.
Keputusan untuk menggunakan pendekatan teknologi hibrida, memanfaatkan Django untuk fungsi inti dan Go untuk komponen berkinerja tinggi, terbukti menjadi keputusan yang penting. Strategi ini memungkinkan saya untuk menyeimbangkan pengembangan cepat dan skalabilitas, memastikan CRM dapat berkembang untuk memenuhi kebutuhan klub yang terus berkembang.