Batching Permintaan Fungsi Edge Frontend: Meningkatkan Kinerja Pemrosesan Multi-Permintaan

Dalam lanskap pengembangan web saat ini, performa adalah yang terpenting. Pengguna mengharapkan waktu respons secepat kilat, dan bahkan penundaan kecil dapat menyebabkan frustrasi dan pengabaian. Fungsi edge frontend menawarkan cara yang ampuh untuk mengoptimalkan performa dengan memindahkan komputasi lebih dekat ke pengguna. Namun, implementasi yang naif untuk beberapa permintaan ke fungsi-fungsi ini dapat menimbulkan overhead yang signifikan. Di sinilah batching permintaan berperan. Artikel ini membahas konsep batching permintaan fungsi edge frontend, manfaatnya, strategi implementasi, dan praktik terbaik untuk mencapai performa optimal.

Apa itu Fungsi Edge?

Fungsi edge adalah fungsi nirserver (serverless) yang berjalan di jaringan server global, membawa komputasi lebih dekat ke pengguna Anda. Kedekatan ini mengurangi latensi, karena permintaan tidak perlu menempuh jarak yang jauh untuk diproses. Fungsi ini ideal untuk tugas-tugas seperti:

• Pengujian A/B: Mengarahkan pengguna secara dinamis ke berbagai versi situs web atau aplikasi Anda.
• Personalisasi: Menyesuaikan konten berdasarkan lokasi pengguna, preferensi, atau faktor lainnya.
• Autentikasi: Memverifikasi kredensial pengguna dan mengontrol akses ke sumber daya.
• Optimisasi gambar: Mengubah ukuran dan mengompres gambar secara langsung untuk mengoptimalkannya bagi berbagai perangkat dan kondisi jaringan.
• Penulisan ulang konten: Memodifikasi konten berdasarkan konteks permintaan.

Platform populer yang menawarkan fungsi edge antara lain Netlify Functions, Vercel Edge Functions, Cloudflare Workers, dan AWS Lambda@Edge.

Masalahnya: Pemrosesan Multi-Permintaan yang Tidak Efisien

Bayangkan sebuah skenario di mana frontend Anda perlu mengambil beberapa bagian data dari fungsi edge – misalnya, mengambil detail produk untuk beberapa item di keranjang belanja atau mengambil rekomendasi yang dipersonalisasi untuk beberapa pengguna. Jika setiap permintaan dibuat secara individual, overhead yang terkait dengan pembuatan koneksi, pengiriman permintaan, dan pemrosesannya di fungsi edge dapat dengan cepat menumpuk. Overhead ini meliputi:

• Latensi Jaringan: Setiap permintaan menimbulkan latensi jaringan, yang bisa signifikan, terutama bagi pengguna yang berlokasi jauh dari server fungsi edge.
• Cold Start Fungsi: Fungsi edge mungkin mengalami cold start, di mana instans fungsi perlu diinisialisasi sebelum dapat menangani permintaan. Inisialisasi ini dapat menambah penundaan yang signifikan, terutama jika fungsi tersebut tidak sering dipanggil.
• Overhead pembuatan koneksi berulang: Membuat dan menghentikan koneksi untuk setiap permintaan memakan banyak sumber daya.

Melakukan panggilan terpisah untuk setiap permintaan dapat secara drastis mengurangi performa keseluruhan dan meningkatkan latensi yang dirasakan pengguna.

Solusinya: Batching Permintaan

Batching permintaan adalah teknik yang menggabungkan beberapa permintaan individual menjadi satu permintaan yang lebih besar. Alih-alih mengirim permintaan terpisah untuk setiap produk di keranjang belanja, frontend mengirim satu permintaan yang berisi semua ID produk. Fungsi edge kemudian memproses permintaan batch ini dan mengembalikan detail produk yang sesuai dalam satu respons tunggal.

Dengan melakukan batching permintaan, kita dapat secara signifikan mengurangi overhead yang terkait dengan latensi jaringan, cold start fungsi, dan pembuatan koneksi. Hal ini menghasilkan peningkatan performa dan pengalaman pengguna yang lebih baik.

Manfaat Batching Permintaan

Batching permintaan menawarkan beberapa keuntungan signifikan:

• Mengurangi Latensi Jaringan: Lebih sedikit permintaan berarti lebih sedikit overhead jaringan, terutama bermanfaat bagi pengguna yang tersebar secara geografis.
• Meminimalkan Cold Start Fungsi: Satu permintaan dapat menangani beberapa operasi, mengurangi dampak cold start.
• Pemanfaatan Server yang Lebih Baik: Batching mengurangi jumlah koneksi yang perlu ditangani server, yang mengarah pada pemanfaatan sumber daya yang lebih baik.
• Biaya Lebih Rendah: Banyak penyedia fungsi edge mengenakan biaya berdasarkan jumlah pemanggilan (invocation). Batching mengurangi jumlah pemanggilan, yang berpotensi menurunkan biaya.
• Pengalaman Pengguna yang Ditingkatkan: Waktu respons yang lebih cepat menghasilkan pengalaman pengguna yang lebih lancar dan responsif.

Strategi Implementasi

Ada beberapa cara untuk mengimplementasikan batching permintaan dalam arsitektur fungsi edge frontend Anda:

1. Batching di Frontend dengan Satu Endpoint

Ini adalah pendekatan paling sederhana, di mana frontend menggabungkan beberapa permintaan menjadi satu permintaan tunggal dan mengirimkannya ke satu endpoint fungsi edge. Fungsi edge kemudian memproses permintaan yang dikelompokkan dan mengembalikan respons yang dikelompokkan.

Implementasi Frontend:

Frontend perlu mengumpulkan permintaan individual dan menggabungkannya menjadi satu struktur data, biasanya array atau objek JSON. Kemudian, data yang dikelompokkan ini dikirim ke fungsi edge.

Contoh (JavaScript):

async function fetchProductDetails(productIds) {
 const response = await fetch('/.netlify/functions/getProductDetails', {
 method: 'POST',
 headers: {
 'Content-Type': 'application/json'
 },
 body: JSON.stringify({ productIds })
 });

 const data = await response.json();
 return data;
}

// Contoh penggunaan:
const productIds = ['product1', 'product2', 'product3'];
const productDetails = await fetchProductDetails(productIds);
console.log(productDetails);

Implementasi Fungsi Edge:

Fungsi edge perlu mengurai permintaan yang dikelompokkan, memproses setiap permintaan individual dalam batch, dan menyusun respons yang dikelompokkan.

Contoh (Fungsi Netlify - JavaScript):

exports.handler = async (event) => {
 try {
 const { productIds } = JSON.parse(event.body);

 // Mensimulasikan pengambilan detail produk dari database
 const productDetails = productIds.map(id => ({
 id: id,
 name: `Product ${id}`,
 price: Math.random() * 100
 }));

 return {
 statusCode: 200,
 body: JSON.stringify(productDetails)
 };
 } catch (error) {
 return {
 statusCode: 500,
 body: JSON.stringify({ error: error.message })
 };
 }
};

2. Batching yang Digerakkan Backend dengan Antrean (Queue)

Dalam skenario yang lebih kompleks, di mana permintaan datang secara asinkron atau dihasilkan dari berbagai bagian aplikasi, pendekatan berbasis antrean bisa lebih sesuai. Frontend menambahkan permintaan ke antrean, dan proses terpisah (misalnya, tugas latar belakang atau fungsi edge lain) secara berkala mengelompokkan permintaan di antrean dan mengirimkannya ke fungsi edge.

Implementasi Frontend:

Alih-alih memanggil fungsi edge secara langsung, frontend menambahkan permintaan ke antrean (misalnya, antrean Redis atau message broker seperti RabbitMQ). Antrean bertindak sebagai buffer, memungkinkan permintaan terakumulasi sebelum diproses.

Implementasi Backend:

Proses atau fungsi edge terpisah memantau antrean. Ketika ambang batas tertentu (misalnya, ukuran batch maksimum atau interval waktu) tercapai, ia mengambil permintaan dari antrean, mengelompokkannya, dan mengirimkannya ke fungsi edge utama untuk diproses.

Pendekatan ini lebih kompleks tetapi menawarkan fleksibilitas dan skalabilitas yang lebih besar, terutama saat menangani permintaan bervolume tinggi dan asinkron.

3. Batching dengan GraphQL

Jika Anda menggunakan GraphQL, batching permintaan sering kali ditangani secara otomatis oleh server dan klien GraphQL. GraphQL memungkinkan Anda untuk mengambil beberapa bagian data terkait dalam satu kueri tunggal. Server GraphQL kemudian dapat mengoptimalkan eksekusi kueri dengan melakukan batching permintaan ke sumber data yang mendasarinya.

Pustaka GraphQL seperti Apollo Client menyediakan mekanisme bawaan untuk melakukan batching kueri GraphQL, yang semakin menyederhanakan implementasi.

Praktik Terbaik untuk Batching Permintaan

Untuk mengimplementasikan batching permintaan secara efektif, pertimbangkan praktik terbaik berikut:

• Tentukan Ukuran Batch Optimal: Ukuran batch optimal tergantung pada faktor-faktor seperti latensi jaringan, waktu eksekusi fungsi, dan sifat data yang diproses. Bereksperimenlah dengan ukuran batch yang berbeda untuk menemukan titik optimal yang memaksimalkan performa tanpa membebani fungsi edge. Batch yang terlalu kecil akan meniadakan manfaat performa. Batch yang terlalu besar dapat menyebabkan timeout atau masalah memori.
• Implementasikan Penanganan Kesalahan: Tangani kesalahan yang mungkin terjadi selama pemrosesan batch dengan benar. Pertimbangkan strategi seperti respons keberhasilan parsial, di mana fungsi edge mengembalikan hasil untuk permintaan yang berhasil diproses dan menunjukkan permintaan mana yang gagal. Ini memungkinkan frontend untuk mencoba kembali hanya permintaan yang gagal.
• Pantau Performa: Pantau secara berkelanjutan performa permintaan batch Anda. Lacak metrik seperti latensi permintaan, tingkat kesalahan, dan waktu eksekusi fungsi untuk mengidentifikasi potensi hambatan (bottleneck) dan mengoptimalkan implementasi Anda. Platform fungsi edge sering menyediakan alat pemantauan untuk membantu hal ini.
• Pertimbangkan Serialisasi dan Deserialisasi Data: Serialisasi dan deserialisasi data yang dikelompokkan dapat menambah overhead. Pilih format serialisasi yang efisien seperti JSON atau MessagePack untuk meminimalkan overhead ini.
• Implementasikan Timeout: Atur timeout yang sesuai untuk permintaan batch agar tidak menggantung tanpa batas waktu. Timeout harus cukup lama untuk memungkinkan fungsi edge memproses seluruh batch, tetapi cukup singkat untuk mencegah penundaan yang berlebihan jika terjadi kesalahan.
• Pertimbangan Keamanan: Pastikan permintaan batch Anda diautentikasi dan diotorisasi dengan benar untuk mencegah akses tidak sah ke data. Terapkan langkah-langkah keamanan untuk melindungi dari serangan injeksi dan kerentanan keamanan lainnya. Bersihkan dan validasi semua data masukan.
• Idempotensi: Pertimbangkan pentingnya idempotensi, terutama jika permintaan batch merupakan bagian dari transaksi kritis. Dalam kasus di mana kesalahan jaringan dapat menyebabkan permintaan dikirim lebih dari sekali, pastikan bahwa memprosesnya lebih dari sekali tidak akan menimbulkan masalah.

Contoh dan Kasus Penggunaan

Berikut adalah beberapa contoh praktis dan kasus penggunaan di mana batching permintaan dapat sangat bermanfaat:

• E-commerce: Mengambil detail produk untuk beberapa item di keranjang belanja, mengambil ulasan pelanggan untuk daftar produk, memproses beberapa pesanan dalam satu transaksi. Misalnya, situs e-commerce di Jepang yang menggunakan CDN global dan fungsi edge dapat melakukan batching permintaan detail produk untuk meminimalkan latensi bagi pengguna di seluruh negeri.
• Media Sosial: Mengambil postingan dari beberapa pengguna di beranda berita (news feed), mengambil komentar untuk daftar postingan, memperbarui jumlah suka untuk beberapa item dalam satu operasi. Platform media sosial global dapat memanfaatkan batching saat pengguna memuat beranda berita mereka untuk merender konten dengan cepat terlepas dari lokasi mereka.
• Analitik Real-time: Mengumpulkan dan memproses beberapa titik data dari berbagai sumber secara real-time, menghitung statistik agregat untuk sekelompok peristiwa, mengirim pembaruan batch ke gudang data (data warehouse). Perusahaan fintech Eropa yang menganalisis perilaku pengguna secara real-time mungkin melakukan batching titik data sebelum mengirimkannya ke dasbor analitik.
• Mesin Personalisasi: Mengambil rekomendasi yang dipersonalisasi untuk beberapa pengguna, memperbarui profil pengguna berdasarkan sekelompok peristiwa, mengirimkan konten yang dipersonalisasi ke sekelompok pengguna. Layanan streaming yang menawarkan konten di seluruh Amerika Utara, Amerika Selatan, Eropa, Asia, dan Oseania dapat memperoleh manfaat dari permintaan personalisasi yang dikelompokkan.
• Game: Mengambil profil pemain untuk beberapa pengguna di lobi game, memperbarui status game untuk sekelompok pemain, memproses beberapa peristiwa game dalam satu operasi. Untuk game online multipemain di mana latensi rendah sangat penting, batching permintaan dapat membuat perbedaan signifikan dalam pengalaman pemain.

Kesimpulan

Batching permintaan fungsi edge frontend adalah teknik yang ampuh untuk mengoptimalkan performa dan meningkatkan pengalaman pengguna. Dengan menggabungkan beberapa permintaan menjadi satu batch, Anda dapat secara signifikan mengurangi latensi jaringan, meminimalkan cold start fungsi, dan meningkatkan pemanfaatan server. Baik Anda membangun platform e-commerce, aplikasi media sosial, atau sistem analitik real-time, batching permintaan dapat membantu Anda memberikan solusi yang lebih cepat, lebih responsif, dan lebih hemat biaya.

Dengan mempertimbangkan secara cermat strategi implementasi dan praktik terbaik yang diuraikan dalam artikel ini, Anda dapat memanfaatkan kekuatan batching permintaan untuk meningkatkan kinerja pemrosesan multi-permintaan Anda dan memberikan pengalaman pengguna yang unggul kepada audiens global Anda.

Sumber Daya Lebih Lanjut

Berikut adalah beberapa sumber daya tambahan yang mungkin berguna:

• Dokumentasi untuk penyedia fungsi edge spesifik Anda (misalnya, Netlify Functions, Vercel Edge Functions, Cloudflare Workers, AWS Lambda@Edge).
• Artikel dan tutorial tentang teknik batching permintaan secara umum.
• Dokumentasi dan tutorial GraphQL, jika Anda menggunakan GraphQL.
• Blog dan forum yang berkaitan dengan optimisasi performa frontend.