Load Shedding pada Frontend Service Mesh: Strategi Perlindungan Beban Berlebih untuk Aplikasi Global

Di lingkungan yang terdistribusi dan dinamis saat ini, memastikan ketahanan dan ketersediaan aplikasi global adalah hal yang terpenting. Frontend service mesh telah muncul sebagai alat yang kuat untuk mengelola dan mengamankan lalu lintas di tepi aplikasi Anda. Namun, bahkan dengan arsitektur terbaik, aplikasi masih dapat rentan terhadap beban berlebih. Ketika permintaan melebihi kapasitas, sistem dapat menjadi tidak stabil, yang mengarah pada kegagalan beruntun dan pengalaman pengguna yang buruk. Di sinilah load shedding berperan.

Panduan komprehensif ini mengeksplorasi konsep load shedding pada frontend service mesh, berfokus pada strategi dan teknik untuk melindungi aplikasi Anda dari beban berlebih. Kami akan mendalami berbagai pendekatan, manfaatnya, dan pertimbangan praktis untuk implementasi dalam konteks global.

Apa itu Load Shedding?

Load shedding, dalam konteks sistem perangkat lunak, adalah teknik untuk sengaja membuang atau menunda permintaan untuk mencegah sistem dari kelebihan beban. Ini adalah tindakan proaktif untuk menjaga kesehatan dan stabilitas aplikasi dengan mengorbankan beberapa permintaan daripada membiarkan seluruh sistem runtuh.

Bayangkan seperti bendungan saat terjadi banjir. Operator bendungan mungkin melepaskan sebagian air untuk mencegah bendungan jebol seluruhnya. Demikian pula, load shedding dalam service mesh melibatkan pemilihan untuk membuang atau menunda permintaan untuk melindungi layanan backend agar tidak kewalahan.

Mengapa Load Shedding Penting dalam Konteks Global?

Aplikasi global menghadapi tantangan unik yang berkaitan dengan skala, distribusi, dan latensi jaringan. Pertimbangkan faktor-faktor berikut:

• Distribusi Geografis: Pengguna mengakses aplikasi Anda dari berbagai lokasi di seluruh dunia, dengan kondisi jaringan dan latensi yang bervariasi.
• Pola Permintaan yang Bervariasi: Wilayah yang berbeda mungkin mengalami lalu lintas puncak pada waktu yang berbeda dalam sehari, yang menyebabkan lonjakan permintaan yang tidak dapat diprediksi. Misalnya, situs web e-commerce mungkin mengalami lalu lintas puncak selama penjualan Black Friday di Amerika Utara tetapi melihat peningkatan aktivitas selama Tahun Baru Imlek di Asia.
• Peristiwa Tak Terduga: Peristiwa tak terduga, seperti kampanye pemasaran atau berita, dapat mendorong lonjakan lalu lintas yang tiba-tiba, yang berpotensi membebani aplikasi Anda. Postingan media sosial yang viral yang menampilkan produk Anda, terlepas dari asalnya, dapat menciptakan lonjakan global.
• Kegagalan Dependensi: Kegagalan di satu wilayah dapat menyebar ke wilayah lain jika mekanisme isolasi dan toleransi kesalahan yang tepat tidak ada. Misalnya, pemadaman pada gateway pembayaran di satu negara dapat secara tidak langsung berdampak pada pengguna di negara lain jika sistem tidak dirancang dengan mempertimbangkan ketahanan.

Tanpa load shedding yang efektif, faktor-faktor ini dapat menyebabkan:

• Ketersediaan Menurun: Waktu henti aplikasi dan gangguan layanan.
• Peningkatan Latensi: Waktu respons yang lambat dan pengalaman pengguna yang menurun.
• Kegagalan Beruntun: Kegagalan satu layanan menyebabkan kegagalan pada layanan yang bergantung padanya.
• Kehilangan Data: Potensi kehilangan data pengguna karena ketidakstabilan sistem.

Menerapkan strategi load shedding yang disesuaikan untuk lingkungan global sangat penting untuk memitigasi risiko ini dan memastikan pengalaman pengguna yang positif secara konsisten di seluruh dunia.

Frontend Service Mesh dan Load Shedding

Frontend service mesh, sering kali di-deploy sebagai edge proxy, bertindak sebagai titik masuk untuk semua lalu lintas yang masuk ke aplikasi Anda. Ini menyediakan titik terpusat untuk mengelola lalu lintas, memberlakukan kebijakan keamanan, dan menerapkan mekanisme ketahanan, termasuk load shedding.

Dengan menerapkan load shedding pada frontend service mesh, Anda dapat:

• Melindungi Layanan Backend: Melindungi layanan backend Anda agar tidak kewalahan oleh lalu lintas yang berlebihan.
• Meningkatkan Pengalaman Pengguna: Mempertahankan waktu respons yang dapat diterima bagi sebagian besar pengguna dengan mengorbankan beberapa permintaan selama beban puncak.
• Menyederhanakan Manajemen: Memusatkan logika load shedding di service mesh, mengurangi kebutuhan setiap layanan untuk menerapkan mekanisme perlindungan mereka sendiri.
• Mendapatkan Visibilitas: Memantau pola lalu lintas dan keputusan load shedding secara real-time, memungkinkan penyesuaian proaktif pada konfigurasi Anda.

Strategi Load Shedding untuk Frontend Service Mesh

Beberapa strategi load shedding dapat diimplementasikan dalam frontend service mesh. Setiap strategi memiliki trade-off sendiri dan cocok untuk skenario yang berbeda.

1. Rate Limiting

Definisi: Rate limiting membatasi jumlah permintaan yang dapat dibuat oleh klien atau layanan dalam periode waktu tertentu. Ini adalah teknik fundamental untuk mencegah penyalahgunaan dan melindungi dari serangan penolakan layanan (denial-of-service).

Cara kerjanya: Service mesh melacak jumlah permintaan dari setiap klien (misalnya, berdasarkan alamat IP, ID pengguna, atau kunci API) dan menolak permintaan yang melebihi batas tarif yang dikonfigurasi.

Contoh:

Bayangkan sebuah aplikasi berbagi foto. Anda dapat membatasi setiap pengguna untuk mengunggah maksimal 100 foto per jam untuk mencegah penyalahgunaan dan memastikan penggunaan yang adil bagi semua pengguna.

Konfigurasi: Batas tarif dapat dikonfigurasi berdasarkan berbagai kriteria, seperti:

• Permintaan per detik (RPS): Membatasi jumlah permintaan yang diizinkan per detik.
• Permintaan per menit (RPM): Membatasi jumlah permintaan yang diizinkan per menit.
• Permintaan per jam (RPH): Membatasi jumlah permintaan yang diizinkan per jam.
• Koneksi bersamaan: Membatasi jumlah koneksi simultan dari klien.

Pertimbangan:

• Granularitas: Pilih tingkat granularitas yang sesuai untuk rate limiting. Terlalu kasar (misalnya, membatasi semua permintaan dari satu alamat IP) dapat secara tidak adil memengaruhi pengguna yang sah. Terlalu halus (misalnya, membatasi endpoint API individu) bisa rumit untuk dikelola.
• Penyesuaian Dinamis: Terapkan rate limiting dinamis yang menyesuaikan berdasarkan beban sistem secara real-time.
• Pengecualian: Pertimbangkan untuk mengecualikan jenis permintaan atau pengguna tertentu dari rate limiting (misalnya, permintaan administratif atau pelanggan berbayar).
• Penanganan Kesalahan: Berikan pesan kesalahan yang informatif kepada pengguna yang terkena rate limiting, menjelaskan mengapa permintaan mereka ditolak dan bagaimana mereka dapat menyelesaikan masalah tersebut. Misalnya, "Anda telah melampaui batas tarif Anda. Silakan coba lagi dalam satu menit."

2. Circuit Breaking

Definisi: Circuit breaking adalah pola yang mencegah aplikasi mencoba berulang kali untuk menjalankan operasi yang kemungkinan besar akan gagal. Ini seperti pemutus sirkuit listrik yang putus ketika ada kesalahan, mencegah kerusakan lebih lanjut.

Cara kerjanya: Service mesh memantau tingkat keberhasilan dan kegagalan permintaan ke layanan backend. Jika tingkat kegagalan melebihi ambang batas tertentu, circuit breaker akan "putus" (trip), dan service mesh untuk sementara berhenti mengirim permintaan ke layanan tersebut.

Contoh:

Pertimbangkan arsitektur microservices di mana "layanan produk" bergantung pada "layanan rekomendasi". Jika layanan rekomendasi mulai gagal secara konsisten, circuit breaker akan mencegah layanan produk memanggilnya, mencegah degradasi lebih lanjut dan memberikan waktu bagi layanan rekomendasi untuk pulih.

Status Circuit Breaker:

• Tertutup (Closed): Sirkuit berfungsi normal, dan permintaan dikirim ke layanan backend.
• Terbuka (Open): Sirkuit putus, dan permintaan tidak dikirim ke layanan backend. Sebaliknya, respons fallback dikembalikan (misalnya, pesan kesalahan atau data cache).
• Setengah Terbuka (Half-Open): Setelah periode tertentu, circuit breaker beralih ke status setengah terbuka. Dalam status ini, ia memungkinkan sejumlah terbatas permintaan untuk melewati ke layanan backend untuk menguji apakah sudah pulih. Jika permintaan berhasil, circuit breaker kembali ke status tertutup. Jika gagal, circuit breaker kembali ke status terbuka.

Konfigurasi: Circuit breaker dikonfigurasi dengan ambang batas untuk tingkat kegagalan, waktu pemulihan, dan jumlah upaya.

Pertimbangan:

• Mekanisme Fallback: Terapkan mekanisme fallback yang sesuai saat circuit breaker terbuka. Ini bisa melibatkan pengembalian data cache, menampilkan pesan kesalahan, atau mengalihkan pengguna ke layanan yang berbeda.
• Pemantauan: Pantau status circuit breaker dan kesehatan layanan backend untuk mengidentifikasi dan menyelesaikan masalah dengan cepat.
• Ambang Batas Dinamis: Pertimbangkan untuk menggunakan ambang batas dinamis yang menyesuaikan berdasarkan beban dan kinerja sistem secara real-time.

3. Load Shedding Adaptif

Definisi: Load shedding adaptif adalah pendekatan yang lebih canggih yang secara dinamis menyesuaikan strategi load shedding berdasarkan kondisi sistem waktu-nyata. Tujuannya adalah untuk memaksimalkan throughput sambil mempertahankan tingkat latensi dan tingkat kesalahan yang dapat diterima.

Cara kerjanya: Service mesh terus memantau berbagai metrik, seperti pemanfaatan CPU, penggunaan memori, panjang antrean, dan waktu respons. Berdasarkan metrik ini, ia secara dinamis menyesuaikan ambang batas rate limiting atau probabilitas membuang permintaan.

Contoh:

Bayangkan sebuah platform game online yang mengalami lonjakan aktivitas pemain secara tiba-tiba. Sistem load shedding adaptif dapat mendeteksi peningkatan pemanfaatan CPU dan tekanan memori dan secara otomatis mengurangi jumlah sesi permainan baru yang dimulai, memprioritaskan pemain yang ada dan mencegah server menjadi kelebihan beban.

Teknik untuk Load Shedding Adaptif:

• Pelepasan Berbasis Panjang Antrean: Buang permintaan ketika panjang antrean melebihi ambang batas tertentu. Ini mencegah permintaan menumpuk dan menyebabkan lonjakan latensi.
• Pelepasan Berbasis Latensi: Buang permintaan yang kemungkinan akan melebihi ambang batas latensi tertentu. Ini memprioritaskan permintaan yang dapat dilayani dengan cepat dan mencegah latensi ekor panjang (long-tail latency) memengaruhi pengalaman pengguna secara keseluruhan.
• Pelepasan Berbasis Pemanfaatan CPU: Buang permintaan ketika pemanfaatan CPU melebihi ambang batas tertentu. Ini mencegah server kewalahan dan memastikan bahwa mereka memiliki sumber daya yang cukup untuk memproses permintaan yang ada.

Pertimbangan:

• Kompleksitas: Load shedding adaptif lebih kompleks untuk diimplementasikan daripada rate limiting statis atau circuit breaking. Ini memerlukan penyesuaian dan pemantauan yang cermat untuk memastikan fungsinya efektif.
• Overhead: Proses pemantauan dan pengambilan keputusan yang terkait dengan load shedding adaptif dapat menimbulkan beberapa overhead. Penting untuk meminimalkan overhead ini agar tidak memengaruhi kinerja.
• Stabilitas: Terapkan mekanisme untuk mencegah osilasi dan memastikan bahwa sistem tetap stabil di bawah berbagai kondisi beban.

4. Load Shedding Berprioritas

Definisi: Load shedding berprioritas melibatkan kategorisasi permintaan berdasarkan kepentingannya dan membuang permintaan berprioritas lebih rendah selama kondisi beban berlebih.

Cara kerjanya: Service mesh mengklasifikasikan permintaan berdasarkan faktor-faktor seperti jenis pengguna (misalnya, pelanggan berbayar vs. pengguna gratis), jenis permintaan (misalnya, API kritis vs. fitur yang kurang penting), atau perjanjian tingkat layanan (SLA). Selama beban berlebih, permintaan berprioritas lebih rendah dibuang atau ditunda untuk memastikan bahwa permintaan berprioritas lebih tinggi dilayani.

Contoh:

Pertimbangkan layanan streaming video. Pelanggan berbayar dapat diberikan prioritas lebih tinggi daripada pengguna gratis. Selama beban puncak, layanan mungkin memprioritaskan streaming konten ke pelanggan berbayar, sementara untuk sementara mengurangi kualitas atau ketersediaan konten untuk pengguna gratis.

Menerapkan Load Shedding Berprioritas:

• Klasifikasi Permintaan: Tentukan kriteria yang jelas untuk mengklasifikasikan permintaan berdasarkan kepentingannya.
• Antrean Prioritas: Gunakan antrean prioritas untuk mengelola permintaan berdasarkan tingkat prioritasnya.
• Pembuangan Acak Berbobot: Buang permintaan secara acak, dengan probabilitas lebih tinggi untuk membuang permintaan berprioritas lebih rendah.

Pertimbangan:

• Keadilan: Pastikan bahwa load shedding berprioritas diterapkan secara adil dan tidak mendiskriminasi secara tidak adil terhadap pengguna atau jenis permintaan tertentu.
• Transparansi: Berkomunikasi dengan pengguna ketika permintaan mereka diturunkan prioritasnya dan jelaskan alasannya.
• Pemantauan: Pantau dampak load shedding berprioritas pada segmen pengguna yang berbeda dan sesuaikan konfigurasi sesuai kebutuhan.

Menerapkan Load Shedding dengan Service Mesh Populer

Beberapa service mesh populer menyediakan dukungan bawaan untuk load shedding.

1. Envoy

Envoy adalah proksi berkinerja tinggi yang banyak digunakan sebagai proksi sidecar dalam service mesh. Ini menyediakan fitur kaya untuk penyeimbangan beban, manajemen lalu lintas, dan observability, termasuk dukungan untuk rate limiting, circuit breaking, dan load shedding adaptif.

Contoh Konfigurasi (Rate Limiting di Envoy):

```yaml name: envoy.filters.http.local_ratelimit typed_config: "@type": type.googleapis.com/envoy.extensions.filters.http.local_ratelimit.v3.LocalRateLimit stat_prefix: http_local_rate_limit token_bucket: max_tokens: 100 tokens_per_fill: 10 fill_interval: 1s ```

Konfigurasi ini membatasi setiap klien hingga 100 permintaan per detik, dengan tingkat pengisian ulang 10 token per detik.

2. Istio

Istio adalah service mesh yang menyediakan serangkaian fitur komprehensif untuk mengelola dan mengamankan aplikasi microservices. Ini memanfaatkan Envoy sebagai data plane-nya dan menyediakan API tingkat tinggi untuk mengonfigurasi kebijakan manajemen lalu lintas, termasuk load shedding.

Contoh Konfigurasi (Circuit Breaking di Istio):

```yaml apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3 kind: DestinationRule metadata: name: productpage spec: host: productpage trafficPolicy: outlierDetection: consecutive5xxErrors: 5 interval: 1s baseEjectionTime: 30s maxEjectionPercent: 100 ```

Konfigurasi ini mengonfigurasi Istio untuk mengeluarkan layanan backend jika mengalami 5 kesalahan 5xx berturut-turut dalam interval 1 detik. Layanan akan dikeluarkan selama 30 detik, dan hingga 100% dari instans dapat dikeluarkan.

Praktik Terbaik untuk Menerapkan Load Shedding

Berikut adalah beberapa praktik terbaik untuk menerapkan load shedding dalam aplikasi global:

• Mulai dari yang Sederhana: Mulailah dengan rate limiting dasar dan circuit breaking sebelum menerapkan teknik yang lebih canggih seperti load shedding adaptif.
• Pantau Segalanya: Terus pantau pola lalu lintas, kinerja sistem, dan keputusan load shedding untuk mengidentifikasi masalah dan mengoptimalkan konfigurasi Anda.
• Uji Secara Menyeluruh: Lakukan pengujian beban menyeluruh dan eksperimen chaos engineering untuk memvalidasi strategi load shedding Anda dan memastikan bahwa strategi tersebut efektif di bawah berbagai skenario kegagalan.
• Otomatiskan Segalanya: Otomatiskan penerapan dan konfigurasi kebijakan load shedding Anda untuk memastikan konsistensi dan mengurangi risiko kesalahan manusia.
• Pertimbangkan Distribusi Global: Perhitungkan distribusi geografis pengguna dan layanan Anda saat merancang strategi load shedding Anda. Terapkan batas tarif dan circuit breaker khusus wilayah sesuai kebutuhan.
• Prioritaskan Layanan Kritis: Identifikasi layanan paling kritis Anda dan prioritaskan selama kondisi beban berlebih.
• Berkomunikasi Secara Transparan: Berkomunikasi dengan pengguna ketika permintaan mereka dibuang atau ditunda dan jelaskan alasannya.
• Gunakan Alat Observability: Integrasikan load shedding dengan alat observability Anda untuk wawasan yang lebih baik tentang perilaku sistem. Alat seperti Prometheus, Grafana, Jaeger, dan Zipkin dapat memberikan metrik dan jejak yang berharga untuk membantu Anda memahami bagaimana load shedding memengaruhi aplikasi Anda.

Kesimpulan

Load shedding pada frontend service mesh adalah komponen penting dari aplikasi global yang tangguh dan dapat diskalakan. Dengan menerapkan strategi load shedding yang efektif, Anda dapat melindungi layanan backend Anda dari beban berlebih, meningkatkan pengalaman pengguna, dan memastikan ketersediaan aplikasi Anda bahkan di bawah kondisi ekstrem. Dengan memahami berbagai strategi, mempertimbangkan tantangan unik dari aplikasi global, dan mengikuti praktik terbaik yang diuraikan dalam panduan ini, Anda dapat membangun sistem yang kuat dan andal yang dapat menahan tuntutan audiens global. Ingatlah untuk memulai dari yang sederhana, memantau segalanya, menguji secara menyeluruh, dan mengotomatiskan segalanya untuk memastikan bahwa strategi load shedding Anda efektif dan mudah dikelola.

Seiring lanskap cloud-native yang terus berkembang, teknik dan alat load shedding baru akan muncul. Tetap terinformasi tentang kemajuan terbaru dan sesuaikan strategi Anda untuk mempertahankan ketahanan aplikasi global Anda.