UI - Skripsi Membership :: Kembali

UI - Skripsi Membership :: Kembali

Optimasi Penggunaan Resource Microservice berdasarkan Customer Behavior Model Graph (CBMG) dengan Horizontal Pod Autoscaling (HPA) = Optimizing Microservice Resource Usage based on Customer Behavior Model Graph (CBMG) with Horizontal Pod Autoscaling (HPA)

Binar Qalbu Cimuema; Lubis, Muhammad Firdaus Syawaludin, supervisor; Ruki Harwahyu, examiner; I Gde Dharma Nugraha, examiner (Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2023)

 Abstrak

Berbeda dengan arsitektur monolith, arsitektur microservice dapat melakukan scaling secara independen pada service tertentu saja, memberikan fleksibilitas yang lebih besar dalam menanggapi lonjakan traffic dan tentunya lebih menghemat resource dibanding monolith. Tidak semua service pada suatu aplikasi perlu dilakukan scaling, hanya service dengan load processing tertinggi saat menerima banyak request yang perlu dilakukan horizontal scaling untuk menghemat resource. Tetapi penentuan service yang harus dilakukan scaling harus dilakukan secara benar agar sesuai dengan kebutuhan pengguna. Salah satu metode yang bisa digunakan adalah Customer Behavior Model Graph (CBMG) dengan melihat probabilitas perpindahan halaman yang dilakukan oleh pengguna. Dari metode tersebut dapat ditemukan halaman yang paling sering diakses oleh pengguna sebelum akhirnya ditentukan service dengan load processing tertinggi. Salah satu teknik yang dimiliki oleh kubernetes adalah Horizontal Pod Autoscaling (HPA) yang memungkinkan untuk melakukan scaling hanya pada salah satu pod. Pada kubernetes, service lebih dikenal sebagai pod. Dari pengimplementasian HPA didapatkan bahwa pada percobaan terjadi penurunan access failure rate dari sebelum implementasi sebesar 17.19% dan 20.52% dan setelah implementasi turun menjadi 4.86% dan 5.44%. Selain itu terdapat kenaikan throughput pada percobaan dari sebelum implementasi sebesar 25.00 request/detik dan 41.30 request/detik, setelah implementasi didapatkan sebesar 39.30 request/detik dan 51.10 request/detik. Pada percobaan lainnya didapatkan sebelum implementasi sebesar 4.60 request/detik dan 4.20 request/detik, setelah implementasi didapatkan sebesar 15.50 request/detik dan 13.80 request/detik. Dari hasil implementasi bisa dilihat bahwa melakukan peningkatan pada salah satu pod sudah cukup untuk meningkatkan kinerja aplikasi website dengan resource yang tersedia dan dapat dioptimalkan dengan maksimal. Implementasi dilakukan pada salah satu aplikasi website microservice teastore, dengan strategi scaling berdasarkan CBMG, optimasi yg dilakukan berhasil menurunkan access failure rate dan meningkatkan throughput, meksipun menggunakan jumlah resource yang sama. dengan kata lain, setelah strategi yang dirancang diimplementasikan, penggunaan resource menjadi lebih optimal untuk melayani request-request yang ada.


Unlike monolithic architecture, microservice architecture can independently scale specific services, providing greater flexibility in responding to traffic spikes and, of course, saving more resources compared to monoliths. Not all services in an application need to be scaled; only pods with the highest load processing when receiving many requests need to be horizontally scaled to save resources. However, determining which services need scaling must be done properly to meet user needs. One method that can be used is the Customer Behavior Model Graph (CBMG), which looks at the probability of user page transitions. From this method, the most frequently accessed pages by users can be identified before determining the service with the highest load processing. One technique available in Kubernetes is Horizontal Pod Autoscaling (HPA), which allows scaling to be done only on specific pods. From the implementation of HPA, it was found that there was a decrease in the access failure rate from before implementation by 17.19% and 20.52%, and after implementation, it decreased to 4.86% and 5.44%. Additionally, there was an increase in throughput from before implementation by 25.00 requests/second and 41.30 requests/second, after implementation, it was found to be 39.30 requests/second and 51.10 requests/second. In another experiment, before implementation was 4.60 requests/second and 4.20 requests/second, after implementation, it was 15.50 requests/second and 13.80 requests/second. Improving the performance of one pod is sufficient to enhance the performance of the website application with the available resources and can be optimized to the maximum. The implementation was carried out on one microservice website application, making it better than monolithic architecture, which needs to scale the entire application.

 File Digital: 1

Shelf
 S-Binar Qalbu Cimuema.pdf :: Unduh

LOGIN required

 Metadata

Jenis Koleksi : UI - Skripsi Membership
No. Panggil : S-pdf
Entri utama-Nama orang :
Entri tambahan-Nama orang :
Entri tambahan-Nama badan :
Program Studi :
Subjek :
Penerbitan : Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2023
Bahasa : ind
Sumber Pengatalogan : LibUI ind rda
Tipe Konten : text
Tipe Media : computer
Tipe Carrier : online resource
Deskripsi Fisik : xiii, 75 pages ; illustration ; 28 cm + appendix
Naskah Ringkas :
Lembaga Pemilik : Universitas Indonesia
Lokasi : Perpustakaan UI
  • Ketersediaan
  • Ulasan
  • Sampul
No. Panggil No. Barkod Ketersediaan
S-pdf 14-24-75075433 TERSEDIA
Ulasan:
Tidak ada ulasan pada koleksi ini: 9999920542291
Cover