Teorema CAP

Pernahkah kamu bertanya-tanya mengapa setiap sistem tidak dapat sempurna? Mengapa kita tidak dapat memiliki sistem terdistribusi yang selalu tersedia, hanya memberikan data terbaru, dan toleran terhadap kegagalan jaringan? Inilah yang disebut sebagai teorema CAP, juga dikenal sebagai teorema Brewer. Ditemukan oleh ilmuwan komputer Eric Brewer pada tahun 2000, teorema CAP adalah konsep dasar dalam komputasi terdistribusi. Teorema ini berargumen bahwa sistem data terdistribusi tidak dapat memberikan ketiga jaminan berikut secara bersamaan:

1. Konsistensi: Setiap pembacaan menerima tulisan terbaru atau sebuah error. Jadi jika kita memperbarui beberapa data, akses berikutnya akan mengembalikan data yang diperbarui tersebut.
2. Ketersediaan: Setiap permintaan menerima respons yang tidak error tanpa jaminan bahwa itu mengandung tulisan terbaru. Sistem akan selalu memproses permintaan kita dan mengembalikan hasilnya, bahkan jika itu bukan yang terbaru.
3. Toleransi Partisi: Ini berarti sistem tetap berfungsi meskipun terjadi kegagalan jaringan antara beberapa server.

Pemahaman Teorema CAP dengan Analogi

Bayangkan sebuah lingkungan di mana pesan disampaikan melalui sistem telepon pohon.

• Konsistensi sama seperti memastikan bahwa semua orang di lingkungan mendapatkan pesan yang sama. Jika pesan diubah pada suatu titik, semua orang menerima pesan yang baru diperbarui, bukan yang lama.
• Ketersediaan sama seperti memastikan bahwa semua orang di lingkungan dapat dihubungi melalui telepon, tidak peduli apa yang terjadi. Bahkan jika pesan yang mereka terima berbeda dari yang terbaru, mereka masih menerima satu.
• Toleransi Partisi sama seperti memastikan pesan dikirimkan bahkan jika beberapa telepon tidak berfungsi atau ada masalah dengan jalur telepon di beberapa lingkungan.

Lalu, mengapa kita tidak bisa memiliki ketiga hal itu - Konsistensi, Ketersediaan, dan Toleransi Partisi secara bersamaan?

Misalkan badai menghantam jalur telepon di sebagian lingkungan (ini mewakili partisi jaringan).

• Jika kita memprioritaskan Konsistensi dan Ketersediaan (semua orang mendapatkan pesan, dan itu adalah pesan yang sama), kita dalam masalah karena kita tidak bisa mencapai orang-orang di bagian lingkungan di mana jalur telepon mati. Jadi, kita kehilangan Toleransi Partisi.
• Jika kita memprioritaskan Konsistensi dan Toleransi Partisi (semua orang mendapatkan pesan yang sama, dan kita memperhitungkan jalur telepon rusak), kita mungkin menghentikan semua pesan sampai jalur telepon diperbaiki. Namun dengan melakukannya, kita kehilangan Ketersediaan karena kita telah menghentikan semua pesan.
• Jika kita memprioritaskan Ketersediaan dan Toleransi Partisi (semua orang mendapatkan pesan apa pun yang terjadi, dan kita memperhitungkan jalur telepon rusak), kita mungkin terus mengirim pesan meskipun beberapa orang mungkin mendapatkan pesan lama karena jalur telepon yang rusak. Dalam hal ini, kita kehilangan Konsistensi.

Dalam kenyataannya, sistem terdistribusi sering kali harus berurusan dengan partisi jaringan, sehingga Toleransi Partisi biasanya menjadi kebutuhan, dan pilihan seringkali berkaitan dengan memprioritaskan Konsistensi atau Ketersediaan selama masa partisi. Jadi, saat merancang sebuah sistem, kita harus memutuskan properti mana dari ketiga properti ini yang paling penting berdasarkan kebutuhan spesifik kita.

Konsistensi vs. Ketersediaan vs. Toleransi Partisi

Dalam sistem terdistribusi, seringkali terdapat trade-off antara Konsistensi dan Ketersediaan. Sementara Konsistensi menjamin integritas data, Ketersediaan memastikan bahwa pengguna selalu dapat mengakses sistem. Trade-off ini menjadi lebih jelas dalam kasus penggunaan tertentu seperti sistem perbankan, di mana memastikan integritas data menjadi prioritas utama dan Konsistensi menjadi prioritas utama.

Sistem basis data relasional tradisional (RDBMS) juga biasanya memprioritaskan Konsistensi daripada Ketersediaan karena prinsip desain mereka. Di sisi lain, basis data NoSQL dikenal memprioritaskan Ketersediaan daripada Konsistensi. Basis data NoSQL sering digunakan untuk aplikasi web dan penggunaan lain yang membutuhkan Ketersediaan yang tinggi. Misalnya, jaringan pengiriman konten (CDN) memprioritaskan Ketersediaan untuk memastikan pengguna dapat mengakses konten yang mereka butuhkan, bahkan jika sistem mengalami lalu lintas tinggi.

Meskipun adanya trade-off ini, sistem terdistribusi modern bertujuan memprioritaskan Toleransi Partisi. Ini berarti sistem dapat terus berfungsi bahkan jika beberapa bagian tidak tersedia. Hal ini terutama penting dalam sistem skala besar yang rentan terhadap kegagalan di mana Toleransi Partisi memastikan bahwa sistem dapat pulih dengan cepat dan terus memberikan layanan kepada pengguna.

Teorema CAP dan Contoh Dunia Nyata

Spanner dari Google dan Amazon Dynamo adalah contoh utama sistem yang telah membuat pilihan-pilihan khusus untuk mencapai jaminan Konsistensi, Ketersediaan, dan Toleransi partisi yang diinginkan.

Spanner menggunakan mekanisme sinkronisasi jam yang kompleks untuk mencapai Konsistensi global, menempatkan Konsistensi di garis depan. Hal ini memastikan bahwa semua node dalam sistem selaras dan tidak ada konflik antara kita. Namun, pendekatan ini dapat datang dengan beberapa pengorbanan, termasuk peningkatan laten dan penggunaan sumber daya.

Di sisi lain, Amazon Dynamo memprioritaskan Ketersediaan dengan menggunakan model konsistensi eventual dan kontrol terdesentralisasi. Hal ini memastikan sistem tetap operasional dan responsif, bahkan jika data yang diakses bukan yang paling terbaru. Meskipun pendekatan ini dapat menyebabkan inkonsistensi, manfaat Ketersediaan dan kinerja yang tinggi lebih besar daripada risiko dalam banyak aplikasi.

Meskipun memiliki pendekatan yang berbeda, kedua sistem tersebut berhasil mencapai tujuan mereka masing-masing. Google telah menggunakan Spanner untuk pemrosesan transaksi skala besar, sementara Amazon telah menggunakan Dynamo untuk layanan web yang sangat skalabel. Secara keseluruhan, pilihan yang dibuat oleh sistem-sistem ini menunjukkan pentingnya memilih dengan hati-hati jaminan Konsistensi, Ketersediaan, dan Toleransi partisi yang tepat untuk aplikasi yang diberikan.

Perbandingan Basis Data Terdistribusi

Untuk sepenuhnya memahami implikasi teorema CAP, penting terlebih dahulu mengetahui apa yang dimaksud dengan Konsistensi, Ketersediaan, dan Toleransi Partisi. Tiga properti ini sangat penting untuk memastikan operasi yang dapat diandalkan dari sistem basis data terdistribusi.

Lihatlah beberapa sistem basis data terdistribusi dan bagaimana mereka berkinerja dalam hal properti tersebut. Sebagai contoh, Cassandra adalah pilihan populer karena tingkat konsistensi yang dapat disesuaikan dan penekanan pada ketersediaan dan toleransi partisi. Fitur-fitur ini membuatnya menjadi pilihan yang sangat baik untuk kasus penggunaan yang membutuhkan skalabilitas dan ketahanan kesalahan yang tinggi.

Di sisi lain, MongoDB, meskipun menawarkan Konsistensi yang dapat disesuaikan, berbeda dari pendekatan Cassandra terhadap toleransi partisi. Ia menggunakan sharding, yang memungkinkan skalabilitas horizontal dengan membagi data di beberapa server. Hal ini dapat sangat berguna untuk mengelola kumpulan data yang besar.

Dengan membandingkan kedua sistem ini, kita dapat lebih memahami mana yang cocok dengan persyaratan aplikasi kita. Ini adalah pertimbangan penting saat menerapkan sistem basis data terdistribusi, karena memilih sistem basis data yang salah dapat menyebabkan masalah kinerja yang serius dan inkonsistensi data. Oleh karena itu, penting untuk mengevaluasi kompromi antara Konsistensi, ketersediaan, dan toleransi partisi dengan hati-hati saat memilih sistem basis data.

Strategi Implementasi Praktis

Ketika merancang sistem terdistribusi, mempertimbangkan teorema CAP, yang merupakan singkatan dari Konsistensi, Ketersediaan, dan Toleransi Partisi, sangat penting. Untuk mencapai keseimbangan antara Konsistensi dan Ketersediaan, beberapa strategi praktis dapat digunakan.

Misalnya, replikasi dan mekanisme sinkronisasi, seperti replikasi multi-master, dapat memungkinkan data disimpan dan diperbarui di beberapa lokasi sambil menjaga Konsistensi. Algoritma konsensus terdistribusi seperti Raft atau Paxos membantu memastikan bahwa semua node dalam sistem setuju pada nilai yang sama. Mekanisme ini membantu mencapai keseimbangan yang diinginkan antara Konsistensi dan Ketersediaan serta memastikan toleransi kesalahan terhadap partisi jaringan.

Teknik lain yang dapat digunakan untuk mencapai Konsistensi yang akhirnya sambil meminimalkan konflik adalah tipe data terdistribusi bebas konflik (CRDT). Struktur data ini dirancang untuk konvergen ke keadaan yang konsisten bahkan jika node diperbarui secara bersamaan.

Selain strategi-strategi ini, penting untuk mempertimbangkan faktor-faktor lain, seperti ukuran sistem, jumlah data yang akan disimpan, dan tingkat toleransi kesalahan yang diperlukan. Dengan mempertimbangkan faktor-faktor ini dan menggunakan strategi yang sesuai, kita dapat menciptakan sistem terdistribusi yang efisien dan dapat diandalkan.

Teorema CAP dalam Teknologi Modern

Teorema CAP, pertama kali diusulkan pada tahun 2000, telah melewati ujian waktu dan tetap relevan dalam bidang modern seperti komputasi tepi dan platform Internet of Things (IoT). Meskipun awalnya dirumuskan untuk memandu desain database terdistribusi, prinsip teorema ini sejak itu diterapkan pada berbagai sistem terdistribusi.

Dalam komputasi tepi, di mana data diproses di tepian jaringan daripada di pusat data terpusat, teorema CAP sangat penting dalam memastikan ketersediaan data dan responsivitas sistem. Karena sifatnya yang terdistribusi dan konektivitas yang terputus-putus, komputasi tepi memerlukan pertimbangan hati-hati tentang kompromi CAP, termasuk kompromi antara Konsistensi dan Ketersediaan. Untuk mengatasi kompromi ini, sistem komputasi tepi dapat menggunakan Konsistensi akhir atau tipe data yang direplikasi bebas konflik (CRDT) untuk memastikan konsistensi data sambil menjaga ketersediaan yang tinggi.

Dengan menerapkan prinsip teorema CAP, perancang platform IoT dapat memastikan bahwa sistem mereka dirancang untuk menangani tantangan unik dari implementasi terdistribusi, seperti konektivitas yang terputus-putus dan volume data yang tinggi. Demikian pula, platform IoT sering melibatkan implementasi terdistribusi dan mungkin memerlukan pendekatan konsistensi dan ketersediaan yang disesuaikan berdasarkan kasus penggunaan yang spesifik. Dengan relevansinya yang terus berlanjut dalam bidang-bidang canggih ini, teorema CAP kemungkinan akan tetap menjadi konsep penting dalam desain sistem terdistribusi selama bertahun-tahun.

Kesimpulan

Memahami teorema CAP sangat penting bagi siapa saja yang merancang atau mengelola sistem terdistribusi. Ini adalah kerangka kerja fundamental yang menekankan keseimbangan Konsistensi, Ketersediaan, dan toleransi partisi berdasarkan kasus penggunaan dan persyaratan tertentu. Saat kita melanjutkan perjalanan dalam sistem terdistribusi, kita mendorong kita untuk mengeksplorasi bagaimana sistem yang berbeda menangani kompromi ini. Contoh nyata, perbandingan basis data terdistribusi, strategi implementasi praktis, dan pertimbangan untuk teknologi yang muncul semua memberikan wawasan tentang aplikasi praktis dari teorema CAP. Dengan pemahaman yang solid tentang teore

Bacaan Lanjutan

• “CAP Twelve Years Later: How the “Rules” Have Changed” oleh Eric Brewer
• “Distributed Systems for Fun and Profit” oleh Mikito Takada
• “Consistency Trade-offs in Modern Distributed Database System Design” oleh Daniel J. Abadi
• “Availability in Partitioned Replica Sets” oleh Seth Gilbert dan Nancy Lynch
• “Designing Data-Intensive Applications” oleh Martin Kleppmann
• “Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-value Store” oleh Giuseppe DeCandia et al.
• “Spanner: Google’s Globally Distributed Database” oleh James C. Corbett et al.