Membagi Beban Komputasi Web
Sebagai programmer web yang menggunakan PHP, MySQL, dan layanan domain dan hosting, saya ingin berbagi pengalaman mengenai cara membagi beban komputasi antara server dan client. Hal ini penting untuk meningkatkan performa dan skalabilitas aplikasi web, terutama dalam proyek berskala besar.
Contohnya adalah proyek saya yang berfokus pada pengumpulan data laporan keuangan semua perusahaan di Bursa Efek Indonesia. Data ini kemudian diimput ke database dan dianalisis untuk menghitung rasio, forecasting, dan analisis keuangan lainnya.
Membagi Beban Komputasi:
Alih-alih mengandalkan PHP sepenuhnya untuk memproses data, saya menggabungkan penggunaan PHP dan JavaScript.
1. Optimasi Transfer Data:
- Server:
- PHP mengambil data laporan keuangan dari berbagai sumber online.
- Memeriksa apakah data tersebut sudah pernah diproses sebelumnya.
- Jika ya, hanya hasil perhitungan yang dikirim ke client untuk meminimalisir transfer data.
- Jika tidak, data mentah diproses dan dibersihkan untuk memastikan keakuratan dan konsistensi.
- Data yang sudah siap dikirim ke client.
- Client:
- JavaScript diintegrasikan ke halaman web yang menampilkan informasi keuangan.
- Sebelum meminta data dari server, JavaScript terlebih dahulu memeriksa cache lokal untuk data tersebut.
- Jika data ditemukan di cache lokal, JavaScript langsung menggunakannya tanpa perlu memuat server.
- Jika data tidak ditemukan di cache lokal, JavaScript meminta data dari server.
2. Pemrosesan Data Kolaboratif:
- Client:
- Jika data mentah diterima dari server, JavaScript akan memprosesnya di browser client.
- JavaScript tidak hanya menampilkan data mentah, tetapi juga membantu melakukan perhitungan rasio, forecasting, dan analisis lainnya.
- Hasil perhitungan dikirim kembali ke server untuk disimpan di database.
Manfaat:
- Mengurangi beban server: Beban pemrosesan data dibagikan antara server dan client, sehingga server lebih fokus pada tugas inti seperti mengambil data dan menyimpan hasil.
- Menghemat bandwidth: Transfer data antar server dan client diminimalisir karena hanya data yang belum diproses atau hasil perhitungan yang dikirimkan.
- Meningkatkan kecepatan respons: Pengguna mendapatkan informasi lebih cepat karena data yang telah diproses sebelumnya dapat diakses dari cache lokal dan client turut membantu pemrosesan.
- Meningkatkan skalabilitas: Arsitektur ini dapat menangani lebih banyak pengguna dan permintaan tanpa membebani server secara berlebihan.
Tips:
- Gunakan library caching JavaScript yang handal untuk menyimpan data di cache lokal.
- Optimalkan kode JavaScript untuk memastikan performa yang efisien.
- Pantau penggunaan server dan client untuk memastikan kinerja yang optimal.
Kesimpulan:
Membagi beban komputasi antara server dan client dengan strategi ini terbukti efektif untuk meningkatkan performa dan skalabilitas aplikasi web, khususnya dalam proyek analisis data berskala besar. Pendekatan ini dapat diterapkan pada berbagai aplikasi web lainnya, terutama yang membutuhkan pemrosesan data yang kompleks dan real-time.
