Jenis arsitektur deployment Google Cloud

Last reviewed 2024-11-20 UTC

Sebagai arsitek cloud atau pengambil keputusan, saat Anda berencana men-deploy aplikasi di Google Cloud, Anda harus memilih archetype deployment1 yang sesuai untuk aplikasi Anda. Panduan ini menjelaskan enam archetype deployment—zonal, regional, multi-regional, global, hybrid, dan multicloud, serta menyajikan kasus penggunaan dan pertimbangan desain untuk setiap archetype deployment. Panduan ini juga memberikan analisis komparatif untuk membantu Anda memilih archetype deployment yang memenuhi persyaratan ketersediaan, biaya, performa, dan efisiensi operasional.

Apa yang dimaksud dengan archetype deployment?

Archetype deployment adalah model abstrak dan independen dari penyedia yang Anda gunakan sebagai dasar untuk membangun arsitektur deployment khusus aplikasi yang memenuhi persyaratan bisnis dan teknis Anda. Setiap archetype deployment menentukan kombinasi domain kegagalan tempat aplikasi dapat berjalan. Domain kegagalan ini dapat berupa satu atau beberapa Google Cloud zona atau region, dan dapat diperluas untuk menyertakan pusat data lokal atau domain kegagalan di penyedia cloud lainnya.

Diagram berikut menunjukkan enam aplikasi yang di-deploy di Google Cloud. Setiap aplikasi menggunakan archetype deployment yang memenuhi persyaratan spesifiknya.

Aplikasi di Google Cloud di-deploy menggunakan arketipe deployment yang berbeda.

Seperti yang ditunjukkan diagram sebelumnya, dalam arsitektur yang menggunakan archetype deployment hybrid atau multicloud, topologi cloud didasarkan pada salah satu archetype dasar: zonal, regional, multi-regional, atau global. Dalam hal ini, archetype deployment hybrid dan multicloud dapat dianggap sebagai archetype deployment gabungan yang mencakup salah satu archetype dasar.

Memilih archetype deployment membantu menyederhanakan keputusan berikutnya terkait produk dan fitur yang harus Anda gunakan. Google Cloud Misalnya, untuk aplikasi dalam container yang sangat tersedia, jika Anda memilih archetype deployment regional, cluster Google Kubernetes Engine (GKE) regional lebih sesuai daripada cluster GKE zonal.

Saat memilih archetype deployment untuk aplikasi, Anda harus mempertimbangkan kompromi antara faktor-faktor seperti ketersediaan, biaya, dan kompleksitas operasional. Misalnya, jika aplikasi melayani pengguna di beberapa negara dan memerlukan ketersediaan tinggi, Anda dapat memilih archetype deployment multi-regional. Namun, untuk aplikasi internal yang digunakan oleh karyawan di satu wilayah geografis, Anda dapat memprioritaskan biaya daripada ketersediaan dan, oleh karena itu, memilih archetype deployment regional.

Ringkasan archetype deployment

Tab berikut memberikan definisi untuk archetype deployment dan ringkasan kasus penggunaan serta pertimbangan desain untuk setiap archetype.

Zonal

Aplikasi Anda berjalan dalam satu Google Cloud zona, seperti yang ditunjukkan dalam diagram berikut:

Jenis arsitektur deployment zonal
Kasus penggunaan
  • Lingkungan pengembangan dan pengujian.
  • Aplikasi yang tidak memerlukan ketersediaan tinggi.
  • Jaringan latensi rendah antara komponen aplikasi.
  • Memigrasikan workload komoditas.
  • Aplikasi yang menggunakan software dengan batasan lisensi.
Pertimbangan desain
  • Waktu nonaktif selama gangguan layanan zona.

    Untuk kelangsungan bisnis, Anda dapat menyediakan replika pasif aplikasi di zona lain di region yang sama. Jika terjadi gangguan layanan zona, Anda dapat memulihkan aplikasi ke produksi menggunakan replika pasif.

Informasi selengkapnya

Lihat bagian berikut:

Regional

Aplikasi Anda berjalan secara independen di dua zona atau lebih dalam satu Google Cloud region, seperti yang ditunjukkan dalam diagram berikut:

Jenis arsitektur deployment regional
Kasus penggunaan
  • Aplikasi yang sangat tersedia yang melayani pengguna dalam wilayah geografis.
  • Kepatuhan terhadap persyaratan residensi dan kedaulatan data.
Pertimbangan desain
  • Waktu nonaktif selama gangguan layanan region.

    Untuk kelangsungan bisnis, Anda dapat mencadangkan aplikasi dan data ke region lain. Jika terjadi gangguan layanan region, Anda dapat menggunakan cadangan di region lain untuk memulihkan aplikasi ke produksi.

  • Biaya dan upaya untuk menyediakan dan mengelola resource redundan.
Informasi selengkapnya

Lihat bagian berikut:

Multi-regional

Aplikasi Anda berjalan secara independen di beberapa zona di dua region atau lebih Google Cloud Anda dapat menggunakan kebijakan perutean DNS untuk merutekan traffic masuk ke load balancer regional. Load balancer regional kemudian mendistribusikan traffic ke replika zonal aplikasi, seperti yang ditunjukkan dalam diagram berikut:

Arketipe deployment multi-regional
Kasus penggunaan
  • Aplikasi yang sangat tersedia dengan pengguna yang tersebar secara geografis.
  • Aplikasi yang memerlukan pengalaman latensi pengguna akhir yang rendah.
  • Kepatuhan terhadap persyaratan residensi dan kedaulatan data menggunakan kebijakan perutean DNS yang dibatasi secara geografis.
Pertimbangan desain
  • Biaya untuk transfer data lintas region dan replikasi data.
  • Kompleksitas operasional.
Informasi selengkapnya

Lihat bagian berikut:

Global

Aplikasi Anda berjalan di seluruh Google Cloud region di seluruh dunia, baik sebagai stack yang didistribusikan secara global (tidak mengetahui lokasi) maupun sebagai stack yang terisolasi secara regional. Load balancer anycast global mendistribusikan traffic ke region yang paling dekat dengan pengguna. Komponen lain dari stack aplikasi juga dapat bersifat global, seperti database, cache, dan penyimpanan objek.

Diagram berikut menunjukkan varian yang didistribusikan secara global dari archetype deployment global. Load balancer anycast global meneruskan permintaan ke stack aplikasi yang didistribusikan di beberapa region dan menggunakan database yang direplikasi secara global.

Arketipe deployment global: Stack yang didistribusikan secara global

Diagram berikut menunjukkan varian archetype deployment global dengan stack aplikasi yang terisolasi secara regional. Load balancer anycast global meneruskan permintaan ke stack aplikasi di salah satu region. Semua stack aplikasi menggunakan satu database yang direplikasi secara global.

Arketipe deployment global: Stack yang terisolasi secara regional
Kasus penggunaan
  • Aplikasi yang sangat tersedia yang melayani pengguna yang tersebar secara global.
  • Peluang untuk mengoptimalkan biaya dan menyederhanakan operasi dengan menggunakan resource global, bukan beberapa instance resource regional.
Pertimbangan desain Biaya untuk transfer data lintas region dan replikasi data.
Informasi selengkapnya

Lihat bagian berikut:

Hybrid

Bagian tertentu dari aplikasi Anda di-deploy di Google Cloud, sementara bagian lainnya berjalan di infrastruktur lokal, seperti yang ditunjukkan dalam diagram berikut. The topologi in Google Cloud can menggunakan archetype deployment zonal, regional, multi-regional, atau global.

Jenis arsitektur deployment hybrid
Kasus penggunaan
  • Situs pemulihan dari bencana (DR) untuk workload lokal.
  • Pengembangan lokal untuk aplikasi cloud.
  • Migrasi progresif ke cloud untuk aplikasi lama.
  • Meningkatkan aplikasi lokal dengan kemampuan cloud.
Pertimbangan desain
  • Upaya penyiapan dan kompleksitas operasional.
  • Biaya resource redundan.
Informasi selengkapnya

Lihat bagian berikut:

Multi-cloud

Beberapa bagian aplikasi Anda di-deploy di Google Cloud, dan bagian lainnya di-deploy di platform cloud lain, seperti yang ditunjukkan dalam diagram berikut. Topologi di setiap platform cloud dapat menggunakan archetype deployment zonal, regional, multi-regional, atau global.

Jenis arsitektur deployment multicloud
Kasus penggunaan
  • Google Cloud sebagai situs utama dan cloud lain sebagai situs DR.
  • Meningkatkan aplikasi dengan kemampuan lanjutan Google Cloud .
Pertimbangan desain
  • Upaya penyiapan dan kompleksitas operasional.
  • Biaya resource redundan dan traffic jaringan lintas cloud.
Informasi selengkapnya

Lihat bagian berikut:

Kontributor

Penulis: Kumar Dhanagopal | Developer Solusi Lintas Produk

Kontributor lainnya:


  1. Anna Berenberg and Brad Calder, Deployment Archetypes for Cloud Applications, ACM Computing Surveys, Volume 55, Issue 3, Article No.: 61, pp 1-48