Tugas Pertemuan 11 PPL

 Capacity Estimation 

  

Muhammad Naufal Arieffaza

05111840000126

PPL A

 

 

 

 

 

 

Faktor yang Mempengaruhi Kapasitas:

    Estimasi kapasitas dalam desain sistem bergantung pada berbagai faktor, antara lain:

• Sumber Daya Perangkat Keras: Kemampuan komponen perangkat keras seperti prosesor, memori, perangkat penyimpanan, dan antarmuka jaringan berdampak langsung pada kapasitas sistem.
• Efisiensi Perangkat Lunak: Efisiensi algoritme perangkat lunak, struktur data, dan desain keseluruhan secara signifikan memengaruhi seberapa efisien sistem menggunakan sumber daya perangkat keras.
• Karakteristik Beban Kerja: Memahami sifat beban kerja, termasuk intensitas, variabilitas, dan periode puncaknya, sangat penting untuk memperkirakan kebutuhan kapasitas secara akurat.
• Perilaku Pengguna: Pola perilaku pengguna, seperti kebiasaan browsing, volume transaksi, dan tingkat konkurensi, memengaruhi kebutuhan kapasitas sistem.
• Skalabilitas: Kemampuan sistem untuk melakukan penskalaan, baik secara vertikal (menambahkan lebih banyak sumber daya ke satu node) dan horizontal (menambahkan lebih banyak node ke sistem terdistribusi), berdampak pada kapasitas keseluruhannya.
• Metrik Kinerja: Mendefinisikan metrik kinerja yang relevan seperti waktu respons, throughput, dan pemanfaatan sumber daya membantu dalam mengukur kebutuhan kapasitas sistem.
• Skenario Kegagalan: Mempertimbangkan potensi skenario kegagalan, seperti kegagalan perangkat keras atau pemadaman jaringan, sangat penting untuk merancang sistem dengan kapasitas yang memadai untuk toleransi kesalahan dan ketahanan.

Metrik untuk Estimasi Kapasitas:

    Dalam desain sistem, beberapa metrik penting untuk estimasi kapasitas:

• Throughput : Tingkat di mana sistem dapat memproses permintaan atau transaksi selama periode tertentu. Hal ini menunjukkan kemampuan sistem untuk menangani volume pekerjaan tertentu secara efisien.
• Waktu Respons: Waktu yang dibutuhkan sistem untuk merespons permintaan atau menyelesaikan transaksi. Waktu respons yang lebih rendah umumnya lebih disukai karena menunjukkan kinerja sistem yang lebih baik.
• Pemanfaatan Sumber Daya: Memantau penggunaan sumber daya perangkat keras seperti CPU, memori, disk, dan bandwidth jaringan membantu dalam memahami seberapa efisien sistem menggunakan sumber daya yang tersedia.
• Konkurensi: Jumlah pengguna atau permintaan simultan yang dapat ditangani sistem tanpa mengalami penurunan kinerja. Tingkat konkurensi yang lebih tinggi berarti skalabilitas dan kapasitas yang lebih baik.
• Latency : Keterlambatan yang dialami pengguna saat berinteraksi dengan sistem. Ini mencakup latensi jaringan, latensi pemrosesan, dan penundaan antrian, dan latensi yang lebih rendah diinginkan untuk sistem yang responsif.
• Penanganan Beban Puncak: Beban atau lalu lintas maksimum yang dapat ditangani sistem selama periode penggunaan puncak tanpa penurunan kinerja atau kegagalan.
• Metrik Skalabilitas : Metrik seperti faktor skalabilitas, indeks skalabilitas, atau rasio skalabilitas mengukur seberapa efektif sistem dapat melakukan penskalaan dengan peningkatan beban kerja atau permintaan sumber daya.
• Panjang Antrian: Jumlah permintaan atau tugas yang menunggu dalam antrian dalam sistem. Memantau panjang antrian membantu mengidentifikasi potensi kemacetan dan mengoptimalkan kinerja sistem.
• Keberlanjutan: Menilai kapasitas sistem untuk mempertahankan tingkat kinerjanya dalam jangka waktu lama, dengan mempertimbangkan faktor-faktor seperti penipisan sumber daya, kelelahan, atau degradasi. 

 Estimasi Kapasitas Twitter

A.Traffic Estimation:

Anggap saja kita memiliki 1 miliar total pengguna dengan 200 juta pengguna aktif harian , dan rata-rata setiap pengguna men-tweet 5 kali sehari. Ini berarti ada 1 miliar tweet per hari.

200 juta * 5 tweet = 1 miliar/hari

Tweet juga dapat berisi media seperti gambar, atau video. Kita dapat mengasumsikan bahwa 10 persen dari tweet adalah file media yang dibagikan oleh pengguna, yang memberikan tambahan 100 juta file yang harus disimpan.

10 % * 1 billion = 100 million/day 

System Request per Second (RPS):

   1 miliar permintaan per hari berarti 12 ribu permintaan per detik.

    1 miliar / (24 jam * 3600 detik) = 12 ribu permintaan/detik

 

B.Storage Estimation: 

Asumsikan setiap pesan rata-rata berukuran 100 byte, kita akan membutuhkan sekitar 100 GB penyimpanan basis data setiap hari. 

1 miliar * 100 byte = 100 GB/hari

10 persen dari pesan harian  (100 juta) adalah file media sesuai dengan kebutuhan . Anggaplah setiap file rata-rata berukuran 50KB, maka kita akan membutuhkan penyimpanan sebesar 5 TB setiap harinya. 

100 juta * 50 KB = 5TB/hari 

Selama 10 tahun membutuhkan 19 PB penyimpanan.

(5TB + 0,1 TB) * 365 hari * 10 tahun = 19 PB

C.Bandwidth Estimation

Karena sistem menangani 5,1 TB data yang masuk setiap harinya, dibutuhkan bandwidth minimum sekitar 60 MB per detik.

5.1 TB / (24 hrs * 3600 seconds) = 60 MB/second