Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Kebutuhan untuk menyediakan layanan kepada pengguna di seluruh dunia menyebabkan layanan aplikasi web untuk beradaptasi menggunakan teknologi baru dan memadai. Untuk mencapai hal tersebut, layanan cloud servis digunakan untuk memperluas jangkauan geografis dari layanan web di seluruh dunia. Peningkatan kualitas pengembangan deployment aplikasi web terlihat pada Kubernetes, alat yang diadopsi secara luas yang didukung di sebagian besar platform cloud, yang memungkinkan penerapan geo-distributed clusters untuk aplikasi yang memiliki pengguna multinasional. Dikarenakan kelangkaan studi mengenai geo-distributed clusters dan kinerjanya, penelitian ini bermaksud untuk menjembatani kesenjangan pengetahuan tersebut dengan mengimplementasikan solusi menggunakan Istio (Anthos Service Mesh), mesh layanan yang paling banyak digunakan untuk aplikasi Kubernetes, serta solusi cloud native di Google Cloud Platform menggunakan MultiClusterService. Studi ini menemukan bahwa kedua pendekatan tersebut dapat diandalkan, namun, Istio/ASM memiliki latensi yang sedikit lebih rendah untuk sebagian besar request. Kedua pendekatan tersebut merupakan pilihan baik untuk aplikasi global, karena keduanya menggunakan geo-aware load balancing, yang merutekan permintaan pengguna ke klaster terdekat yang tersedia. Basis kode studi dan hasil pengujian ini tersedia secara open-sourced untuk studi lebih lanjut tentang aplikasi berbasis geo-distributed Kubernetes clusters.

---

With the need of providing services to ever-growing worldwide users, web application services must adapt new technologies in order to fulfill these needs. As setting up physical servers across the globe is a daunting task, cloud service providers are an essential tool to reach geographical coverage for worldwide web services. Further advancements on the developer experience of deploying web applications can be seen in tools such as Kubernetes, a widely adopted tool that’s supported in most cloud platforms that enables the implementation of geo-distributed clusters for applications with a multi-national user base. However, there is a scarcity of studies regarding geo-distributed clusters methods and its performance. Therefore, this study intends to bridge that knowledge gap by implementing a solution using Istio (Anthos Service Mesh), the most used service mesh for kubernetes applications as well as a cloud native solution on Google Cloud Platform using MultiClusterService. This study found that both approaches are reliable, however, Istio / ASM has a slightly lower latency for the vast majority of requests. In addition, both approaches are a viable choice for worldwide applications, as they both use geo- aware load balancing, which routes user requests to the nearest available cluster. This study’s scripts and test results are open-sourced for further studies about geo-distributed Kubernetes- based applications. "

"Kebutuhan kesehatan yang semakin meningkat menuntut solusi yang lebih terjangkau bagi pasien untuk memeriksakan kondisi tubuh dan mengobati penyakitnya. Telehealth dengan teknologi cloud computing dapat mengatasi masalah jarak, waktu, dan biaya dalam health check. Arsitektur data warehouse untuk tujuan ini dibuat dengan memanfaatkan fitur Google Cloud Platform dengan menggunakan sampel data detak jantung, tekanan darah sistolik dan diastolik, serta suhu tubuh. Alur data dalam arsitektur Data Warehouse ini mencakup proses ETL menggunakan Cloud Pub/Sub, Cloud Dataflow, dan BigQuery di Google Cloud Platform. Setelah data dimuat di data warehouse, data akan divisualisasikan melalui fitur grafik di Google Sheet. Hasil dari data warehouse ini diharapkan dapat mempermudah respon tenaga medis dalam menangani pasien.

---

Increasing health needs demand more affordable solutions for patients to check their body condition and treat their illness. Telehealth with cloud computing technology can solve the problem of distance, time, and cost in health checks. The data warehouse architecture for this purpose was created by utilizing Google Cloud Platform features by using samples of heart rate data, systolic and diastolic blood pressure, and body temperature. The data flows in this Data Warehouse architecture include ETL processes using Cloud Pub/Sub, Cloud Dataflow, and BigQuery on Google Cloud Platform. After the data is loaded in the data warehouse, the data will be visualized through the graph feature in Google Sheets. The results of this data warehouse are expected to facilitate the response of medical personnel in dealing with patients."

"Di era perdagangan elektronik yang berkembang pesat, mengoptimalkan infrastruktur untuk skalabilitas dan efisiensi menjadi hal yang sangat penting. Untuk memenuhi kebutuhan ini, sebuah sistem yang disebut Kubernetes diperkenalkan dan menjadi standar de facto untuk manajemen dan penskalaan aplikasi yang efisien karena dapat memfasilitasi orkestrasi aplikasi terkontainerisasi dengan baik. Termotivasi oleh faktor-faktor ini, serta diciptakannya model arsitektur baru — Virtual Cluster (VC) — penelitian ini mengeksplorasi dan menganalisis efeknya dengan membandingkannya dengan model namespace-based (NS) untuk mengimplementasikan multi-tenancy di Kubernetes. Secara khusus, penelitian ini berfokus pada perbandingan kedua model tersebut untuk menentukan mana yang lebih tepat digunakan dalam konteks aplikasi e-commerce. Penelitian ini menemukan bahwa model NS yang diterapkan pada Google Compute Engine (GCE) melalui K3s memiliki kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan model VC, yang juga diterapkan pada GCE, dan model NS yang diterapkan pada Google Kubernetes Engine (GKE). Selain itu, ditemukan juga bahwa pada tenant yang diuji coba dengan load reguler, terdapat tren penurunan throughput seiring meningkatnya jumlah pengguna pada tenant yang memonopoli resources, yang diamati bersamaan dengan penurunan response time. Oleh karena itu, disarankan bagi penyedia layanan e-commerce yang ingin mengimplementasikan aplikasi single cluster multi-tenant untuk menggunakan model NS di GCE. Temuan dan hasil yang dipaparkan dalam penelitian ini diharapkan dapat digunakan sebagai panduan dalam mengimplementasikan arsitektur multi-tenant Kubernetes untuk aplikasi e-commerce.

---

In an era where electronic commerce is rapidly growing, optimizing infrastructure for scalability and efficiency has become paramount. To meet this need, a system called Kubernetes was introduced and has become the de facto standard for efficient management and scaling of applications as it facilitates seamless orchestration of containerized applications. Motivated by these factors, combined with the introduction of a new architectural model — the Virtual Cluster (VC) model — this study intends to explore and analyze its effects by comparing it with another model to implement multi-tenancy in Kubernetes: the namespace-based (NS) model. Specifically, this research focuses on comparing both models to determine which is more appropriate in the context of e-commerce. This study found that the NS architecture deployed on Google Compute Engine (GCE) using K3s performed better than the VC architecture, also deployed on GCE, and the NS architecture deployed on Google Kubernetes Engine (GKE). However, as for the perceivable impacts on its partnering tenant, this study found that there is a decreasing trend in throughput as the peak number of concurrent users in the monopolizing tenant increases, which is observed alongside a decrease in response time. Therefore, it is recommended for e-commerce providers looking to implement a single cluster multi-tenant application to use the NS architecture in GCE. The findings and results presented in this study are expected to be used as guidelines in implementing Kubernetes multi-tenant architectures for e-commerce applications."