Kenapa Data Service Harus Berdiri Sendiri (dan Bukan Cuma Database Layer)

Apa Itu Data Service?

Seiring pesatnya perkembangan teknologi digital, volume data yang dihasilkan oleh sistem informasi terus meningkat secara eksponensial. Aplikasi modern tidak hanya menangani logika bisnis dan interaksi pengguna, tetapi juga harus mengelola, mengolah, dan menyimpan data dalam jumlah besar. Di sinilah pentingnya arsitektur sistem yang memisahkan antara Application Service dan Data Service.

Apa Itu Application Service dan Data Service?

Application Service

Application Service adalah bagian dari sistem yang menangani seluruh proses yang berkaitan dengan logika bisnis dan interaksi pengguna. Bisa dikatakan, inilah “otak” dari aplikasi yang memutuskan bagaimana sistem bekerja berdasarkan kebutuhan bisnis.

Tugas dan Fungsi Application Service:

1. Menangani Logika Bisnis
   Misalnya, dalam aplikasi toko online: saat pengguna checkout, Application Service memverifikasi stok, menghitung total harga, menambahkan pajak, dan membuat pesanan.
2. Pengambilan Keputusan
   Misalnya, apakah pengguna memenuhi syarat untuk diskon, atau apakah transaksi bisa diproses berdasarkan status akun.
3. Autentikasi dan Autorisasi
   Application Service bertugas memverifikasi identitas pengguna (login, token) dan memastikan akses sesuai peran pengguna.
4. Mengelola Alur Transaksi
   Seperti pengelolaan transaksi pembayaran, alur pengiriman barang, proses refund, dsb.
5. Interaksi dengan UI atau API
   Merespon permintaan dari frontend (web/mobile app) atau dari aplikasi lain melalui REST/gRPC API.

Teknologi Umum:

• Backend: ExpressJS, Spring Boot, Laravel, Django
• API: REST, gRPC
• Autentikasi: OAuth2, JWT
• Business logic engine: Camunda, Temporal (jika sangat kompleks)

Data Service

Data Service adalah lapisan yang khusus berfungsi untuk menangani data dalam semua siklus hidupnya: dari saat data masuk (ingestion), diproses (processing), disimpan (storage), hingga ditampilkan dalam bentuk yang siap digunakan (presentation).

Tugas dan Fungsi Data Service:

1. Pengambilan Data (Ingestion)
   Mengumpulkan data dari berbagai sumber seperti event dari aplikasi, API eksternal, atau data streaming seperti Kafka.
2. Transformasi Data
   Mengubah data mentah menjadi bentuk yang lebih bermakna: membersihkan, menggabungkan, mengubah format, dll (ETL/ELT).
3. Pemrosesan Data
   Bisa dalam bentuk batch (sekali jalan) atau stream (real-time), contohnya menghitung total penjualan harian atau menganalisis log pengguna.
4. Penyimpanan Data
   Menyimpan data dalam warehouse atau lakehouse seperti Snowflake, BigQuery, S3, atau PostgreSQL untuk analisis lanjutan.
5. Penyajian Data
   Menyediakan data ke tim BI, machine learning, atau tim lain melalui API, dashboard, atau data mart.

Teknologi Umum:

• Ingestion: Kafka, Logstash, Flink
• Processing: Apache Spark, dbt, Airflow
• Storage: BigQuery, Redshift, PostgreSQL
• Visualization/API: Superset, Metabase, Looker, GraphQL APIs

Contoh Skenario

Misalnya dalam sistem ride-sharing (seperti Gojek):

• Application Service:
  • Menangani booking, menghitung tarif, menetapkan driver, dan mengelola pembayaran.
• Data Service:
  • Mengumpulkan data perjalanan, lokasi, dan penilaian pengguna.
  • Menghasilkan laporan performa driver, tren perjalanan, atau rekomendasi insentif berbasis analitik.

Dari dua fungsi diatas, kita dapat melihat Application Service berfokus pada logika bisnis, interaksi pengguna, dan pengelolaan transaksi yang cepat dan andal. Sementara itu, Data Service bertugas mengelola aliran data dari hulu ke hilir—mulai dari pengambilan, pemrosesan, penyimpanan, hingga penyajian data untuk keperluan analitik dan pengambilan keputusan. Dengan adanya data service yang berdiri sendiri akan mendapatkan beberapa benefit.

Mengapa Data Service perlu dipisah dari Service Utama?

1. Skalabilitas

Ketika sebuah aplikasi dan pengelolaan data digabungkan dalam satu layanan atau sistem yang sama, keduanya berbagi sumber daya yang sama, yang dapat menyebabkan beberapa masalah performa dan ketidakfleksibelan. Dengan memisahkan Application Service dan Data Service, kamu bisa memanfaatkan berbagai jenis skalabilitas yang lebih efisien dan lebih sesuai dengan kebutuhan masing-masing layanan. Data Service dapat diskalakan secara independen dari Application Service. Misalnya, saat sistem menghasilkan log dalam jumlah besar, kita dapat memperbesar kapasitas Data Service tanpa mempengaruhi performa aplikasi utama.

Skalabilitas Horizontal

Skalabilitas horizontal adalah kemampuan untuk menambah lebih banyak instansi atau node dari suatu layanan untuk menangani lebih banyak trafik. Dalam konteks aplikasi yang besar, ini sangat penting.

• Application Service: Jika aplikasi sedang mengalami lonjakan trafik pengguna, seperti saat promo besar-besaran atau banyak pengunjung di situs web, kamu bisa memperbesar Application Service dengan menambah lebih banyak server atau container untuk menangani permintaan pengguna secara real-time. Layanan ini biasanya melibatkan komunikasi cepat dan membutuhkan respon real-time.
• Data Service: Sementara itu, Data Service menangani proses pengolahan dan penyimpanan data yang lebih berat dan seringkali membutuhkan lebih banyak waktu untuk proses batch atau stream. Jika beban data meningkat—misalnya, semakin banyak data yang masuk, semakin kompleks proses transformasi yang dilakukan—kamu bisa menskalakan Data Service secara independen, baik dengan menambah server atau memanfaatkan layanan cloud yang dapat diskalakan secara otomatis seperti BigQuery atau Snowflake.

Dengan memisahkan kedua layanan ini, kamu tidak perlu mengalokasikan semua sumber daya hanya untuk Application Service, yang bisa membebani aplikasi dan memperlambat kinerja.

Skalabilitas Vertikal (Scaling Up)

Selain menambah lebih banyak instance, skalabilitas vertikal berarti meningkatkan kapasitas komputasi dari sebuah instance atau server (misalnya, menambah lebih banyak CPU atau RAM).

• Application Service mungkin membutuhkan skala vertikal ketika kamu perlu menjalankan lebih banyak proses dan permintaan pengguna real-time di dalam server yang lebih kuat, seperti dalam aplikasi besar yang memiliki banyak pengguna simultan.
• Data Service bisa memanfaatkan skala vertikal untuk meningkatkan kapasitas penyimpanan dan pemrosesan data, khususnya untuk operasi analitik besar yang memerlukan komputasi intensif seperti model machine learning atau proses ETL (Extract, Transform, Load).

Pemisahan ini memungkinkan kamu menyesuaikan kebutuhan setiap layanan sesuai dengan beban yang mereka tangani, sehingga pengelolaan sumber daya lebih efisien.

2. Optimasi Kinerja

Dalam satu sistem yang terintegrasi, aplikasi dan layanan pengelolaan data berbagi server dan komputasi. Hal ini dapat menyebabkan beban yang sangat berat pada satu titik. Ketika aplikasi membutuhkan lebih banyak sumber daya untuk menangani interaksi pengguna secara cepat, Data Service mungkin membutuhkan lebih banyak komputasi untuk menjalankan analitik, memproses data dalam jumlah besar, atau melakukan pemrosesan batch. Application Service fokus pada kecepatan respon pengguna, sementara Data Service dapat dioptimalkan untuk batch processing, stream processing, atau data warehousing. Pemisahan ini mencegah resource sharing yang tidak efisien.

Dengan memisahkan keduanya:

• Application Service dapat fokus pada pemrosesan transaksi dan menyediakan respon cepat untuk pengguna.
• Data Service dapat fokus pada pengelolaan data dalam volume besar, yang memungkinkan pemrosesan batch yang lebih berat dan pemrosesan data lebih efisien tanpa mempengaruhi kecepatan aplikasi untuk pengguna.

3. Kemudahan Pengelolaan Data

Dengan adanya Data Service, data dapat ditata dan ditransformasikan dengan lebih sistematis. Penggunaan tools data engineer memungkinkan data dibersihkan, diolah, dan disajikan dalam bentuk yang siap digunakan untuk analisis atau machine learning.

Dengan pemisahan layanan, kamu bebas memilih teknologi terbaik untuk setiap bagian sistem:

• Application Service bisa menggunakan teknologi real-time dan ringan untuk menangani interaksi pengguna (misalnya ExpressJS untuk backend atau Redis untuk caching).
• Data Service dapat memanfaatkan alat dan platform yang dioptimalkan untuk pemrosesan data besar dan analitik, seperti Apache Spark, Apache Kafka, dbt, atau Google BigQuery.

Ini juga mempermudah migrasi atau pembaruan teknologi secara terpisah tanpa mempengaruhi aplikasi secara keseluruhan.

Memisahkan Application Service dan Data Service membuatnya lebih mudah untuk mengoptimalkan infrastruktur cloud. Banyak layanan cloud seperti AWS, Google Cloud, atau Azure menawarkan kemampuan untuk mengonfigurasi sumber daya secara terpisah, yang memungkinkan:

• Application Service dioptimalkan untuk ketersediaan tinggi (high availability) dengan autoscaling dan load balancing.
• Data Service bisa dijalankan di dalam cluster yang terpisah untuk pemrosesan batch atau streaming data yang lebih berat.

Ini memungkinkan kamu untuk memanfaatkan pay-as-you-go model, yang hanya membayar untuk sumber daya yang digunakan oleh masing-masing layanan. Jadi, biaya bisa lebih terkontrol dan efisien.

4. Kepatuhan dan Keamanan Data

Pemisahan ini memudahkan implementasi kontrol akses data dan audit trail. Misalnya, Data Service dapat diisolasi dan diamankan secara khusus untuk menjaga kepatuhan terhadap regulasi seperti GDPR atau UU Perlindungan Data Pribadi (PDP).

Keamanan data adalah aspek yang sangat penting dalam sistem modern, terlebih dengan semakin ketatnya regulasi perlindungan data pribadi seperti GDPR, CCPA, dan HIPAA. Ketika Application Service dan Data Service dipisahkan, banyak keuntungan yang dapat diperoleh dalam pengelolaan keamanan data. Berikut adalah beberapa alasan mengapa pemisahan ini memberikan manfaat besar dalam hal keamanan:

Kontrol Akses yang Lebih Ketat dan Terkelola

Dengan memisahkan Application Service dan Data Service, kontrol akses dapat diterapkan secara lebih granular dan spesifik sesuai dengan peran serta fungsi masing-masing layanan.

Data Service menangani data sensitif yang mungkin mencakup informasi pribadi atau data keuangan. Oleh karena itu, kontrol akses di tingkat Data Service jauh lebih ketat.

Di sini, akses ke data dapat dibatasi hanya untuk entitas atau individu yang benar-benar berwenang, seperti administrator database atau sistem yang membutuhkan akses untuk pemrosesan data (misalnya, sistem analitik atau pemrosesan data batch).

Dengan memisahkan keduanya, kamu dapat mengimplementasikan kontrol akses yang lebih terperinci dan membatasi siapa yang bisa mengakses data di level yang lebih mendalam.

Manfaat Keamanan:

• Mengurangi risiko akses yang tidak sah ke data sensitif.
• Memastikan bahwa hanya aplikasi atau individu yang berwenang yang dapat mengakses data kritikal.

Isolasi Data Sensitif dari Aplikasi

Data Service biasanya mengelola data sensitif seperti data pribadi pengguna (misalnya, informasi kartu kredit, alamat rumah, atau rekam medis). Dengan memisahkannya dari Application Service, data sensitif bisa diisolasi di dalam lingkungan yang lebih aman.

Database dan layanan data dapat ditempatkan di dalam jaringan terisolasi atau di lingkungan private cloud yang terpisah dari Application Service. Ini berarti data hanya bisa diakses oleh entitas yang benar-benar diperlukan untuk operasional data, mengurangi kemungkinan paparan data melalui aplikasi.

Data yang sangat sensitif (misalnya, nomor kartu kredit atau informasi medis) bisa disimpan dalam enkripsi tingkat tinggi dan hanya dapat diakses oleh layanan atau entitas yang diberi otorisasi.

Manfaat Keamanan:

• Mencegah data leakage yang terjadi karena paparan data langsung melalui aplikasi.
• Meminimalisir risiko serangan terhadap data sensitif jika aplikasi terkompromi.

Penerapan Enkripsi yang Lebih Kuat

Enkripsi adalah aspek penting dalam menjaga kerahasiaan dan integritas data. Pemisahan Data Service dan Application Service memungkinkan pengelolaan enkripsi dengan lebih efisien.

Di Data Service, data yang disimpan (data at rest) dan data yang sedang ditransmisikan (data in transit) dapat dienkripsi dengan menggunakan standar industri yang lebih ketat, seperti AES-256 untuk enkripsi data at rest dan TLS/SSL untuk enkripsi data saat dikirimkan.

 Manfaat Keamanan:

• Dengan enkripsi yang terpusat di Data Service, data sensitif terlindungi lebih baik dan mematuhi persyaratan kepatuhan terhadap regulasi seperti GDPR dan HIPAA.
• Memastikan integritas data karena hanya data yang terenkripsi dengan benar yang dapat diproses atau diakses.

5. Arsitektur Microservices yang Bersih

Dalam pendekatan microservices, memisahkan domain data dari logika bisnis membantu menjaga batas tanggung jawab layanan. Hal ini memudahkan pengembangan, pengujian, dan pemeliharaan jangka panjang.

Dalam arsitektur microservices, sistem dibangun dari kumpulan layanan kecil dan independen yang saling berkomunikasi. Tujuan utamanya adalah modularitas, skalabilitas, dan kemudahan pengelolaan. Salah satu prinsip penting untuk mencapai hal tersebut adalah pemisahan tanggung jawab, dan di sinilah pentingnya memisahkan antara Application Service dan Data Service.

1. Single Responsibility per Service

Dalam arsitektur microservices yang bersih, setiap layanan hanya melakukan satu tanggung jawab khusus.

• Application Service bertugas menangani logika bisnis seperti otentikasi, pemrosesan pesanan, atau pengelolaan pengguna.
• Data Service bertugas mengelola penyimpanan, pengolahan, dan penyajian data (seperti pipeline ETL, integrasi data warehouse, dan data analytics).

Manfaatnya:

• Setiap service menjadi lebih fokus dan mudah dirawat.
• Menghindari campur-aduk logika bisnis dengan logika data.

2. Dekoupling antara Proses Bisnis dan Pengolahan Data

Pemrosesan data skala besar (misalnya log ingestion, transformasi, atau agregasi data untuk laporan) memiliki beban dan karakteristik yang berbeda dari logika bisnis interaktif (real-time). Dengan memisahkannya:

• Aplikasi utama tidak perlu tahu bagaimana data diproses atau diolah.
• Pipeline data dapat diperbarui, dioptimalkan, atau dipindahkan tanpa memengaruhi service bisnis.

Contoh:

• Saat Application Service memproses transaksi pembelian, Data Service dapat mencatat data itu secara asinkron untuk dianalisis kemudian tanpa mengganggu performa aplikasi.

3. Kemandirian Tim dan Deployment

Dalam microservices, masing-masing layanan idealnya bisa dikembangkan, diuji, dan dideploy secara terpisah. Dengan memisahkan Data dan Application Service:

• Tim aplikasi fokus pada fitur bisnis.
• Tim data engineering fokus pada pipeline dan manajemen data.

Manfaatnya:

• Pengembangan bisa dilakukan paralel dan lebih cepat.
• Risiko deploy satu layanan tidak berdampak langsung ke layanan lain.

4. Interaksi antar Layanan Lebih Terstandarisasi

Dengan pemisahan ini, Application Service dan Data Service berinteraksi melalui API atau event stream (misalnya dengan Kafka, gRPC, atau REST API). Hal ini:

• Menjadikan komunikasi antar service lebih eksplisit dan terstandarisasi.
• Meningkatkan keamanan dan observabilitas karena semua interaksi tercatat dan bisa dipantau.

5. Kemudahan Testing dan Debugging

Service yang kecil dan fokus akan lebih mudah diuji secara unit maupun integrasi. Misalnya:

• Application Service bisa diuji terhadap logika bisnisnya tanpa harus memuat sistem data penuh.
• Data Service bisa diuji dengan pipeline test data tanpa perlu menjalankan keseluruhan aplikasi.

Dampaknya:

• Mempercepat pengujian.
• Mengurangi bug yang sulit ditelusuri karena kompleksitas layanan bercampur.

Contoh Kasus Nyata: Pemisahan Application Service dan Data Service di Netflix

Netflix, sebagai penyedia layanan streaming video global, melayani lebih dari 260 juta pelanggan. Setiap harinya, sistem mereka menangani:

• Jutaan permintaan streaming.
• Interaksi pengguna (play, pause, search).
• Rekomendasi konten secara real-time.
• Analitik performa jaringan dan konten.

Untuk mengelola kompleksitas ini, Netflix memisahkan Application Service (yang langsung berinteraksi dengan pengguna) dan Data Service (yang menangani aliran, penyimpanan, dan analitik data besar).

Pemisahan Application dan Data Service di Netflix

1. Application Service: Fokus pada Layanan Pengguna

Beberapa contoh Application Service di Netflix:

• Playback Service: Menyediakan konten video ke pengguna.
• UI Backend: Melayani aplikasi web, TV, atau mobile Netflix.
• Recommendation Engine: Memberikan saran konten berdasarkan histori pengguna.

Ciri khas Application Service:

• Respons cepat (low latency).
• Dirancang untuk uptime tinggi.
• Fokus pada permintaan real-time.

2. Data Service: Fokus pada Pengumpulan dan Pengolahan Data

Contoh layanan yang termasuk dalam Data Service:

• Logging and Event Pipelines: Mengumpulkan event pengguna (apa yang ditonton, berapa lama, dsb).
• Data Lake (AWS S3): Menyimpan data mentah dalam jumlah besar.
• Analytics Pipelines: Menggunakan Apache Spark untuk memproses dan menganalisis data pengguna dan performa sistem.
• Machine Learning Pipelines: Menggunakan data historis untuk melatih model rekomendasi dan prediksi churn.

Ciri khas Data Service:

• Pemrosesan data skala besar (batch dan stream).
• Tidak real-time, tapi mendukung fitur strategis.
• Menggunakan teknologi terpisah: Kafka, Flink, S3, Spark, Presto, dsb.

Kasus Netflix menunjukkan bagaimana pemisahan antara Application Service dan Data Service memungkinkan organisasi:

• Menjaga performa aplikasi tetap tinggi.
• Mendapatkan wawasan bisnis dari data besar secara efisien.
• Mengelola sistem secara modular dan terdistribusi.
• Memenuhi kebutuhan bisnis, teknis, dan regulasi secara bersamaan.

Pola ini juga diterapkan oleh perusahaan besar lain seperti Spotify, Amazon, dan Google, yang semuanya mengandalkan pemisahan arsitektur untuk mengelola data dalam skala besar dengan baik.