Dalam arsitektur sistem enterprise modern, data sering tersebar di berbagai sumber—mulai dari database relasional (MySQL, PostgreSQL), sistem legacy seperti mainframe, hingga layanan SaaS (Salesforce, SAP). Kondisi ini menciptakan tantangan besar dalam integrasi data yang efisien, aman, dan scalable.
Untuk menjawab tantangan ini, perusahaan perlu membangun API Data Service yang mampu menjembatani berbagai sumber data dan menyajikannya dalam format yang konsisten untuk konsumsi oleh aplikasi frontend, mobile, dan sistem lain. Artikel ini akan membahas panduan teknis dan strategis dalam merancang API lintas sistem yang optimal, sebagai bagian dari pendekatan arsitektur data service layer terpisah yang dibahas dalam artikel sebelumnya.
1. Audit Sumber Data dan Pola Akses
Langkah pertama adalah mengidentifikasi semua sumber data dan cara sistem mengaksesnya. Ini termasuk:
- Jenis Sumber Data:
- Database relasional (MySQL, PostgreSQL)
- Database NoSQL (MongoDB, Redis)
- API eksternal (vendor, ERP, payment gateway)
- File batch (CSV, log), streaming (Kafka, MQTT)
- Pola Akses:
- Read-heavy (misal: dashboard, laporan)
- Write-heavy (transaksi, log aktivitas)
- Real-time vs batch (sinkron vs asinkron)
Contoh mapping pada sistem e-commerce:
| Sumber Data | Jenis Akses | Target Latensi |
|---|---|---|
| Produk (MySQL) | Read-heavy | < 100ms |
| CRM (Salesforce) | Read-write | < 1 detik |
| Log transaksi | Write-heavy | Async (batch) |
2. Pilih Arsitektur API: REST vs GraphQL vs gRPC
Pemilihan protokol dan desain API sangat berpengaruh terhadap performa dan fleksibilitas integrasi data.
a. REST API – Cocok untuk kebutuhan umum
REST adalah pendekatan konvensional dan masih banyak digunakan karena kesederhanaannya.
Kelebihan:
- Resource-based endpoint
- Mudah diakses oleh berbagai klien (web, mobile, 3rd party)
- Dukungan luas dari tool (Swagger, Postman)
Contoh:
bashCopyEditGET /orders/123
POST /products
GET /transactions?start_date=2024-01-01&limit=100
Kekurangan:
- Over-fetching atau under-fetching data
- Kurang efisien untuk data kompleks
b. GraphQL – Untuk kebutuhan data kompleks dan fleksibel
GraphQL memungkinkan klien mengambil hanya data yang dibutuhkan dalam satu request.
Contoh query:
graphqlCopyEditquery {
user(id: "123") {
name
orders {
total
items {
product {
name
price
}
}
}
}
}
Kelebihan:
- Mengurangi jumlah request
- Efisien untuk frontend modern
- Strong typing
Tantangan:
- Query berat bisa membebani server
- Perlu pengamanan tambahan
c. gRPC – Untuk komunikasi antarmicroservice internal
gRPC berbasis protocol buffer (binary), ideal untuk performa tinggi antar service.
Keunggulan:
- Lebih cepat dari REST/GraphQL
- Mendukung streaming dan load balancing
Contoh:
protobufCopyEditmessage ProductRequest {
string id = 1;
}
message Product {
string name = 1;
float price = 2;
}
3. Bangun Lapisan Integrasi Data (Data Orchestration Layer)
Data dari berbagai sumber perlu diolah sebelum diberikan ke konsumen API.
a. Aggregation Layer
Gabungkan data dari beberapa sumber secara efisien.
jsCopyEditasync function getUserProfile(userId) {
const user = await db.users.findById(userId);
const transactions = await paymentService.getTransactions(userId);
return { ...user, transactions };
}
b. Adapter Pattern untuk Sistem Legacy
Gunakan adapter/facade untuk menyederhanakan interaksi dengan sistem lama.
pythonCopyEditclass LegacyOrderAdapter:
def get_order(self, order_id):
soap_response = soap_client.call("GetOrder", order_id)
return self._transform_to_json(soap_response)
c. Caching untuk Meningkatkan Performa
- Redis / Memcached: Caching respons API seperti daftar produk.
- Edge CDN: Cache konten statis di lokasi dekat pengguna.
Contoh:
arduinoCopyEditGET /products/123
Cache-Control: public, max-age=3600
4. Penanganan Error dan Ketahanan Sistem
a. Standard Error Response
Format error yang konsisten memudahkan debugging dan integrasi:
jsonCopyEdit{
"error": {
"code": "INVALID_REQUEST",
"message": "Product ID tidak valid",
"details": {
"field": "product_id"
}
}
}
b. Retry Mechanism
Implementasikan retry otomatis dengan exponential backoff:
jsCopyEditasync function fetchWithRetry(url, retries = 3) {
try {
return await axios.get(url);
} catch (err) {
if (retries > 0) {
await new Promise(res => setTimeout(res, 1000 * (4 - retries)));
return fetchWithRetry(url, retries - 1);
}
throw err;
}
}
c. Circuit Breaker
Gunakan circuit breaker untuk mencegah overload eksternal service:
javaCopyEditCircuitBreaker circuitBreaker = CircuitBreaker.ofDefaults("externalService");
Supplier<String> decorated = CircuitBreaker.decorateSupplier(circuitBreaker, () -> callExternalService());
5. Dokumentasi API dan Developer Experience
a. Gunakan OpenAPI (Swagger)
Dokumentasi API yang baik mempermudah integrasi internal dan eksternal:
yamlCopyEditopenapi: 3.0.0
info:
title: Product API
paths:
/products/{id}:
get:
parameters:
- name: id
in: path
required: true
responses:
'200':
description: Product details
b. Sediakan SDK / Client Library
Untuk mempercepat konsumsi API oleh berbagai tim, siapkan SDK dalam bahasa populer seperti JavaScript, Python, Java.
Rekomendasi Arsitektur Produksi
- API Gateway: Kong, Apigee, atau AWS API Gateway untuk auth, routing, rate limiting.
- Service Mesh: Istio, Linkerd untuk observability dan traffic control.
- Event-Driven Architecture: Gunakan Kafka atau NATS untuk asinkronisasi antar sistem secara real-time.
Penutup
Membangun API data service yang efisien tidak cukup hanya dengan membuat endpoint. Diperlukan perencanaan matang mulai dari pemilihan protokol, integrasi sistem, caching, hingga pengamanan dan dokumentasi. Dengan pendekatan ini, perusahaan dapat mencapai akses data yang cepat, scalable, dan aman, sekaligus menyiapkan fondasi kuat untuk integrasi lintas sistem di masa depan.
Artikel ini merupakan bagian dari seri “Membangun Data Service yang Scalable untuk Sistem Enterprise.” Baca artikel selanjutnya untuk pembahasan mendalam mengenai strategi caching dan optimasi performa API.
