Monolitik ke Mikroservis
Kecepatan Perangkat Lunak Anda adalah Keunggulan Bisnis Anda. Beradaptasilah. Berhasil.
Tantangan Skalabilitas: Aplikasi monolitik dapat menjadi hambatan karena fitur AI memerlukan lebih banyak sumber daya komputasi dan penskalaan khusus.
Kelincahan & Kecepatan Deploy: Basis kode yang besar menghambat iterasi cepat dan penerapan model atau fitur AI baru, sehingga memperlambat waktu ke pasar.
Keterbatasan Tumpukan Teknologi: Mengintegrasikan berbagai kerangka kerja dan alat AI merepotkan dalam monolit yang terikat erat.
Ketahanan & Isolasi Gangguan: Kegagalan pada satu bagian monolit dapat menjatuhkan seluruh aplikasi AI, memengaruhi operasi kritis.
Otonomi Tim & Pengembangan Paralel: Monolit sering menimbulkan ketergantungan antar tim, sedangkan mikroservis memungkinkan pengembangan dan penerapan komponen AI secara mandiri.
Temukan Apa yang Menjadi Mungkin dengan Arsitektur yang Tepat
Skala secara mandiri layanan AI tertentu seperti mesin rekomendasi dan unit pemrosesan bahasa alami sesuai permintaan.
Percepat siklus pengembangan untuk fitur AI baru, memungkinkan eksperimen dan penerapan yang lebih cepat.
Gunakan bahasa dan kerangka kerja terbaik untuk setiap layanan AI, mengoptimalkan kinerja dan efisiensi pengembangan.
Isolasi kegagalan pada mikroservis individual, mencegah gangguan di seluruh sistem dan memastikan operasi AI yang berkelanjutan.
Basis kode yang lebih kecil dan fokus menyederhanakan debugging, pengujian, dan pembaruan
komponen AI secara individual.
Migrasi Mikroservis
Hasil nyata dari organisasi yang mentransformasi arsitektur monolitik mereka menjadi solusi mikroservis yang dapat diskalakan.
Memigrasikan 1000+ Halaman Hanya dalam 1 Bulan
Untuk platform EdTech terkemuka.
TantanganSebuah platform EdTech terkemuka di India menghadapi keterbatasan kritis dengan arsitektur monolitik mereka.
Penerapan fitur yang lambat menghambat pengalaman pengguna
Masalah penskalaan untuk AI pembelajaran personal saat jam sibuk
Biaya pemeliharaan yang tinggi menggerus investasi pertumbuhan
Basis pengguna yang berkembang menuntut solusi yang lebih lincah
Migrasi strategis dari sistem monolitik ke arsitektur mikroservis, awalnya berfokus pada fitur kritis yang berhadapan dengan pengguna dan rekomendasi konten berbasis AI.
Migrasi memungkinkan pengembangan dan penerapan paralel, secara drastis mengurangi waktu yang diperlukan untuk memfaktorkan ulang dan meluncurkan fitur baru. Sifat modular mikroservis juga menghasilkan pemanfaatan sumber daya yang optimal, berpotensi menurunkan biaya operasional jangka panjang.
Perusahaan EdTech mampu melakukan iterasi cepat pada fitur-fitur bertenaga AI, seperti asesmen adaptif dan modul tutor cerdas, serta menerapkan pembaruan mingguan alih-alih bulanan.
Layanan tertentu, seperti jaringan pengiriman konten dan mesin rekomendasi AI, dapat diskalakan secara independen untuk menangani beban puncak selama periode ujian, memastikan pengalaman pengguna yang lancar.