Skalabilitas vertikal seringkali hanya menambah CPU/RAM. Skalabilitas horizontal membutuhkan koordinasi, partisi, konsistensi, dan lebih banyak kerja operasional—inilah mengapa itu lebih sulit.
Skalabilitas berarti “menangani lebih banyak tanpa runtuh.” "Lebih banyak" itu bisa berupa:
Ketika orang berbicara tentang scaling, biasanya mereka ingin meningkatkan satu atau beberapa hal ini:
Sebagian besar masalah ini berujung pada satu tema: scaling up mempertahankan nuansa “satu sistem”, sementara scaling out mengubah sistem Anda menjadi sekelompok mesin independen yang harus berkoordinasi—dan koordinasi itulah yang membuat kesulitan meledak.
Skala vertikal berarti membuat satu mesin lebih kuat. Anda mempertahankan arsitektur dasar yang sama, tetapi meng-upgrade server (atau VM): lebih banyak core CPU, lebih banyak RAM, disk lebih cepat, throughput jaringan lebih tinggi.
Bayangkan seperti membeli truk yang lebih besar: masih ada satu pengemudi dan satu kendaraan, hanya kapasitasnya lebih besar.
Skala horizontal berarti menambah lebih banyak mesin atau instance dan membagi pekerjaan di antaranya—sering di belakang load balancer. Alih-alih satu server yang lebih kuat, Anda menjalankan beberapa server yang bekerja bersama.
Itu seperti menggunakan lebih banyak truk: Anda bisa memindahkan lebih banyak kargo secara keseluruhan, tetapi sekarang Anda harus memikirkan penjadwalan, rute, dan koordinasi.
Pemicu umum termasuk:
Tim sering men-scale up dulu karena cepat (upgrade kotak), lalu scale out ketika satu mesin mencapai batas atau saat mereka membutuhkan ketersediaan lebih tinggi. Arsitektur matang biasanya mencampurkan keduanya: node yang lebih besar dan lebih banyak node, tergantung di mana bottleneck berada.
Scale vertikal menarik karena menjaga sistem Anda di satu tempat. Dengan satu node, biasanya ada satu sumber kebenaran untuk memori dan state lokal. Satu proses memiliki cache in-memory, antrean pekerjaan, penyimpanan sesi (jika sesi di memori), dan file sementara.
Pada satu server, sebagian besar operasi lebih sederhana karena sedikit atau tanpa koordinasi antar-node:
Saat Anda scale up, Anda menarik tuas yang familiar: tambah CPU/RAM, gunakan storage lebih cepat, perbaiki indeks, tuning query dan konfigurasi. Anda tidak perlu mendesain ulang bagaimana data didistribusikan atau bagaimana banyak node bersepakat tentang “apa yang terjadi selanjutnya.”
Scale vertikal bukanlah “gratis”—hanya menjaga kompleksitas tetap terkandung.
Akhirnya Anda akan mencapai batas: instance terbesar yang bisa disewa, hasil yang berkurang, atau kurva biaya yang curam di tingkat tinggi. Anda juga mungkin membawa risiko downtime lebih besar: jika satu mesin besar gagal atau perlu perawatan, sebagian besar sistem ikut turun kecuali Anda menambahkan redundansi.
Saat Anda scale out, Anda tidak hanya mendapatkan “lebih banyak server.” Anda mendapatkan lebih banyak aktor independen yang harus sepakat siapa yang bertanggung jawab untuk setiap pekerjaan, kapan, dan menggunakan data mana.
Dengan satu mesin, koordinasi seringkali implisit: satu ruang memori, satu proses, satu tempat untuk mencari state. Dengan banyak mesin, koordinasi menjadi fitur yang harus Anda desain.
Alat dan pola umum meliputi:
Bug koordinasi jarang terlihat seperti crash bersih. Lebih sering Anda melihat:
Masalah ini sering muncul hanya saat beban nyata, selama deployment, atau saat kegagalan parsial terjadi (satu node lambat, switch drop paket, satu zona blip). Sistem terlihat baik—sampai tertekan.
Saat Anda scale out, sering kali Anda tidak bisa menyimpan semua data di satu tempat. Anda membaginya ke beberapa mesin (shard) sehingga banyak node bisa menyimpan dan melayani permintaan secara paralel. Pemisahan inilah yang memicu kompleksitas: setiap baca dan tulis bergantung pada “shard mana yang menyimpan record ini?”
Range partitioning mengelompokkan data berdasarkan kunci terurut (mis. pengguna A–F di shard 1, G–M di shard 2). Intuitif dan mendukung query rentang dengan baik. Kekurangannya adalah beban tidak merata: jika satu range populer, shard itu menjadi bottleneck.
Hash partitioning menjalankan kunci melalui fungsi hash dan mendistribusikannya ke shard. Menyebarkan trafik lebih merata, tetapi membuat query rentang lebih sulit karena record terkait tersebar.
Menambah node berarti Anda ingin menggunakannya—artinya beberapa data harus dipindah. Menghapus node (terencana atau karena kegagalan) membuat shard lain mengambil alih. Rebalancing bisa memicu transfer besar, pemanasan cache, dan penurunan performa sementara. Selama pemindahan, Anda juga perlu mencegah baca usang dan penulisan salah arah.
Bahkan dengan hashing, trafik nyata tidak seragam. Akun selebriti, produk populer, atau pola akses berbasis waktu dapat memusatkan baca/tulis pada satu shard. Satu shard panas bisa membatasi throughput seluruh sistem.
Sharding memperkenalkan tanggung jawab berkelanjutan: memelihara aturan routing, menjalankan migrasi, melakukan backfill setelah perubahan skema, dan merencanakan split/merge tanpa memecah klien.
Saat Anda scale out, Anda tidak hanya menambah server—Anda menambah salinan aplikasi Anda. Bagian tersulit adalah state: apapun yang aplikasi “ingat” antar permintaan atau saat pekerjaan berlangsung.
Jika pengguna login di Server A tetapi permintaan berikutnya mendarat di Server B, apakah B tahu siapa mereka?
Cache mempercepat, tetapi banyak server berarti banyak cache. Sekarang Anda berurusan dengan:
Dengan banyak worker, job background bisa berjalan dua kali kecuali Anda mendesain untuk itu. Biasanya Anda membutuhkan antrean, leases/locks, atau logika job idempoten sehingga “kirim faktur” atau “tarik kartu” tidak terjadi dua kali—terutama selama retry dan restart.
Dengan satu node (atau satu database primer), biasanya ada sumber kebenaran yang jelas. Saat Anda scale out, data dan permintaan tersebar ke banyak mesin, dan menjaga semuanya sinkron menjadi perhatian konstan.
Eventual consistency sering lebih cepat dan lebih murah pada skala, tetapi memperkenalkan kasus tepi yang mengejutkan.
Masalah umum meliputi:
Anda tidak bisa menghilangkan kegagalan, tetapi bisa merancang untuk menanganinya:
Transaksi lintas layanan (order + inventaris + pembayaran) memerlukan beberapa sistem untuk sepakat. Jika satu langkah gagal di tengah, Anda perlu aksi kompensasi dan pembukuan hati-hati. Perilaku “all-or-nothing” klasik sulit ketika jaringan dan node gagal secara independen.
Gunakan konsistensi kuat untuk hal yang harus benar: pembayaran, saldo akun, jumlah inventaris, reservasi tempat duduk. Untuk data kurang kritis (analytics, rekomendasi), eventual consistency sering dapat diterima.
Saat Anda scale up, banyak “panggilan” adalah pemanggilan fungsi di proses yang sama: cepat dan dapat diprediksi. Saat Anda scale out, interaksi yang sama menjadi panggilan jaringan—menambahkan latensi, jitter, dan mode kegagalan yang harus ditangani kode Anda.
Panggilan jaringan punya overhead tetap (serialisasi, antrian, hop) dan overhead variabel (kongesti, routing, noisy neighbors). Bahkan jika rata-rata latensi baik, tail latency (1–5% terburuk) dapat mendominasi pengalaman pengguna karena satu dependency lambat menahan seluruh permintaan.
Bandwidth dan kehilangan paket juga menjadi batasan: pada laju permintaan tinggi, payload kecil menumpuk, dan retransmit diam-diam menambah beban.
Tanpa timeout, panggilan lambat menumpuk dan thread terjebak. Dengan timeout dan retry, Anda bisa pulih—sampai retry memperbesar beban.
Pola kegagalan umum adalah retry storm: backend melambat, client timeout dan retry, retry meningkatkan beban, dan backend makin lambat.
Retry yang lebih aman biasanya memerlukan:
Dengan banyak instance, client perlu tahu ke mana mengirim permintaan—melalui load balancer atau service discovery + balancing sisi-klien. Kedua cara menambah bagian bergerak: health check, connection draining, distribusi trafik tidak merata, dan risiko routing ke instance yang setengah rusak.
Untuk mencegah overload menyebar, Anda butuh backpressure: antrean berbatas, circuit breaker, dan rate limiting. Tujuannya gagal cepat dan dapat diprediksi daripada membiarkan pelambatan kecil menjadi insiden besar.
Scale vertikal cenderung gagal dengan cara yang lugas: satu mesin lebih besar tetap titik tunggal. Jika melambat atau crash, dampaknya jelas.
Scale horizontal mengubah matematiknya. Dengan banyak node, normal bahwa beberapa mesin tidak sehat sementara yang lain baik. Sistem “up,” tetapi pengguna masih melihat error, halaman lambat, atau perilaku tidak konsisten. Ini adalah kegagalan parsial, dan itu menjadi kondisi default yang harus Anda rancang untuk menghadapinya.
Dalam setup skala-out, layanan bergantung pada layanan lain: database, cache, antrean, API downstream. Masalah kecil bisa bergema:
Untuk bertahan dari kegagalan parsial, sistem menambah redundansi:
Ini meningkatkan ketersediaan, tetapi memperkenalkan kasus tepi: split-brain, replika usang, dan keputusan saat kuorum tidak tercapai.
Pola umum meliputi:
Dengan satu mesin, “cerita sistem” hidup di satu tempat: satu set log, satu grafik CPU, satu proses untuk diperiksa. Dengan scale-out, cerita tersebar.
Setiap node tambahan menambah aliran log, metrik, dan trace. Bagian sulit bukan mengumpulkan data—melainkan mengorelasikannya. Error checkout mungkin mulai di web node, memanggil dua layanan, mengenai cache, dan membaca dari shard tertentu, meninggalkan petunjuk di tempat dan timeline berbeda.
Masalah juga menjadi selektif: satu node punya konfigurasi buruk, satu shard panas, satu zona punya latensi lebih tinggi. Debugging terasa acak karena “sering bekerja” sebagian besar waktu.
Distributed tracing seperti memberi nomor pelacakan pada permintaan. Correlation ID adalah nomor itu. Anda meneruskannya melalui layanan dan menyertakannya di log sehingga Anda bisa mencari satu ID dan melihat perjalanan lengkap end-to-end.
Lebih banyak komponen biasanya berarti lebih banyak alert. Tanpa tuning, tim mengalami alert fatigue. Tujuannya alert yang dapat ditindaklanjuti yang memperjelas:
Masalah kapasitas sering muncul sebelum kegagalan. Monitor sinyal saturasi seperti CPU, memori, kedalaman antrean, dan penggunaan pool koneksi. Jika saturasi muncul hanya di subset node, curigai balancing, sharding, atau drift konfigurasi—bukan sekadar “lebih banyak traffic.”
Saat Anda scale out, deploy tidak lagi sekadar “ganti satu kotak.” Ini koordinasi perubahan di banyak mesin sambil menjaga layanan tersedia.
Deployment horizontal sering memakai rolling updates (ganti node bertahap), canary (kirim persentase kecil traffic ke versi baru), atau blue/green (alihkan traffic antara dua environment penuh). Mereka mengurangi blast radius, tapi menambah kebutuhan: pemindahan traffic, health check, draining koneksi, dan definisi “cukup baik untuk melanjutkan.”
Selama deploy bertahap, versi lama dan baru berjalan berdampingan. Version skew berarti sistem harus mentolerir perilaku campur:
API perlu kompatibilitas backward/forward, bukan hanya benar. Perubahan skema database harus bersifat additive bila memungkinkan (tambah kolom nullable sebelum menjadikannya required). Format pesan harus diberi versi agar consumer bisa membaca event lama dan baru.
Rollback kode mudah; rollback data tidak. Jika migrasi menghapus atau menulis ulang field, kode lama bisa crash atau salah menangani record. "Expand/contract" migration membantu: deploy kode yang mendukung kedua skema, migrasi data, lalu hapus jalur lama nanti.
Dengan banyak node, manajemen konfigurasi menjadi bagian dari deploy. Satu node dengan config usang, feature flag salah, atau kredensial kadaluarsa bisa menciptakan kegagalan fluktuatif yang sulit direproduksi.
Scale out bisa terlihat lebih murah di atas kertas: banyak instance kecil, masing-masing dengan harga per jam rendah. Tetapi biaya total bukan hanya compute. Menambah node juga berarti lebih banyak jaringan, monitoring, koordinasi, dan lebih banyak waktu yang dihabiskan untuk menjaga konsistensi.
Scale vertikal memusatkan pengeluaran ke lebih sedikit mesin—seringkali lebih sedikit host untuk patch, lebih sedikit agen untuk dijalankan, lebih sedikit log untuk dikirim, lebih sedikit metrik untuk di-scrape.
Dengan scale out, harga per-unit mungkin lebih rendah, tetapi Anda sering membayar untuk:
Untuk menangani lonjakan dengan aman, sistem terdistribusi sering berjalan kurang penuh. Anda menjaga headroom di banyak tier (web, worker, DB, cache), yang bisa berarti membayar kapasitas menganggur di puluhan atau ratusan instance.
Scale out menaikkan beban on-call dan menuntut tooling matang: tuning alert, runbook, latihan insiden, dan pelatihan. Tim juga menghabiskan waktu pada batas kepemilikan (siapa punya layanan mana?) dan koordinasi insiden.
Hasilnya: “lebih murah per unit” bisa tetap lebih mahal secara keseluruhan setelah memasukkan waktu orang, risiko operasional, dan pekerjaan untuk membuat banyak mesin berperilaku seperti satu sistem.
Memilih antara scale up (mesin lebih besar) dan scale out (lebih banyak mesin) bukan hanya soal harga. Ini soal bentuk beban kerja dan seberapa banyak kompleksitas operasional yang tim Anda bisa tanggung.
Mulailah dari beban kerja:
Jalur umum dan masuk akal:
Banyak tim mempertahankan database vertikal (atau sedikit di-cluster) sambil menskalakan tier aplikasi stateless secara horizontal. Ini membatasi sakit sharding sambil tetap menambah kapasitas web dengan cepat.
Anda semakin dekat saat memiliki monitoring dan alert yang solid, failover yang diuji, load test, dan deployment berulang yang aman untuk rollback.
Banyak rasa sakit scaling bukan hanya “arsitektur”—melainkan loop operasional: iterasi aman, deploy andal, dan rollback cepat saat realitas berbeda dari rencana.
Jika Anda membangun web, backend, atau sistem mobile dan ingin bergerak cepat tanpa kehilangan kontrol, Koder.ai dapat membantu Anda membuat prototipe dan mengirim lebih cepat sambil membuat keputusan skala. Ini adalah platform vibe-coding di mana Anda membangun aplikasi lewat chat, dengan arsitektur berbasis agen di baliknya. Dalam praktiknya artinya Anda bisa:
Karena Koder.ai berjalan global di AWS, platform ini juga dapat mendukung deployment di region berbeda untuk memenuhi batasan latensi dan transfer data—berguna saat ketersediaan multi-zone atau multi-region menjadi bagian dari cerita scaling Anda.
Scale vertikal berarti membuat satu mesin lebih besar (lebih banyak CPU/RAM/disk lebih cepat). Scale horizontal berarti menambah lebih banyak mesin dan menyebarkan pekerjaan di antaranya.
Scale vertikal sering terasa lebih sederhana karena aplikasi Anda tetap berperilaku seperti “satu sistem”, sementara scale horizontal menuntut banyak sistem untuk berkoordinasi dan menjaga konsistensi.
Begitu Anda memiliki banyak node, Anda membutuhkan koordinasi eksplisit:
Satu mesin menghindari banyak masalah sistem terdistribusi ini secara default.
Itu adalah waktu dan logika yang dihabiskan agar banyak mesin berperilaku seperti satu sistem:
Bahkan jika setiap node sederhana, perilaku sistem menjadi susah dipahami saat beban dan kegagalan muncul.
Sharding (pemecahan data) membagi data di beberapa node sehingga tidak ada satu mesin yang menyimpan/layani semuanya. Sulit karena Anda harus:
Ini juga menambah pekerjaan operasional (migrasi, backfill, peta shard).
State adalah apa pun yang aplikasi “ingat” antar permintaan atau selama pekerjaan berjalan (sesi, cache di memori, file sementara, progress job).
Dengan scale out, permintaan bisa mendarat di server berbeda, sehingga biasanya Anda memerlukan penyimpanan state bersama (mis. Redis/db) atau menerima trade-off seperti sticky sessions.
Jika banyak worker bisa mengambil job yang sama (atau job di-retry), Anda bisa menggandakan efek (mis. tarik kartu dua kali atau kirim email duplikat).
Mitigasi umum:
Konsistensi kuat berarti setelah sebuah write berhasil, semua pembaca langsung melihatnya. Konsistensi eventual berarti pembaruan akan tersebar seiring waktu sehingga beberapa pembaca mungkin melihat data lama untuk sementara.
Gunakan konsistensi kuat untuk data yang kritikal (pembayaran, saldo, inventaris). Untuk data seperti analytics atau rekomendasi, konsistensi eventual sering cukup.
Di sistem terdistribusi, panggilan menjadi panggilan jaringan, yang menambahkan latensi, jitter, dan mode kegagalan.
Hal-hal yang biasanya penting:
Kegagalan parsial berarti beberapa komponen rusak atau lambat sementara yang lain baik-baik saja. Sistem dapat terlihat “up” tetapi tetap menghasilkan error, timeout, atau perilaku tidak konsisten.
Respon desain meliputi replikasi, kuorum, deploy multi-zone, circuit breakers, dan graceful degradation agar kegagalan tidak menyebar.
Pada banyak mesin, bukti masalah tersebar: log, metrik, dan trace berada di node berbeda.
Langkah praktis:
