.png)
Sumber: ChatGPT
Efisiensi yang Menuntut Kehati-hatian
Melayani banyak organisasi melalui satu sistem yang sama jauh lebih efisien daripada menyiapkan sistem terpisah untuk masing-masing. Pemeliharaan dilakukan sekali, pembaruan berlaku untuk semua, dan sumber daya bisa dipakai bersama.
Efisiensi itu datang dengan tanggung jawab yang tidak kecil. Ketika data milik banyak organisasi berada di infrastruktur yang sama, satu kesalahan pada pemisahannya bisa membuat data satu pihak terlihat oleh pihak lain. Bagi organisasi yang menyewa layanan, ini adalah risiko yang paling ditakuti.
Solusi SaaS berbasis cloud yang dirancang dengan benar menempatkan pemisahan data sebagai keputusan arsitektur paling awal, bukan sebagai lapisan yang ditambahkan setelah sistem berjalan.
Tiga Tingkat Pemisahan dan Konsekuensinya
Ada beberapa cara memisahkan data antar organisasi, dan masing-masing menawarkan pertukaran yang berbeda antara keamanan, biaya, dan kemudahan pengelolaan.
Basis data terpisah untuk setiap organisasi. Ini memberi pemisahan paling tegas karena tidak ada kemungkinan data tercampur secara teknis. Pemulihan data untuk satu organisasi juga menjadi sederhana. Konsekuensinya, biaya dan beban pengelolaan naik seiring bertambahnya jumlah organisasi, dan pembaruan struktur harus diterapkan ke banyak tempat.
Skema terpisah dalam satu basis data. Pemisahan tetap jelas sementara pengelolaan lebih ringan dibanding pilihan pertama. Ini sering menjadi titik tengah yang wajar untuk sebagian besar kebutuhan.
Tabel bersama dengan penanda organisasi. Paling efisien dari sisi sumber daya dan paling mudah dipelihara, tetapi menuntut kedisiplinan tertinggi karena pemisahannya sepenuhnya bergantung pada kebenaran logika aplikasi.
Pilihan ini tidak harus seragam. Organisasi dengan kewajiban kepatuhan tertentu bisa ditempatkan pada pemisahan yang lebih tegas, sementara yang lain memakai model yang lebih efisien.
Menjaga Pemisahan Tetap Benar
Pada model tabung bersama, pemisahan bergantung pada penyaringan berdasarkan penanda organisasi di setiap pengambilan data. Satu kueri yang lupa menyertakan penyaringan itu sudah cukup untuk menimbulkan kebocoran.
Karena itu penyaringan sebaiknya tidak diserahkan pada kedisiplinan penulis kode. Yang lebih aman adalah menerapkannya pada lapisan yang dilalui seluruh pengambilan data, sehingga penyertaan penanda menjadi otomatis dan tidak mungkin terlupa.
Selain itu, pengujian khusus perlu disiapkan untuk memastikan pemisahan benar-benar bekerja. Pengujian ini bekerja dengan mencoba mengakses data milik organisasi lain melalui berbagai jalur dan memastikan semuanya ditolak.
Pencatatan akses juga menjadi penting. Ketika muncul pertanyaan mengenai siapa mengakses apa, jawabannya harus bisa ditunjukkan, bukan sekadar diyakini.
Mencegah Satu Pengguna Menghabiskan Kapasitas Bersama
Selain pemisahan data, ada persoalan kedua yang khas pada sistem bersama, yaitu bagaimana memastikan aktivitas satu organisasi tidak mengganggu yang lain.
Tanpa pembatasan, sebuah organisasi yang menjalankan proses berat bisa menghabiskan kapasitas pemrosesan maupun koneksi basis data, sehingga organisasi lain yang aktivitasnya wajar ikut merasakan kelambatan.
Pencegahannya dilakukan dengan menetapkan batas penggunaan per organisasi, baik pada jumlah permintaan per satuan waktu maupun pada sumber daya yang bisa dipakai untuk proses berat. Proses yang membutuhkan waktu lama sebaiknya dijalankan pada jalur terpisah dengan antrean sendiri.
Yang juga membantu adalah memantau penggunaan per organisasi. Dengan data ini, kapasitas bisa disesuaikan sebelum terjadi gangguan, dan penetapan harga layanan pun bisa mencerminkan pemakaian yang sebenarnya.
Kapan Rancangan Ini Perlu Ditinjau
Pemisahan data adalah keputusan yang sangat sulit diubah setelah sistem berisi banyak data, sehingga peninjauannya sebaiknya dilakukan sedini mungkin.
|
Sinyal bahwa rancangan platform bersama Anda perlu ditinjau:
|
Langkah Memulai Bersama Sagara
Sagara memulai dari memetakan profil calon pengguna dan kewajiban kepatuhan yang menyertainya, karena inilah yang menentukan model pemisahan yang sesuai.
Konsultasi discovery untuk memahami karakteristik pengguna dan kebutuhan kepatuhannya. Audit arsitektur untuk menilai kekuatan pemisahan yang sudah ada. Implementasi bertahap disertai pengujian pemisahan sejak awal, agar jaminan keamanannya bisa dibuktikan, bukan sekadar dinyatakan.
Kesimpulan
Melayani banyak organisasi melalui satu sistem memberi efisiensi besar, tetapi menempatkan pemisahan data sebagai hal yang tidak boleh keliru sedikit pun.
Solusi SaaS berbasis cloud yang dirancang dengan benar menetapkan model pemisahan sejak awal, menegakkannya pada lapisan yang tidak bergantung pada kedisiplinan penulis kode, dan membuktikannya melalui pengujian.
Sagara Technology membangun dengan pendekatan ini karena kepercayaan pengguna pada platform bersama sepenuhnya bertumpu pada keyakinan bahwa datanya tidak akan terlihat oleh siapa pun.
Comments are closed.