Dalam artikel Ekonomi dari Database Multi-Cloud, kami membahas pertimbangan finansial dalam mendistribusikan beban kerja database di AWS, Azure, dan Google Cloud Platform (GCP) — dari mana penghematan biaya berasal, mengapa menghindari ketergantungan pada vendor memiliki dampak ekonomi yang nyata, serta bagaimana biaya egress dan beban operasional dapat secara diam-diam mengikis penghematan tersebut jika tidak dikelola dengan baik. Artikel tersebut menegaskan bahwa multi-cloud adalah opsi strategis yang sah, bukan praktik terbaik universal, dan bahwa hal ini hanya menguntungkan jika dikelola secara aktif, bukan dibiarkan menumpuk secara kebetulan.

Artikel ini melanjutkan pembahasan dari artikel sebelumnya. Jika aspek ekonominya kuat, pertanyaan selanjutnya adalah soal operasional: bagaimana sebenarnya mengelola lingkungan database multi-cloud sehari-hari tanpa membiarkan kompleksitas menggerogoti penghematan tersebut? Kini, semakin banyak organisasi yang mengoperasikan database di lebih dari satu penyedia cloud—seringkali AWS, Azure, dan Google Cloud Platform (GCP) secara bersamaan. Terkadang hal ini terjadi sesuai rencana, sebagai strategi ketahanan yang disengaja. Namun, lebih sering hal ini terjadi secara bertahap: satu tim mengadopsi AWS RDS untuk satu proyek, tim lain mengaktifkan Azure SQL Database untuk aplikasi baru, dan tim ilmu data membangun sistem di atas BigQuery atau Cloud SQL karena itulah yang terintegrasi dengan alat-alat mereka. Bagaimanapun juga, hasilnya sama: lingkungan database yang tersebar di tiga konsol berbeda, tiga model penagihan berbeda, dan tiga set karakteristik operasional yang berbeda.

Kenapa Tim Beralih ke Multi-Cloud

Alasannya jarang bersifat sembarangan. Menghindari ketergantungan pada satu vendor merupakan faktor pendorong yang umum: mendistribusikan beban kerja ke berbagai penyedia mengurangi ketergantungan pada perubahan harga atau gangguan layanan dari satu vendor tertentu. Persyaratan regulasi dan residensi data memaksa beberapa beban kerja ditempatkan di wilayah geografis penyedia tertentu. Merger dan akuisisi sering kali mewarisi pilihan infrastruktur yang dibuat oleh perusahaan lain sepenuhnya. Dan dalam beberapa kasus, tim hanya memilih alat terbaik untuk pekerjaan tersebut — Azure karena integrasinya dengan Microsoft untuk perusahaan, GCP karena tumpukan analitik dan pembelajaran mesinnya, serta AWS karena beragam pilihan database terkelolanya.

Biaya Asli dari Fragmentasi

Manfaatnya memang nyata, tetapi begitu pula biayanya, dan biaya tersebut cenderung muncul di tiga aspek:

• Biaya operasional. Setiap penyedia layanan cloud memiliki konsol manajemennya sendiri, syntax CLI-nya sendiri, serta karakteristik uniknya sendiri dalam menangani pencadangan, replikasi, dan penskalaan. Para insinyur akhirnya harus berpindah-pindah antarmuka hanya untuk melakukan tugas rutin, dan biaya peralihan tersebut menumpuk di seluruh tim.
• Visibilitas yang tidak konsisten. Ketika data kinerja database, log query, dan dokumentasi skema tersimpan di tiga silo terpisah, mendapatkan gambaran terpadu dari seluruh lingkungan menjadi pekerjaan manual yang rentan kesalahan — biasanya disusun secara terpisah dalam spreadsheet setelah fakta terjadi.
• Duplikasi keterampilan dan alat. Tim sering kali membutuhkan staf yang mahir menggunakan produk dari lebih dari satu penyedia, atau mereka membuat skrip dan proses yang berlebihan untuk tugas-tugas yang secara konseptual identik tetapi diimplementasikan secara berbeda di setiap cloud.

Tak satu pun dari biaya ini yang secara sendiri-sendiri menjadi penghambat utama, tetapi jika digabungkan, biaya-biaya tersebut mengikis manfaat biaya dan kelincahan yang pada awalnya menjadi motivasi di balik pendekatan multi-cloud.

Mengelola Kompleksitas dengan Lapisan Terpadu

Benang merah dari kendala-kendala ini adalah fragmentasi, dan solusi praktisnya adalah lapisan manajemen yang berada di atas konsol-konsol cloud individu, bukan menggantikannya. Di sinilah alat seperti Navicat Premium berperan dalam strategi multi-cloud.

Navicat Premium terhubung ke database di ketiga penyedia utama dari satu aplikasi — termasuk Amazon RDS, Aurora, dan Redshift di AWS; Azure SQL Database dan Azure Cosmos DB untuk MongoDB di Azure; serta Google Cloud SQL di GCP — bersama dengan instans on-premises MySQL, PostgreSQL, SQL Server, Oracle, MongoDB, dan mesin database lainnya. Koneksi dapat diamankan melalui terowongan SSH, terowongan HTTP/HTTPS, atau SSL, terlepas dari cloud mana yang menjadi tuan rumah database di ujung sana.

Bagi tim multi-cloud, nilai praktisnya bukan hanya pada luasnya dukungan mesin database, melainkan konsistensi. Seorang DBA yang menulis query, membandingkan skema, atau menjalankan sinkronisasi data tidak perlu mempelajari ulang alur kerja untuk konsol masing-masing penyedia; antarmuka, editor query, dan perancang objek berperilaku sama, baik targetnya adalah database AWS, Azure, maupun GCP. Navicat juga mendukung sinkronisasi profil koneksi, model, dan query yang disimpan ke layanan kolaborasi berbasis cloud, sehingga tim yang tersebar dan bekerja di berbagai penyedia dapat berbagi konfigurasi alih-alih membuatnya ulang per orang.

Memulai Tanpa Terlalu Memaksakan Diri

Tim yang mempertimbangkan penerapan lapisan manajemen terpadu tidak perlu memigrasikan apa pun untuk mengadopsinya; nilainya justru berasal dari menghubungkan database yang sudah ada apa adanya. Langkah awal yang bijaksana adalah mengaudit database mana saja yang ada di penyedia mana saja, kemudian mengintegrasikannya ke dalam satu antarmuka untuk keperluan query, pemantauan, dan perbandingan skema sehari-hari, sebelum menangani masalah yang lebih rumit seperti sinkronisasi data lintas cloud atau perencanaan pemulihan bencana.