Jasa Managed Google Cloud Platform

Layanan GCP yang kami tangani

Cakupan pengelolaan mencakup komputasi, penyimpanan, basis data, jaringan, dan pemantauan:

• Compute Engine — pemilihan machine type, managed instance group, dan penjadwalan otomatis.
• Google Kubernetes Engine (GKE) — cluster, node pool, autoscaling, dan strategi pembaruan.
• Cloud SQL — instance MySQL atau PostgreSQL terkelola beserta replika dan backup.
• Cloud Storage — bucket, kelas penyimpanan, lifecycle, dan kontrol akses.
• Cloud Load Balancing dan Cloud CDN untuk distribusi trafik global.
• BigQuery untuk kebutuhan analitik data dalam skala besar.

Optimasi biaya khas Google Cloud

GCP punya beberapa mekanisme penghematan yang sering terlewat. Sustained use discount berjalan otomatis, tetapi committed use discount perlu diambil secara sadar dan baru menguntungkan bila pola pemakaian sudah stabil.

Untuk beban kerja yang tahan terhadap gangguan — pemrosesan batch, render, pengujian — Spot VM bisa memangkas biaya secara signifikan. Kami membantu mengenali beban kerja mana yang cocok dipindahkan ke sana tanpa mengganggu layanan yang menghadap pengguna.

Menyiapkan Compute Engine dan jaringan yang rapi

Pekerjaan setup Compute Engine jarang berhenti di membuat mesin virtual. Yang menentukan biaya dan keamanannya justru hal di sekitarnya: VPC dan subnet mana yang dipakai, aturan firewall yang benar-benar dibutuhkan, apakah instance perlu alamat IP publik sama sekali, dan bagaimana akses admin diberikan.

Untuk akses administratif kami memakai Identity-Aware Proxy alih-alih membuka SSH ke internet, sehingga tidak ada instance yang perlu dijangkau langsung dari luar. Satu keputusan ini menghapus seluruh kelas serangan login paksa tanpa menyulitkan tim.

Diskon pemakaian berkelanjutan di GCP berjalan otomatis, tapi committed use discount harus diambil secara sadar dan baru menguntungkan kalau pola pemakaian sudah mapan. Kami menunggu data dua sampai tiga bulan sebelum menyarankannya.

Cloud SQL, BigQuery, dan data yang tumbuh cepat

Kombinasi Cloud SQL BigQuery adalah salah satu alasan utama tim memilih GCP. Cloud SQL menangani basis data transaksional dengan backup dan replika yang diurus penyedia, sementara BigQuery menampung data analitik yang jauh lebih besar dan hanya dibaca berkala.

Titik rawannya ada di biaya kueri BigQuery. Satu kueri tanpa partisi bisa memindai seluruh tabel dan menghasilkan tagihan yang mengejutkan. Kami menyiapkan partisi dan clustering sejak awal, memasang kuota per pengguna, dan mengarahkan dasbor internal membaca tabel ringkasan alih-alih tabel mentah.

GKE: kapan sebaiknya dipakai dan kapan tidak

Layanan managed GKE menghilangkan pekerjaan merawat bidang kendali Kubernetes, dan mode Autopilot bahkan menghilangkan pengelolaan node. Untuk tim yang sudah menjalankan banyak layanan, penghematan waktunya nyata.

Untuk satu aplikasi web dengan trafik wajar, Cloud Run biasanya lebih murah, lebih sederhana, dan lebih cepat disiapkan. Kami menilai dari jumlah layanan, pola trafik, dan kesiapan tim — bukan dari apa yang sedang populer.

Struktur project dan tata kelola

Kesalahan yang paling sering ditemukan pada lingkungan GCP adalah menumpuk semua lingkungan dalam satu project. Akibatnya biaya per tim tidak bisa dipisahkan, dan satu kesalahan konfigurasi bisa merembet dari pengujian ke produksi.

Penataannya berjenjang: folder per unit bisnis, project terpisah untuk produksi, staging, dan pengembangan, lalu kebijakan organisasi yang mencegah konfigurasi berisiko dibuat sejak awal — misalnya melarang bucket publik atau instance tanpa label pemilik.

Struktur ini juga menyederhanakan pencabutan akses. Ketika seseorang berpindah tim atau keluar, yang dicabut adalah keanggotaan pada satu grup, bukan belasan izin yang tersebar dan mudah terlewat.

Penataan ulang project pada lingkungan yang sudah berjalan bisa dilakukan tanpa mematikan layanan, karena sumber daya di GCP dapat dipindahkan antar-project. Yang perlu diperhatikan justru referensi di luar sumber daya itu: aturan firewall, akun layanan, dan skrip otomatisasi yang memuat nama project secara langsung.

Sebelum perubahan dijalankan, kami membuat peta dependensi dan urutan kerja yang bisa diuji di lingkungan non-produksi. Dengan begitu, pemindahan tidak menjadi proyek besar yang penuh tebakan: setiap perubahan memiliki pemilik, waktu pelaksanaan, langkah pengembalian, catatan keputusan yang bisa dirujuk saat audit, serta konfirmasi hasil dan tanda persetujuan dari pemilik aplikasi.

Hasil pengujian tersebut menjadi pegangan bersama sebelum perubahan menyentuh lingkungan produksi.