Otomatisasi Deployment dan Manajemen Multi-Kontainer Docker untuk Skalabilitas dan Efisiensi Lingkungan Komputansi Terisolasi

Penulis

  • Hasan Amin Univesitas Pamulang
  • Layli Ana Universitas Pamulang
  • Agus Suhendi Universitas Pamulang

DOI:

https://doi.org/10.55338/justikpen.v5i1.261

Kata Kunci:

docker, otomasi, multi-kontainer, skalabilitas, efisiensi, lingkungan terisolasi

Abstrak

Penelitian ini mengkaji secara mendalam metodologi dan implementasi otomatisasi deployment serta pengelolaan multi-kontainer Docker guna menciptakan lingkungan komputasi yang terisolasi, efisien, dan scalable secara dinamis. Fokus utama studi ini adalah pada penanganan skenario on-demand yang secara inheren membutuhkan sejumlah besar instans kontainer, seperti 20 atau lebih kontainer, di mana setiap instans memerlukan konfigurasi pengguna SSH yang terpisah dan unik. Dengan mengintegrasikan desain Dockerfile yang teroptimasi secara cermat dan pengembangan skrip shell yang sangat dinamis, proses provisioning keseluruhan lingkungan komputasi dapat disederhanakan secara drastis. Pendekatan ini secara signifikan meningkatkan efisiensi operasional sistem, mengurangi overhead manajemen yang kompleks, serta meminimalkan potensi kesalahan konfigurasi. Hasil eksperimen yang komprehensif secara empiris menunjukkan efektivitas superior dari metodologi yang diusulkan dalam mencapai tingkat konsistensi konfigurasi yang tinggi, skalabilitas yang adaptif, dan pengurangan waktu deployment yang substansial jika dibandingkan dengan metode provisioning manual yang konvensional. Lebih lanjut, implikasi praktis dan tantangan teknis untuk implementasi solusi ini pada skala yang lebih besar juga dibahas secara terperinci, khususnya menyoroti peran krusial dari strategi orkestrasi kontainer dalam konteks yang lebih luas

Referensi

A. Gogineni, “Automated deployment and rollback strategies for Docker containers in continuous integration/deployment (CI/CD) pipelines,” Int. J. Multidiscip. Res. Growth Eval., vol. 1, no. 5, pp. 125–130, 2020, doi: 10.54660/.IJMRGE.2020.1.5.125-130.

R. Cherukuri, “Containerization in cloud computing: comparing Docker and Kubernetes for scalable web applications,” Int. J. Sci. Res. Appl., vol. 13, no. 1, pp. 3302–3315, 2024, doi: 10.30574/ijsra.2024.13.1.2035.

V. Marella, “Comparative Analysis of Container Orchestration Platforms: Kubernetes vs. Docker Swarm,” Int. J. Sci. Res. Sci. Technol., vol. 11, no. 5, pp. 526–543, 2024, doi: 10.32628/IJSRST24105254.

“Model-based tool for design, configuration and deployment of containerized applications,” J. Softw. Eng. Appl., 2024.

S. Sachdeva, “Kubernetes and Docker: An Introduction to Container Orchestration and Management,” Int. J. Comput. Trends Technol., vol. 71, no. 8, pp. 57–62, 2023, doi: 10.14445/22312803/IJCTT-V71I8P109.

N. M. Koneru, “Containerization Best Practices–Using Docker and Kubernetes for Enterprise Applications,” J. Inf. Syst. Eng. Manag., vol. 10, no. 45s, 2025.

“A containerised approach for multiform robotic applications,” Front. Robot. AI, 2024, doi: 10.3389/frobt.2024.1358978.

G. Mulpuri, “Container Orchestration: Experiences with Docker Swarm, Kubernetes, and Nomad, Focusing on Scalability and Security Improvements,” Int. J. Sci. Res., vol. 10, no. 3, 2021, doi: 10.21275/SR24402110309.

“Automated deployment mechanism of containerized communication systems,” Proc. Inst. Mech. Eng. Part C J. Mech. Eng. Sci., 2024, doi: 10.1177/09544054241249777.

“Availability, Scalability, and Security in the Migration from Container-Based to Serverless Architectures,” Computers, vol. 13, no. 8, 2024, doi: 10.3390/computers1308192.

J. Balla and others, “Adaptive scaling of Kubernetes pods,” in IEEE/IFIP Network Operations and Management Symposium (NOMS), 2020.

D. Singh and others, “Load balancing and service discovery using Docker Swarm for microservice based big data applications,” J. Cloud Comput., vol. 12, no. 1, p. 4, 2023.

“Containerization and Kubernetes: Scalable and Efficient Cloud-Native Applications,” Int. J. Innov. Sci. Res. Technol., 2025.

“An optimized approach for container deployment driven by a two‑stage load balancing,” PubMed Cent., 2025.

N. Zhou and others, “Containerisation for High Performance Computing Systems: Survey and Prospects,” arXiv Prepr. arXiv2212.08717, 2022.

Diterbitkan

2025-09-02