CategoriesAutomated testProgrammingUncategorized

Cypress vs Mocha | Settings Comparison


cynoteck.com

Halo gaes !! kali ini saya akan berbagi pengalaman ketika menggunakan Cypress dan mocha dalam tools pengujian automation test. Berdasarkan pengalaman pribadi saya saat menggunakan mocha dan cypress yang mana ketika menggunakan mocha jika kita ingin menjalankan semua file testing yang ada di dalam folder satu, maka kita perlu untuk mengubah kode default dan itu akan membutuhkan effort yang bisa berdampak pada pekerjaan. Seperti contoh struktur file dan folder dibawah ini :

struktur_file_mocha

Berbeda dengan pengalaman saya ketika menggunakan cypress, kita hanya perlu menulis kode dan kita bisa mengkategorikan file test ke dalam folder dan langsung menjalankan testnya. Dengan struktur file dan folder seperti gambar ‘struktur_file_mocha’ diatas yang sama pada cypress kita bisa langsung menjalankan test file secara default. Selain itu, kita bisa melihat perbandingan dimana pada cypress kita tidak perlu melakukan setup untuk bisa menjalankan seluruh file test. Berbeda dengan mocha jika kita ingin menjalankan seluruh file test dengan struktur file dan folder seperti di atas kita perlu merubah struktur kode default pada mocha. Berikut adalah hasil dari test:

Ini mocha :

Ini cypress :

Hasil tes dari mocha
Hasil tes dari cypress

Berikut ini adalah penjelasan singkat mengenai Cypress dan Mocha. Cypress adalah software yang digunakan untuk pengujian secara otomatis pada web dengan menggunakan platform node.js dan javascript sama halnya dengan Mocha pengujian secara otomatis pada web dengan menggunakan platform node.js dan javascript. Dalam hal ini saya akan berbagi pengalaman ketika menggunakan cypress untuk api testing.


Dalam penggunaannya cypress sangat bermanfaat untuk mempercepat waktu testing, kenapa begitu karena saat menggunakan cypress kita bisa langsung menulis kode untuk testing tanpa harus setup dan juga kita tidak perlu melakukan rerun karena cypress sudah di suport dengan hot reload . Sedangkan, ketika kita saat menggunakan mocha kita perlu waktu dan effort untuk melakukan setup dan bisa berdampak pada pekerjaan sebagai QA yang dituntut bekerja cepat. Selain itu, kita juga perlu memanggil satu-satu file yang akan kita tes meskipun kita menggunakan parallel testing.

Perbandingan antara cypress dan mocha telah dijelaskan di penjelasan sebelumnya, dibawah ini akan dijelaskan fitur yang terdapat di mocha dan cypress serta akan menjelaskan kelebihan dan kekurangan dari cypress:

Kelebihan dari Cypress

  1. Modern tool
  2. Fast to implement and debug
  3. Fast to execute
  4. Fast to set up
  5. Fast to execute

Kekurangan Cypress :

  1. Untuk saat ini, baru support di Chrome, sementara Firefox masih beta.
  2. Hanya supports untuk JavaScript.
  3. Tidak mendukung pengetesan untuk native atau mobile di platform apapun.

Selain itu di cypress terdapat beberapa fitur yang ditawarkan sebagai berikut:

  1. Time travel
  2. Debuggability
  3. Automatic waiting

Sedangkan, di dalam mocha terdapat beberapa fitur yang juga menyediakan fitur utama yakni sebagai berikut:

  1. Browser support
  2. Simple async support, including promises
  3. Test coverage reporting

Penutup

Setelah menjelaskan cypress default terlihat bahwa cypress lebih mudah untuk melakukan setup dibandingkan kita menggunakan mocha. Seperti yang telah dijelaskan sebelumnya, bahwa cypress tidak perlu melakukan setup untuk bisa menjalankan seluruh file test. Selain itu, cypress lebih efisien dalam waktu dibandingkan dengan mocha.

Cypress vs Mocha | What are the differences?
“Open source”, “Great documentation” and “Simple usage” are the key factors why developers consider Cypress;

whereas…stackshare.ioTest Management di Mocha Framework
Sudah banyak pembahasan instalasi dan membuat API test di Mocha Framework. Artikel ini akan membahas test management…medium.com

CategoriesAndroidProgrammingSecurity

Mengamankan SharedPreferences pada Aplikasi Android

SharedPreferences merupakan penyimpanan key-value data sederhana pada Android. SharedPreferences seringkali digunakan untuk menyimpan setting pada aplikasi, sering juga digunakan sebagai session yang menyimpan info login yang memuat token user untuk login padahal sebenarnya menyimpan data penting seperti user token di SharedPreferences merupakan hal yang fatal dan bisa menyebabkan system di bobol oleh hacker karena SharedPreferences bisa diakses dan dibaca oleh user yang memiliki akses root pada devicenya.

Lalu bagaimana cara mengamankan SharedPreferences agar tidak mudah diakses oleh user ? caranya adalah dengan meng enkripsi SharedPreferences tersebut. Android Jetpack menyediakan satu security library untuk memenuhi kebutuhan ini, nama library ini adalah EncryptedSharedPreferences.

Apa itu EncryptedSharedPreferences ?
singkatnya, EncryptedSharedPreferences adalah SharedPreferences yang di enkripsi agar tidak mudah dibaca oleh user yang tidak dikehendaki. yang dienkripsi disini adalah key dan value nya, key dienkripsi dengan algoritma enkripsi deterministik dan value nya diekripsi menggunakan AES-256 GCM yang bersifat deterministik. agar dapat lebih mudah memahaminya kita praktekkan cara penerapannya.

Continue reading
CategoriesProgramming

Implementasi PSR 4 Autoloading pada PHP

PSR atau singkatan dari PHP Standards Recommendations, yang mana artinya adalah rekomendasi-rekomendasi penulisan kode agar setiap programmer memiliki standar penulisan kode, sehingga mudah untuk melakukan kolaborasi atau kerja sama dalam menulis kode PHP, lebih lagi para programmer dapat membuat berbagai library hingga framework dari bahasa pemrograman PHP dengan standarisasi penulisan kode yang sama.

Continue reading
CategoriesProgramming

Benchmark Code dengan BenchmarkDotNet

Saat ini performa system merupakan hal yang sangat penting dan perlu diperhatikan bagi para developer. Semakin baik performa suatu system tentu akan membuat pengguna semakin nyaman menggunakannya. Untuk itu developer seperti kita perlu untuk melakukan Benchmark Code.

Apa itu Benchmark?

Benchmark adalah metode/langkah untuk mengukur serangkaian kode yang ada dalam sebuah fungsi. Dengan melakukan benchmark, kita bisa membandingkan kinerja kode mana yang lebih baik sehingga dapat mengoptimalkan system kita.

Untuk melakukan Benchmark Code, kita akan menggunakan tools dari DotNet yaitu BenchmarkDotNet.

Langkah Benchmark Code

  1. Buat Project baru
  2. Install BenchmarkDotNet Nuget package
  3. Buat Benchmark class
  4. Buat BenchmarkRunner instance
  5. Jalankan aplikasi dalam release mode
Continue reading
CategoriesProgrammingUncategorized

Pengaplikasian Bot Telegram menggunakan PHP : Absensi Sederhana

Telegram merupakan salah satu aplikasi chatting gratis dan memiliki berbagai fitur. Salah satu fitur yang disediakan yaitu Bot. Telegram Bot adalah aplikasi pihak ketiga yang dapat dikontrol menggunakan HTTPS Request ke API Bot yang telah disediakan telegram. Dokumentasi mengenai API Bot dapat dipelajari pada halaman web core telegram.

Pandemi Covid-19 yang terjadi di Indonesia mulai dari awal tahun 2020 sampai sekarang membuat perubahan mekanisme diberbagai sektor. Beberapa sektor yang berdampak adalah mekanisme pendidikan dan pekerjaan. Pada sektor pendidikan yang biasanya secara offline tatap muka di sekolah (luring) menjadi interaktif berbasis online dengan memanfaatkan berbagai platform (daring) yang dilakukan dari rumah. Seperti halnya pendidikan, pada mekanisme pekerjaan pun sama yaitu yang biasanya tatap muka dan melakukan produktifitas di kantor atau yang biasa disebut WFO untuk semua karyawan menjadi produktifitas dilakukan secara interaktif online dari rumah atau WFH untuk sebagian karyawan maupun semua karyawan tergantung pada masing-masing bidang pekerjaan.

Continue reading
CategoriesAndroidProgramming

Mengenal Architecture Pattern MVP pada Android Development

Architecture Pattern adalah bagaimana susunan kode kita pada saat membuat program / aplikasi. contoh dari Architecture Pattern adalah MVC (Model View Controller), MVP (Model View Presenter), dan MVVM (Model View ViewModel). sebagian dari kita mungkin lebih familiar dengan istilah design pattern bahkan salah menganggap kalau MVC, MVP, dan MVVM adalah design pattern. padahal Design Pattern dan Architectural Pattern adalah 2 hal yang berbeda. Design Pattern adalah istilah yang merujuk pada solusi umum yang digunakan untuk memecahkan masalah yang sering terjadi dalam konteks tertentu, contoh dari Design Pattern adalah Factory Pattern, Adapter Pattern, Singleton Pattern, Builder Pattern, dan lain sebagainya. Design Pattern akan saya bahas di artikel yang lain, tetap stay tune di blog ini.

Penggunaan Architecture Pattern cukup penting dan cenderung memudahkan kita dalam proses development, apalagi jika kita berada dalam satu tim development. karena Architecture Pattern membagi tiap koding sesuai dengan fungsinya masing-masing, jadi kita tidak melakukan koding di satu class saja namun dipisah-pisah menjadi beberapa class sesuai dengan fungsinya masing-masing.
disini kita akan membahas salah satu dari Architecture Pattern yang paling sering dipakai dalam Android Development, yaitu MVP.

Continue reading
CategoriesProgramming

Performa Apache Druid dibanding dengan ekosistem MYSQL

A.    Pengenalan Apache Druid

Figure 1 Core System Druid
Figure 1 Core System Druid

      Apache Druid adalah Open Source untuk mendistribusikan data penyimpanan. Core Desain Druid menggabungkan ide-ide dari Data Warehouse Timeseries Database, dan Search System untuk membuat analisa dengan performa terbaik untuk pencarian di database secara realtime khusus kasus tertentu. Apache Druid paling tepat digunakan untuk analisa Big Data. 

 

1.      Kapan harus menggunakan Apache Druid

Druid digunakan untuk mendistribusikan sesuai dengan sekenario berikut:

·         Pada saat proses Menambah data atau INSERT sangat tinggi, dan UPDATE data rendah.

·         Kebanyakan menggunakan query  untuk reporting seperti Grouping, tapi juga bias untuk query pencarian.

·         Lama ekseskusi query antara 0.1 detik sampai beberapa detik.

·         Data memiliki komponen waktu.

·         Saat banyak sekali Table, tapi query hanya mengambil dari Table yang memiliki data yng Besar.

·         Banyak kolom Cardinal (numeric) yang membutuhkaan perhitungan cepat dan melakukan  pemeringkatan.

·         Data yang akan di proses dari atau  dalam bentuk Apache Kafka, HDFS, flat files dan Object Storage seperti Amazon S3.

 

2.      Kapan tidak harus menggunanakan Apache Druid

Druid tidak bisa digunakan untuk mendistribusikan sesuai dengan sekenario berikut:

·         Butuh waktu cepat untuk update Data. Druid mendukung untuk Streaming INSERT tapi tidak mendukung Streaimng UPDATE (bisa melakukan update tapi harus menggunakan batchs job dan memakan resource tentunya).

·         Menyediakan reporting historical data dalam bentuk data mentah, tanpa adanya grouping.

·         Membuat reporting system secara  offline menghiraukan kecepatan proses data.

·         Query yang memiliki join antara Big Table, yang mana kamu nyaman dengan query yang memakan waktu yang lama. 

 

3.      Integration

Figure 2 Integration

Druid bisaa digunakan beberapa opensource untuk terintegrasi diantaranya Apache Kafka, HDFS, System processor, dan kemudian out put dari integrasi Apache Druid diantaranya SQL Queries, Custom Aplications dan Monitoring & BI Tools.

 

4.      Ingestion

Figure 3 Ingestion

Druid mengolah data dalam bentuk Row Data  hasil dari Event Streaming dan Barch File yang kemudian diolah sesuai dengan Spec dan akan menghasil kan druid segment yang bisa dugunakan. Bisa dilihat di dokumentasi: Link

 

5.      Storage

 
Figure 4 Storage Druid

Seperti  Data Store lainnya, Druid memiliki Colomn, data type (String, Num dll) dan tentunya druid menyediakan data partition berdasarkan waktu ingestion dari segment. Optimized Filter atau Query bisa di lakukan pada saat Proses Ingestion /  Input Row Data.
bisa dilihat dokumentasi: Link

 

6.      Querying

Figure 5 Querying

Querying dalam Druid bisa menggunakan JSON dan SQL, untuk SQL sepenuhnya querying akan sama dengan SQL seperti JOIN, GROUPING dll dalam bentuk aggregation. Silakan lihat dokumentasi: Link

 

7.      Architecture


Figure  SEQ Figure \* ARABIC 6 Apache Druid Architecture

Druid memiliki Architecture seperti Figure 6, berikut runtutan penjelasannya:

·         Raw Data (Stream Data/Batch Data) : Dalam bentuk Event Streaming atau dalam bentuk file (JSON, csv, txt dll).

·         Data Node: Dalam data node terjadi Ingestion dengan indexer dan olah data untuk menjadi history Segment.

·         Deep Storage: Dalam Deep Storage adalah data yang sudah di Ingestion akan tersimpan dalam Storage Druid dan data siap digunakan .

·         Query Node: dalam query node ini adalah proses untuk mengambil data dan proses akhir analisa yang dibutuhkan.

B.    Penggunaan Apache Druid

Dalam penggunaan Apache Druid yang saya praktik kan hanya menggunakan Load data Batch File dalam bentuk CSV.  Druid bisa realtime hanya bisa menggunakan Event Streamer yaitu Apache Kafka,Kinesis, HDFS, Amazon S3.  Dalam riset ini saya menggunakan Raw Data Batch File

Kenapa tidak Riset menggunakan Apache Kafka:

·         Setelah berdiskusi apabila harus install apache Kafka harus menambah RAM kurang lebih 8 GB.

·         Harus riset tapa itu Apache Kafka.

·         Apabila kebutuhan untuk optimization Time Load bisa menggunaakan Chace seperti Redis.

       Methode Raw Data Batch File tidak akan bisa mendapatkan Data Realtime dan data terupdate, dikarenakan saya upload melalui overlord secara manual walaupun bisa kita buat sebuahh strategi update batch file disimpan dalam storage kemudian kita buat Task Spec Granularity update setiap beberapa menit akan mengabil data secara terus menerus.

Akhirnya kami memutuskan untuk Riset menggunakan Batch File Load data dari storage. Dikarenakan Percobaan Batch File 4 Juta data gagal maka saya punya ide untuk partial dibagi per 200 Ribu. Dalam percobaan Load data dengan 4 Juta data saya mengalami permasalahan yaitu Pada saat Ingestion dimana Status akan selalu ‘WAITING’ dan apabila saya kill Task Ingestion maka akan hilang namun pada saat Load data lagi maka akan GAGAL seperti Figure 7. Akhirnya Harus install Ulang Apache Druid dan saya mencoba method maksimal Load data 200 Ribu dan setting Append sehingga data bisa menambah.

Figure 7 Cannot Kill Task Ingestion

1.      Load Data

Proses Load data ini bertujuan untuk menentukan proses Raw data yang akan diinputkan menggunakan method apa dan pengatusan Spec. Berikut Proses Load Data.

·         Pilih Menu Load Data yang berada paling kiri Atas, dapat dilihat di Figure 8.

Figure 8 Menu Utama Druid

·         Start: Pilih Menu Local Disk kemudian pilih Connect.

Figure 9 Menu Load untuk Start

·         Connect: Masukan informasi Source Type, Base Directory dan nama file csv. Kemudian klik Applyy dan kemudian file akan terload di Raw Data.

Figure 10 Content Connect

·         Parse Data: Parsing data sebelum diolah di Parse Time, Parsing jenis data Raw Data yaitu Input Format (jenis format yang diinputkan),Find Colomn Fron Header (semacam filter dalam field apabila false akan ada permintaan nama colomn yang dihindari untuk di cari).

Figure 11 Content Parse Data

·         Parse Time: Druid akan selalu berbasi skan waktu untuk mengolah data, sehingga dafult aka nada file bernama ( _time ) yang mengambil dari salah satu filed asli disini mengambil dari created_at . Dalam Parse Time kita bisa mengatur  Timestamp bisa From Colomn ( dari colomn) atau bisa diisi sendiri (Constant Value).

Figure 12 Content Parse Time

·         Transform: Dalam Transform Colomn lebih semacar Grouping dll dan bisa juga untuk alter field/Colomn.

Figure 13 Transform

·         Filter: Dalam Filter bisa memilih Add Colomn Filter dan Add global Filter seperti di Figure 14. Dalam Add Colomn Filter (Figure 15) ada Type  filter, Dimension dan Value ini sama dengan di SQL type seperti SELECT Dimension seperti nama field dan value. Untuk Add Global Filter (Figure 16) bisa set Intervals dan Filter dalam Bentuk HJSON.

Figure 14 Filter

Figure 15 Add Colomn Filter
Figure 16 Add Global Filter

·         Configure Schema: dalam Configure Schema ini ada untuk membuat liast Aggregation sesuai dengan type data.Terdapat Add Dimension bisa untuk menambah Field dan Add Metric untuk menambah Schema perhitungan di Filed Baru. Dan Set Granularity yaitu Setting Query akan diupdate setiap Waktu tertentu atau juga bisa tidak diatur.

Figure 17 Configure Schema

·         Partition: Dalam Partition ada beberapa Fitur namun fitur utama nya adalah Partition By Time dan Secondary Partition, kebetulan disini saya setting Type Uniform dan segment granularity By HOUR selebihnya default dari Druid Learn More.

Figure 18 Partition

·         Tune:  Disini untuk mengatur properties dari Ingestion data untuk men setting kecepatan memory task dll. Learn More

Figure 19 Tune

·         Publish: dalam publish terdapat configurasi Datasource Name atau istilahnya dalah SQL Table Name, dn kemudian bisa di Append data apabila terjadi Task berulang maka data akan menambah dan tidak di rebase. Parse Error untuk menyimpan setiap Log Error pada saat menjalankan Task.

Figure 20 Publish

·         Edit Spec: Spec adalah ringkasa dari semua Configurasi muli dari Start sampai Publish yng di simpan dalam bentuk JSON. Apabilasudah mkaa siap Untuk Di submit dan masuk ke Task Ingestion.

Figure 21 Edit Spec

2.      Ingestion

Menu Ingestion ada 2 Fitur yaitu Untuk Supervisor dan Tasks yang mana untuk memperlihatkan proses Ingestion yang terjadi di Overlord Learn More. Beberapa Status dalam Task Ingestion:

·         RUNNING : menunjukan proses Task ingestion dalam proses (Figure 22)

·         PENDING: Menunjukan harus menunggu Task yang running menjadi tidak success.

·         FAILED: Apabila Task memiliki Spec yang tidak valid seperti Raw Data yg sebenaarnya tidak ada.

·         WAITING: Waiting terjadi pada saat menunggu proses Deep Storage dari system belum selesai.

·         SUCCESS: Sukses adalah proses yang menunjukan Task sudah selesai dan Data source, service, Segment dan Query sudah terbuat dan bisa digunakan.

Figure 22 Task Ingestion Status Running

Figure 23  Ingestion Task status Success

Figure 24 Task menunjukan beberapa Status

3.      Data Source

Dalam data source akan terlihat list nya dan mana yg aktif atau pun tidak dan beberapa field yang menunjukan informasi Datasource.

Figure 25 Datasource

4.      Segments

Dalam segment  terdapat informasi hasil ingestion yang dibuat dalam bentuk segment.

Figure 26 Segements

5.      Services

Service menunjukan informasi service PoRT yang berjalan dan Informasi Max Sice Usage daan Detail.

Figure 27 Services

6.      Query

Querying dalam Apache Druid bisa dibuat dalam bentuk Model MYSQL juga bisa dalam Bentuk JSON.  Ada beberapa property yang bisa dugunakan  didalam druid bisa dipelajari disini Learn More

Figure 28 QuerB

C.     Queries Library

Depedensi Library yang bisa digunakan untuk Fetch atu olah Query Apache Druid terdaapat hampir disemua Platform dan Bahasa Pemrograman silahkan kunjungi Learn More.

Figure  29 Query Libraries

A.    Benchmark Performance

         Dalam Benchmark ini saya membandingkan Performa dengan Druid dengan MYSQL dan Query Service HTTP (API Druid) Dengan MYSQL. Dengan menggunakan schema Querying di Druid dan di MYSQL. Sebelumnya ada beberapa langkah dalam ingestion yang saya buat default saya sesuaikan agar bisa Load Data sebanyak 4 Juta data. Berikut List Datasource yang bisa kita gunakan Figure 30.

Figure 30 Datasource Siap untuk Querying

      Mengesampingkan spesifikasi Server disini saya akan mencoba membandikan Druid Query dengan MYSQL Query dan Service HTTP (API Druid) dengan MYSQL Query untuk mendapatkan performa secara latency time. Disini kita menggunakan Query yang sama dengan jumlah data yang sama  sebagai Acuan.

       Proses Cara Perbandingan:

·         Druid Query

Figure 31  Query menggunakan Overlord Druid

                Dalam Console Druid saya akan membuat Query dan kemudian saya menghilangkan Smart Query Limit untuk menghilangkan fitur limit sehingga akan diload semua sesuai dengan Query yang sama.

·         MYSQL Query

Dalam MYSQL Query saya menggunakan HEIDISQL.

·         Service Druid (API Druid).

Figure 31  Query menggunakan Overlord Druid

Dalam Service ini saya menggunakan POSTMAN sebagai Tools untuk Client Service HTTP.

Saya harus setting sebagai berikut

                                 i.            Authorization: menggunakan Basic Auth

                               ii.            Header : KEY: Content-Type  Value : application/json

                              iii.            End Point: https://linkendpoint/druid/v2/sql

                             iv.            Request rody:  raw JSON

Berikut hasil dari perbandingan performa :

·         Druid Query VS MYSQL Query

·         Service HTTP (API Druid) dengan MYSQL Query

Dari perbandingan Druid dengan MYSQL berdasarkan lama latency load data terdapat beberapa hasil sebagai berikut:

1.       Untuk Pencarian dengan sepesifik field dan filter Druid bisa lebih cepat 2 kali lipat bahkan lebih   Query Biasa melalui MYSQL.

2.       Untuk Pencarian Flat Table Serrch All Content pakai OR Query maka MYSQL Query bisa lebih cepat  hampir 2 kali lipat.

3.       Untuk mengambil  data  Flat table dan multi join sebanyak 4 Juta Data terjadi Error.

4.       Untuk Service HTTP API Druid akan mengalami Error response size apabila memasuki data berjuta, selama masih belum masuk berjuta masih Aman.

 

E.    Kesimpulan

   Apache Druid adalah Open Source untuk mendistribusikan data penyimpanan. Core Desain Druid menggabungkan ide-ide dari Data Warehouse Timeseries Database, dan Search System untuk membuat analisa dengan performa terbaik untuk pencarian di database secara realtime khusus kasus tertentu. Apache Druid paling tepat digunakan untuk analisa Big Data.

Druid memiliki Architecture seperti Figure 6, berikut runtutan penjelasannya:

·         Raw Data (Stream Data/Batch Data) : Dalam bentuk Event Streaming atau dalam bentuk file (JSON, csv, txt dll).

·         Data Node: Dalam data node terjadi Ingestion dengan indexer dan olah data untuk menjadi history Segment.

·         Deep Storage: Dalam Deep Storage adalah data yang sudah di Ingestion akan tersimpan dalam Storage Druid dan data siap digunakan .

·         Query Node: dalam query node ini adalah proses untuk mengambil data dan proses akhir analisa yang dibutuhkan.

Dalam Riset ini saya menggunakan Raw Data Batch File sehingga proses input data masih manual karena beberapa alasan. Apabila ingin di otomatisasi bisa buat sebuah cronjob untuk create batch file yg akan diload oleh Druid secara berkala namun memerlukan waktu dan effort. Selain itu juga bisa menggunakan Event Streamer Seperti Apache Kafka dimana data akan selalu Realtime dengan granulity dibuat lebih pendek seperti per minute.

Druid memiliki kemampuan untuk filtering untuk setiap dimensi atau field pada saat ingestion sehingga apabila menggunakan event streamer walau pun dengan data 500GB tetap akan bisa diambil dengan cepat dengaan filtering berdasarkan interval segment yang dibuat.

 

Dari Hasil Benchmark menunjukan Druid memiliki kemampuan latency time dari segi Query filtering yang baik bahkan lebih baik 2 kali lipat Query MYSQL, namun saya menemukan bahwa Druid akan lama pada saat melakukan filter untuk semua field dengan filter ‘OR’ lebih lama dibandingkan MYSQL. Untuk Service HTTP API Druid hanya mengalami Response size Error namun untuk query dengan jumlah data dibawah 1 Juta masih bisa dieksekusi dengan cepat.

CategoriesAndroidProgrammingUncategorized

Membangun Aplikasi yang ramah disabilitas

Smartphone diciptakan untuk mempermudah kehidupan manusia, termasuk yang memiliki keterbatasan fisik. OS Android juga diciptakan untuk mereka yang memiliki keterbatasan fisik, maka dari itu Android menyediakan fitur Accessibility secara default pada menu Pengaturan untuk membantu mereka dalam menjalankan Smartphone. fitur Accessibility tidak akan berjalan optimal jika Developer sembarangan dalam membuat aplikasi. terdapat beberapa guide agar fitur Accessibility dapat berjalan optimal dan bisa mempermudah pengguna disabilitas dalam menggunakan aplikasi kita.

Continue reading

CategoriesAndroidProgramming

Menyimpan data dengan Room di Android

Teori

Dalam membuat aplikasi Android kita terkadang harus menyimpan data yang dihasilkan dari aplikasi kita, baik tersimpan secara cloud ataupun local. di Android ada 2 library penyimpanan data yang dikenal yaitu SQLite dan Realm namun yang paling sering dipakai adalah SQLite. namun untuk menggunakan SQLite perlu banyak kode yang terkadang membingungkan untuk maintainingnya. karena itu Room diciptakan, Room menggunakan SQLite sebagai core nya namun dengan kode yang lebih simple dan mudah dimengerti.

“Room memberikan lapisan abstraksi pada SQLite untuk memungkinkan akses database yang lancar sekaligus memanfaatkan kemampuan SQLite secara optimal”

source : https://developer.android.com/training/data-storage/room
Continue reading
CategoriesProgrammingSwift

Reactive Programming dengan Combine Framework

Introduction

Selama ini mungkin kita menggunakan library seperti RxSwift untuk membuat aplikasi kita menjadi reactive. Nah pada tahun 2019, Apple sudah merilis framework bernama Combine. Kelebihan dari framework ini yang pertama ialah ini merupakan library native sehingga tidak perlu lagi melakukan install third library dan untuk syntaxnya sendiri cukup expresif sehingga mudah untuk dipelajari.

Sebelum deep dive lebih dalam mungkin kita perlu mengenal apa itu Reactive Programming?

Reactive Programming secara sederhana adalah ketika terjadi sebuah perubahan pada data, maka aplikasi kita akan update secara sendirinya tanpa kita suruh berulang-ulang. Contohnya pada excel ini ketika ketika melakukan perubahan pada angka, hasil pertambahan akan ter-update tanpa kita hitung secara manual lagi.

Continue reading