Bangun API yang Tahan di Bawah Tekanan
Rate limiting dan scalability bukan fitur opsional — mereka adalah yang membedakan proof-of-concept dari sistem production. Track ini mencakup fondasi teknis menjaga API tetap cepat, adil, dan tersedia di bawah beban dunia nyata: dari token bucket dan sliding window hingga distributed caching, message queue, dan resilience pattern di seluruh arsitektur microservices.
Yang Akan Anda Pelajari
Anda akan mulai dengan konsep inti rate limiting — mengapa itu ada, apa yang dilindunginya, dan bagaimana algoritma seperti sliding window dan token bucket benar-benar bekerja. Dari sana Anda akan menerapkan ide-ide tersebut dalam kode dengan implementasi rate limiter praktis, kemudian meluas ke API scalability: strategi caching, asynchronous processing dengan message queue, dan pola arsitektur yang memungkinkan service untuk scale secara horizontal. Kursus lanjutan mencakup rate limiting policy di level gateway, model deployment serverless dan microservices, dan observability — metrics, tracing, dan monitoring — sehingga Anda dapat mendiagnosis bottleneck di sistem yang berjalan. Track ditutup dengan advanced resilience pattern termasuk circuit breaker, bulkhead, dan backpressure.
Learning Path
Dua belas kursus mencakup A1 hingga C2. Kursus pembuka, Introduction to API Rate Limiting Fundamentals, tidak memerlukan pengetahuan sebelumnya. Kursus A1 dan A2 menetapkan vocabulary dan algoritma. B1 dan B2 masuk ke Architectural Patterns for Scalable APIs dan implementasi Practical Rate Limiter Implementation yang lengkap. Tier C1 memperkenalkan Microservices & Serverless for Scalability dan Observability and Monitoring for Scalable APIs. Track berakhir di C2 dengan Rate Limiting in Microservices & Gateways dan Advanced Scalability & Resilience Patterns — materi paling menantang dalam kurikulum.
Cara Kerjanya
Setiap kursus dibagi menjadi pelajaran singkat dan hands-on yang Anda selesaikan di built-in code editor dengan real-time feedback. Tutor AI tersedia kapan saja Anda tersesat, sehingga Anda dapat memecahkan konsep tricky — seperti distributed rate limit synchronization atau queue back-pressure — tanpa kehilangan momentum.