Evolusi bahasa atau alat tergantung pada pernyataan masalah dan kemajuan perangkat keras. Dengan munculnya komputasi awan beberapa bahasa seperti Java, PHP, .NET, Python, JS dan set alat masing-masing sedang dalam tren. Pada artikel ini kita akan berkonsentrasi pada tiga teknologi yaitu Java, Node JS dan Python dan melihat studi perbandingan dari mereka.

Cara kerja internal

Disini saya ingin memaparkan prinsip kerja dari ketiganya. Satu hal yang jelas, Java adalah satu-satunya bahasa yang dikompilasi tetapi Node JS dan Python adalah bahasa yang ditafsirkan.

Untuk pemula mungkin bukan masalah besar, tapi ini bisa mengubah keseluruhan wacana. Saat kami mengkompilasi kode, kode siap digunakan oleh perangkat keras tetapi ketika ditafsirkan kode diubah menjadi kode byte pada saat runtime, mungkin menghasilkan peningkatan kinerja 10X tergantung pada situasinya.

Berikut adalah tabel yang akan menggambarkan waktu eksekusi, CPU, penggunaan memori dan ukuran kode untuk beberapa algoritma standar. Kredit pergi ke benchmarksgame-tim. Untuk detail unit, Anda dapat merujuk di sini.

Tabel berikut menggambarkan perbandingan antara berdasarkan kecepatan, kinerja, skalabilitas, dan lainnya:

parameter	NodeJs	Ular sanca	Jawa
Kecepatan	Lebih cepat	Cepat	Tercepat
Performance	Rendah	High	High
Skalabilitas	Paling tinggi	Medium	High
Kesederhanaan	Medium	Sangat sederhana	Sederhana
Komunitas	Kuat	Kuat	Kuat
Perpustakaan	Sangat baik	baik	baik
Biaya	Gratis	Gratis	Dibayar
Fungsi silang	High	High	High

Kecepatan

Karena Java dikompilasi sebagai bytecode dan kode yang ditautkan secara statis, kinerjanya selalu lebih cepat, dalam kebanyakan kasus sepuluh kali lebih cepat daripada dua lainnya. Ada beberapa kasus aneh di mana Java kurang cepat. Dalam kasus tersebut, itu bermuara pada kasus penggunaan yang tidak cocok, kode lama, dan praktik pengkodean yang salah.

Kecepatan NodeJs lebih baik daripada Python berkat mesin V8. Mesin V8 menginterpretasikan kode javascript ke bahasa mesin dan mengoptimalkan solusi untuk mengurangi waktu buka. Program NodeJs berjalan pada satu utas. Namun, Anda dapat dengan mudah menemukan perpustakaan multi-utas. Pustaka digunakan untuk membuat kumpulan utas dan menggunakan beberapa inti CPU secara bersamaan di latar belakang.

Performance

Kinerja komputer adalah jumlah pekerjaan bermanfaat yang diselesaikan oleh sistem komputer. Jadi, kinerja sistem bergantung pada jenis teknologi yang tepat yang dipilih untuk beban kerja tertentu. Java secara alami mendukung multithreading sehingga jika suatu aplikasi melakukan pemrosesan paralel yang berat, itu akan menjadi pilihan yang bagus. Jika sebuah aplikasi membuat banyak jaringan, itu memanggil Node JS yang akan menjadi pemenang karena secara alami mendukung pemrograman yang digerakkan oleh peristiwa dan karenanya pemrograman asinkron. Python sebagian besar berkembang sebagai jalan tengah untuk mencapai kinerja yang layak dan selalu memiliki keuntungan sebagai bahasa yang sederhana untuk dipelajari.

Skalabilitas

Melihat evolusi infrastruktur cloud saat ini, untuk mencapai skalabilitas menggunakan trik infrastruktur untuk aplikasi web stateless adalah sebuah norma. Tantangan sebenarnya adalah untuk menskalakan aplikasi stateful. Skalabilitas tergantung pada tujuan aplikasi dan teknologi yang kami pilih.

Node.js cukup skalabel, karena layanan mikro, arsitektur yang digerakkan oleh peristiwa, dan I/O yang tidak memblokir. Ini memungkinkan pembuatan layanan mikro dan modul. Setiap kali solusi berkembang, layanan mikro dan modul ini menggunakan proses dinamis yang berjalan dan menjaga kinerja dan kecepatan tetap terkendali.

Java menjadi sampah yang dikumpulkan oleh JVM yang dioptimalkan sumber daya, itu menjadi pilihan yang layak untuk diskalakan.

Python sulit untuk diskalakan karena diketik secara dinamis selalu lebih lambat. Seiring berjalannya kode, sistem juga menjadi lebih lambat dan sistem menjadi terlalu kusut.

Kesederhanaan

Ini diukur sebagai jumlah waktu yang dibutuhkan seseorang untuk mempelajari bahasa dan menggunakannya. Jadi intinya adalah keakraban dengan sintaks, ekspresi, dan konsep. Juga dengan mudah, pengembang menyesuaikan proyek yang ada dan mulai berkontribusi.

Java adalah pemrograman berorientasi objek dan manajemen memori ditangani oleh JVM sehingga kurva pembelajarannya kecil.

Python di sisi lain adalah bahasa tingkat tinggi dan sintaksnya lebih intuitif. Oleh karena itu kurva pembelajaran bahkan lebih kecil dari Java dan itu jelas merupakan faktor yang digunakan di sebagian besar industri non-perangkat lunak seperti ilmu data dan lainnya.

Kurva pembelajaran NodeJs juga sederhana, tetapi cara kerja bagian dalam dari lingkungan run time seperti pemrograman async, hook, dan pola sulit dipahami. 

Komunitas

Semua dari mereka memantapkan diri di pasar mereka sendiri. Baik Java maupun Python telah ada cukup lama dan memiliki komunitas yang sehat. NodeJs adalah teknologi yang relatif baru yang masih melihat adaptasi dan sebagai sumber terbuka, ia memiliki komunitas yang cukup besar.

Perpustakaan

Ketiganya memiliki perpustakaan yang banyak untuk mendukung berbagai fungsi dan didokumentasikan dengan baik. 

Saat bekerja dengan NodeJs, Anda akan menemukan NPM (NodeJs Package Manager.) Ini adalah repositori online gratis yang mendorong dan menyederhanakan pengembangan JavaScript dengan menyimpan paket-paket NodeJs.

Biaya

Python hadir dengan banyak pustaka dan kerangka kerja open source yang membantu mengurangi biaya python. Sedangkan Java sekarang dimiliki oleh Oracle dan berlisensi dan untuk mendapatkan dukungan kita perlu membayar biaya lisensi. Biaya yang terlibat untuk NodeJs menggunakan paket NPM bebas biaya, akan ada biaya yang terlibat untuk perpustakaan berbayar untuk gateway pembayaran dan integrasi pihak ketiga.

Lintas Fungsional

Semua hal di atas bekerja dengan mulus di lingkungan yang berbeda. Karena Java dimaksudkan untuk kode sekali dan akan berjalan di mana-mana maka itu cocok untuk aplikasi jaringan, pemrosesan paralel, dan pengembangan aplikasi web. Python dapat dengan mudah dijalankan selama runtime tetap sama, cocok untuk aplikasi web dan aplikasi data science. NodeJs berfungsi untuk banyak OS dan perangkat sehingga bagus untuk aplikasi web dan solusi IoT berbasis cloud.

Tidak ada pemenang atau pecundang dalam perbandingan ini, banyak faktor tergantung pada alat atau bahasa yang kita gunakan, itu tergantung pada masalah yang kita selesaikan, kriteria kinerja, kompatibilitas dengan kerangka kerja dan perangkat yang ada. Akhirnya kurva belajar dari tim yang akan menggunakan ini.

Tentang Penulis:

Manoj adalah Solution Architect di Mantra Labs yang mengerjakan solusi cloud native. Dia suka mengikuti tren yang muncul dalam teknologi Perangkat Lunak. Saat ini, dia sedang mengerjakan alat dan teknologi Cloud Native.