Menjalankan Aplikasi Cloudflare Workers di Produksi dengan Biaya Berjalan Nol

Di posting sebelumnya, kami membahas arsitektur di balik Shrtnr: mengapa kami memilih Cloudflare Workers, mengapa D1 adalah sumber kebenaran, dan bagaimana KV duduk di depannya sebagai write-through cache untuk jalur panas redirect. Posting ini melanjutkan dari sana dan melihat sisi produksi: autentikasi, deployment, kompleksitas operasional, SDK, dan berapa biaya sebenarnya.

Yang penting bagi sebagian besar tim adalah apakah benda itu berfungsi di produksi tanpa harus ada yang mengasuhnya. Beginilah caranya berjalan.

Tiga sistem autentikasi, satu Worker

Konsumen yang berbeda membutuhkan pola akses yang berbeda. Anggota tim yang membuka dashboard tidak sama dengan pipeline CI yang membuat tautan, yang juga tidak sama dengan AI assistant yang menarik analitik. Shrtnr menangani ketiganya dari satu deployment.

Admin UI menggunakan Cloudflare Access. Verifikasi JWT terhadap aplikasi Access Anda. Anggota tim mengautentikasi melalui penyedia identitas yang sudah ada, baik itu Google Workspace, Okta, Azure AD, atau apa pun yang sudah Anda siapkan. Tidak ada kode autentikasi kustom yang perlu dipelihara, tidak ada alur reset password yang perlu dibangun.

API publik menggunakan autentikasi bearer token dengan API key yang berscope. Setiap key membawa scope eksplisit (read, create) sehingga Anda bisa menerbitkan key read-only untuk integrasi dashboard dan key write-capable untuk pipeline deployment Anda. Key di-hash sebelum disimpan. Praktik standar, tapi perlu disebutkan.

Endpoint MCP (untuk akses AI assistant, dijelaskan secara detail di artikel mendatang) menggunakan OAuth 2.0 via Cloudflare Access Managed OAuth. Kepatuhan protokol penuh, penerbitan token, verifikasi identitas. AI agent mengautentikasi dengan cara yang sama seperti manusia, dengan pemeriksaan kepemilikan diterapkan per operasi.

Ketiganya berjalan di Worker yang sama. Tidak ada layanan autentikasi terpisah. Tidak ada gateway proxy. Satu codebase. Itu bukan kompleksitas yang tidak disengaja, itu adalah model keamanan minimum yang layak untuk alat yang melayani manusia, skrip, dan AI agent secara bersamaan.

Deploy satu klik, tidak ada yang perlu dipelihara

Arsitektur dan penghematan biayanya nyata, tetapi yang penting dalam jangka panjang adalah apa yang berhenti Anda pikirkan.

Tidak ada konfigurasi penskalaan. Tidak ada strategi deployment regional. Tidak ada load balancer untuk dituning. Tidak ada setup failover. Tidak ada orkestrasi container. Tidak ada sesi debugging "berfungsi di staging tetapi timeout di produksi" jam 2 pagi. Worker berjalan di mana saja secara default, dan Cloudflare menangani sisanya. Itu adalah seluruh kelas masalah operasional yang tidak ada.

Cloudflare menyediakan tombol deploy yang melakukan fork repository dan menyediakan Worker dan database D1 dalam satu langkah. Anda mengkliknya, mengotorisasi akun Cloudflare Anda, dan stack-nya ter-deploy.

Untuk tim yang menginginkan continuous deployment, repo menyertakan workflow GitHub Actions yang menangani migrasi database secara otomatis ketika kode masuk ke main. Workflow tersebut menyelesaikan UUID database D1 dari Cloudflare API dan menerapkan migrasi yang tertunda dengan wrangler d1 migrations apply. Push ke main, migrasi berjalan, Worker di-redeploy. Tidak ada skrip deploy yang perlu diasuh.

Seluruh konfigurasi deployment ada di wrangler.jsonc. Binding Worker, database D1, namespace KV, Durable Objects, pengaturan observability. Tracing, logging invokasi, dan upload source map diaktifkan secara default. Observability kelas produksi tanpa stack monitoring terpisah.

Berapa biayanya

Shrtnr berjalan sepenuhnya dalam tier gratis Cloudflare untuk sebagian besar beban kerja.

Workers memberikan 100.000 request per hari. Itu mencakup redirect, panggilan API, pemuatan halaman admin, dan setiap pemanggilan tool. D1 memberikan 5 GB penyimpanan, 5 juta pembacaan baris per hari, dan 100.000 penulisan baris per hari. KV disertakan dengan batas tier gratis yang murah hati, dan Durable Objects sudah termasuk dengan Workers.

Sebagai konteks, 100.000 request harian menangani perusahaan yang melakukan beberapa juta klik tautan pendek per bulan, tergantung bagaimana trafik tersebar sepanjang hari. Sebagian besar tim tidak akan pernah perlu beralih dari tier gratis. Jika Anda perlu, paket berbayar Cloudflare mulai dari $5/bulan dan menskalakan secara linear. Bandingkan dengan shortener komersial yang memungut antara $25 hingga beberapa ratus dolar per bulan untuk infrastruktur yang tidak Anda kontrol dan tidak bisa diaudit.

SDK untuk setiap stack

Shrtnr menyediakan SDK native untuk TypeScript, Dart/Flutter, dan Python, semuanya membungkus REST API publik yang sama. Pilih yang sesuai dengan runtime Anda:

• TypeScript / Node / Deno / Bun / Browser: @oddbit/shrtnr di npm
• Dart / Flutter / iOS / Android: shrtnr di pub.dev
• Python 3.11+: shrtnr di PyPI

Setiap SDK mencakup seluruh permukaan API: CRUD tautan, manajemen slug, bundle, query analitik, dan health check. Bentuknya sama di ketiganya, sehingga workflow yang Anda bangun di satu stack berpindah dengan rapi ke yang lain. Kami menambahkan SDK baru ketika pekerjaan kami sendiri dan pekerjaan klien kami menuntutnya, jadi daftar ini akan bertambah.

Berikut tampilan pembuatan tautan di TypeScript:

import { ShrtnrClient } from "@oddbit/shrtnr";

const client = new ShrtnrClient({
  baseUrl: "https://your-domain.com",
  auth: { apiKey: "sk_your_api_key" },
});

const link = await client.createLink({
  url: "https://example.com/campaign",
  label: "Q2 launch",
});

const analytics = await client.getLinkAnalytics(link.id);

Klien Dart dan Python mengikuti nama konstruktor dan metode yang sama. Jika tim Anda mengirimkan aplikasi mobile, pipeline data Python, dan backend TypeScript, integrasi Shrtnr terlihat sama di ketiga tempat itu.

Open source, Apache 2.0

Codebase lengkap ada di GitHub. Lisensi Apache 2.0. Fork, modifikasi, jalankan di akun Cloudflare Anda sendiri. Setiap migrasi, setiap query analitik, setiap alur autentikasi terlihat dan bisa diaudit.

Kami merawat Shrtnr karena kami menggunakannya setiap hari. Domain pendek kami oddb.it berjalan di atasnya di produksi. Bug fix dan fitur masuk karena kami sendiri yang menemui ujung-ujungnya, bukan karena komite roadmap memutuskan bahwa itu penting.

Apa yang kami pelajari menjalankan Workers di produksi

Jika Anda mempertimbangkan Cloudflare Workers untuk beban kerja produksi, inilah yang kami ambil dari Shrtnr dan dari membangun sistem berbasis Workers untuk klien:

D1 siap produksi untuk beban kerja read-heavy. Query analitik di Shrtnr berjalan ribuan kali sehari tanpa masalah. Performa penulisan bagus untuk pencatatan event pada skala moderat. Untuk throughput penulisan yang tinggi, Anda perlu melihat strategi buffering atau Queues.

Hono adalah framework yang dipilih. Kami sudah mencoba beberapa pendekatan di Workers, dan Hono secara konsisten memberikan pengalaman developer terbaik dengan kejutan runtime paling sedikit. Dukungan TypeScript-nya kuat, dan rendering JSX edge-native menghilangkan seluruh kategori kompleksitas frontend.

Autentikasi lebih sederhana dari yang Anda kira. Cloudflare Access menangani federasi identitas, dan menumpuk autentikasi API key di atasnya itu mudah. Anda tidak butuh layanan autentikasi terpisah untuk sebagian besar produk.

Tier gratis itu nyata. Kami sudah menjalankan trafik produksi melaluinya selama berbulan-bulan. Berfungsi. Batasannya wajar, dan jalur upgrade-nya halus. Kemenangan yang lebih besar adalah biaya operasional: tidak ada server yang perlu di-patch, tidak ada container yang perlu di-right-size, tidak ada CDN yang perlu dikonfigurasi terpisah. Di situlah penghematan sebenarnya menumpuk.

Apa selanjutnya

Posting berikutnya dalam seri ini membahas bagian yang membuat Shrtnr AI-native secara default: server MCP yang memungkinkan AI assistant membuat tautan, menarik analitik, dan mengelola seluruh infrastruktur tautan Anda tanpa manusia membuka browser. Jika tim Anda sedang menjelajahi alur kerja AI-native atau integrasi MCP, itu yang patut dipantau.

Tentang Oddbit

Kami adalah tim pengembang perangkat lunak senior yang berbasis di Bali, Indonesia, dengan akar di Swedia. Kami membangun perangkat lunak kustom untuk startup dan scale-up: aplikasi web, aplikasi mobile, platform SaaS, dan integrasi yang menghubungkan semuanya. Klien kami tersebar di Nordik, Eropa, dan Asia Tenggara, dan kami sudah melakukan ini selama 9 tahun di 50+ proyek.

Shrtnr adalah salah satu dari beberapa alat open-source yang telah kami bangun dan rilis. Lainnya termasuk Tanam (Firebase CMS dengan pembuatan konten AI), paket Flutter dengan puluhan ribu unduhan di pub.dev, dan plugin Firebase Genkit untuk integrasi model AI.

Jika Anda sedang menyelesaikan keputusan arsitektur teknis, mengevaluasi edge computing untuk produk Anda, atau membangun sesuatu dari nol, hubungi kami. Kami lebih suka menunjukkan hasil kerja kami daripada menceritakannya.