Apache Kafka: Definisi, Konsep, hingga Studi Kasus

Bagi kamu yang saat ini sedang mencari tahu atau mempelajari ilmu data engineering, pasti sudah tidak asing dengan salah satu tools wajib yang harus dikuasai oleh data engineer yaitu Apache Kafka. Tools Apache Kafka ini umumnya digunakan oleh data engineering untuk membantu melakukan data streaming, yaitu proses mengumpulkan data secara terus menerus untuk menindaklanjuti sebuah informasi (Sumber: Amazon AWS).

Sebenarnya jika berbicara mengenai data engineering, ada banyak tools lain selain Apache Kafka yang perlu kamu kuasai juga, diantaranya:

1. Apache Hive = Tools yang digunakan untuk menganalisis dataset berukuran besar yang tersimpan di HDFS Hadoop dan filesystem Amazon S3.
2. Apache Airflow = Tools yang digunakan untuk menjadwalkan dan mengatur workflow atau data pipeline untuk koordinasi, pengaturan, penjadwalan, dan pengelolaan data pipeline yang kompleks dari sumber yang berbeda-beda. 
3. Tableau= Tools yang digunakan untuk membantu mempermudah pembuatan analisis visual dalam bentuk dashboard, menerjemahkan data menjadi bentuk visual, mengelola metadata, import berbagai ukuran dan range data, hingga membuat visualisasi tanpa perlu coding. 
4. Snowflake = Tools yang digunakan untuk menyimpan dan menghitung data.
5. Power BI = Tools yang digunakan untuk menggabungkan, menganalisis, hingga membuat visualisasi data. 

Jika kamu saat ini sedang mempelajari lebih jauh mengenai Apache Kafka, maka simak artikel ini untuk untuk lebih lengkap mengenai definisi Apache Kafka, konsep, studi kasus, hingga rekomendasi tempat untuk belajar dan praktik tools Apache Kafka! 

Baca juga: Bagaimana Prospek Lowongan Data Engineer?

Apache Kafka: Definisi, Cara Kerja, Konsep, dan Studi Kasus

Secara definisi, Apache Kafka adalah open-source distributed event streaming platform yang digunakan untuk high-performance data pipelines, streaming analytics, data integration, dan mission-critical applications. Ada beberapa kelebihan utama dari Apache Kafka sehingga digunakan oleh banyak data engineer di berbagai perusahaan termasuk perusahaan besar, diantaranya:

1. Distributed = Apache Kafka bisa digunakan untuk menerima, menyimpan, dan mengirim pesan atau data dari berbagai node
2. Horizontally-scalable = Apache Kafka bisa digunakan dalam cluster atau kelompok sehingga dengan bertambahnya kecepatan aliran data atau volume data, data engineer hanya perlu menambah mesin baru pada cluster tanpa harus melakukan vertical-scaling 
3. Fault-tolerant = Apache Kafka bisa digunakan untuk mereplikasi data ke node yang lainnya
4. Skalabilitas = Apache Kafka bisa digunakan untuk menangani jutaan pesan dalam waktu singkat sehingga bisa diandalkan untuk memproses data dalam skala besar
5. Kinerja tinggi = Apache Kafka memiliki kinerja yang sangat cepat dan bisa menangani sejumlah data besar pada waktu yang sama
6. Pemulihan kegagalan = Apache Kafka bisa menyimpan data dan memulihkan diri dengan cepat jika terjadi kegagalan

Konsep Apache Kafka

Apache Kafka juga memiliki konsep yang perlu kamu ketahui sebelum akhirnya menggunakan tools ini, diantaranya: 

• Producer = Aplikasi yang mengirim pesan ke Apache Kafka
• Consumer = Aplikasi yang menggunakan data dari Kafka
• Message = Data yang dikirimkan oleh aplikasi producer ke aplikasi consumer melalui Kafka
• Connection = Koneksi TCP antara cluster Kafka dengan aplikasi
• Topic = Kategori penerima data dan yang dikirimkan ke aplikasi consumer 
• Topic partition = Kategori dari setiap partisi di engine node 
• Replicas = Replikasi dari node cluster
• Consumer groups = Kumpulan consumer yang tertarik pada topik yang sama
• Offset = Offset dari consumer
• Node = Engine server tunggal di cluster Apache Kafka
• Cluster = Sekelompok node atau server

Studi Kasus Kafka

Setelah mengetahui definisi dan konsep dari Apache Kafka, kamu juga harus tau beberapa contoh studi kasus penggunaan Apache Kafka, diantaranya:

Messaging, Kafka bisa bekerja dengan baik sebagai pengganti message broker traidisonal. Dibandingkan dengan kebanyakan sistem messaging yang lain, Apache Kafka memiliki throughput yang lebih baik, replikasi, dan toleransi kesalahan yang bisa menjadikan solusi terbaik untuk aplikasi pemrosesan pesan dalam skala yang sangat besar. 

Data Monitoring, Kafka digunakan untuk data monitoring operasional yang melibatkan agregasi statistik dari aplikasi yang terdistribusi untuk bisa menghasilkan feedback terpusat dari data operasional. 

Event Sourcing, Kafka digunakan untuk data log yang sudah tersimpan dalam skala yang sangat besar untuk nantinya dijadikan backend yang optimal untuk aplikasi yang sedang dibangun. 

Activity Tracking, Kafka digunakan untuk membangun flow pelacakan aktivitas pengguna secara real-time. Kafka bisa membantu melacak berbagai aktivitas pengguna mulai dari penelusuran, tampilan halaman, dan lainnya untuk dipublikasikan ke topik-topik jenis aktivitas. 

Baca juga: Apakah Tugas Data Engineer Adalah Menganalisa Data?

Log Komit, Kafka juga berfungsi untuk log komit eksternal di sistem terdistribusi. Log akan membantu mereplikasi data antara node dan bertindak sebagai mekanisme sinkronisasi ulang untuk node yang gagal. 

Rekomendasi Pelatihan Praktik Apache Kafka

Untuk bisa menggunakan berbagai tools data engineering seperti Apache Kafka, tidak cukup menguasai teorinya saja, tapi kamu juga harus berlatih dengan cara mempraktikan tools tersebut secara langsung. Kamu bisa belajar ilmu data engineering sekaligus praktik langsung berbagai tools data engineering di Bootcamp Data Engineer Digital Skola. Di kelas ini, kamu akan belajar dan praktik langsung bareng mentor expert menggunakan kurikulum lengkap seperti: 

• Kafka
• MapReduce
• Airflow
• Basic Programming
• Linux/Unix & System Administration
• Database Basic SQL
• Machine Learning
• Data Warehouse & Data Modelling, dan materi basic hingga advanced data engineering lainnya

Selain materi tersebut, kamu juga akan mendapatkan materi sesuai dengan kebutuhan industri, seperti:

1. e-Certificate 
2. Job connector
3. Personality & career assessment
4. Career Coaching & Mentoring
5. Kurikulum berbasis industri
6. 1 portofolio end to end dari final project
7. Akses materi & rekaman selamanya
8. Fokus pada praktik
9. Weekly performance report

Penasaran ingin tahu info lebih lengkap mengenai kelas ini? Click button di bawah ini!