Apache Kafka: Apa Itu, Cara Kerjanya, dan Manfaat Utama bagi Bisnis

Informatec Digital » aplikasi » Apache Kafka: Apa itu, bagaimana cara kerjanya, dan mengapa itu penting bagi big data

Apache Kafka adalah platform terdistribusi untuk mengelola aliran data waktu nyata dengan cara yang terukur dan andal.
Memungkinkan transmisi, pemrosesan, dan penyimpanan jutaan pesan per detik secara efisien.
Perusahaan terkemuka seperti Netflix dan Uber mengandalkan Kafka karena ketahanannya, latensi minimal, dan fleksibilitasnya.

Mengelola dan memproses data dalam jumlah besar secara real-time merupakan tantangan yang dihadapi banyak perusahaan saat ini. Setiap menit, di berbagai sektor seperti e-commerce, telekomunikasi, dan perbankan, jutaan kejadian dan informasi dihasilkan yang perlu diproses secara efisien, fleksibel, dan cepat. Dalam skenario ini, teknologi revolusioner telah muncul yang memungkinkan aliran data ini diubah menjadi peluang untuk mengoptimalkan proses, meningkatkan pengalaman pelanggan, dan membuat keputusan yang tepat dengan cepat. Salah satu solusi yang paling menonjol dan tersebar luas di bidang ini adalah Apache Kafka.

Apache Kafka telah berkembang dari alat pengiriman pesan sederhana menjadi platform tujuan untuk memproses data streaming, baik di lingkungan perusahaan maupun dalam proyek data besar dalam ukuran apa pun. Dalam artikel ini, Anda akan mempelajari secara rinci apa itu Apache Kafka, cara kerjanya, apa saja kegunaannya, apa saja keuntungan yang ditawarkannya, dan mengapa ia menjadi standar de facto untuk transmisi dan pengelolaan data real-time.

Apa itu Apache Kafka?

Apache Kafka adalah platform sumber terbuka dan terdistribusi yang dirancang untuk memproses, menyimpan, dan mengirimkan sejumlah besar data dalam bentuk peristiwa atau pesan. antara berbagai sistem, aplikasi, atau layanan. Awalnya dibuat untuk mengelola aliran data LinkedIn yang sangat besar, Kafka disumbangkan ke Apache Software Foundation, dan sejak itu, pengembangannya telah berkembang pesat, memperluas penggunaannya jauh melampaui tujuan awalnya.

Kita dapat mendefinisikan Apache Kafka sebagai sistem pengiriman pesan berdasarkan pola publikasi-berlangganan yang mampu menangani jutaan peristiwa per detik dengan Latensi rendah, toleransi kesalahan tinggi, dan skalabilitas horizontalHal yang membedakan Kafka dari solusi lain adalah kemampuannya untuk bekerja dengan aliran data "tak terbatas"—data yang tidak memiliki awal atau akhir yang spesifik—dan memastikan pemrosesan waktu nyata.

Hari ini, perusahaan terkemuka seperti Netflix, Uber, LinkedIn, Spotify, PayPal, Cisco, Oracle, Twitter dan Adidas Mereka mengandalkan Apache Kafka untuk mendukung operasi penting dan pengelolaan data dalam jumlah besar.

Untuk apa Apache Kafka digunakan?

Fungsi utama Apache Kafka adalah bertindak sebagai jalan raya data agar informasi dapat bergerak cepat antara berbagai titik atau sistem dalam suatu organisasi. Memungkinkan Anda mengumpulkan, memproses, dan menyimpan data dari berbagai sumber dan membuatnya tersedia untuk aplikasi yang membutuhkannya, baik untuk analisis, pemantauan, integrasi, atau otomatisasi proses.

Beberapa penggunaan dan kasus aplikasi Apache Kafka yang paling umum meliputi:

Pemrosesan peristiwa waktu nyata: dari analisis klik situs web hingga pemantauan perangkat IoT.
Transmisi data antara layanan mikro atau sistem: Berfungsi sebagai penghubung yang ringan dan kuat untuk mengomunikasikan berbagai modul arsitektur terdistribusi.
Manajemen jalur data: memfasilitasi penyerapan, transformasi, dan penyimpanan data berskala besar, misalnya, dalam proyek data besar atau kecerdasan buatan.
Otomatisasi Proses Bisnis: memungkinkan Anda memicu tindakan otomatis setiap kali peristiwa relevan terjadi.
Integrasi sistem lama dengan aplikasi cloud baru: Kafka dapat menjembatani kesenjangan antara teknologi dan lingkungan yang heterogen.

Google mengganti nama 'Temukan Perangkat Saya' menjadi 'Temukan Hub' dan menambahkan peningkatan lokasi yang penting

Arsitekturnya yang fleksibel telah menyebabkan Kafka digunakan di berbagai sektor seperti e-commerce, keuangan, logistik, perawatan kesehatan, telekomunikasi, dan manufaktur., menjadi bagian penting untuk transformasi digital dan dunia big data.

Bagaimana cara kerja Apache Kafka?

Apache Kafka didasarkan pada arsitektur terdistribusi dan modular., dirancang untuk mendukung data dalam jumlah besar dengan cara yang andal, terukur, dan toleran terhadap kesalahan. Kafka disebarkan dan dijalankan pada satu atau beberapa server yang membentuk gugusSetiap server dalam kluster ini disebut “broker”.

Pesan atau peristiwa berjalan di Kafka yang disusun berdasarkan topik dan partisi. Bayangkan sebuah "topik" sebagai saluran tempat pesan-pesan dari kategori yang sama dipublikasikan (misalnya, transaksi bank, peristiwa sensor, log akses, dll.). Setiap "topik" dibagi menjadi "partisi," yang memungkinkan distribusi beban dan memfasilitasi paralelisme. Struktur ini memungkinkan banyak produsen dan konsumen untuk bekerja secara bersamaan, menawarkan skalabilitas yang hampir tak terbatas.

Dalam setiap partisi, Kafka menjamin urutan pesan; yaitu, pesan disimpan dan diambil dalam urutan yang sama dengan urutan pembuatannya. Setiap pesan dikaitkan dengan kunci dan dapat disimpan untuk jangka waktu yang dapat dikonfigurasi, yang memungkinkan konsumen untuk membaca peristiwa secara real time atau dari titik tertentu dalam data historis.

Arsitektur Kafka terdiri dari beberapa jenis komponen fundamental:

Produsen: Ini adalah aplikasi atau sistem yang mengirim pesan ke Kafka, menerbitkan informasi ke satu atau lebih topik.
Konsumen: Ini adalah aplikasi yang membaca pesan dari topik dan memprosesnya sesuai kebutuhannya.
Pialang: Server yang membentuk kluster Kafka dan mengelola penyimpanan dan distribusi pesan antar partisi.
Partisi dan replika: Setiap topik dibagi menjadi partisi, yang kemudian direplikasi ke beberapa broker untuk memastikan ketersediaan dan toleransi kesalahan.

Dalam beberapa tahun terakhir, Kafka telah berevolusi menjadi menyederhanakan administrasi Anda dan mengurangi ketergantungan eksternal. Misalnya, awalnya menggunakan Apache ZooKeeper sebagai sistem koordinasi untuk menjaga sinkronisasi antara broker, tetapi dengan kedatangan mode KRaft (Kafka Raft Protocol), peran tersebut telah diserahkan kepada broker Kafka sendiri, sehingga membuat arsitekturnya semakin tangguh dan sederhana.

Fitur Utama Apache Kafka

Fitur utama yang menjadikan Kafka sebagai teknologi referensi untuk pemrosesan aliran data adalah:

Kinerja sangat tinggi: Kafka mampu menangani jutaan pesan per detik dengan latensi minimal, ideal untuk aplikasi waktu nyata.
Skalabilitas horizontal: Sangat mudah untuk menambahkan node baru ke klaster Anda untuk meningkatkan kapasitas pemrosesan dan penyimpanan.
Toleransi kesalahan dan ketersediaan tinggi: Berkat replikasi partisi dan arsitektur terdistribusi, Kafka dapat terus beroperasi bahkan ketika beberapa servernya gagal.
Fleksibilitas dalam penyimpanan data: Topik dapat dikonfigurasikan untuk menyimpan pesan untuk jangka waktu tertentu atau tanpa batas.
Kapasitas untuk konsumsi ganda: Beberapa konsumen dapat membaca data yang sama, memungkinkan analisis paralel, pemantauan, dan pemrosesan skenario.
Integrasi yang mudah: Kafka menawarkan API dalam berbagai bahasa dan terhubung dengan mudah dengan teknologi lain seperti Hadoop, Spark, Flink, dan layanan cloud.

Apa itu MAI-Image-1: Fitur, Pengujian, dan Strategi Microsoft

Selain itu, Kafka memiliki beberapa API untuk memenuhi berbagai kebutuhan:

API Produsen: Mengizinkan aplikasi menerbitkan aliran log.
API Konsumen: Memungkinkan Anda untuk berlangganan dan memproses catatan yang diterbitkan.
API Konektor: Memfasilitasi impor dan ekspor data dengan sistem eksternal.
API Aliran: Spesialis dalam pemrosesan aliran dalam Kafka itu sendiri, ideal untuk membuat aplikasi Java analitik waktu nyata.
API Admin: Untuk manajemen dan administrasi broker, topik dan objek kluster.

Perbandingan antara Apache Kafka dan solusi pengiriman pesan lainnya

Pertanyaan yang sering muncul adalah bagaimana Kafka berbeda dari solusi populer lainnya seperti sistem berbasis RabbitMQ atau AMQP. Berikut ini beberapa poin penting:

Model data: Kafka menggunakan model log yang dipartisi berdasarkan topik dan partisi, mendukung pola dan antrean terbitkan-berlangganan, sementara RabbitMQ berfokus pada pengelolaan antrean pesan klasik.
Retensi Pesan: Dalam Kafka, pesan dapat dikonfigurasikan untuk disimpan selama jangka waktu tertentu atau tanpa batas waktu, sedangkan dalam sistem seperti RabbitMQ, pesan biasanya dihapus setelah dikonsumsi.
Skalabilitas dan kinerja: Kafka dirancang untuk berskala mulus dengan volume data yang besar berkat arsitekturnya yang terdistribusi, sementara alternatif lain mungkin memerlukan konfigurasi ulang yang rumit.
Dukungan multi-konsumen: Kafka memungkinkan banyak konsumen untuk memproses pesan yang sama secara paralel, yang ideal untuk analisis atau audit waktu nyata.
Protokol komunikasi: Kafka menggunakan protokol biner melalui TCP yang dioptimalkan untuk penggunaannya, sementara sistem lain mungkin memerlukan add-on untuk mendukung protokol yang berbeda.

Fleksibilitas dan ketahanan ini menjelaskan mengapa Apache Kafka menjadi pilihan utama untuk proyek data besar dan arsitektur layanan mikro modern.

Keunggulan Kompetitif Apache Kafka

Jika bisnis atau proyek Anda perlu mengelola informasi dalam jumlah besar, Kafka menawarkan keuntungan yang benar-benar luar biasa:

Skalabilitas yang mudah: Cukup tambahkan broker baru untuk mengembangkan klaster Anda sesuai kebutuhan.
Latensi rendah (hanya milidetik): Penundaan dalam pengiriman pesan minimal, memungkinkan tindakan instan pada data.
Penyimpanan Aman: Replikasi antar broker memastikan bahwa data selalu tersedia, bahkan jika suatu node mengalami kegagalan.
Ketersediaan geografis: Kafka memungkinkan kluster untuk disebarkan di berbagai lokasi untuk meningkatkan ketahanan dan akses global terhadap informasi.
Integrasi dengan kerangka kerja Big Data: Seperti Hadoop, Spark, dan Flink, yang melipatgandakan kemungkinan penggunaannya.
Manajemen mudah melalui API dan dasbor: Kemudahan administrasi dan pemantauan.

Karena semua alasan ini, Apache Kafka adalah teknologi yang sangat dihargai dalam proyek otomotif industri, perdagangan digital, perbankan, dan telekomunikasi di mana setiap detik sangat berarti dan kontinuitas layanan sangat penting.

Perusahaan Apache Kafka Teratas dan Kasus Penggunaannya

Daftar perusahaan yang memilih Kafka sangat luas dan mencakup raksasa seperti Netflix, LinkedIn, Uber, PayPal, Cisco, Adidas, Oracle, Shopify, Spotify, Twitter, Trivago, Walmart, Microsoft Azure, Daumkakao Dan masih banyak lagi. Semuanya menggunakan Kafka untuk membangun sistem analisis dan pemrosesan data yang dapat diskalakan, mengoptimalkan sistem pengiriman pesan, meningkatkan pengalaman pengguna, dan mengotomatiskan proses-proses penting.

Dalam praktiknya, hal ini diterjemahkan ke dalam kasus penggunaan seperti:

Notifikasi dan peringatan waktu nyata di aplikasi seluler dan web.
Pemantauan infrastruktur dan perangkat IoT.
Analisis perilaku pelanggan untuk menawarkan rekomendasi yang dipersonalisasi saat ini.
Otomatisasi respons dan pemantauan proses industri.
Integrasi berbagai sistem dalam lingkungan hybrid atau multi-cloud.

Hukum Chip Eropa: Kunci dan dampaknya terhadap industri

Penggunaan intensif ini menunjukkan nilainya dalam pengelolaan data yang efisien dan andal di berbagai sektor.

Konsep dan ekstensi lanjutan Apache Kafka

Bagi mereka yang ingin memanfaatkan Kafka secara maksimal, ada fitur-fitur canggih yang semakin memperluas kemampuannya:

Koneksi Kafka: Antarmuka untuk mengunggah dan mengekspor data ke/dari sistem pihak ketiga seperti basis data, sistem ERP, sistem CRM, atau platform cloud. Antarmuka ini memungkinkan Anda untuk menghubungkan ekosistem Kafka ke seluruh organisasi Anda tanpa memerlukan pengembangan khusus.
Aliran Kafka: Pustaka Java yang mengkhususkan diri dalam memproses aliran data berstatus, ideal untuk membuat aplikasi yang menganalisis, mengubah, dan bereaksi terhadap kejadian secara real time.
Akta transaksional: Sejak versi 0.11.0.0, Kafka mendukung jenis operasi ini, memastikan pemrosesan "tepat sekali", menghindari duplikasi atau kehilangan data.
Dukungan untuk klien dalam berbagai bahasa: Meskipun Kafka berjalan pada JVM, tersedia klien untuk Python, Go, .NET, C++, NodeJS, dan banyak bahasa lainnya, yang membuatnya mudah diadopsi dalam proyek lintas-platform.
Manajemen dan penerapan cloud di Kubernetes: Tersedia alat dan layanan terkelola untuk menyederhanakan pemasangan, penskalaan, dan peningkatan platform Kafka di cloud.

Ekstensi ini dan ekosistem konektor, pustaka, dan alat pemantauan yang tangguh memungkinkan Kafka untuk disesuaikan dengan hampir semua kebutuhan, mulai dari lingkungan perusahaan hingga perusahaan rintisan teknologi dan proyek ilmiah.

Tantangan, pemantauan dan praktik terbaik

Seperti halnya teknologi canggih lainnya, Penerapan Kafka juga melibatkan tantangan tertentuIni termasuk perlunya perencanaan arsitektur yang tepat, manajemen pertumbuhan klaster, dan pemantauan kinerja untuk mengidentifikasi potensi kemacetan.

Untuk memudahkan tugas-tugas ini, ada keduanya alat sumber terbuka (seperti Burrow milik LinkedIn) serta solusi komersial (misalnya, Datadog) yang membantu memantau kesehatan dan kinerja klaster. Selain itu, komunitas Kafka menyediakan dokumentasi yang komprehensif dan berbagai sumber daya pelatihan, mulai dari tutorial dan panduan hingga kursus khusus.