Apakah Skill DevOps Perlu Dimiliki oleh Data Engineer?

Dewasa ini, data engineer tidak hanya berfokus pada pengelolaan data dan pembuatan pipeline. Seorang data engineer juga diharapkan memiliki kemampuan DevOps. Kemampuan DevOps adalah keterampilan yang melibatkan pengelolaan siklus hidup aplikasi, dari pengembangan hingga operasional, dengan menekankan otomatisasi, integrasi berkelanjutan (Continuous Integration), pengiriman berkelanjutan (Continuous Delivery), dan pemantauan yang konsisten. 

Kemampuan ini mencakup penggunaan alat dan praktik untuk mengotomatiskan proses, memastikan aplikasi dapat diimplementasikan dengan cepat dan aman, serta meningkatkan kolaborasi antara tim pengembangan dan operasi.

Dengan menguasai DevOps, data engineer dapat menciptakan lingkungan kerja yang lebih efisien dan responsif terhadap perubahan, meningkatkan kualitas data dan aplikasi, serta mengurangi risiko kesalahan manusia dalam proses data engineering.

Lalu, pertanyaannya apakah perlu data engineer menguasai keterampilan DevOps? Jawabannya bisa kamu temukan pada artikel berikut ini. Simak, yuk, sahabat DQLab!

1. Membantu dalam Mengelola dan Mengorkestrasi Container

Apabila seorang data engineer memiliki kemampuan DevOps, salah satu keuntungan yang bisa didapatkan adalah dapat membantu dalam mengelola dan mengorkestrasi container. Hal ini akan memberikan fleksibilitas dan skalabilitas yang lebih besar dalam pengelolaan infrastruktur aplikasi data.

Dengan menggunakan alat seperti Docker dan Kubernetes, seorang data engineer dapat dengan mudah menempatkan aplikasi dan layanan data dalam lingkungan yang terisolasi dan dapat diulang, serta secara otomatis mengelola peningkatan permintaan lalu lintas data.

Dengan demikian, mereka dapat dengan cepat menyesuaikan kapasitas infrastruktur untuk mengakomodasi fluktuasi beban kerja, sehingga memastikan ketersediaan dan kinerja aplikasi data yang optimal bagi pengguna akhir.

Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya

2. Otomatisasi Proses Data Pipeline

Seorang data engineer juga bisa mengotomatisasi serangkaian tahap dalam data pipeline. Mulai dari ekstraksi data, transformasi, hingga pemuatan data. Berbagai tools bisa dimanfaatkan oleh data engineer dalam melancarkan proses otomatisasi ini, seperti Apache Airflow, Luigi, dan AWS Glue. Apache Airflow, misalnya, adalah platform manajemen aliran kerja yang kuat yang memungkinkan data engineer untuk mendefinisikan, menjadwalkan, dan menjalankan aliran kerja ETL secara teratur.

Luigi, di sisi lain, adalah framework Python yang memfasilitasi pengembangan aliran kerja data yang kompleks dan terstruktur. Sedangkan AWS Glue adalah layanan yang dikelola oleh AWS untuk ekstraksi, transformasi, dan pemuatan data yang terkelola sepenuhnya, memungkinkan data engineer untuk fokus pada logika bisnis daripada manajemen infrastruktur.

3. Kolaborasi Tim yang Lebih Baik 

DevOps mendorong kolaborasi yang lebih baik antara tim pengembangan, operasi, dan data. Dengan memahami prinsip-prinsip DevOps, data engineer dapat bekerja lebih efektif dengan tim lain, mengurangi silo, dan meningkatkan alur kerja keseluruhan.

Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist

4. Manajemen Infrastruktur dengan Pendekatan Infrastructure as Code

Terakhir, kemampuan DevOps juga mampu melakukan manajemen infrastruktur dengan pendekatan Infrastructure as Code. Dengan pendekatan ini, data engineer dapat mendefinisikan konfigurasi infrastruktur mereka menggunakan kode yang dapat diulang dan didokumentasikan. Hal ini memungkinkan pengelolaan infrastruktur menjadi lebih konsisten, terdokumentasi, dan dapat diotomatisasi sepenuhnya.

Jika kalian bingung harus belajar dari mana terutama tidak memiliki latar belakang IT, maka tidak perlu khawatir. DQLab bisa menjadi pilihan terbaik kalian untuk memperdalam skill yang dibutuhkan data engineer. Mengapa harus DQLab?

• Tersedia modul gratis yang bisa diakses sehingga kalian memiliki gambaran struktur modul pembelajaran yang dirancang.

• Tidak hanya menyediakan pembelajaran bahasa pemrograman Python, DQLab juga dilengkapi pembelajaran R, SQL, dan Excel.

• Modul pembelajaran disusun sistematis dengan dimulai dari teori atau konsep sampai praktik.

• Dilengkapi dengan studi kasus beragam industri sehingga kalian terlatih mengaplikasikan data science dimanapun.

• Tidak perlu install aplikasi coding, karena DQLab menyediakan Live Code Editor yang memudahkan pemula untuk memahami data science.

• Adanya komunitas dan mentor berpengalaman yang akan membantu kalian ketika kesulitan selama proses belajar.

Bahkan modulnya sudah diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

Wah, tunggu apa lagi nih? Dengan keunggulan di atas, kalian akan siap menjadi praktisi data profesional. Yuk, segera berlangganan dan mulai perdalam pemahaman di bidang data. Sahabat DQ tinggal Sign Up di website!

Penulis: Reyvan Maulid