Mengenal Kubernetes, Tools Andalan Data Engineer

Data engineer memanfaatkan segudang tools yang dipakai dalam industri untuk melakukan proses pemeliharaan arsitektur data, manajemen database, dan manajemen workloads aplikasi yang telah tersusun dalam beberapa kontainer. Salah satu tools andalan yang mereka biasa digunakan data engineer dalam pekerjaannya adalah Kubernetes.

Kubernetes merupakan platform open-source yang digunakan untuk otomatisasi deployment, scaling, dan manajemen aplikasi container. Ini membantu seorang data engineer dalam mengelola aplikasi yang terdiri dari kontainer-kontainer, yang dapat dianggap sebagai unit kecil yang dapat dijalankan dan diimplementasikan secara konsisten di berbagai environment.

Awalnya, dikembangkan oleh Google, kini Tools ini diurus oleh Cloud Native Computing Foundation. Sejak awal pembuatannya, tujuan utama Tools ini adalah menyediakan platform yang dapat secara otomatis mengelola penskalaan, penyebaran, dan operasi kontainer di seluruh kluster aplikasi.

Saat ini, Kubernetes digunakan untuk mengelola aplikasi kontainer dalam suatu kluster mesin, membuat pembaruan dan pemeliharaan aplikasi menjadi lebih mudah. Dalam pengertian yang lebih jelas, kontainer merujuk pada suatu lingkungan yang menyediakan sumber daya, CPU, dan sistem file khusus untuk satu aplikasi, sehingga setiap aplikasi dapat memiliki sumber daya yang terisolasi.

Mari kita selami lebih dalam soal penggunaan tools data engineer yaitu Kubernetes ini melalui penjelasan artikel berikut ini yuk sahabat DQLab!

1. Scaling Otomatis

Kubernetes memungkinkan scaling otomatis berdasarkan permintaan atau beban kerja. Dengan kata lain, data engineer dapat mengonfigurasi Kubernetes untuk menambah atau mengurangi jumlah kontainer berdasarkan kriteria tertentu, seperti beban CPU atau jumlah permintaan HTTP yang masuk. Hal ini memberikan fleksibilitas bagi data engineer untuk menyesuaikan kapasitas aplikasi mereka sesuai dengan fluktuasi beban kerja. 

Sumber Gambar: The Gruntwork Blog

Sebagai contoh, jika terjadi lonjakan permintaan yang meningkatkan beban CPU, Kubernetes dapat secara otomatis menambahkan lebih banyak kontainer untuk menangani beban tersebut, dan sebaliknya, dapat mengurangkan jumlah kontainer ketika beban kerja menurun.

Dengan kemampuan ini, Kubernetes memastikan bahwa sumber daya digunakan secara efisien dan aplikasi tetap responsif terhadap perubahan dalam lingkungan operasionalnya. Selain itu, data engineer juga dapat menentukan aturan dan kebijakan skala otomatis untuk memastikan bahwa penyesuaian kapasitas dilakukan sesuai dengan parameter dan persyaratan yang telah ditetapkan.

Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya

2. Orkestrasi Kontainer

Kubernetes memberikan kemampuan untuk mengelola secara menyeluruh siklus hidup kontainer-kontainer yang berisi berbagai komponen data engineering kritis, seperti Apache Spark untuk pemrosesan data besar, Apache Flink untuk pemrosesan data aliran (streaming), serta layanan basis data seperti Apache Cassandra atau MongoDB untuk penyimpanan dan pengambilan data yang cepat dan skalabel.

Proses deployment menjadi lebih terotomatisasi dan terkendali melalui konfigurasi Kubernetes, memastikan bahwa setiap komponen dapat diimplementasikan dan dielola secara konsisten di berbagai lingkungan. Dengan skema scaling otomatisnya, Kubernetes memungkinkan respons dinamis terhadap perubahan dalam beban kerja, sehingga kontainer-kontainer dapat diubah sesuai kebutuhan untuk menjaga performa aplikasi.

3. Manajemen Konfigurasi

Kubernetes menyediakan mekanisme untuk mendefinisikan dan menyimpan konfigurasi aplikasi dalam bentuk yang disebut manifest atau YAML files. Ini memudahkan dalam mendefinisikan aplikasi dan konfigurasi lingkungannya.

Dengan menyediakan mekanisme yang dikenal sebagai manifest atau berkas YAML, Kubernetes memberikan pendekatan yang terstruktur dan dapat dikelola untuk mendefinisikan konfigurasi aplikasi dan lingkungan operasionalnya. Manifest ini berisi informasi tentang bagaimana aplikasi harus dideploy, konfigurasi sumber daya yang diperlukan, dan pengaturan lainnya yang diperlukan untuk menjalankan aplikasi dengan benar.

Sumber Gambar: Microsoft Learn

Keuntungan dari menggunakan manifest atau berkas YAML adalah bahwa data engineer dapat mendefinisikan konfigurasi aplikasi dan layanan secara deklaratif. Artinya, mereka menentukan keadaan yang diinginkan tanpa perlu memikirkan langkah-langkah operasional yang spesifik. Kubernetes akan membaca manifest tersebut dan secara otomatis menyesuaikan status aplikasi dengan keadaan yang dijelaskan dalam berkas tersebut.

Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist

4. Pemantauan dan Logging

Kubernetes menyediakan integrasi yang erat dengan berbagai alat pemantauan dan logging, memfasilitasi pemantauan kesehatan dan kinerja aplikasi secara efektif. Dengan kerangka kerja ini, data engineer dapat memilih dan mengintegrasikan alat-alat pemantauan yang sesuai dengan kebutuhan mereka, termasuk Prometheus, Grafana, Elasticsearch, dan Kibana.

DQLab merupakan suatu platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan berbagai bahasa pemrograman populer. Selain itu DQLab merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT.

DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif yuk langsung saja sign up di DQLab.id/signup 

Penulis: Reyvan Maulid