TEBUS HOKI! BELI 1 GRATIS 1
Belajar Data 6 BULAN GRATIS 6 BULAN hanya Rp180K!

0 Hari 1 Jam 35 Menit 26 Detik

Tools Data Engineer: Kenali Serba Serbi Apache Kafka

Belajar Data Science di Rumah 02-Agustus-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/longtail-senin-04-2-2023-08-02-215820_x_Thumbnail800.jpg

Data Engineer merupakan salah satu posisi yang sangat dibutuhkan di era ini. Sebelum masuk ke proses pengolahan data untuk bisa mendapatkan insight, data akan memerlukan banyak tahapan, yang akan menjadi tugas Data Engineer.Pada dasarnya, Data Engineer bertanggung jawab untuk merancang dan membangun infrastruktur data yang kokoh dan efisien, dimana hal tersebut merupakan pondasi bagi kesuksesan dalam proses analisis data. 


Perkembangan teknologi digital membuat kebutuhan untuk mengumpulkan, mengirim, serta mengolah data secara real time menjadi sangat dibutuhkan. Data Engineer akan membutuhkan tools untuk bisa melakukan tugas ini dengan baik. Misalnya saja Apache Kafka yang merupakan platform streaming data yang bersifat open source. Dalam artikel ini kita akan membahas mengenai penggunaan Apache Kafka. Yuk, simak pembahasannya!


1. Apa itu Apache Kafka?

Data Engineer

Pekerjaan seorang Data Engineer tidak akan jauh-jauh dari data, terlebih data yang bersifat real-time. Apache Kafka merupakan platform streaming data yang awalnya dikembangkan oleh LinkedIn dan kemudian menjadi project open-source di Apache Software Foundation. Kafka dirancang untuk mengatasi masalah arus data secara real-time, memungkinkan pengumpulan, pengiriman, dan pengolahan data secara efisien dalam skala besar. Adanya Apache Kafka tentu akan sangat mempermudah tugas seorang Data Engineer untuk memproses data real-time.


Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya


2. Bagaimana Apache Kafka Bekerja?

Data Engineer

Terminologi Apache Kafka – image by knoldus blog

Pada dasarnya Kafka memiliki dua komponen utama, yaitu producer dan consumer. Producer bertugas untuk mengirimkan data ke topik, sementara consumer bertugas untuk membaca dan memproses data dari topik. Data yang dikirimkan ke Kafka disimpan dalam urutan kronologis dalam apa yang disebut "log" (log file).


Kafka juga memiliki komponen broker, yang bertindak sebagai perantara antara produsen dan pengonsumsi. Broker akan menyimpan log data dan mengelola distribusi data ke partisi yang berbeda. Setiap topik dapat dibagi menjadi beberapa partisi. Hal ini memungkinkan beban kerja dapat terdistribusi dengan lebih efisien dan meningkatkan skalabilitas Kafka.


3. Peranan Apache Kafka Penting dalam Data Streaming

Data Engineer

Apache Kafka memiliki kaitan erat dengan data streaming. Berikut ini adalah peranan Apache Kafka dalam data streaming:

  • Skalabilitas yang Tinggi 

Kafka memang dirancang untuk dapat menangani data dalam skala besar dan secara terdistribusi. Kemampuannya dalam membagi topik menjadi beberapa partisi memungkinkan Kafka untuk peningkatan kinerja dan skalabilitas, sehingga akan sangat cocok untuk data environment yang berubah-ubah.

  • Real-Time Data Processing

Kafka memungkinkan pengiriman data secara real-time, sehingga perusahaan dapat merespons perubahan pasar, mendeteksi anomali, serta mengambil keputusan strategis lebih cepat.

  • Keandalan Tinggi

Kafka menjamin keandalan data dengan menyimpan data dalam log dan memiliki replikasi data di beberapa broker. Hal berguna untuk membuat data tetap aman dan bisa digunakan meskipun terjadi kegagalan sistem.

  • Integrasi yang Mudah

Kafka dapat diintegrasikan dengan berbagai sistem dan alat lainnya. Sehingga perusahaan dapat menghubungkan aplikasi dan infrastruktur yang berbeda untuk berbagi data dengan mudah.


4. Penerapan Apache Kafka dalam Industri

Data Engineer

Apache Kafka telah membuktikan diri sebagai solusi yang tepatt dan andal untuk tantangan arus data real-time. Hal ini terbukti dengan Apache Kafka yang termasuk dalam salah satu tools Data Engineer yang telah berhasil diterapkan dalam berbagai industri, termasuk teknologi, perbankan, e-commerce, kesehatan, dan masih banyak lagi. Beberapa contoh penerapan Kafka meliputi analisis data real-time, pemantauan sistem, deteksi penipuan, personalisasi layanan pelanggan, dan arsitektur microservices.


Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist


Menjadi seorang data engineer yang sukses membutuhkan kombinasi keterampilan teknis dan pemahaman tentang konsep data engineering. Kafka menjadi salah satu tools yang harus dikuasai oleh Data Engineer. Namun sebelum mulai mempelajari Kafka, kamu bisa mulai dengan mempelajari modul-modul Python, R, dan Tableau yang disediakan oleh DQLab


DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT.  Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. 


Yuk sign up di DQLab untuk mendapatkan pengalaman belajar yang lebih menarik. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Scientist!


Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri



Mulai Karier
sebagai Praktisi Data
Bersama DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah pertamamu untuk mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :