Apa itu Apache Kafka?

Saat ini, miliaran sumber data terus menerus menghasilkan aliran informasi, sering kali dalam bentuk peristiwa, struktur data dasar yang mencatat kejadian apa pun dalam sistem atau lingkungan. 

Biasanya, peristiwa adalah tindakan yang mendorong tindakan lain sebagai bagian dari proses. Pelanggan yang melakukan pemesanan, memilih kursi dalam penerbangan, atau mengirimkan formulir pendaftaran adalah contoh peristiwa. Suatu peristiwa tidak harus melibatkan seseorang, misalnya, laporan termostat yang terhubung mengenai suhu pada waktu tertentu juga merupakan suatu peristiwa.

Streaming peristiwa menawarkan peluang bagi aplikasi untuk merespons informasi baru secara instan. Platform data streaming seperti Apache Kafka memungkinkan pengembang membangun sistem yang mengonsumsi, memproses, dan bertindak berdasarkan data saat data tersebut tiba, sambil menjaga keteraturan dan keandalan setiap peristiwa.

Kafka telah berkembang menjadi platform streaming peristiwa yang paling banyak digunakan, yang mampu menyerap dan memproses triliunan rekaman setiap hari tanpa kelambatan kinerja yang terlihat untuk mendukung volume yang dapat diskalakan. Lebih dari 80% organisasi Fortune 500 menggunakan Kafka, termasuk Target, Microsoft, AirBnB, dan Netflix, untuk memberikan pengalaman pelanggan berbasis data dan waktu nyata.

Pada tahun 2011, LinkedIn mengembangkan Apache Kafka untuk memenuhi kebutuhan perusahaan yang terus meningkat akan sistem throughput tinggi dan latensi rendah yang mampu menangani data peristiwa real-time dalam jumlah besar. Dibangun menggunakan Java dan Scala, Kafka kemudian menjadi sumber terbuka dan disumbangkan ke Apache Software Foundation.

Sementara organisasi sudah mendukung atau menggunakan sistem antrian pesan tradisional (misalnya, AWS Amazon SQS), Kafka memperkenalkan arsitektur sistem pesan yang berbeda secara fundamental.

Tidak seperti antrean pesan konvensional yang menghapus pesan setelah dikonsumsi, Kafka menyimpan pesan untuk durasi yang dapat dikonfigurasi, sehingga memungkinkan beberapa konsumen untuk membaca data yang sama secara independen. Kemampuan ini membuat Kafka ideal untuk pengiriman pesan dan sumber acara, pemrosesan stream, dan membangun jalur data waktu nyata.

Saat ini, Kafka telah menjadi standar de facto untuk streaming acara real-time. Industri yang menggunakan Kafka termasuk keuangan, e-commerce, telekomunikasi, dan transportasi, di mana kemampuan untuk menangani volume data yang besar dengan cepat dan andal sangat penting.

Kafka adalah platform terdistribusi; ia berjalan sebagai klaster yang toleran terhadap kesalahan, dengan ketersediaan tinggi yang dapat menjangkau beberapa server dan bahkan beberapa pusat data.

Kafka memiliki tiga kemampuan utama:

1. Memungkinkan aplikasi untuk menerbitkan atau berlangganan event streams atau data.
2. Menyimpan catatan secara akurat dalam urutan terjadinya, dengan penyimpanan yang toleran terhadap kesalahan dan tahan lama.
3. Ini memproses catatan secara real-time saat terjadi.

Produsen (aplikasi atau topik) menulis catatan ke topik bernama log yang menyimpan catatan sesuai urutan kejadiannya satu sama lain. Topik kemudian dibagi menjadi partisi dan didistribusikan di suatu klaster broker Kafka (server).

Di dalam setiap partisi, Kafka mempertahankan urutan catatan dan menyimpannya secara tahan lama di disk untuk periode penyimpanan yang dapat dikonfigurasi. Meskipun pemesanan dijamin dalam partisi, itu tidak melintasi partisi. Berdasarkan kebutuhan aplikasi, konsumen dapat secara mandiri membaca dari partisi-partisi ini secara real time atau dari offset tertentu.

Kafka memastikan keandalan melalui replikasi partisi. Setiap partisi memiliki pemimpin (pada satu broker) dan satu atau lebih pengikut (replika) pada broker lain. Replikasi ini membantu menoleransi kegagalan node tanpa kehilangan data.

Secara historis, Kafka mengandalkan Apache ZooKeeper, layanan koordinasi terpusat untuk broker terdistribusi. ZooKeeper memastikan broker Kafka tetap sinkron, bahkan jika beberapa broker gagal. Pada tahun 2011, Kafka memperkenalkan mode KRaft (Kafka Raft Protocol), menghilangkan kebutuhan akan ZooKeeper dengan menggabungkan tugas-tugas ini ke dalam broker Kafka itu sendiri. Pergeseran ini mengurangi ketergantungan eksternal, menyederhanakan arsitektur, dan membuat klaster Kafka lebih toleran terhadap kesalahan serta lebih mudah dikelola dan ditingkatkan.

Pengembang dapat memanfaatkan kemampuan Kafka melalui empat antarmuka pemrograman aplikasi (API) utama:

1. Producer API
2. API Konsumen
3. Streams API
4. Connector API

Pengembang menggunakan Kafka terutama untuk membuat dua jenis aplikasi:

• Saluran data streaming waktu nyata

• Aplikasi streaming waktu nyata

Aplikasi yang dirancang khusus untuk memindahkan jutaan data atau catatan peristiwa antar sistem perusahaan, dalam skala besar dan secara real-time. Aplikasi harus memindahkannya dengan andal, tanpa risiko korupsi, duplikasi data, atau masalah lain yang biasanya terjadi saat memindahkan data dalam jumlah besar dengan kecepatan tinggi.

Misalnya, lembaga keuangan menggunakan Kafka untuk streaming ribuan transaksi per detik melalui gateway pembayaran, layanan deteksi penipuan, dan sistem akuntansi, memastikan aliran data real-time yang akurat tanpa duplikasi atau kehilangan.

Aplikasi yang digerakkan oleh aliran rekaman atau event streams dan yang menghasilkan alirannya sendiri. Di dunia yang digerakkan secara digital, kami menemukan aplikasi seperti ini setiap hari.

Contohnya adalah situs e-commerce yang memperbarui ketersediaan produk secara real-time atau platform yang memberikan konten dan iklan yang dipersonalisasi berdasarkan aktivitas pengguna secara langsung. Kafka mendorong pengalaman ini dengan streaming interaksi pengguna langsung ke mesin analitik dan rekomendasi.

• Layanan mikro: Kafka memfasilitasi komunikasi antar layanan mikro dengan mengaktifkan pengiriman pesan yang tidak sinkron dan berbasis peristiwa. Fitur ini memungkinkan layanan untuk memicu tindakan di seluruh layanan lain tanpa digabungkan secara erat, mendukung arsitektur sistem yang dapat diskalakan dan dipisahkan.

• Lingkungan cloud-native yang terkontainerisasi: Kafka terintegrasi dengan lancar dengan platform cloud native  menggunakan Docker untuk kontainerisasi dan Kubernetes untuk orkestrasi kontainer. Pengaturan ini mendukung komunikasi yang dapat diskalakan, toleran terhadap kesalahan, dan berbasis peristiwa, sekaligus meminimalkan kebutuhan akan manajemen infrastruktur manual. Kafka dapat secara otomatis menskalakan dan memulihkan dari kegagalan dalam Kubernetes, menjadikannya ideal untuk lingkungan komputasi cloud dinamis yang menjalankan beragam beban kerja aplikasi.

• Data lake dan data warehousing: Kafka bertindak sebagai saluran data real-time antara sumber data dan platform penyimpanan, seperti data lake atau gudang data. Fitur ini memungkinkan streaming volume data besar untuk penyerapan dan analisis tepat waktu, yang penting untuk alur kerja analitik modern dan intelijen bisnis.

• Penanganan data IoT (Internet of Things): Kafka sangat cocok untuk memproses aliran data berkelanjutan dari perangkat IoT, memungkinkan perutean real-time dari data dengan kecepatan tinggi dan latensi rendah ke berbagai tujuan seperti databases, analytics Engine, atau alat pemantauan. Kemampuan ini mendukung aplikasi yang sensitif terhadap waktu di industri seperti manufaktur dan layanan kesehatan.

Kafka terintegrasi dengan beberapa teknologi lain, banyak di antaranya merupakan bagian dari Apache Software Foundation (ASF). Organisasi biasanya menggunakan teknologi ini dalam arsitektur berbasis peristiwa yang lebih besar, pemrosesan streaming, atau solusi analitik big data.

Beberapa teknologi ini adalah sumber terbuka, sementara Confluent, platform yang dibangun di sekitar Kafka, menyediakan fitur kelas enterprise dan layanan terkelola untuk pemrosesan data real-time dalam skala besar. Perusahaan seperti IBM, Amazon Web Services dan lainnya menawarkan solusi berbasis Kafka (misalnya, IBM Event Streams, Amazon Kinesis) yang terintegrasi dengan Kafka untuk streaming peristiwa yang dapat diskalakan.

Ekosistem Apache Kafka meliputi:

• Apache Spark

• Apache NiFi

• Apache Flink

• Apache Hadoop

• Apache Camel

• Apache Cassandra

Apache Spark adalah analytics engine untuk pemrosesan data skala besar. Anda dapat menggunakan Spark untuk melakukan analisis pada stream yang dikirimkan oleh Apache Kafka dan untuk menghasilkan aplikasi pemrosesan stream secara real-time, seperti analisis clickstream.

Apache NiFi adalah sistem manajemen aliran data dengan antarmuka visual, seret dan lepas. Karena NiFi dapat berjalan sebagai produsen Kafka dan konsumen Kafka, ini adalah alat yang ideal untuk mengelola tantangan aliran data yang tidak dapat diatasi Kafka.

Apache Flink adalah mesin untuk melakukan komputasi skala besar pada event streams dengan kecepatan tinggi dan latensi rendah secara konsisten. Flink dapat menyerap aliran sebagai konsumen Kafka, melakukan operasi berdasarkan aliran ini, dan mempublikasikan hasil untuk Kafka atau aplikasi lain.

Apache Hadoop adalah kerangka kerja perangkat lunak terdistribusi yang memungkinkan Anda menyimpan sejumlah besar data dalam klaster komputer untuk digunakan dalam analitik big data, machine learning, data mining, dan aplikasi berbasis data lainnya yang memproses data terstruktur dan tidak terstruktur. Kafka sering digunakan untuk membuat pipeline data streaming real-time ke klaster Hadoop.

Apache Camel adalah kerangka kerja integrasi dengan mesin routing dan mediasi berbasis aturan. Ini mendukung Kafka sebagai komponen, memungkinkan integrasi data yang mudah dengan sistem lain (misalnya, basis data, antrean pesan), sehingga memungkinkan Kafka untuk menjadi bagian dari arsitektur berbasis peristiwa yang lebih besar.

Apache Cassandra adalah database NoSQL yang sangat dapat diskalakan yang dirancang untuk menangani sejumlah besar data di banyak server komoditas tanpa satu titik kegagalan.

Kafka biasanya digunakan untuk mengalirkan data ke Cassandra untuk konsumsi data secara real-time dan untuk membangun aplikasi yang dapat diskalakan dan toleran terhadap kesalahan.

RabbitMQ adalah broker pesan sumber terbuka populer yang memungkinkan aplikasi, sistem, dan layanan berkomunikasi dengan menerjemahkan protokol pesan. Sejak Kafka dimulai sebagai broker pesan (dan masih dapat digunakan seperti itu) dan RabbitMQ mendukung model pesan publikasi/berlangganan (antara lain), Kafka dan RabbitMQ sering dibandingkan sebagai alternatif. Namun, mereka melayani tujuan yang berbeda dan dirancang untuk mengatasi berbagai jenis contoh penggunaan.  Misalnya, topik Kafka dapat memiliki banyak pelanggan, sedangkan setiap pesan RabbitMQ hanya dapat memiliki satu. Selain itu, topik Kafka tahan lama, sedangkan pesan RabbitMQ dihapus setelah dikonsumsi.

Ketika memilih di antara keduanya, sangat penting untuk mempertimbangkan kebutuhan spesifik aplikasi Anda, seperti throughput, daya tahan pesan, dan latensi. Kafka sangat cocok untuk streaming acara skala besar, sementara RabbitMQ unggul dalam skenario yang membutuhkan routing pesan fleksibel dan pemrosesan latensi rendah.

Mengintegrasikan Apache Kafka dan AI sumber terbuka mengubah cara organisasi menangani data real-time dan kecerdasan buatan. Ketika dikombinasikan dengan alat AI sumber terbuka, Kafka memungkinkan penerapan model AI yang dilatih sebelumnya ke data langsung, mendukung pengambilan keputusan dan otomatisasi real time.

AI sumber terbuka telah membuat kecerdasan buatan lebih mudah diakses, dan Kafka menyediakan infrastruktur yang dibutuhkan untuk memproses data secara real-time. Pengaturan ini menghilangkan kebutuhan untuk pemrosesan batch, memungkinkan bisnis untuk bertindak atas data segera saat diproduksi.

Sebagai contoh, sebuah perusahaan e-commerce dapat menggunakan Kafka untuk streaming interaksi pelanggan, seperti klik atau tampilan produk, saat interaksi tersebut terjadi. Model AI yang dilatih sebelumnya kemudian memproses data ini secara real-time, memberikan rekomendasi yang dipersonalisasi atau penawaran yang ditargetkan. Kafka mengelola aliran data, sementara model AI beradaptasi berdasarkan data yang masuk, meningkatkan interaksi pelanggan.

Dengan menggabungkan pemrosesan data real-time dengan model AI, organisasi dapat membuat keputusan lebih cepat dalam deteksi penipuan, pemeliharaan prediktif, atau penetapan harga dinamis, memungkinkan sistem yang lebih responsif dan efisien.

• Pemrosesan data waktu nyata: Kafka memungkinkan pipeline data real-time dan aplikasi streaming. Ini memungkinkan sistem untuk mempublikasikan, berlangganan, dan memproses aliran catatan saat terjadi, mendukung contoh penggunaan seperti pemantauan, peringatan, dan analitik.

• Kinerja dan skalabilitas tinggi: Topik Kafka dipartisi dan direplikasi sedemikian rupa sehingga mereka dapat menskalakan untuk melayani volume tinggi konsumen simultan tanpa mempengaruhi kinerja.

•  Keamanan dan kepatuhan: Apache Kafka mendukung enkripsi untuk data baik dalam perjalanan maupun saat istirahat, bersama dengan kontrol akses yang dapat dikonfigurasi. Fitur-fitur ini membantu organisasi melindungi data sensitif dan menyelaraskan dengan standar kepatuhan industri.

• Ketersediaan tinggi: Kafka memastikan ketersediaan tinggi melalui data replication di beberapa broker. Pesan tetap tersedia bahkan jika node gagal, dan sistem terus berjalan tanpa kehilangan data atau waktu henti.

•  Manajemen yang disederhanakan: Kafka mencakup alat pemantauan, konfigurasi, dan otomatisasi, yang membantu mengurangi beban operasional. Ini terintegrasi dengan baik dengan platform orkestrasi dan manajemen, membuat penerapan dan penskalaan lebih mudah dikelola. Kafka juga memaparkan metrik kinerja dan kesehatan terperinci melalui JMX (Java Management Extensions), memungkinkan tim untuk melacak throughput, latensi, kesehatan broker, dan kelambatan konsumen, yang sangat penting untuk pemantauan dan perencanaan kapasitas yang efektif.

• Integrasi yang luas: Dengan berbagai macam konektor dan API klien, Kafka terintegrasi dengan mudah dengan basis data, sistem file, dan layanan cloud. Sebagai contoh, Kafka Connect memfasilitasi perpindahan data tanpa hambatan antar sistem, sementara Kafka Streams memungkinkan pemrosesan stream secara real-time, yang selanjutnya meningkatkan kemampuan integrasi.