Contoh penggunaan Apache Kafka: Mendorong inovasi di berbagai industri

Apache Kafka adalah platform streaming terdistribusi sumber terbuka yang memungkinkan pengembang membangun aplikasi berbasis peristiwa secara real-time. Dengan Apache Kafka, pengembang dapat membangun aplikasi yang terus menggunakan catatan data streaming dan memberikan pengalaman real-time kepada pengguna.

Baik memeriksa saldo akun, streaming Netflix, atau menjelajahi LinkedIn, pengguna saat ini mengharapkan pengalaman nyaris seketika dari aplikasi. Arsitektur berbasis peristiwa Apache Kafka dirancang untuk menyimpan data dan menyiarkan peristiwa secara real-time, menjadikannya broker pesan dan unit penyimpanan yang memungkinkan pengalaman pengguna real-time di berbagai jenis aplikasi.

Apache Kafka adalah salah satu sistem pemrosesan data sumber terbuka paling populer yang tersedia, dengan hampir 50.000 perusahaan menggunakannya dan pangsa pasar 26,7%.

Kafka adalah sistem terdistribusi, artinya adalah kumpulan program perangkat lunak yang berbeda yang berbagi sumber daya komputasi di beberapa node (komputer) untuk mencapai satu tujuan. Arsitektur ini membuat Kafka lebih toleran terhadap kesalahan daripada sistem lain karena dapat mengatasi hilangnya satu node atau mesin dalam sistem dan masih berfungsi.

Di antara sistem terdistribusi, Apache telah membedakan dirinya sebagai salah satu alat terbaik untuk membangun arsitektur layanan mikro, pendekatan cloud-native di mana satu aplikasi terdiri dari banyak komponen atau layanan yang lebih kecil dan terhubung. Selain lingkungan cloud native, pengembang juga menggunakan Apache Kafka di Kubernetes, platform orkestrasi kontainer sumber terbuka, untuk mengembangkan aplikasi menggunakan kerangka kerja nirserver.

Bagi pengembang, sebagian besar daya tarik Apache adalah arsitekturnya yang unik. Apache menggunakan sistem perpesanan publish-subscribe, yaitu sistem yang memiliki apa yang dikenal sebagai komunikasi asinkron, sehingga memudahkan pengembang untuk membangun aplikasi tingkat lanjut dengan arsitektur yang kompleks. Arsitektur Apache terdiri dari tiga kategori, peristiwa, produsen, dan konsumen, dan sangat bergantung pada antarmuka pemrograman aplikasi (API) untuk berfungsi.

Apache Kafka bekerja dengan empat konsep dasar: Peristiwa, streaming, produsen, dan konsumen. Berikut adalah gambaran singkat tentang bagaimana masing-masing model tersebut bekerja bersama untuk memberikan Apache Kafka kemampuan intinya.

Ketika pengguna berinteraksi dengan situs web, untuk mendaftar layanan atau melakukan pemesanan misalnya, itu digambarkan sebagai ‘peristiwa’. Dalam arsitektur Apache, peristiwa adalah pesan apa pun yang berisi informasi yang menggambarkan apa yang telah dilakukan pengguna. Misalnya, jika pengguna telah mendaftar di situs web, catatan peristiwa akan berisi nama dan alamat email mereka.

Mungkin tidak ada kemampuan lain yang membedakan Apache Kafka dari arsitektur penyimpanan data lainnya lebih dari kemampuannya untuk melakukan streaming peristiwa, kemampuan yang dikenal sebagai ‘streaming peristiwa’ atau hanya ‘streaming’ (dan khususnya, dalam kasus Apache Kafka, sebagai aliran Kafka). Streaming peristiwa adalah ketika data yang dihasilkan oleh ratusan atau bahkan ribuan produsen dikirim secara bersamaan melalui platform ke konsumen.

‘Produsen’, dalam arsitektur Apache Kafka, adalah apa pun yang dapat menghasilkan data, misalnya server web, aplikasi, atau komponen aplikasi, Internet of Things (IoT), perangkat, dan banyak lainnya. ‘Konsumen’ adalah komponen apa pun yang membutuhkan data yang dihasilkan oleh produsen untuk berfungsi. Misalnya, dalam aplikasi IoT, data dapat berupa informasi dari sensor yang terhubung ke internet, seperti pengukur suhu atau sensor di kendaraan otonom yang mendeteksi lampu lalu lintas telah berubah.

Arsitektur Kafka dirancang sedemikian rupa sehingga dapat menangani masuknya data peristiwa yang konstan yang dihasilkan oleh produsen, menyimpan catatan akurat dari setiap peristiwa, dan terus-menerus mempublikasikan aliran catatan ini kepada konsumen.

Kemampuan inti Apache Kafka dalam pemrosesan data real-time telah membuka pintu masuk dalam hal apa yang dapat dilakukan aplikasi di banyak industri. Menggunakan Kafka, perusahaan menjelajahi cara-cara baru untuk memanfaatkan data streaming untuk meningkatkan pendapatan, mendorong transformasi digital, dan menciptakan pengalaman yang menyenangkan bagi pelanggan mereka. Berikut adalah beberapa contoh yang paling mencolok.

Internet of Things (IoT), jaringan perangkat yang disematkan dengan sensor yang memungkinkan mereka mengumpulkan dan berbagi data melalui Internet, sangat bergantung pada arsitektur Apache Kafka. Misalnya, sensor yang terhubung ke kincir angin menggunakan kemampuan IoT untuk mengirimkan data tentang hal-hal seperti kecepatan angin, suhu, dan kelembaban melalui internet. Dalam arsitektur ini, setiap sensor adalah produsen, menghasilkan data setiap detik yang dikirim ke server backend atau database, yaitu konsumen, untuk diproses.

Arsitektur Kafka memfasilitasi transmisi dan penerimaan data bolak-balik ini, serta pemrosesan, secara real-time, memungkinkan para ilmuwan dan insinyur untuk melacak kondisi cuaca dari ratusan atau ribuan kilometer jauhnya. Kemampuan penyimpanan catatan dan antrian pesan Apache memastikan kualitas dan keakuratan data yang dikumpulkan.

Dengan cara yang sama Apache memungkinkan pengumpulan data melalui perangkat IoT yang dapat dialirkan ke konsumen secara real-time, itu juga memungkinkan pengumpulan dan analisis informasi dari pasar saham.

Apache telah digunakan untuk banyak beban kerja bervolume tinggi yang kritis untuk bisnis yang penting untuk perdagangan saham dan memantau pasar keuangan. Beberapa bank dan lembaga keuangan terbesar di dunia, seperti PayPal, ING, dan JP Morgan Chase, menggunakannya untuk analisis data real-time, deteksi penipuan keuangan, manajemen risiko dalam operasi perbankan, kepatuhan terhadap peraturan, analisis pasar, dan banyak lagi.

Peritel online dan situs e-commerce harus memproses ribuan pesanan dari aplikasi atau situs web mereka setiap harinya, dan Kafka memainkan peran penting dalam mewujudkan hal ini bagi banyak bisnis. Waktu respons dan manajemen hubungan pelanggan (CRM) adalah kunci keberhasilan dalam industri retail, jadi penting agar pesanan diproses dengan cepat dan akurat.

Kafka membantu menyederhanakan komunikasi antara pelanggan dan bisnis, menggunakan alur datanya untuk merekam peristiwa secara akurat dan menyimpan catatan pesanan dan pembatalan, memperingatkan semua pihak terkait secara real-time. Selain memproses pesanan, Kafka menghasilkan data akurat yang dapat dianalisis untuk menilai kinerja bisnis dan mengungkap insight berharga.

Industri kesehatan bergantung pada Kafka untuk menghubungkan rumah sakit dengan catatan kesehatan elektronik (EHR) penting dan informasi pasien rahasia. Kafka memfasilitasi komunikasi dua arah yang mendukung aplikasi kesehatan yang mengandalkan data yang dihasilkan secara real-time oleh beberapa sumber berbeda. Kemampuan Kafka juga memungkinkan berbagi pengetahuan secara real-time; misalnya, alergi pasien terhadap obat tertentu yang dapat menyelamatkan nyawa.

Selain membantu dokter mendapatkan data real-time yang menginformasikan bagaimana mereka merawat pasien, Kafka juga sangat penting bagi komunitas riset medis. Kemampuan penyimpanan data dan analitiknya membantu para peneliti menjelajahi data medis untuk mendapatkan insight tentang penyakit dan perawatan pasien, mempercepat terobosan medis.

Perusahaan telekomunikasi menggunakan Apache untuk berbagai layanan. Terutama, pemrosesan aliran data real-time digunakan untuk memantau jaringan yang memberi daya ke jutaan perangkat nirkabel di seluruh dunia. Apache mengumpulkan data tentang operasi jaringan yang dialirkan secara real-time ke server yang terus-menerus menganalisisnya untuk masalah apa pun. Catatan yang disimpan Apache untuk perusahaan telekomunikasi termasuk panggilan, teks, data pelanggan, penggunaan, panggilan terputus, dan banyak lagi.

Platform game paling canggih saat ini bergantung pada komunikasi real-time antara pemain yang terpisah ratusan bahkan ribuan kilometer. Jika ada jeda waktu dalam permainan di mana waktu reaksi pemain menjadi kunci keberhasilan, kinerja akan menurun. Terlebih lagi, industri game telah berkembang pesat akhir-akhir ini, tumbuh dengan tingkat pertumbuhan tahunan gabungan (CAGR) sebesar 13,4% dan meningkatnya pengawasan terhadap metrik operasional utamanya.

Apache menggerakkan komunikasi dan interaksi secepat kilat antara pemain yang membuat ekosistem game populer dan hiper-nyata begitu populer. Game baru mengandalkan kemampuan streaming real-time Apache serta analitik real-time dan fungsi penyimpanan data. Selain itu, alur streaming Apache membantu pemain melacak satu sama lain secara real-time dengan memastikan bahwa gerakan pemain ditransmisikan ke pemain lain secara instan. 

Pengembang dan insinyur di beberapa perusahaan terbesar dan paling modern di dunia menggunakan Apache untuk membangun banyak aplikasi bisnis real-time. Apache Kafka berada di balik aplikasi yang melayani industri keuangan, raksasa belanja online, platform streaming musik dan video, inovator game video, dan banyak lagi. Mengembangkan aplikasi dengan Kafka memiliki banyak keunggulan dibandingkan platform lain, berikut adalah beberapa keuntungan yang paling populer.

Sistem pemrosesan data Kafka menggunakan API dengan cara unik yang membantunya mengoptimalkan integrasi data ke banyak desain penyimpanan basis data lainnya, seperti arsitektur SQL dan NoSQL populer, yang digunakan untuk analisis big data.

Kafka dibangun untuk mengatasi masalah latensi tinggi dalam pemrosesan antrian batch di beberapa situs web tersibuk di dunia. Ini memiliki apa yang dikenal sebagai skalabilitas elastis, multi-klaster, memungkinkan alur kerja disediakan di beberapa klaster Kafka, bukan hanya satu, memungkinkan skalabilitas yang lebih besar, throughput tinggi, dan latensi rendah.

Apache Connect, alat streaming data, dilengkapi dengan 120 konektor yang dibangun sebelumnya yang memungkinkan Apache berintegrasi dengan semua solusi penyimpanan data backend paling populer, termasuk AWS Amazon S3, MongoDB, Google BigQuery, ElasticSearch, Azure, DataDog, dan banyak lagi. Pengembang yang menggunakan Apache dapat mempercepat pengembangan aplikasi dengan dukungan untuk persyaratan apa pun yang dimiliki organisasi mereka.

Karena beberapa situs web terbesar dan paling menuntut di dunia menggunakan Apache, alat ini perlu dapat mencatat aktivitas pengguna dengan cepat dan akurat untuk menghindari gangguan. Apache mencatat peristiwa yang sering terjadi seperti pendaftaran pengguna, tampilan halaman, pembelian, dan informasi lain yang terkait dengan pelacakan aktivitas situs web secara real-time. Kemudian mengelompokkan data berdasarkan topik dan menyimpannya melalui jaringan terdistribusi untuk akses cepat dan mudah.

Apache menerima dan menyimpan pesan dalam antrean, sebuah kontainer yang digunakan untuk menyimpan dan mengirimkan pesan. Kontainer menghubungkan pesan ke aplikasi konsumen dan pengguna. Apache dirancang dengan cara yang mirip dengan broker pesan populer lainnya, seperti RabbitMQ; tetapi tidak seperti Rabbit dan broker lain ini, pesan dibagi menjadi topik Kafka menggunakan kunci pesan yang dapat digunakan untuk menyaring pesan berdasarkan relevansi.

Salah satu atribut Apache yang paling menarik adalah kemampuannya untuk menangkap dan menyimpan data peristiwa secara real-time. Alur data real-time populer lainnya harus berjalan dalam apa yang disebut batch terjadwal, kumpulan data yang hanya dapat diproses pada waktu yang telah dijadwalkan sebelumnya. Desain Apache memungkinkan data diproses secara real-time, memungkinkan teknologi seperti IoT, analitik, dan lainnya yang bergantung pada pemrosesan data real-time untuk berfungsi.

Apache Kafka dibangun untuk menyimpan data dan menyiarkan acara secara real-time, memberikan pengalaman dinamis pengguna di berbagai aplikasi. IBM Event Streams membantu bisnis mengoptimalkan Kafka dengan platform sumber terbuka yang dapat diterapkan baik sebagai layanan yang dikelola sepenuhnya di IBM Cloud atau on premises sebagai bagian dari Event Automation.