Apa itu pemrosesan aliran data?

Pemrosesan aliran adalah metode menyerap dan menganalisis data saat dihasilkan secara real time.

Tidak seperti pemrosesan batch tradisional, yang bekerja dengan kumpulan data statis, pemrosesan aliran menangani aliran data berkelanjutan dari berbagai sumber seperti sensor, platform media sosial, transaksi keuangan, dan perangkat Internet of Things (IoT) . Setiap perubahan, tindakan, atau kejadian dalam sistem sumber tersebut dapat direpresentasikan sebagai “peristiwa,” itulah sebabnya pemrosesan aliran terkadang juga disebut sebagai “pemrosesan event streams.”

Pendekatan real-time ini membantu organisasi merespons informasi baru dengan segera, sehingga menjadikan pemrosesan aliran ideal untuk aplikasi seperti deteksi penipuan, analisis prediktif, dan pengalaman pelanggan yang dipersonalisasi. Platform seperti Apache Kafka biasanya digunakan untuk mendukung pemrosesan streaming dengan memungkinkan sistem menerbitkan, mengangkut, dan memproses data real-time dalam jumlah besar secara andal dan dalam skala besar.

Pemrosesan aliran juga penting untuk aplikasi kecerdasan buatan (AI) dan machine learning (ML), yang sering bergantung pada data yang tepat waktu dan terus diperbarui untuk menghasilkan prediksi dan insight yang akurat. Tanpa pemrosesan aliran, modelmungkin bergantung pada data yang basi atau tidak lengkap, yang dapat mengurangi akurasi prediksi dan meningkatkan risiko.

Arsitektur pemrosesan aliran berisi teknologi dan pola yang menyerap, mengangkut, memproses, dan menganalisis aliran data secara real time.

Dalam arsitektur tipikal, aliran data berkelanjutan bergerak melalui platform data streaming, tempat aliran tersebut dicerna, disimpan di penyimpanan, dan disediakan untuk sistem hilir. Kerangka kerja dan aplikasi pemrosesan streaming kemudian memproses data secara real time dan mengirimkannya ke tujuan hilir.

Beberapa arsitektur pemrosesan aliran mengikuti pola arsitektur seperti Lambda atau Kappa. Arsitektur Lambda menggunakan pendekatan dual-pipeline yang menggabungkan pemrosesan batch dan aliran, sering kali untuk mendukung analisis data historis dan pemrosesan latensi rendah. Kappa menggunakan pipeline streaming tunggal untuk semua data, yang dapat menyederhanakan arsitektur keseluruhan dan sering dipilih untuk data berbasis peristiwa.

Platform data streaming memberikan dasar bagi pipeline dan aplikasi data real-time. Platform tersebut berfungsi sebagai jalur utama perpesanan dan lapisan penyimpanan yang memungkinkan data mengalir antara sistem atau aplikasi yang menghasilkan peristiwa dan layanan atau aplikasi yang memproses atau menganalisis peristiwa tersebut.

Apache Kafka adalah salah satu platform sumber terbuka yang paling banyak digunakan untuk streaming peristiwa. Melalui log peristiwa yang terdistribusi dan tahan lama, Kafka memungkinkan aplikasi untuk memublikasikan, berlangganan, menyimpan, dan memutar ulang aliran data. Kemampuan ini membuatnya berguna untuk analitik real-time, integrasi aplikasi, deteksi penipuan, pemrosesan data IoT, dan arsitektur berbasis peristiwa.

Confluent adalah platform streaming data yang dibangun di sekitar Apache Kafka. Platform ini menawarkan layanan terkelola, konektor, tata kelola, manajemen skema, keamanan, dan alat pemrosesan aliran untuk membantu organisasi mengoperasikan Kafka dalam skala besar.

Platform dan layanan data streaming lainnya meliputi:

• Layanan Kafka Terkelola: Cloud Layanan yang mengoperasikan infrastruktur Kafka untuk pengguna.
  
  
• Amazon Kinesis: Layanan cloud-native untuk streaming dan konsumsi data secara real-time.
  
  
• Google Cloud Pub/Sub: Layanan nirserver pengiriman pesan dan peristiwa untuk Streaming Analytics dan Integrasi aplikasi.
  
  
• Microsoft Azure Event Hub: Layanan penyerapan peristiwa throughput tinggi untuk beban kerja data streaming.

Kerangka kerja pemrosesan aliran adalah alat yang digunakan pengembang untuk memproses dan menganalisis data yang bergerak. Sementara platform streaming seperti Kafka berfokus pada penyerapan, penyimpanan, dan pengangkutan peristiwa, kerangka kerja pemrosesan aliran berfokus pada komputasi: menyaring, mengubah, menggabungkan, mengintegrasikan, dan menganalisis data saat bergerak melalui pipeline.

Banyak kerangka kerja pemrosesan aliran terintegrasi dengan Kafka, menggunakan topik Kafka sebagai sumber peristiwa yang masuk dan tujuan untuk hasil yang telah diproses.

Contoh kerangka kerja dan alat pemrosesan aliran meliputi:

• Kafka Streams: Pustaka Java untuk membangun aplikasi pemrosesan aliran langsung di Apache Kafka.
  
  
• ksqlDB: Mesin pemrosesan aliran berbasis SQL yang dibangun di atas Kafka Streams, yang memungkinkan pengembang memproses dan mengkueri data streaming menggunakan sintaks SQL.
  
  
• Apache Flink: Kerangka kerja pemrosesan aliran dengan manajemen dalam memori yang dirancang untuk komputasi stateful dan pemrosesan peristiwa yang kompleks. Kerangka kerja ini biasanya digunakan untuk contoh penggunaan seperti deteksi penipuan dan pemantauan.

• Apache Spark Structured Streaming: Dibangun di atas solusi Apache Spark Streaming yang lebih lama, teknologi ini merupakan mesin pemrosesan aliran yang mendukung analitik real-time bersama pemrosesan batch. Teknologi ini sering digunakan untuk menggabungkan streaming dan analisis data historis.
  
  
• Apache Storm: Sistem komputasi real-time terdistribusi untuk memproses aliran data tak terbatas dengan latensi rendah.

Bayangkan memantau tanda-tanda vital pasien, tetapi hanya memeriksa data setiap beberapa jam—penyedia layanan medis akan melewatkan perubahan penting yang memerlukan tindakan segera.

Organisasi di seluruh industri menghadapi risiko serupa ketika mereka hanya mengandalkan pemrosesan data yang tertunda atau berbasis batch. Untuk bertindak dengan cepat dan presisi, mereka membutuhkan akses ke informasi saat informasi tersebut terjadi. Sistem pemrosesan aliran mengatasi kebutuhan ini dengan terus menyerap dan menganalisis data secara real time, sehingga mengurangi latensi yang melekat pada beban kerja ekstrak, transformasi, muat (ETL) batch terjadwal.

Melalui pemrosesan data yang nyaris seketika dari sistem terdistribusi di seluruh lingkungan hybrid dan multicloud —seperti basis data relasional, data lake, antrean pesan, perangkat IoT, dan aplikasi perusahaan—pemrosesan aliran membantu organisasi membangun tampilan data operasional yang lebih terpadu dan nyaris seketika. Hal ini mendukung contoh penggunaan seperti deteksi anomali dan pencegahan penipuan, harga dinamis, dan personalisasi real-time.

Pemrosesan aliran juga semakin penting untuk meningkatkan inisiatif AI yang bergantung pada data yang terus diperbarui. Seiring bertambahnya volume data dan kompleksitas model, infrastruktur data perusahaan harus mampu menangani throughput tinggi dan penskalaan yang cepat di seluruh lingkungan terdistribusi.

Riset dari IBM® Institute for Business Value menunjukkan bahwa sekitar setengah dari organisasi yang disurvei memprioritaskan pengoptimalan jaringan, pemrosesan data yang lebih cepat, dan komputasi terdistribusi untuk mendukung beban kerja modern. Tanpa kemampuan untuk memproses dan memberikan data bervolume tinggi secara real time, organisasi berisiko mendapatkan insight yang lebih lambat, akurasi model yang berkurang, dan kehilangan peluang untuk memperoleh keunggulan kompetitif.

Pemrosesan aliran memainkan peran penting dalam aplikasi AI yang membutuhkan responsivitas waktu nyata. Misalnya, sistem AI untuk pemeliharaan prediktif, deteksi penipuan, sistem otonom, dan rekomendasi yang dipersonalisasi sering kali mengandalkan data baru berkecepatan tinggi untuk menghasilkan prediksi atau keputusan yang tepat waktu.

Dengan memungkinkan aplikasi AI menyerap dan bertindak atas data saat data dibuat—baik dari pembacaan sensor pada peralatan industri maupun perilaku pengguna di situs web—pemrosesan aliran membantu sistem AI merespons perubahan kondisi secara real time. Kemampuan ini meningkatkan akurasi dan relevansi output AI. Faktanya, hampir 55% organisasi yang disurvei menyebutkan peningkatan pengalaman pelanggan melalui kemampuan AI real-time sebagai pendorong utama untuk berinvestasi dalam infrastruktur AI, menurut IBM® Institute for Business Value.

Pemrosesan aliran juga mendukung penerapan dan peningkatan model AI. Pipeline streaming mengirimkan data secara real-time ke data lake, gudang data, atau penyimpanan fitur, sehingga menciptakan sumber data yang berkesinambungan untuk pemantauan, evaluasi, dan pelatihan ulang model dari waktu ke waktu.

Pemrosesan aliran menawarkan berbagai manfaat yang membantu organisasi merespons peristiwa secara langsung dalam waktu nyata, mengoptimalkan sumber daya, mengintegrasikan beragam sumber data di seluruh ekosistem data, dan mendukung aplikasi berbasis data. Manfaat utamanya mencakup:

• Insight real-time untuk pengambilan keputusan yang lebih cepat
• Skalabilitas dan fleksibilitas
• Meningkatkan pengalaman pelanggan
• Efisiensi operasional
• Integrasi dengan ekosistem data
• Dukungan untuk arsitektur hybrid

Pemrosesan aliran memungkinkan organisasi menganalisis data saat data tersebut dibuat, sehingga memungkinkan deteksi tren, anomali, atau peluang dengan lebih cepat. Dengan mengurangi latensi antara pembuatan dan analisis data, bisnis dapat merespons peristiwa dalam hitungan milidetik—penting untuk keamanan siber, deteksi penipuan, pemantauan, dan beban kerja sensitif waktu lainnya.

Teknologi pemrosesan aliran dapat menangani volume data yang sangat besar di seluruh sistem terdistribusi dan meningkatkan kapasitas seiring dengan perubahan permintaan. Elastisitas ini memberi bisnis fleksibilitas untuk beradaptasi dengan beban kerja yang berfluktuasi, mengintegrasikan berbagai sumber data, dan mendukung contoh penggunaan baru tanpa merombak infrastruktur mereka.

Pemrosesan aliran dapat mendukung personalisasi real-time melalui mesin rekomendasi dan antarmuka yang responsif. Kemampuan ini membantu bisnis memberikan interaksi pelanggan yang lebih menarik dan relevan.

Pemantauan sistem, rantai pasokan dan infrastruktur secara real time dan berkelanjutan dapat membantu organisasi melakukan pemeliharaan proaktif dan pengoptimalan proses, mengurangi waktu henti, dan menurunkan biaya.

Pemrosesan aliran data dapat terus-menerus memasukkan data real-time ke dalam data lake, gudang data, lakehouse, dan pipeline, sehingga mendukung alur kerja rekayasa data, analitik, machine learning, dan kecerdasan bisnis.

Teknologi pemrosesan aliran dapat melengkapi sistem pemrosesan batch, membantu organisasi menganalisis data historis dan real-time. Misalnya, Apache Spark mendukung streaming analytics dan pemrosesan batch, sementara Apache Kafka dapat bertindak sebagai fondasi analitik streaming yang menangani data peristiwa untuk pemrosesan hilir.

Pada intinya, pemrosesan stream mengikuti model tiga tahap:

• Penyerapan
• Pemrosesan
• Output

Selama penyerapan, konektor streaming atau platform streaming peristiwa menangkap data real-time dari sumber seperti sensor, perangkat yang terhubung, aplikasi mobile, atau sistem perusahaan. Data yang masuk sering kali tidak terbatas dan tiba secara terus-menerus, artinya data tersebut dihasilkan tanpa titik akhir tetap dan dapat tumbuh tanpa batas waktu ketika peristiwa baru terjadi. Alat seperti Kafka Connect dan Apache Pulsar merupakan alat utama untuk menangani penyerapan data berkecepatan tinggi.

Pada tahap pemrosesan, data diubah, disaring, diperkaya, atau dianalisis saat data tiba. Fase ini dapat mencakup operasi seperti mengagregasi metrik, mendeteksi anomali, menggabungkan beberapa aliran, atau menerapkan model machine learning untuk inferensi real-time.

Pemroses aliran sangat berharga dalam lingkungan big data, di mana organisasi harus mengelola dan menganalisis volume besar data yang bergerak cepat dari beragam sumber. Operasi ini diorkestrasi melalui pipeline pemrosesan, yang menentukan urutan transformasi dan logika yang diterapkan saat data mengalir melalui sistem.

Aliran output adalah tahap akhir, di mana data yang telah diproses dikirim ke sistem hilir seperti dasbor real-time untuk pemantauan, basis data untuk penyimpanan, atau sistem otomatis yang memulai alur kerja dan peringatan. Dalam banyak kasus, data yang telah diproses juga dialihkan ke data lake untuk eksplorasi yang fleksibel atau ke gudang data untuk kueri dan pelaporan terstruktur.

Meskipun pemrosesan aliran menawarkan banyak manfaat, hal ini juga dapat menimbulkan tantangan dalam beberapa dimensi manajemen data, arsitektur, integrasi, dan operasi:

• Mengelola data bervolume tinggi dan berkecepatan tinggi dari berbagai sumber
• Mengintegrasikan pemrosesan aliran ke dalam strategi data yang lebih luas
• Merancang API yang andal dan logika aplikasi real-time 
• Memilih bahasa pemrograman yang tepat
• Menjaga konsistensi data dan tata kelola skema 
• Mendukung kueri real-time dan analisis hybrid

Input dari berbagai sistem dan perangkat menghasilkan volume besar data yang bergerak cepat dan membutuhkan pemrosesan latensi rendah. Untuk menangani hal ini secara efektif, organisasi memerlukan mesin pemrosesan aliran dan desain sistem yang dapat diskalakan secara horizontal, mendistribusikan beban kerja di seluruh node, dan mempertahankan kinerja saat volume data berfluktuasi.

Organisasi juga harus mempertimbangkan bagaimana pemrosesan aliran cocok dengan ekosistem data yang lebih luas. Integrasi ini dapat menjadi tantangan karena tim data perlu menentukan data mana yang harus diproses secara real time, data mana yang harus disimpan untuk analisis nanti, dan bagaimana sistem streaming harus berinteraksi dengan aplikasi dan pipeline yang ada.

Aplikasi streaming sering berinteraksi dengan layanan lain melalui antarmuka pemrograman aplikasi (API), antarmuka berbasis peristiwa, dan layanan mikro yang dirancang untuk komunikasi latensi rendah dan toleransi kesalahan. Selain itu, pengembang harus mempertimbangkan kompleksitas algoritma yang digunakan untuk menganalisis data yang bergerak, baik untuk deteksi anomali, pemodelan prediktif, maupun pengambilan keputusan real-time.

Pemrosesan aliran mengharuskan tim untuk memilih alat dan bahasa yang sesuai dengan kebutuhan kinerja, skalabilitas, dan pengembangan mereka. Pengembang sering beralih ke Java dan Python, yang masing-masing melayani tujuan berbeda dalam ekosistem pemrosesan aliran. Java biasanya digunakan untuk membangun pipeline tingkat produksi yang dapat diskalakan dalam kerangka kerja seperti Kafka dan Apache Flink, sedangkan Python digunakan untuk pembuatan prototipe cepat dan integrasi model machine learning ke dalam alur kerja streaming.

Untuk menjaga konsistensi dan interpretabilitas data saat data mengalir melalui sistem, platform pemrosesan aliran bergantung pada skema, yang menentukan format, jenis, dan struktur data. Skema ini membantu memvalidasi data di seluruh node terdistribusi dan mendukung kueri waktu nyata. Tanpa tata kelola skema yang kuat, perubahan format peristiwa dapat merusak aplikasi, dasbor, atau pipeline machine learning.

Banyak platform pemrosesan aliran menyediakan antarmuka seperti SQL yang memungkinkan pengguna menyaring, mengumpulkan, dan menggabungkan data streaming tanpa menulis kode yang rumit. Namun, mengkueri data yang bergerak bisa menjadi tantangan. Organisasi juga perlu mengintegrasikan sistem streaming dengan lingkungan analitik batch dan historis untuk menggabungkan insight real-time dengan konteks historis, yang dapat menambah kompleksitas.

Organisasi di berbagai industri mengadopsi aplikasi pemrosesan aliran untuk menindaklanjuti data saat data tersebut dihasilkan. Di bawah ini adalah contoh bagaimana berbagai industri memanfaatkan pemrosesan aliran untuk meningkatkan efisiensi, hasil pasien, interaksi pelanggan, dan banyak lagi.

Memilih antara pemrosesan aliran dan pemrosesan batch bergantung pada sifat data, urgensi insight, dan kompleksitas analisis.

Pemrosesan aliran sangat ideal untuk beban kerja yang memerlukan responsivitas waktu nyata atau nyaris seketika. Misalnya, pemrosesan aliran memungkinkan analisis data secara real-time, pemantauan langsung, rekomendasi yang dipersonalisasi, dan manajemen inventaris yang dinamis karena dapat memproses data dalam jumlah besar secara terus-menerus saat data mengalir melalui pipeline data.

Di sisi lain, pemrosesan batch lebih tepat ketika bekerja dengan volume data historis berskala besar atau ketika latensi kurang penting. Pemrosesan ini biasanya digunakan untuk tugas-tugas seperti pelaporan, pergudangan data, dan analisis tren jangka panjang, di mana data dari berbagai sumber data dikumpulkan, disimpan, dan diproses pada interval yang dijadwalkan.

Pemrosesan batch dapat lebih sederhana untuk diterapkan dan lebih hemat biaya untuk beban kerja yang tidak memerlukan hasil instan. Dalam banyak arsitektur modern, organisasi menggabungkan kedua pendekatan: menggunakan pemrosesan aliran untuk insight langsung dan pemrosesan batch untuk analisis retrospektif yang lebih mendalam. Model hybrid ini memaksimalkan nilai data real-time dan historis.