7 Studi Kasus Penggunaan Apache Kafka

Apache Kafka merupakan platform terdistribusi untuk data streaming, pada ada dasarnya Apache Kafka merupakan sistem publish/subscribe messaging baca selengkapnya disini.

Apache kafka memiliki beberapa fitur keren yang bisa kamu manfaatkan untuk kebutuhan data streaming dan juga pemrosesan data lainya.

Berikut ini beberapa studi kasus penggunaan Apache Kafka:

1) Messaging

Kafka bekerja dengan baik sebagai pengganti message broker yang lebih tradisional. Message broker digunakan untuk berbagai alasan.

Dibandingkan dengan kebanyakan sistem messaging, Kafka memiliki throughput yang lebih baik, partisi bawaan, replikasi, dan toleransi kesalahan yang menjadikannya solusi yang baik untuk aplikasi pemrosesan pesan skala besar.

Dalam banyak hal penggunaan messaging seringkali menghasilkan throughput yang relatif rendah, tetapi mungkin memerlukan latensi End-to-End yang rendah dan seringkali bergantung pada kehandalan feature yang disediakan Kafka.

Dalam kasus ini Kafka sebanding dengan sistem messaging tradisional seperti ActiveMQ atau RabbitMQ .

2) Activity Tracking

Kafka dapat digunakan untuk membangun alur pelacakan aktivitas pengguna,  sebagai kumpulan umpan publish-subscribe real-time. Ini berarti aktivitas situs (tampilan halaman, penelusuran, atau tindakan lain yang mungkin dilakukan pengguna) dipublikasikan ke topik utama dengan satu topik per jenis aktivitas.

Pelacakan aktivitas seringkali memiliki volume yang sangat tinggi karena banyak pesan aktivitas dihasilkan untuk setiap tampilan halaman pengguna.

3) Data Monitoring

Kafka sering digunakan untuk data monitoring operasional. Ini melibatkan agregasi statistik dari aplikasi terdistribusi untuk menghasilkan umpan terpusat dari data operasional.

4) Agregasi Log

Banyak orang menggunakan Kafka sebagai pengganti solusi agregasi log. Agregasi log biasanya mengumpulkan file log fisik dari server dan menempatkannya di tempat sentral (server file atau mungkin HDFS) untuk diproses.

Kafka mengabstraksikan detail file dan memberikan abstraksi yang lebih bersih dari log atau data peristiwa sebagai aliran pesan. Hal ini memungkinkan pemrosesan latensi yang lebih rendah dan dukungan yang lebih mudah untuk berbagai sumber data dan konsumsi data terdistribusi.

Dibandingkan dengan sistem log-sentris seperti Scribe atau Flume, Kafka menawarkan kinerja yang sama baiknya, jaminan daya tahan yang lebih kuat karena replikasi, dan latensi end-to-end yang jauh lebih rendah.

5) Stream Processing

Banyak pengguna Kafka memproses data dalam pipeline pemrosesan yang terdiri dari beberapa tahap, di mana data input mentah dikonsumsi dari topik Kafka dan kemudian dikumpulkan, diperkaya, atau diubah menjadi topik baru untuk konsumsi lebih lanjut atau pemrosesan lanjutan.

Misalnya, alur pemrosesan untuk merekomendasikan artikel berita melalui konten artikel dari umpan RSS dan menerbitkannya ke topik "artikel"; pemrosesan lebih lanjut dapat menormalkan atau menghapus duplikat konten ini dan menerbitkan konten artikel yang telah dibersihkan ke topik baru.

6)Event Sourcing

Event Sourcing adalah gaya desain aplikasi di mana perubahan status dicatat sebagai urutan catatan yang diatur waktu. Dukungan Kafka untuk data log tersimpan yang sangat besar menjadikannya backend yang sangat baik untuk aplikasi yang dibangun dengan gaya ini.

7) Log Komit

Kafka dapat berfungsi sebagai semacam log komit eksternal untuk sistem terdistribusi. Log membantu mereplikasi data antar node dan bertindak sebagai mekanisme sinkronisasi ulang untuk node yang gagal dan juga berfungsi untuk pemulihan data.

Baca artikel lainya :

• Mengenal grafana aplikasi web visualiasi interaktif


• 5 manfaat teknologi NFC untuk keseharian kita


• Tips ganti key pair ec2 aws yang hilang


• Python pandas basic tutorial untuk pemula


• Data frame dengan pandas dan SQLAlchemy


• Mengolah data CSV dengan pandas


• Mengolah data XLSX dengan pandas


• 6 tehnik basic pengolahan data dengan pandas

sumber referensi : kafka.apache.org