Kafka mengalami perkembangan yang sangat pesat. Dilansir dari situs resmi, lebih dari sepertiga dari semua perusahaan Fortune 500 menggunakan Kafka. Perusahaan-perusahaan ini termasuk sepuluh perusahaan perjalanan teratas, tujuh dari sepuluh bank teratas, delapan dari sepuluh perusahaan asuransi teratas, sembilan dari sepuluh perusahaan telekomunikasi teratas, dan banyak lagi. LinkedIn, Microsoft, dan Netflix memproses pesan empat koma sehari dengan Kafka.
Apa itu Kafka?
Kafka adalah perangkat lunak sumber terbuka yang menyediakan kerangka kerja untuk menyimpan, membaca, dan menganalisis data streaming. Menjadi open source, berarti pada dasarnya Kafka gratis untuk digunakan dan memiliki jaringan besar pengguna dan pengembang yang berkontribusi terhadap pembaruan, fitur baru, dan menawarkan dukungan untuk pengguna baru.
Kafka dirancang untuk dijalankan di lingkungan “terdistribusi”. Kafka berjalan di beberapa (atau banyak) server, memanfaatkan kekuatan pemrosesan tambahan dan kapasitas penyimpanan yang dibawanya.
Kafka awalnya dibuat di LinkedIn, di mana ia berperan dalam menganalisis hubungan antara jutaan pengguna profesional mereka untuk membangun jaringan di antara orang-orang. Itu diberikan status open source dan diteruskan ke Apache Foundation – yang mengoordinasikan dan mengawasi pengembangan perangkat lunak open source – pada tahun 2011.
Apa fungsi Kafka?
Agar tetap kompetitif, bisnis saat ini semakin mengandalkan analisis data real-time yang memungkinkan mereka memperoleh wawasan yang lebih cepat dan waktu respons yang lebih cepat. Wawasan waktu nyata memungkinkan bisnis atau organisasi membuat prediksi tentang apa yang harus mereka simpan, promosikan, atau tarik dari rak, berdasarkan informasi paling mutakhir yang mungkin.
Secara tradisional, data telah diproses dan ditransmisikan melalui jaringan dalam “batch”. Hal ini karena keterbatasan dalam pipeline, kecepatan di mana CPU dapat menangani perhitungan yang terlibat dalam membaca dan mentransfer informasi, atau di mana sensor dapat mendeteksi data. “Kemacetan” dalam kemampuan kita untuk memproses data telah ada sejak manusia pertama kali mulai merekam dan bertukar informasi dalam catatan tertulis.
Karena sifatnya yang terdistribusi dan cara yang efisien dalam mengelola data yang masuk, Kafka mampu beroperasi dengan sangat cepat, cluster besar dapat memantau dan bereaksi terhadap jutaan perubahan pada kumpulan data setiap detik. Hal ini berarti menjadi mungkin untuk mulai bekerja dengan streaming data secara real-time.
Kafka awalnya dirancang untuk melacak perilaku pengunjung situs web besar dan sibuk (seperti LinkedIn). Dengan menganalisis data clickstream (bagaimana pengguna menavigasi situs dan fungsi apa yang mereka gunakan) dari setiap sesi, pemahaman yang lebih baik tentang perilaku pengguna dapat dicapai. Hal ini memungkinkan untuk memprediksi artikel berita, atau produk yang dijual, yang mungkin diminati pengunjung.
Sejak itu, Kafka telah digunakan secara luas, dan merupakan bagian integral dari tumpukan di Spotify, Netflix, Uber, Goldman Sachs, Paypal, dan CloudFlare, yang semuanya menggunakannya untuk memproses data streaming dan memahami perilaku pelanggan, atau sistem. Faktanya, menurut situs web mereka, satu dari lima bisnis Fortune 500 menggunakan Kafka sampai batas tertentu.
Salah satu niche khusus di mana Kafka mendapatkan dominasi adalah industri perjalanan, di mana kemampuan streamingnya membuatnya ideal untuk melacak detail pemesanan jutaan penerbangan, paket liburan, dan lowongan hotel di seluruh dunia.
Singkatnya, Kafka digunakan untuk pemrosesan aliran, pelacakan aktivitas situs web, pengumpulan dan pemantauan metrik, agregasi log, analisis waktu nyata, CEP, penyerapan data ke Spark, penyerapan data ke Hadoop, CQRS, pesan replay, pemulihan kesalahan, dan pendistribusian yang terjamin. komit log untuk komputasi dalam memori (microservices).
Bagaimana cara kerja Kafka?
Apache mengambil informasi yang dapat dibaca dari sejumlah besar sumber data dan mengaturnya menjadi “topik”. Sebagai contoh yang sangat sederhana, salah satu sumber data ini dapat berupa log transaksi di mana toko ritel mencatat setiap penjualan.
Kafka akan memproses aliran informasi ini dan membuat “topik”, yang dapat dianalisis oleh siapa saja yang membutuhkan wawasan tentang data tersebut. Hal ini mungkin terdengar mirip dengan bagaimana database konvensional memungkinkan Anda menyimpan atau menyortir informasi, tetapi dalam kasus Kafka, akan cocok untuk jaringan toko grosir nasional yang memproses ribuan penjualan setiap menit.
Hal ini dicapai dengan menggunakan fungsi yang dikenal sebagai Produser, yang merupakan antarmuka antara aplikasi (misalnya perangkat lunak yang memantau database transaksi terstruktur tetapi tidak disortir toko ritel) dan topik database Kafka sendiri untuk data yang dipesan dan tersegmentasi, yang dikenal sebagai Kafka Log Topik.
Seringkali aliran data ini akan digunakan untuk mengisi data lake seperti database terdistribusi Hadoop atau untuk memberi makan pipa pemrosesan real-time seperti Spark atau Storm.
Antarmuka lain yang dikenal sebagai Konsumen, memungkinkan log topik untuk dibaca, dan informasi yang disimpan di dalamnya diteruskan ke aplikasi lain yang mungkin membutuhkannya. Misalnya, sistem toko ritel untuk memperbarui stok yang habis, atau membuang barang yang kedaluwarsa .
Saat Anda menggabungkan komponennya dengan elemen umum lainnya dari kerangka kerja analitik Big Data, Kafka bekerja dengan membentuk “otak” yang dilalui data melalui aplikasi input dan pengambilan, mesin pemrosesan data, dan danau penyimpanan.
Kenapa Kafka?
Kafka sering digunakan dalam arsitektur data streaming real-time untuk menyediakan analisis real-time. Karena Kafka adalah sistem pesan publish-subscribe yang cepat, terukur, tahan lama, dan toleran terhadap kesalahan, Kafka digunakan dalam kasus penggunaan di mana JMS, RabbitMQ, dan AMQP bahkan mungkin tidak dipertimbangkan karena volume dan daya tanggap.
Kafka memiliki karakteristik throughput, keandalan, dan replikasi yang lebih tinggi, yang membuatnya berlaku untuk hal-hal seperti melacak panggilan layanan (melacak setiap panggilan) atau melacak data sensor IoT di mana MOM tradisional mungkin tidak dipertimbangkan.
Kafka dapat bekerja dengan Flume/Flafka, Spark Streaming, Storm, HBase, Flink, dan Spark untuk penyerapan, analisis, dan pemrosesan data streaming secara real-time. Kafka adalah aliran data yang digunakan untuk memberi makan danau Hadoop BigData. Pialang Kafka mendukung aliran pesan besar-besaran untuk analisis tindak lanjut latensi rendah di Hadoop atau Spark. Juga, Kafka Streams (subproyek) dapat digunakan untuk analitik real-time.
Kafka memiliki kesederhanaan operasional.
Kafka mudah diatur dan digunakan, dan mudah untuk mengetahui cara kerja Kafka. Namun, alasan utama Kafka sangat populer adalah kinerjanya yang luar biasa.
Stabil, memberikan daya tahan yang andal, memiliki publish-subscribe/queue fleksibel yang berskala baik dengan N-number grup konsumen, memiliki replikasi yang kuat, memberikan jaminan konsistensi yang dapat disetel kepada produsen, dan menyediakan pemesanan yang dipertahankan pada tingkat shard (yaitu Kafka partisi topik).
Selain itu, Kafka bekerja dengan baik dengan sistem yang memiliki aliran data untuk diproses dan memungkinkan sistem tersebut untuk menggabungkan, mengubah, dan memuat ke penyimpanan lain. Tapi tidak satu pun dari karakteristik itu yang penting jika Kafka lambat.
Sebagai penutup, Kafka menjadi salah satu analytics tool yang perlu dipertimbangkan, khususnya bagi Anda yang sering berurusan dengan data yang besar.
Baca Juga: Arsitektur Microservices dan Monolit: Pilihan Mana yang Paling Tepat?
