Blog

Data Science

Apache Kafka: Pengertian, Komponen, Fungsi, & Cara Kerjanya

Siti Khadijah Azzukhruf Firdausi

•

25 January 2024

•

326

Dalam data science, pengelolaan dan pemrosesan data real-time adalah kunci utama untuk membuat keputusan bisnis yang tepat. Untuk mencapai hal tersebut, Apache Kafka adalah alat yang sering digunakan oleh data scientist.

Secara garis besar, Apache Kafka adalah alat yang mendukung aplikasi real-time dan pembangunan data pipeline secara efisien. Untuk memahami lengkapnya, baca artikel ini sampai habis ya!

Apa itu Apache Kafka?

Secara umum, Apache Kafka adalah sebuah sistem pengelolahan data streaming open-source. Platform ini telah menjadi standar dalam industri untuk membangun aplikasi berbasis data real-time dan data pipeline.

Lebih lanjut, kemampuan utama Kafka adalah keahliannya dalam memproses dan menyimpan aliran data streaming.

Dalam konteks Data Science, Apache Kafka memiliki peran penting. Pasalnya, data scientist atau data engineer dapat mengumpulkan dan memproses data secara real-time.

Hal tersebut sangat penting untuk melakukan analisis streaming, pemrosesan event, dan pembuatan dashboard.

Lebih lanjut, Kafka bisa mengumpulkan data yang dihasilkan oleh aplikasi web, sensor IoT, sistem log, dan sumber lain. Dengan data tersebut, alat analitik dan model machine learning bisa memprosesnya secara real-time.

Selain itu, fitur seperti Kafka Streams dan Kafka Connect juga memberikan kemudahan integrasi dengan ekosistem analitik dan mempercepat data pipeline. Hal ini tentu krusial data scientist dan engineer yang bekerja dengan big data dan aplikasi real-time.

Komponen Apache Kafka

Apache Kafka memiliki beberapa komponen yang membentuk dasar dari cara kerjanya. Berikut adalah beberapa komponen utama dalam Apache Kafka:

1. Broker

Pertama, komponen Apache Kafka adalah broker yang merupakan server individu dalam cluster.

Setiap broker menyimpan sebagian data dan bertugas untuk menerima dan menyajikannya. Dalam sebuah cluster Kafka, ada satu atau lebih broker untuk menangani beban kerja.

2. Producer

Berikutnya adalah producer yang merupakan entitas atau aplikasi yang melakukan publish data ke Kafka. Produser memiliki peran dalam menentukan topic mengenai data yang harus dipublikasikan.

Baca Juga: 14 Tools Data Science Buat Kamu yang Mau Jadi Profesional

3. Consumer

Lalu, ada consumer yang merupakan entitas atau aplikasi yang membaca data dari Kafka. Perannya adalah untuk mengambil data dari satu atau lebih topic serta memprosesnya.

4. Topic

Selanjutnya adalah topic yang merupakan kategori atau feed nama di mana data disimpan dan dikelompokkan. Produser menulis data ke topic. Lalu, consumer membaca data dari topic.

5. Partition

Berikutnya adalah partition yang memungkinkan data dalam sebuah topik untuk disebarkan di seluruh cluster Kafka. Tujuannya adalah untuk memberikan kinerja yang lebih baik dan paralelisme.

6. Offset

Setelah itu, komponen Kafka adalah offset yang merupakan penanda unik untuk menunjukkan data spesifik dalam partisi. Offset akan dilacak oleh Kafka untuk mengetahui data mana yang telah dikirimkan dan dibaca.

7. Zookeeper

Selanjutnya adalah zookeeper yang digunakan untuk mengelola dan koordinasi broker Kafka dalam cluster. Zookeeper menyimpan metadata tentang cluster Kafka.

Lalu, zookeeper juga bertanggung jawab untuk proses pemilihan leader dan manajemen keanggotaan cluster.

Baca Juga: 5 Rekomendasi Tools Data Analyst Terbaik

8. Kafka Connect

Berikutnya, komponen Apache Kafka adalah Kafka Connect yang merupakan kerangka kerja untuk menghubungkan Kafka dengan berbagai sumber data eksternal. Contohnya adalah database dan aplikasi. Tujuannya adalah untuk mengimpor dan mengekspor data secara mudah.

9. Kafka Streams

Setelah itu, terdapat Kafka Streams yang merupakan pustaka pemrosesan data streaming. Fungsinya adalah untuk membangun aplikasi dan mikro-servis yang mengolah data tersimpan di Kafka.

10. Replica

Terakhir adalah replica yang merupakan salinan data tersimpan di broker berbeda. Replikasi data meningkatkan toleransi kesalahan dengan menyediakan salinan cadangan dari data.

Fungsi Apache Kafka

Secara umum, Apache Kafka adalah sistem pengelolaan data streaming. Oleh karena itu, Apache Kafka memiliki beragam fungsi penting dalam arsitektur data modern. Hal ini khususnya berlaku dalam menangani data real-time.

Berikut adalah fungsi utama dari Apache Kafka:

1. Pengelolaan Data Streaming

Fungsi utama Apache Kafka adalah untuk mengelola data streaming. Hal ini memberikan kesempatan bagi perusahaan untuk menangani dan memproses data real-time yang dihasilkan dari berbagai sumber.

Data tersebut dapat diakumulasikan secara berkelanjutan dalam topik-topik yang partisinya memungkinkan penyimpanan dan pengelolaan secara terdistribusi.

Pengelolaan data streaming dengan Kafka memfasilitasi pengambilan keputusan berbasis data secara real-time. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk merespons dengan cepat terhadap perubahan kondisi pasar atau perilaku pelanggan.

Baca Juga: Mengenal Data Center: Jantungnya Data Digital

2. Integrasi Sistem

Berikutnya, fungsi Apache Kafka adalah untuk integrasi sistem. Pasalnya, Kafka menyediakan sebuah mekanisme terpusat yang bermanfaat dalam pengumpulan data dari berbagai sumber.

Hal ini bermanfaat dalam lingkungan yang kompleks di mana sistem berbeda perlu bertukar data secara real-time.

Lebih lanjut, Kafka menyederhanakan arsitektur IT dengan menyediakan satu sistem yang seragam untuk pengiriman data. Hal ini bermanfaat dalam mengurangi kebutuhan untuk integrasi titik-ke-titik yang rumit dan sering kali rapuh.

3. Pembangunan Data Pipeline

Selanjutnya, Kafka memiliki fungsi dalam pembangunan data pipeline. Kafka mampu menjadi wadah dalam perancangan dan implementasi data pipeline secara efisien yang bisa mengelola aliran data besar dengan latensi rendah.

Selain itu, Kafka juga memudahkan pengambilan, transformasi, dan pemuatan data ke dalam sistem analitik atau penyimpanan. Lebih lanjut, Kafka juga menyediakan pondasi untuk analisis lanjutan dan pengambilan keputusan berbasis data.

Cara Install Apache Kafka di Ubuntu

Untuk menginstalasi Apache Kafka di Ubuntu, ada beberapa langkah yang perlu dilakukan. Dalam proses instalasi, pemasangan Zookeper juga dilibatkan. Hal ini dikarenakan Kafka menggunakannya untuk manajemen kluster dan koordinasi.

Berikut adalah prasyarat dan langkah-langkah instalasi Apache Kafka di Ubuntu:

1. Prasyarat Instalasi

Sebelum instalasi Apache Kafka, pastikan Java telah terpasang pada sistem. Hal ini penting karena Apache Kafka adalah platform yang memerlukan Java untuk berjalan.

Untuk memeriksanya, kamu bisa gunakan perintah:
java -version

2. Langkah-Langkah Instalasi

Untuk instalasi Apache Kafka di Ubuntu, berikut adalah langkah-langkahnya:

Lakukan perbaruan sistem dengan perintah sebagai berikut:

sudo apt-get update

sudo apt-get upgrade

Instalasi Java apabila belum terpasang. Berikut adalah perintahnya:

sudo apt-get install default-jdk

Unduh Apachke Kafka. Untuk melakukan ini kamu bisa kunjungi situs web resmi Kafka guna dapatkan versi terbaru. Selanjutnya, unduh Kafka menggunakan wget. Pastikan juga untuk ganti [version] dengan versi terkini. Ini perintahnya:

wget https://downloads.apache.org/kafka/x.x.x/kafka_x.x.x-src.tgz

Misalnya, untuk versi 2.8.0, URL akan seperti ini:

https://downloads.apache.org/kafka/2.8.0/kafka_2.8.0-src.tgz

Kemudian, ekstrak file yang diunduh untuk masuk ke direktorinya dengan perintah berikut:

tar -xzf kafka_x.x.x-src.tgz

cd kafka_x.x.x-src

Lalu jalankan server ZooKeeper. Sebelumnya, mulai dulu Zookeeper dengan perintah berikut:

bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties

Setelah itu, biarkan ZooKeeper berjalan di terminal atau jalakan dalam mode daemon.

Dalam terminal yang baru, kamu bisa mulai Kafka Server dengan perintah berikut:

bin/kafka-server-start.sh config/server.properties

Selanjutnya, lakukan validasi instalasi. Untuk memastikan Kafka berjalan dengan benar, coba buat topik dengan perintah berikut:

bin/kafka-topics.sh --create --topic test --bootstrap-server localhost:9092 --replication-factor 1 --partitions 1

3. Tips Penting Instalasi

Pastikan bahwa Kafka dan ZooKeeper tidak mengalami konflik port dengan aplikasi lain.
Konfigurasi Kafka dengan pengaturan yang lebih aman dan kuat apabila kamu mau menggunakannya untuk produksi. Hal itu juga termasuk pengaturan keamanan jaringan.
Apabila kamu menjalankan Kafka di lingkungan pengembangan atau pengujian, gunakan alat seperti Docker untuk mempermudah manajemen versi dan isolasi.

Pengujian Apache Kafka

Pengujian Apache Kafka adalah proses penting untuk memastikan bahwa instalasi dan konfigurasi berfungsi dengan baik.Berikut adalah langkah-langkah pengujiannya:

Buat topik di Kafka. Sebelum mengirim dan menerima pesan, pastikan untuk membuat topik. Pertama, buka terminal baru dan gunakan perintah ini untuk membuat topik:
bin/kafka-topics.sh --create --topic testTopic --bootstrap-server localhost:9092 --replication-factor 1 --partitions 1
Verifikasi topik yang dibuat. Periksa bahwa topik telah berhasil dibuat dengan perintah ini:
bin/kafka-topics.sh --list --bootstrap-server localhost:9092
Berikutnya, mulai produser dari command line untuk mengirim pesan ke topik yang telah dibuat, Berikut adalah perintahnya:
bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic testTopic
Setelah perintah ini dijalankan, kamu bisa ketik pesan dan tekan Enter untuk mengirimnya.
Dalam terminal baru, mulai konsumer Kafka untuk membaca pesan dari topik dengan perintah berikut:
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic testTopic --from-beginning
Konsumer akan menampilkan pesan yang diproduksi ke topik tersebut.
Berikutnya, lakukan tes kinerja. Kamu bisa gunakan skrip yang disediakan Kafka untuk menguji kinerja. Skrip untuk melakukan kinerja dasar pada produser dan konsumer adalah sebagai berikut:
kafka-producer-perf-test.sh dan kafka-consumer-perf-test.sh
Setelah itu, lakukan pengujian lanjutan. Kamu bisa gunakan alat seperti JMeter atau alat pengujian Kafka khusus lainnya untuk mensimulasikan beban dan skenario penggunaan yang lebih realistis.
Terakhir adalah monitoring dan logging. Pada tahap ini, pastikan untuk memantau log Kafka guna melihat peringatan atau kesalahan. Lalu, gunakan JMX tools atau Kafka Metrics guna memonitor kinerja dan stabilitas cluster.

Cara Kerja Apache Kafka

Apache Kafka adalah sistem distribusi streaming yang dirancang untuk menangani data real-time dalam jumlah besar. Berikut adalah cara kerja Apache Kafka:

1. Pengaturan Kluster Kafka

Langkah pertama adalah menyiapkan cluster pada Kafka. Cluster ini bisa terdiri dari satu atau lebih server yang dikenal sebagai broker. Kemudian, Apache Zookeeper akan digunakan untuk mengelola dan mengkoordinasi cluster.

2. Pembuatan Topik

Berikutnya, cara kerja Apache Kafka adalah pembuatan topik. Sebelum data dapat dikirim atau dibaca, topik harus dibuat terlebih dahulu. Topik ini bisa memiliki beberapa partisi dengan fungsi untuk memastikan data terdistribusi ke seluruh cluster.

3. Produksi Data

Setelah itu, cara kerja Apache Kafka adalah sebagai media untuk produksi data. Produser akan mengirimkan data ke Kafka. Namun, produser akan menentukan topik target sebelum mengirimnya.

Setiap pesan yang dikirim oleh produser akan ditambahkan ke salah satu partisi dalam topik. Biasanya ini dilakukan berdasarkan kunci yang ditentukan dalam pesan.

4. Penyimpanan Data

Langkah berikutnya adalah penyimpanan data. Setiap broker Kafka menyimpan data untuk beberapa partisi. Jika kluster Kafka dikonfigurasi untuk replikasi, setiap partisi akan memiliki replika di beberapa broker.

Pesan dalam partisi disimpan dalam urutan dan diberi offset. Ini merupakan identifikasi unik untuk setiap pesan dalam partisi tersebut.

Baca Juga: Mengenal Teknologi Web Real-time dan Aplikasinya untuk Bisnis

5. Konsumsi Data

Langkah selanjutnya adalah konsumsi data. Prosesnya melibatkan konsumer yang membaca data dari Kafka. Konsumer umumnya berlangganan ke satu atau lebih topik.

Lebih lanjut, konsumer dapat membaca data dari semua partisi topik atau hanya subset partisi. Hal ini bergantung pada konfigurasi dan kebutuhan.

Setelah itu, konsumer akan melacak offset pesan yang terakhir dibaca. Pelacakan ini memungkinkan mereka untuk melanjutkan pembacaan dari titik terakhir jika proses terganggu atau ketika ada pesan baru.

6. Pemrosesan Data

Langkah berikutnya dalam sistem Apache Kafka adalah pemrosesan data. Setelah data di baca, konsumer akan melakukan pemrosesan. Prosesnya mencakup agregasi, filterasi, dan penyimpanan di sistem lain.

Selain itu, ada Kafka Streams juga bisa digunakan untuk membangun aplikasi pemrosesan data streaming yang dapat berjalan sebagai bagian dari konsumer.

7. Skalabilitas & Toleransi Kesalahan

Langkah berikutnya adalah skalabilitas dan toleransi kesalahan. Data scientist atau engineer dapat menambahkan lebih banyak broker ke dalam kluster untuk meningkatkan kapasitas penyimpanan dan pemrosesan.

Setelah itu, mekanisme replikasi dan partisi juga bisa memastikan ketahanan data dan ketersediaan tinggi. Hal ini memungkinkan Kafka dalam menangani kegagalan node dan kehilangan data.

8. Kafka Connect

Terakhir, langkahnya berkaitan dengan Kafka Connect. Tahapan ini dilakukan untuk integrasi dengan sistem eksternal. Dengan Kafka Connect, pemindahan data masuk dan keluar bisa dilakukan dengan mudah.

Demikian informasi seputar Apache Kafka yang mencakup definisi, komponen, fungsi, dan cara kerjanya. Dari penjelasan di atas, bisa dikatakan bahwa Apache Kafka adalah alat dengan peran penting bagi data scientist atau engineer yang bekerja dengan big data.

Selain itu, dalam data science ada beragam platform lainnya yang sama pentingnya dengan Apache Kafka. Contohnya adalah Hadoop, Python & R, Tableau, dan masih banyak lagi. Tertarik untuk mendalaminya?

Apabila kamu tertarik untuk mempelajarinya, MinDi rekomendasikan untuk ikut Bootcamp Data Science Dibimbing.id. Program ini cocok bagi pemula atau career-switcher yang mulai dari nol.

Dibimbing bakal bimbing kamu sampai jadi lewat Bootcamp ini! Sobat MinDi bisa belajar A-Z data science dengan silabus terupdate dan beginner-friendly. Kamu juga bisa buat portofolio lewat real-case project yang diberikan semasa program.

So, tunggu apa lagi? Segera gabung dan kejar karir yang lebih baik bareng Dibimbing.id!