Kata SUHU

Big Data Architecture adalah kerangka kerja (framework) yang dirancang untuk mengelola volume data yang besar, kecepatan pengolahan data yang tinggi, dan keragaman atau variasi data yang besar. Arsitektur ini melibatkan berbagai teknologi dan komponen yang secara bersama-sama bekerja untuk mengumpulkan, menyimpan, mengelola, dan menganalisis data dalam jumlah yang sangat besar yang tidak dapat ditangani oleh sistem database tradisional.

Komponen Penting dalam Arsitektur Big Data

Arsitektur big data terdiri dari beberapa komponen penting yang bekerja sama untuk memastikan pengelolaan data yang efisien. Komponen-komponen tersebut meliputi:

Data Sources

Semua data berasal dari berbagai sumber, Contohnya meliputi:
- Penyimpanan data aplikasi, seperti database relasional.

- File statik yang dihasilkan oleh aplikasi, seperti file log server web.
- Sumber data real-time, seperti perangkat IoT.
- Media sosial

Data Storage

Data big data disimpan di tempat penyimpanan khusus yang dapat menangani volume data yang besar. Salah satu teknologi penyimpanan yang umum digunakan adalah Hadoop Distributed File System (HDFS).

Batch processing

Pemrosesan batch digunakan untuk memproses data dalam jumlah besar secara berkala. Data mentah yang terkumpul perlu diolah agar bisa dianalisis. Proses ini bisa berupa tugas-tugas seperti :
- ETL (Extract, Transform, Load): Memindahkan data dari sumber data ke penyimpanan data.
- Pembersihan data: Mengidentifikasi dan memperbaiki data yang tidak akurat atau tidak lengkap.
- Agregasi data: Meringkas data menjadi format yang lebih mudah dianalisis.

Real-time Message Ingestion

Komponen ini memungkinkan data streaming dimasukkan ke dalam arsitektur Big Data secara real-time. Komponen ini menggunakan platform seperti Apache Kafka atau Apache Flume. Data ini bisa berasal dari berbagai sumber, seperti:
- Sensor: Sensor di perangkat IoT
- Aplikasi web: Aktivitas pengguna di situs web dan aplikasi
- Media sosial: Tweet, postingan, dan interaksi lainnya

Stream Processing

Data yang mengalir secara real-time dianalisis dan diproses secara berkelanjutan. Stream processing digunakan untuk menangani semua data streaming kemudian menulis data output.

Analytical Data Store

Analytical Data Store digunakan untuk menyimpan data yang telah diolah dan siap untuk dianalisis. Data di sini disimpan dalam format yang terstruktur dan mudah diakses oleh alat-alat analisis.

Analysis and Reporting

Data yang disimpan dalam Analytical Data Store dianalisis menggunakan berbagai tools dan teknik untuk menghasilkan laporan dan visualisasi. Alat-alat analisis yang umum digunakan antara lain :
- Business intelligence (BI) tools: Alat untuk visualisasi data dan analisis self-service.
- Data mining tools: Alat untuk menemukan pola dan trend dalam data.
- Machine learning tools: Alat untuk membangun model prediktif.

Orchestration

Komponen ini mengelola dan mengotomatiskan alur kerja dalam arsitektur Big Data, memastikan bahwa semua komponen bekerja sama dengan lancar. Tools Orchestration yang umum digunakan antara lain:
- Apache Airflow: Alat untuk menjadwalkan dan mengotomatisasi workflow data.
- Kubernetes: Platform untuk mengelola containerized applications.

Jenis-Jenis Gaya Arsitektur Big Data

Gaya arsitektur big data dirancang untuk mengelola data yang sangat besar dan kompleks. Gaya ini menentukan bagaimana data besar disimpan, diproses, dikelola dan dianalisis. Ada beberapa gaya arsitektur big data yang umum digunakan, yaitu:

1. Lambda Architecture

Arsitektur Lambda menggabungkan dua jalur pemrosesan data yang terpisah: batch dan streaming. Jalur batch digunakan untuk pemrosesan data historis secara berkala, menghasilkan data yang bersih dan terstruktur untuk analisis dan pelaporan. Jalur streaming digunakan untuk memproses data real-time, memungkinkan analisis dan respons yang cepat terhadap peristiwa yang sedang berlangsung.

2. Kappa Architecture 

Arsitektur Kappa mirip dengan Arsitektur Lambda, tetapi hanya menggunakan satu jalur pemrosesan data: streaming. Semua data masuk sebagai data streaming dan diproses secara real-time. Data mentah disimpan dalam format aslinya, dan kemudian diubah dan dianalisis sesuai kebutuhan.

3. Data Lake Architecture 

Arsitektur Data Lake berfokus pada penyimpanan data dalam format mentah di satu repository terpusat, yang dikenal sebagai 'data lake'. Data disimpan dalam format aslinya, memungkinkan analisis dan eksplorasi data yang fleksibel. Data ini bisa terstruktur, semi-terstruktur, atau tidak terstruktur.

4. Microservices Architecture 

Microservices adalah desain arsitektur untuk membuat sebuah aplikasi yang terdiri dari berbagai unit layanan tersendiri tapi tetap saling terhubung. Setiap unit layanan dalam aplikasi tersebut menjalankan fungsi berbeda, tapi tetap mendukung satu sama lain.

5. Event-Driven Architecture 

Event-driven architecture (EDA) adalah sebuah pola desain perangkat lunak yang memungkinkan sebuah organisasi untuk mendeteksi suatu events (peristiwa) atau moment bisnis yang penting (transaksi, site visit, shopping cart dll) dan bertindak atas events tersebut secara real time.

Setiap gaya arsitektur memiliki kelebihan dan kekurangan, serta perlu dipilih berdasarkan kebutuhan bisnis, menunjukkan pemahaman yang baik tentang kompleksitas dalam merancang arsitektur Big Data.

Perlu diingat bahwa arsitektur Big Data dapat bervariasi tergantung pada kebutuhan bisnis dan perusahaan. Penting untuk memilih gaya arsitektur, komponen, dan alat yang tepat sesuai dengan kebutuhan spesifik perusahaan.

Seperti itu penjelasan tentang Arsitektur Big Data. Jika Anda berminat untuk mempelajari tentang Big Data lebih mendalam, silakan mengikuti pelatihannya bersama SUHU disini :

- Pelatihan Big Data with Hadoop
- Pelatihan RESTful API & Microservices
- Pelatihan Docker and Kubernetes Basic to Advance

Silakan konsultasikan kebutuhanmu dengan kami, klik link https://bit.ly/kontaksuhu