Merancang Data Pipeline Berbasis Observability untuk Analitik Real-Time
Anda ingin membangun data pipeline yang menyediakan analitik real-time. Untuk melakukan ini, Anda perlu merancang sistem yang dapat menangani event berkecepatan tinggi, memprosesnya dengan latensi rendah, dan memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti kepada operator.
Berikut adalah komponen-komponen utamanya:
- Lapisan ingest: adapter sumber streaming seperti Kafka atau Kinesis
- Lapisan pemrosesan: stream processing untuk agregasi dan enrichment
- Lapisan penyimpanan: immutable event store untuk replayability dan read-optimized stores untuk analitik
- Lapisan serving/query: materialized views dan pre-aggregated tables
- Lapisan observability: tracing, metrics, logs, dashboards, dan alerting
Untuk memulai, tentukan persyaratan Anda:
- Laju ingest: 100k event per detik
- Latensi end-to-end: ≤ 300 ms
- Pola query: agregasi dengan batasan waktu dan SLO untuk tail latency
Pilih hasil observability Anda:
- Telemetri yang memadai untuk mendiagnosis latensi dan data skew
- Analisis root-cause yang cepat untuk outage