Merancang Platform Data Real-Time
Analitik real-time itu sulit. Tim sering kali harus berjuang melawan pipeline yang rusak dan kegagalan yang tersembunyi. Anda membutuhkan sistem yang dibangun untuk observabilitas.
Mulailah dengan tujuan Anda. Tentukan metrik-metrik ini terlebih dahulu:
- Latensi: Seberapa mutakhir datanya?
- Throughput: Berapa banyak event yang diproses per detik?
- Akurasi: Apakah datanya benar?
Bangun arsitektur Anda dalam lapisan-lapisan. Pisahkan setiap lapisan agar dapat diskalakan secara mandiri.
- Ingestion: Gunakan Kafka atau Kinesis.
- Processing: Gunakan Flink atau Spark.
- Storage: Gunakan ClickHouse atau S3.
- Serving: Gunakan API atau dashboard.
Gunakan schema registry. Ini mencegah breaking changes. Definisikan tipe event dengan key dan timestamp yang jelas. Simpan baik event time maupun process time.
Observabilitas adalah tulang punggung Anda. Gunakan tiga pilar ini:
- Metrics: Pantau lag dan tingkat error.
- Traces: Gunakan ID untuk melacak data di berbagai layanan.
- Logs: Gunakan log terstruktur dengan konteks.
Buat sistem Anda tangguh (resilient).
- Gunakan dead-letter queues untuk event yang bermasalah.
- Buat operasi menjadi idempotent untuk mencegah duplikasi.
- Luncurkan perubahan dengan canary deployments.
Mulailah dengan stack yang ramping (lean stack). Gunakan Kafka, Flink, dan ClickHouse. Tambahkan OpenTelemetry untuk visibilitas.