Bagaimana Penyimpanan Skalabel Mendukung Pemrosesan Aliran Real-Time

Penyimpanan yang skalabel adalah tulang punggung pemrosesan aliran real-time, yang memungkinkan bisnis memproses aliran data berkelanjutan dengan cepat dan andal. Tanpanya, sistem akan menghadapi kemacetan, kehilangan data, dan waktu henti selama beban puncak. Berikut alasan pentingnya penyimpanan yang skalabel dan cara kerjanya:

• Pemrosesan Waktu NyataMenganalisis data saat data tersebut tiba, menawarkan respons tingkat mikrodetik. Contohnya termasuk MagicBand Disney yang mengoptimalkan logistik taman dan CPS Energy yang mendeteksi masalah utilitas secara instan.
• Skala Dinamis: Memperluas atau mengecilkan kapasitas penyimpanan untuk menangani fluktuasi volume data, memastikan kinerja tanpa gangguan selama lonjakan.
• Tantangan Utama Tanpa Itu:Sistem dapat melambat, kehilangan data, atau crash karena tekanan jika penyimpanan tidak dapat diskalakan.
• Komponen Inti: Integrasi dengan alat seperti Apache Kafka, metode penskalaan horizontal dan vertikal, dan partisi data yang efisien memastikan operasi yang lancar.

Memisahkan Komputasi dan Penyimpanan untuk Sistem Pemrosesan Aliran oleh Yingjun Wu – CEO RisingWave Labs

Komponen Arsitektur Inti untuk Penyimpanan yang Dapat Diskalakan dalam Pemrosesan Aliran

Merancang sistem pemrosesan aliran yang andal berarti memadukan komponen penyimpanan dan pemrosesan dengan cermat. Arsitekturnya harus menangani aliran data yang konstan sekaligus memastikan kinerja, keandalan, dan kemampuan untuk diskalakan sesuai kebutuhan. Berikut penjelasan lebih lanjut tentang komponen-komponen utamanya:

Menghubungkan dengan Mesin Pemrosesan Aliran

Inti dari setiap sistem pemrosesan waktu nyata adalah integrasi antara solusi penyimpanan yang skalabel dan mesin pemrosesan aliran. Alat seperti Apache Kafka, Apache Flink, dan Amazon Kinesis memainkan peran penting dalam menjembatani kesenjangan ini. Misalnya, Apache Kafka dapat mengelola jutaan peristiwa per detik dengan berfungsi sebagai log peristiwa terdistribusi dalam kluster yang toleran terhadap kesalahan.

Ambil contoh DoorDash, yang pada Oktober 2022 mengembangkan sistem pemrosesan peristiwa waktu nyata (real-time) bernama Iguazu. Sistem ini menangani ratusan miliar peristiwa setiap hari dengan tingkat pengiriman 99,99% yang impresif. Arsitektur mereka menggabungkan Apache Kafka sebagai sistem pub/sub dengan Apache Flink untuk pemrosesan aliran. Dengan menyesuaikan Kafka Rest Proxy dan menyesuaikan konfigurasi, mereka berhasil mengurangi penggunaan CPU broker Kafka sebesar 30% menjadi 40%. Integrasi ini juga mengandalkan fitur toleransi kesalahan seperti replikasi, manajemen status, dan checkpointing untuk memastikan operasi yang berkelanjutan, bahkan ketika komponen mengalami kegagalan. Strategi penskalaan semakin meningkatkan responsivitas ini, seperti yang akan kita lihat selanjutnya.

Metode Skala Horizontal dan Vertikal

Sistem pemrosesan aliran perlu menangani beban kerja yang berfluktuasi, dan pendekatan penskalaan yang tepat sangatlah penting. Penskalaan horizontal – menambahkan lebih banyak mesin untuk berbagi beban – menawarkan skalabilitas jangka panjang dan toleransi kesalahan yang lebih baik. Jika satu node gagal, node lainnya dapat menjaga sistem tetap berjalan. Di sisi lain, penskalaan vertikal meningkatkan sumber daya (seperti CPU, RAM, atau penyimpanan) dari mesin yang ada. Meskipun lebih sederhana, penskalaan vertikal memiliki batasan berdasarkan kapasitas perangkat keras dan mungkin memerlukan waktu henti.

Pilihan di antara metode-metode ini bergantung pada kasus penggunaan spesifik. Penskalaan horizontal efektif untuk lonjakan data yang tidak terduga, seperti yang terjadi pada platform IoT atau media sosial. Namun, penskalaan vertikal dapat efektif untuk permintaan yang stabil dan terprediksi, seperti bank yang meningkatkan server untuk menangani beban transaksi puncak. Dalam banyak kasus, pendekatan hibrida menggabungkan kedua metode untuk mengatasi beragam pola beban kerja.

Partisi dan Manajemen Data

Untuk melengkapi penskalaan, partisi data yang efisien merupakan kunci untuk memaksimalkan penggunaan sumber daya. Partisi membagi aliran data menjadi potongan-potongan paralel yang lebih kecil, menyeimbangkan beban kerja, dan meminimalkan overhead. Metode yang umum adalah partisi berbasis kunci, yang memastikan bahwa data dengan kunci yang sama dirutekan ke partisi yang sama. Pendekatan ini penting untuk operasi stateful, karena mempertahankan pemrosesan sekuensial dan menghindari kondisi race. Misalnya, Apache Kafka menetapkan pesan dengan kunci yang sama ke partisi topik yang sama.

Metode partisi lainnya mencakup windowing, yang membagi data ke dalam interval waktu untuk perhitungan seperti rata-rata bergulir atau deteksi anomali, dan shuffle partitioning, yang mendistribusikan data secara acak untuk menyeimbangkan beban selama transformasi stateless. Pemantauan waktu nyata sangat penting untuk menyesuaikan strategi partisi secara dinamis dan menyeimbangkan kembali beban data agar sesuai dengan perubahan kebutuhan pemrosesan.

Strategi Implementasi untuk Performa dan Skalabilitas yang Lebih Baik

Setelah arsitektur inti Anda siap, strategi implementasi yang disempurnakan dapat secara signifikan meningkatkan cara sistem penyimpanan Anda menangani pemrosesan data real-time. Teknik-teknik ini berfokus pada pengoptimalan sumber daya, memastikan integritas data, dan mengurangi penundaan, sekaligus mempertahankan kinerja yang konsisten – bahkan selama permintaan puncak. Langkah-langkah ini penting untuk mencegah kemacetan yang telah dibahas sebelumnya.

Alokasi Sumber Daya Dinamis

Sistem pemrosesan aliran berkembang pesat karena kemampuan beradaptasi, dan alokasi sumber daya dinamis (DRA) adalah kunci untuk menangani beban kerja yang berfluktuasi. Strategi ini melibatkan pendistribusian ulang sumber daya komputasi dan penyimpanan secara otomatis berdasarkan kebutuhan terkini dan wawasan prediktif.

DRA membantu sistem menghindari kemacetan dengan memperkirakan kebutuhan sumber daya dan menyesuaikan kapasitas secara proaktif. Misalnya, banyak perusahaan teknologi menggunakan platform berbasis cloud untuk meningkatkan skalabilitas. sumber daya server berdasarkan lalu lintas situs web. Ketika lalu lintas melonjak, server tambahan diaktifkan, sementara server yang tidak digunakan dinonaktifkan selama periode yang lebih sepi.

Pendekatan efektif lainnya adalah pemrosesan paralel. Dengan mempartisi data dan mengaktifkan komputasi simultan, latensi berkurang, dan seiring meningkatnya permintaan, lebih banyak node dapat ditambahkan untuk berbagi beban kerja dan meningkatkan kapasitas.

Dari sini, fokus bergeser ke peningkatan efisiensi melalui kompresi dan keamanan data.

Kompresi dan Keamanan Data

Kompresi data merupakan terobosan dalam efisiensi penyimpanan, mengurangi biaya sekaligus mempertahankan kecepatan. Misalnya, algoritma kompresi deret waktu dapat menghasilkan tingkat kompresi lossless lebih dari 90%, sehingga mengurangi biaya penyimpanan dan meningkatkan kinerja kueri. Basis data Gorilla Facebook adalah contoh yang bagus, yang menggunakan kompresi berbasis XOR untuk mencapai ukuran rata-rata hanya 1,37 byte per titik data – pengurangan 12 kali lipat dibandingkan data yang tidak terkompresi.

Teknik seperti penyandian delta, yang hanya menyimpan selisih antar titik berurutan, dan penyandian delta-of-delta, yang mengompresi kolom terkait waktu, semakin mengurangi kebutuhan penyimpanan. Untuk data floating-point, kompresi berbasis XOR menawarkan penghematan ruang yang signifikan tanpa mengurangi akurasi.

Namun, kompresi saja tidak cukup – keamanan harus terintegrasi dengan baik. Protokol enkripsi harus melindungi data selama transfer dan penyimpanan, sementara alat seperti autentikasi multifaktor (MFA) dan Kontrol Akses Berbasis Peran (RBAC) memastikan hanya pengguna yang berwenang yang dapat mengakses informasi sensitif. Kepatuhan terhadap standar seperti GDPR, HIPAA, dan PCI-DSS juga memerlukan pemantauan berkelanjutan untuk setiap aktivitas yang mencurigakan.

Tantangannya terletak pada keseimbangan efisiensi kompresi dengan beban keamanan. Algoritma lossless ideal untuk menjaga kualitas data, dan enkripsi harus diimplementasikan sedemikian rupa sehingga meminimalkan dampaknya terhadap kinerja sistem.

Optimasi Jaringan dan Pemrosesan Dalam Memori

Untuk melengkapi alokasi dan kompresi sumber daya, optimasi jaringan dan pemrosesan dalam memori dapat mengurangi latensi secara signifikan sekaligus meningkatkan throughput. Hambatan jaringan dapat menghambat kinerja, sehingga mengoptimalkan transfer data antara sistem penyimpanan dan mesin pemrosesan sangatlah penting.

Pemrosesan dalam memori, yang menggunakan RAM, alih-alih disk tradisional, memberikan peningkatan kinerja yang dramatis. RAM beroperasi sekitar 5.000 kali lebih cepat daripada disk berputar, memangkas latensi hingga 90% dan meningkatkan throughput hingga 5 kali lipat.

Pendekatan ini sangat berharga dalam industri seperti keuangan, di mana perusahaan perdagangan frekuensi tinggi memproses jutaan transaksi dalam hitungan detik, merespons perubahan pasar secara instan. Demikian pula, perusahaan logistik menggunakan pemrosesan dalam memori untuk perencanaan rute dan manajemen armada secara real-time, sehingga mengurangi waktu pengiriman dan biaya operasional.

Strategi penyimpanan bertingkat bekerja dengan baik bersama pemrosesan dalam memori. Data dikategorikan sebagai panas, hangat, atau dingin berdasarkan seberapa sering diakses. Data panas disimpan di memori untuk penggunaan langsung, data hangat disimpan di SSD cepat, dan data dingin diarsipkan di solusi penyimpanan yang lebih hemat biaya. Pengaturan ini menyeimbangkan kinerja dengan efisiensi biaya.

Teknik kompresi juga meningkatkan efisiensi jaringan dengan mengurangi volume data yang ditransfer tanpa mengorbankan kualitas. Dipadukan dengan protokol jaringan yang dioptimalkan dan logika pemrosesan yang efisien, strategi ini membantu menyederhanakan seluruh alur kerja streaming data, memastikan kelancaran dan kecepatan operasional.

Praktik Terbaik untuk Pemrosesan Aliran dan Integrasi Penyimpanan

Berdasarkan strategi implementasi yang efektif, praktik terbaik ini membantu menyempurnakan integrasi penyimpanan dan pemrosesan untuk kinerja waktu nyata yang lancar.

Menjaga Kualitas dan Akurasi Data

Dalam sistem real-time, memastikan akurasi data tidak bisa ditawar – kesalahan dapat menyebar dan mengganggu seluruh alur kerja. Mulailah dengan menerapkan validasi pada sumber data untuk mendeteksi masalah sebelum meluas.

“Kualitas data mengacu pada tingkat akurasi, konsistensi, kelengkapan, keandalan, dan relevansi data yang dikumpulkan, disimpan, dan digunakan dalam suatu organisasi atau konteks tertentu.” – IBM

Aturan validasi otomatis sangat penting. Periksa format yang benar, rentang yang dapat diterima, dan kolom yang wajib diisi. Untuk nilai yang hilang, gunakan teknik seperti imputasi atau penggabungan, dan terapkan deduplikasi untuk menghilangkan entri yang berulang. Konsistensi di seluruh konvensi penamaan, format, dan satuan pengukuran sama pentingnya untuk menjaga keseragaman di semua aliran data.

Catatan yang tidak valid harus diisolasi untuk peninjauan lebih lanjut tanpa mengganggu alur kerja. Manajemen skema merupakan faktor penting lainnya – definisikan dan buat versi skema secara eksplisit untuk memastikan setiap komponen dalam sistem memahami struktur data yang diharapkan. Pendekatan ini meminimalkan masalah kompatibilitas saat menambahkan sumber data baru atau memperbarui sistem.

Praktik ini tidak hanya menjaga kualitas data tetapi juga membuka jalan bagi pemantauan dan penskalaan yang lancar.

Pengaturan Pemantauan dan Penskalaan Otomatis

Melacak metrik kinerja seperti latensi, tingkat kesalahan, dan beban sistem sangatlah penting. Gunakan KPI ini untuk memicu peringatan otomatis ketika anomali terjadi.

Citizens Bank adalah contoh nyata dari hal ini. Dengan memanfaatkan pemrosesan data real-time, mereka mengurangi positif palsu dalam deteksi penipuan sebesar 15%, menghemat sekitar $1,2 juta per tahun. Selain itu, sistem mereka mempercepat waktu pemrosesan pinjaman sebesar 40%, yang berkontribusi pada peningkatan sepuluh poin dalam skor promotor bersih mereka.

Alokasi sumber daya dinamis merupakan salah satu landasan sistem yang efisien. Siapkan aturan penskalaan otomatis untuk menambah sumber daya selama permintaan puncak dan menguranginya selama waktu yang lebih sepi, dengan menyeimbangkan kinerja dan biaya. Alur kerja yang dapat memulihkan diri sendiri dengan evolusi skema otomatis dan alur kerja korektif juga dapat mengatasi masalah umum tanpa intervensi manual, memastikan operasi tanpa gangguan.

Pengujian beban rutin sangat penting untuk mengidentifikasi potensi kemacetan. Simulasikan berbagai skenario – kondisi normal, beban puncak, dan kejadian kegagalan – untuk memastikan sistem pemantauan dan penskalaan Anda mampu menangani tekanan di dunia nyata.

Partisi yang seimbang merupakan faktor lain yang memengaruhi kinerja, seperti yang dibahas berikutnya.

Menyeimbangkan Beban Partisi Data

Beban partisi yang tidak merata dapat dengan cepat menjadi hambatan dalam pemrosesan aliran. Untuk data yang memerlukan urutan, seperti transaksi keuangan atau log aktivitas pengguna, partisi berbasis kunci memastikan konsistensi.

Untuk beban kerja di mana urutannya tidak penting, partisi acak Menyebarkan data secara merata di seluruh partisi, meningkatkan paralelisme dan throughput. Meskipun metode ini mengorbankan jaminan sekuensial, peningkatan kinerja seringkali membuatnya bermanfaat untuk tugas analitik.

Untuk mencegah kemacetan, terapkan mekanisme dinamis untuk memantau dan menyeimbangkan kembali beban partisi secara real-time. Ini memastikan tidak ada satu partisi pun yang terbebani sementara partisi lainnya tetap tidak aktif. Pantau terus partisi panas – yang menerima lalu lintas yang tidak proporsional – dan mendistribusikan ulang beban sesuai kebutuhan tanpa mengganggu proses yang sedang berlangsung.

Pemantauan kualitas data yang mengutamakan aliran data merupakan lapisan perlindungan lainnya. Dengan memvalidasi, membuat profil, dan memberikan peringatan pada data saat mengalir melalui partisi, Anda dapat mempertahankan kinerja yang konsisten di semua segmen.

“Integrasi data real-time saat ini bukan hanya tentang kecepatan – tetapi tentang ketahanan, konsistensi, dan skalabilitas di bawah tekanan.” – Rosemary Asufi, Penulis Konten Teknis

Angka-angka mendukung hal ini: 86% perusahaan membutuhkan data ERP real-time untuk pengambilan keputusan yang lebih baik, tetapi hanya 23% yang memiliki infrastruktur untuk mendukungnya. Organisasi yang unggul dalam integrasi data real-time melaporkan profitabilitas hingga 23% yang lebih tinggi, menjadikan praktik ini wajib untuk tetap kompetitif.

Dikombinasikan dengan alokasi sumber daya dinamis, strategi partisi ini menciptakan fondasi yang kokoh untuk pemrosesan aliran data secara real-time. Dengan sistem ini, Anda akan siap menangani beban kerja tingkat perusahaan. Selanjutnya, kita akan membahas cara memilih infrastruktur hosting yang tepat untuk memenuhi kebutuhan tinggi ini.

sbb-itb-59e1987

Menggunakan Solusi Hosting Perusahaan untuk Pemrosesan Aliran

Setelah Anda menetapkan strategi partisi dan pemantauan yang kuat, langkah selanjutnya adalah memilih infrastruktur hosting yang tepat. Keputusan ini krusial karena pemrosesan aliran data secara real-time membutuhkan tulang punggung yang kuat dan andal untuk menangani beban kerjanya yang berat. Meskipun penyimpanan yang skalabel dan mesin pemrosesan aliran data yang efisien sangat penting, lingkungan hosting juga memainkan peran yang sama pentingnya. Solusi hosting perusahaan menyediakan skalabilitas, keamanan, dan keandalan yang diperlukan untuk mendukung operasi ini secara efektif.

Infrastruktur yang Dibangun untuk Skalabilitas

Pemrosesan aliran berkembang pesat pada infrastruktur yang dapat tumbuh dan beradaptasi. Server GPU AI ideal untuk mengelola analitik berbasis pembelajaran mesin dalam alur streaming, sementara server khusus memastikan kinerja yang konsisten untuk tugas data berthroughput tinggi. Bagi organisasi yang membutuhkan pengaturan perangkat keras khusus, layanan kolokasi di pusat data profesional menawarkan pendekatan yang disesuaikan.

Kebutuhan akan skalabilitas ditegaskan oleh fakta bahwa volume data tumbuh sebesar 30% per tahun bagi banyak organisasi. Ekspansi yang pesat ini membutuhkan infrastruktur yang mampu menskalakan sumber daya secara dinamis tanpa mengganggu operasional. Untuk beban kerja yang lebih kecil, VPS menyediakan titik masuk yang hemat biaya, sementara server khusus dapat segera diterapkan untuk menangani kebutuhan pemrosesan yang lebih intensif.

Keunggulan lain dari hosting perusahaan adalah penggunaan peralatan berkualitas tinggi, yang menjamin layanan tanpa gangguan selama operasi kritis. Solusi skalabel ini membentuk tulang punggung sistem berkinerja tinggi yang dibutuhkan untuk pemrosesan aliran waktu nyata (real-time).

Fitur Keandalan dan Keamanan

Selain skalabilitas, keandalan dan keamanan merupakan hal yang tidak dapat dinegosiasikan untuk sistem pemrosesan aliran. Waktu henti bukanlah suatu pilihan, sehingga fitur-fitur seperti Jaminan waktu aktif 99.99% dan lokasi pusat data global penting untuk memastikan akses latensi rendah dan kinerja tanpa gangguan.

Solusi hosting perusahaan juga memprioritaskan keamanan. Dengan Perlindungan DDoS mampu mengurangi serangan sebesar 4 Tbps, layanan ini menjaga integritas aliran data dan mencegah gangguan selama insiden keamanan.

Solusi server dan pusat data yang aman dan andal. Kami memahami bahwa tujuan dan kebutuhan bisnis Anda untuk penyimpanan pusat data terus berubah seiring perkembangan teknologi dan permintaan pelanggan. – Serverion

Sepanjang waktu Pemantauan jaringan 24/7/365 mengidentifikasi dan menyelesaikan potensi masalah sebelum meluas. Selain itu, dukungan teknis multibahasa memastikan bantuan segera kapan pun dibutuhkan – sebuah faktor krusial untuk sistem waktu nyata, di mana gangguan singkat sekalipun dapat berkembang menjadi masalah yang lebih besar.

Langkah-langkah keamanan seperti enkripsi data, kontrol akses berbasis peran, dan enkripsi menyeluruh melindungi informasi sensitif di seluruh siklus hidupnya, mulai dari pengumpulan hingga penyimpanan. Perlindungan ini krusial untuk menjaga kepatuhan terhadap peraturan industri dan memastikan integritas alur streaming.

Solusi Kustom untuk Kebutuhan Pemrosesan Aliran

Solusi hosting siap pakai sering kali gagal memenuhi tuntutan spesifik pemrosesan aliran waktu nyata. Konfigurasi hosting khusus disesuaikan dengan beban kerja analitik, throughput data, dan kebutuhan pemrosesan dapat menjembatani kesenjangan ini.

Server Data Besar menawarkan kekuatan komputasi yang dibutuhkan untuk analisis tingkat lanjut, sementara layanan seperti Sertifikat SSL dan pendaftaran domain Menyempurnakan infrastruktur. Pengaturan khusus juga memungkinkan kebijakan privasi dinamis berdasarkan atribut data real-time, memastikan kepatuhan terhadap peraturan seperti GDPR, HIPAA, dan PIPL. Kontrol akses granular semakin meningkatkan keamanan dengan membatasi akses data hanya kepada pengguna yang berwenang.

Solusi hosting yang dirancang khusus terintegrasi secara mulus dengan arsitektur pemrosesan dan penyimpanan khusus. Misalnya, konfigurasi memori tinggi dapat mendukung pemrosesan dalam memori, sementara jaringan bandwidth tinggi memfasilitasi penyerapan data yang cepat. Selain itu, penyedia hosting perusahaan dapat mengadaptasi infrastruktur mereka agar sesuai dengan kerangka kerja streaming dan mesin pemrosesan tertentu.

Fleksibilitas untuk mengintegrasikan berbagai sumber dan tujuan data memastikan bahwa lingkungan hosting dapat mendukung sistem streaming yang paling kompleks sekalipun. Kemampuan adaptasi ini memungkinkan organisasi untuk membangun arsitektur real-time yang komprehensif tanpa dibatasi oleh kendala infrastruktur.

Poin-Poin Utama untuk Penyimpanan yang Dapat Diskalakan dalam Pemrosesan Aliran Real-Time

Penyimpanan yang skalabel memainkan peran penting dalam pemrosesan aliran data secara real-time, menawarkan fondasi untuk pengambilan keputusan yang cepat dan efisiensi operasional yang tak tertandingi oleh pemrosesan batch tradisional. Dengan mengintegrasikan penyimpanan yang skalabel, bisnis dapat membuka potensi untuk menangani aliran data masif sekaligus mempertahankan kecepatan, keandalan, dan efektivitas biaya.

Ringkasan Manfaat Utama

Penyimpanan yang skalabel tidak hanya meningkatkan kinerja teknis – tetapi juga mentransformasi cara bisnis beroperasi. Wawasan real-time memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih cepat dan cerdas, memberikan perusahaan kelincahan untuk beradaptasi dengan perubahan kondisi pasar dan meraih peluang baru. Kelincahan ini seringkali menjadi keunggulan kompetitif, terutama dalam industri yang bergerak cepat.

Secara operasional, keuntungannya jelas. Pemantauan dan peringatan real-time memungkinkan identifikasi dan penanganan masalah sebelum meningkat. Pemrosesan data langsung memungkinkan fitur-fitur seperti rekomendasi yang dipersonalisasi, interaksi pelanggan secara real-time, dan penyampaian layanan yang lebih cepat. Misalnya, Instacart memanfaatkan alur data real-time untuk mengintegrasikan 500.000 pelanggan baru di seluruh AS hanya dalam enam minggu, sekaligus meningkatkan akurasi pesanan melalui pelacakan inventaris waktu nyata.

Kemampuan untuk melihat operasi secara real-time juga membantu bisnis mengoptimalkan sumber daya dan menyederhanakan alur kerja. Michelin, misalnya, menggunakan aliran data real-time untuk mendapatkan wawasan inventaris yang akurat, sehingga meningkatkan pemantauan dan pelaporan bahan baku. Setelah beralih dari sistem Kafka yang dikelola sendiri ke platform streaming yang dikelola sepenuhnya, perusahaan mengurangi biaya operasional sebesar 35%.

Manajemen keamanan dan risiko juga bermanfaat. Analisis real-time memungkinkan deteksi cepat anomali, ancaman keamanan, atau aktivitas penipuan, sehingga bisnis dapat bertindak cepat dan mencegah masalah kecil berkembang menjadi masalah besar.

Penghematan biaya merupakan faktor penting lainnya. Infrastruktur streaming seringkali lebih efisien dan hemat biaya dibandingkan sistem batch tradisional. Dengan mengoptimalkan penggunaan sumber daya dan hanya membayar sesuai kebutuhan, bisnis dapat menurunkan biaya secara signifikan. Tidak mengherankan jika pada tahun 2025, 90% dari perusahaan global terbesar diharapkan untuk merangkul streaming data untuk meningkatkan layanan dan memperbaiki pengalaman pelanggan.

Manfaat-manfaat ini menyoroti potensi transformatif penyimpanan yang dapat diskalakan dalam pemrosesan aliran waktu nyata dan menyiapkan landasan untuk mengubah wawasan menjadi strategi yang dapat ditindaklanjuti.

Langkah Berikutnya

Keuntungan operasional dan finansial dari penyimpanan yang skalabel tidak dapat disangkal. Untuk memaksimalkan manfaat ini, bisnis harus mengembangkan arsitektur mereka dengan fokus pada pemrosesan data real-time.

Mulailah dengan mengadopsi arsitektur hibrida yang menyeimbangkan pemrosesan waktu nyata untuk tugas-tugas kritis dengan pemrosesan batch untuk tugas-tugas yang kurang mendesak. Pendekatan ini memastikan efisiensi tanpa biaya yang tidak perlu. Beralih ke arsitektur berbasis peristiwa juga meningkatkan respons sistem, menjauh dari model permintaan-respons tradisional.

Optimasi teknis adalah kuncinya. Fokus pada pembagian aliran untuk menghindari kemacetan, gunakan pemrosesan dalam memori untuk mengurangi I/O disk, dan menerapkan penskalaan otomatis untuk menyesuaikan sumber daya secara dinamis berdasarkan permintaan. Strategi ini memastikan kinerja terbaik sekaligus menjaga biaya tetap terkendali.

Untuk hosting, pertimbangkan solusi perusahaan seperti Serverion, yang menyediakan infrastruktur yang andal dengan Jaminan waktu aktif 99.99% dan Perlindungan DDoS mampu menangani serangan hingga 4 TbpsPenawaran mereka meliputi: Server GPU AI untuk analitik tingkat lanjut, server khusus untuk throughput tinggi yang konsisten, dan Pemantauan jaringan 24/7/365 untuk menjaga sistem tetap berjalan lancar. Konfigurasi hosting khusus memastikan kompatibilitas dengan kerangka kerja streaming dan mesin pemrosesan tertentu.

“Kami dapat memanfaatkan data real-time dan membangun matriks darinya sehingga…tim dapat memasukkan data tersebut untuk menyediakan metrik keuangan, metrik pelanggan, preferensi pemasaran, dan rekomendasi yang dipersonalisasi kepada pelanggan.” – Harikumar Venkatesan, Pimpinan Rekayasa Platform, Victoria’s Secret

Keberhasilan pemrosesan aliran data real-time bergantung pada kombinasi yang tepat antara penyimpanan yang skalabel, arsitektur yang dioptimalkan, dan infrastruktur hosting yang andal. Bisnis yang berinvestasi dalam elemen-elemen ini sangat siap untuk memanfaatkan kekuatan data mereka sekaligus memberikan pengalaman pelanggan yang luar biasa.

Tanya Jawab Umum

Bagaimana penyimpanan yang dapat diskalakan meningkatkan efisiensi sistem pemrosesan aliran waktu nyata?

Penyimpanan yang skalabel memainkan peran penting dalam meningkatkan kinerja sistem pemrosesan aliran waktu nyata. Hal ini memungkinkan skala horisontal, yang berarti pemrosesan data dapat disebar ke beberapa server dengan mudah. Hal ini memastikan bahwa meskipun volume data bertambah, sistem tetap mempertahankan kinerja yang stabil, menangani beban kerja yang lebih besar tanpa perlambatan yang berarti.

Terlebih lagi, penyimpanan yang dapat diskalakan menawarkan penyimpanan data yang persisten dan andal sekaligus menjaga kinerja sistem tetap optimal. Ini berarti data Anda tetap aman dan mudah diakses untuk diproses, yang membantu meminimalkan penundaan dan mendukung analitik real-time. Dengan mengelola kecepatan dan ukuran data yang terus meningkat secara efisien, penyimpanan yang skalabel tidak hanya memangkas biaya operasional tetapi juga memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih cepat dan berbasis data.

Apa keuntungan menggabungkan skala horizontal dan vertikal untuk pemrosesan aliran waktu nyata?

Menyeimbangkan skala horisontal (menambahkan lebih banyak mesin) dengan skala vertikal (meningkatkan kapasitas mesin yang ada) menciptakan cara yang fleksibel dan efisien untuk mengoptimalkan sistem pemrosesan aliran waktu nyata. Pendekatan gabungan ini menyebarkan beban kerja ke beberapa server sekaligus meningkatkan daya masing-masing node, memastikan penggunaan sumber daya yang cerdas.

Metode ini bekerja sangat baik untuk mengelola aliran data yang besar dan terus berubah. Ini membantu menjaga latensi rendah, meningkatkan kecepatan respons sistem, dan mempertahankan kinerja yang stabil – bahkan saat terjadi lonjakan lalu lintas yang tiba-tiba. Dengan menggunakan kedua teknik penskalaan ini, bisnis dapat membangun solusi yang hemat biaya dan skalabel untuk mengatasi tantangan pemrosesan data waktu nyata.

Mengapa partisi data penting untuk pemrosesan aliran waktu nyata, dan apa saja teknik umum yang digunakan?

Mengapa Partisi Data Penting dalam Pemrosesan Aliran Waktu Nyata?

Partisi data memainkan peran krusial dalam pemrosesan aliran data waktu nyata (real-time) dengan memecah kumpulan data besar menjadi bagian-bagian yang lebih kecil dan lebih mudah dikelola. Pendekatan ini memungkinkan beberapa proses beroperasi secara bersamaan, sehingga meningkatkan kinerja sistem. Hasilnya? Throughput yang lebih tinggi dan latensi yang lebih rendah – keduanya penting untuk mengelola aliran data yang bergerak cepat secara efisien.

Teknik Pemartisian Utama

Ada beberapa metode yang banyak digunakan untuk mempartisi data dalam sistem streaming:

• Partisi Berbasis KunciDalam metode ini, data dibagi berdasarkan kunci tertentu, seperti ID pengguna atau ID produk. Hal ini memastikan bahwa data terkait dikelompokkan bersama, yang dapat meningkatkan efisiensi pemrosesan.
• Pemartisian Berbasis WaktuDi sini, data disusun ke dalam interval berdasarkan waktu. Hal ini membantu menyeimbangkan beban kerja dan memudahkan penskalaan sistem sesuai kebutuhan.

Teknik-teknik ini bukan hanya tentang membagi data – tetapi juga tentang memastikan kelancaran operasional. Teknik-teknik ini membantu mendistribusikan beban kerja secara merata, menjaga sistem tetap berjalan dengan andal, dan membuat pengelolaan data secara real-time jauh lebih efisien. Singkatnya, teknik-teknik ini penting untuk pemrosesan aliran yang lancar dan efektif.

Tulisan terkait