Pemrosesan Streaming Buat Organisasi Lebih Hemat Biaya

PERUSAHAAN saat ini berada di bawah tekanan yang besar untuk memberikan pengalaman pelanggan dan merampingkan operasi dalam menghadapi kasus penggunaan yang canggih seperti deteksi penipuan, pemeliharaan prediktif dan inventaris secara real-time, serta manajemen rantai pasokan. Pemrosesan streaming ialah bagian penting dalam mewujudkan pengalaman real-time karena memungkinkan organisasi bertindak berdasarkan data yang masuk seketika untuk memprosesnya secara bertahap tanpa menunggu ketika data tersebut sering kali sudah basi dan tidak dapat digunakan lagi.

Sebagai lapisan komputasi dalam infrastruktur data streaming, pemrosesan streaming membantu tim menyaring, menggabungkan, dan memperkaya data secara real time agar lebih dapat digunakan dan bernilai untuk dibagikan dengan aplikasi dan sistem hilir. Ini menciptakan aliran data berkualitas tinggi yang dapat digunakan kembali untuk berbagai proyek dan memberikan kelincahan yang lebih meningkat, konsistensi data, dan penghematan biaya dibandingkan dengan solusi pemrosesan batch tradisional. Sebagai standar pemrosesan streaming de facto, Flink diandalkan oleh perusahaan-perusahaan inovatif seperti Airbnb, Uber, Netflix, dan Stripe untuk mendukung beban kerja streaming yang sangat penting. Hal inilah yang memicu lonjakan popularitas Flink. Pada 2023, Flink diunduh hampir satu juta kali.

"Pemrosesan streaming sangat penting untuk mendapatkan wawasan yang tepat waktu dari aliran data yang terus menerus untuk mendukung berbagai kasus penggunaan penting termasuk deteksi penipuan, penetapan harga dinamis, dan inventaris secara real time serta manajemen rantai pasokan," kata Stewart Bond, Research VP Data Integration and Data Intelligence Software IDC. "Apache Flink menjadi kerangka kerja pemrosesan aliran data yang menonjol dalam pergeseran menuju wawasan real-time. Flink dan Apache Kafka biasanya digunakan bersama untuk pemrosesan data real-time, tetapi format data yang berbeda dan skema yang tidak konsisten dapat menyebabkan tantangan integrasi dan menghambat kualitas streaming data untuk sistem hilir dan konsumen."

Baca juga : Paper.id dan Accurate Indonesia Kolaborasi Bantu UMKM Masuk Ekosistem Digital

Sebagai penawaran Flink tanpa server yang berasal dari cloud terkemuka, Confluent Cloud untuk Apache Flink memungkinkan pelanggan untuk dengan mudah membangun aliran data berkualitas tinggi dan dapat digunakan kembali untuk mendukung semua aplikasi real-time dan kebutuhan analisis mereka. "Pemrosesan streaming memungkinkan organisasi untuk mengubah aliran data mentah menjadi wawasan yang kuat," kata Shaun Clowes, Chief Product Officer Confluent. "Performa tinggi, latensi rendah, dan komunitas yang kuat dari Flink menjadikannya pilihan terbaik bagi para pengembang untuk digunakan dalam pemrosesan streaming. Dengan Kafka dan Flink yang terintegrasi penuh dalam sebuah platform terpadu, Confluent menghilangkan hambatan teknis dan menyediakan alat yang diperlukan sehingga organisasi dapat fokus pada inovasi bukan hanya manajemen infrastruktur."

Dengan Confluent Cloud untuk Apache Flink, pelanggan dapat memfilter, menggabungkan, dan memperkaya aliran data dengan mudah menggunakan Flink, standar de facto untuk pemrosesan aliran data. Ini juga memungkinkan pemrosesan streaming berkinerja tinggi dan efisien dalam skala apa pun, tanpa kerumitan manajemen infrastruktur. Pelanggan merasakan pengalaman Kafka dan Flink sebagai platform terpadu, dengan pemantauan, keamanan, dan tata kelola yang terintegrasi penuh.

"Kondisi di industri logistik otomotif bisa berubah dengan cepat, sehingga membutuhkan tindakan segera untuk mengatasi penundaan, mengubah rute kendaraan, serta memperbarui sistem dan pelanggan," ujar Jeffrey Jennings, Sr. Consultant, Data and Integration Services di Acertus. "Layanan Flink tanpa server dari Confluent akan memungkinkan kami untuk secara instan dan efisien mengubah, mengintegrasikan dan memperkaya volume data yang sangat besar dalam sistem manajemen transportasi kami, memberikan visibilitas secara real-time ke dalam status dan lokasi kendaraan untuk sistem dan pelanggan."

"Untuk memenuhi permintaan pelanggan yang terus meningkat di pasar energi yang bergejolak, kami perlu mengirimkan data yang real-time ke aplikasi yang berhadapan langsung dengan klien," ujar Sami AlAshabi, Solutions Architect di Essent. "Mengandalkan pemrosesan batch dapat menyebabkan masalah kinerja dan menghasilkan pengambilan keputusan yang buruk berdasarkan data yang sudah ketinggalan zaman. Dengan menggunakan Kafka dan Flink bersama-sama dalam platform terpadu, tim kami akan dapat dengan mudah membangun pipa data streaming cerdas yang dapat mengekstrak data dari berbagai sumber, memprosesnya secara real-time dan mengumpankannya ke konsumen hilir kami untuk analisis yang tepat waktu tanpa tantangan operasional apa pun." (RO/Z-2)