Mengenal Data Streaming, Signifikansi, dan Karakteristiknya

Mengutip laman resmi Confluent, data streaming adalah aliran data berkelanjutan yang dihasilkan oleh berbagai sumber. Dengan menggunakan teknologi pemrosesan, aliran data ini dapat diproses, disimpan, dianalisis, dan ditindaklanjuti saat dihasilkan, dan semua dilakukan secara real-time.

Menurut perusahaan penyedia layanan data streaming ini, istilah ‘streaming’ digunakan untuk menggambarkan aliran data yang berkesinambungan dan tidak pernah berakhir tanpa awal atau akhir. Hal ini akan menyediakan aliran data konstan yang dapat dimanfaatkan serta ditindaklanjuti, tanpa perlu diunduh terlebih dahulu.

Aliran data ini bisa dihasilkan oleh semua jenis sumber–dalam berbagai format dan volume–mulai dari aplikasi, perangkat jaringan, dan file log server, hingga aktivitas situs web, transaksi perbankan, dan data lokasi. Semuanya dapat digabungkan untuk mengumpulkan informasi dan analisis real-time dengan lancar dari satu sumber yang paling kredibel.

Berbeda dengan sistem pengelolaan data tradisional yang hanya meliputi jumlah data tak terlalu besar, untuk mengelola data butuh solusi lebih lanjut, karena data bisa dihasilkan dari banyak sumber secara tidak terbatas. Apalagi, penggunannya juga makin banyak, seperti pengembangan teknologi AI (Artificial Intelligence), Internet of Things (IoT), atau bahkan sistem keamanan siber.

Dengan situasi ini, hampir tidak mungkin mengatur struktur, integritas data, atau mengontrol volume atau kecepatan data yang dihasilkan. Meskipun solusi tradisional dibangun untuk menyerap, memproses, dan menyusun data sebelum dapat ditindaklanjuti, arsitektur data streaming akan menambahkan kemampuan untuk menggunakan, mempertahankan penyimpanan, memperkaya, dan menganalisis data yang sedang bergerak.

Aplikasi yang bekerja dengan aliran data akan selalu memerlukan dua fungsi utama, yakni penyimpanan dan pemrosesan. Penyimpanan harus mampu merekam aliran data yang besar dengan cara yang berurutan dan konsisten.

Pemrosesan harus dapat berinteraksi dengan penyimpanan, mengkonsumsi, menganalisis dan menjalankan komputasi pada data.

Laman resmi AWS (Amazon Web Services) megungkapkan bahwa pengelolaan data streaming saat ini diperlukan karena sifat data korporasi dan sistem pemrosesan data yang mendasarinya telah berubah secara signifikan. Berkenaan dengan hal ini, ada dua hal yang penting untuk diperhatikan:

1. Volume data tak terbatas
   Volume data yang dihasilkan dari sumber aliran mungkin sangatlah besar, sehingga menyulitkan analitik real-time dalam mengatur integritas (validasi), struktur (evolusi), atau laju (throughput dan latensi) data streaming. Dengan begitu, pengelolaan teknologi ini cukup dibutuhkan di tengah derasnya arus data seperti saat ini.
2. Sistem pemrosesan data tingkat lanjut
   Infrastruktur cloud memperkenalkan fleksibilitas dalam skala tersebut dan penggunaan sumber daya komputasi. Dengan begitu, Anda cukup menggunakan yang diperlukan dan membayar yang digunakan. Arsitektur data streaming menggunakan teknologi cloud untuk memanfaatkan, memperkaya, menganalisis, dan secara permanen menyimpan data streaming jika diperlukan.

Data streaming memiliki karakteristik khusus sebagai berikut:

1. Signifikan secara kronologis
   Elemen individual dalam aliran data berisi stempel waktu. Aliran data itu sendiri mungkin sensitif terhadap waktu dengan berkurangnya signifikansi setelah interval waktu tertentu. Misalnya, aplikasi Anda memberikan rekomendasi restoran berdasarkan lokasi penggunanya saat ini. Anda harus bertindak sesuai dengan data geolokasi pengguna secara real-time atau data akan kehilangan signifikansi.
2. Mengalir secara berkelanjutan
   Aliran data tidak memiliki awal dan akhir. Aliran data mengumpulkan data secara konstan dan berkelanjutan selama diperlukan. Misalnya, log aktivitas server diakumulasi selama server berjalan.
3. Unik
   Karena sensitivitas waktu, transmisi berulang atas aliran data adalah hal yang menantang. Oleh karena itu, pemrosesan data real-time yang akurat merupakan hal yang penting. Sayangnya, ketentuan untuk transmisi ulang pada kebanyakan sumber data streaming sangatlah terbatas.
4. Tidak homogen
   Beberapa sumber dapat mengalirkan data dalam beberapa format terstruktur seperti JSON, Avro, dan nilai yang dipisahkan koma (CSV) dengan tipe data yang mencakup string, angka, tanggal, dan tipe biner. Sistem pemrosesan aliran Anda harus memiliki kemampuan untuk menangani variasi data seperti itu.
5. Tidak sempurna
   Kesalahan sementara pada sumber dapat membuat elemen pada data yang dialirkan menjadi rusak atau hilang. Menjamin konsistensi data dapat menjadi tantangan tersendiri karena sifat aliran yang berkelanjutan. Pemrosesan aliran dan sistem analitik biasanya mencakup logika untuk validasi data guna memitigasi atau meminimalkan kesalahan.

Demikianlah beberapa hal penting yang perlu Anda ketahui tentang data streaming dan manfaatnya bila diterapkan di berbagai kebutuhan bisnis.