Apache Kafka: Fitur, Fungsi dan Cara Install di Ubuntu

Kecepatan dalam menangani dan memproses data jadi salah satu kunci penting keberhasilan sebuah sistem, terutama dalam era digital yang serba real-time seperti saat ini.

Di balik teknologi yang memudahkan kita streaming video tanpa buffering atau mendapatkan notifikasi instan dari aplikasi mobile, ada satu nama besar yang sering jadi tulang punggung: Apache Kafka.

Tapi, apa sebenarnya kafka, dan mengapa banyak perusahaan besar mengandalkannya?

Apa Itu Apache Kafka?

Apache Kafka adalah platform streaming open-source yang dirancang untuk menangani aliran data secara real-time. Awalnya dikembangkan oleh LinkedIn, lalu menjadi proyek top-level di bawah Apache Software Foundation.

Kafka berfungsi sebagai jembatan antara berbagai sistem, aplikasi, atau layanan dengan cara menerima, menyimpan, dan mengirimkan data secara cepat dan efisien. 

Secara sederhana, Kafka bisa dianalogikan sebagai “pembawa pesan” yang bisa menerima pesan dari satu sistem dan mengirimkannya ke sistem lain dalam hitungan milidetik.

Sistem ini sangat ideal digunakan di lingkungan yang membutuhkan pemrosesan data berkelanjutan, seperti pemantauan log server, pelacakan aktivitas pengguna, hingga sistem rekomendasi produk secara instan.

Karena Kafka bekerja dengan pola publish-subscribe, banyak komponen atau aplikasi dapat secara bersamaan membaca dan memproses data yang sama tanpa saling mengganggu.

Inilah yang menjadikan Kafka sangat scalable dan tahan banting, bahkan saat harus menangani jutaan event per detik.

Dengan Kafka, perusahaan bisa membuat sistem yang lebih terintegrasi, responsif, dan siap untuk mengolah data dalam skala besar dengan latensi yang sangat rendah.

 

Fungsi Apache Kafka

Apache Kafka punya beberapa fungsi yang membuatnya menjadi andalan di sistem berskala besar, seperti:

Streaming Data Real-Time

Kafka memungkinkan pengiriman data dari satu titik ke titik lain secara instan. Ini penting untuk aplikasi yang butuh data up-to-date seperti dashboard monitoring, analitik clickstream, atau alert system.

Contohnya, sistem pemantauan kesehatan server bisa langsung memicu notifikasi saat ada lonjakan CPU usage, atau e-commerce bisa menampilkan produk rekomendasi secara real-time berdasarkan aktivitas pengguna di situs.

Integrasi Antar Sistem

Banyak perusahan punya berbagai aplikasi dan layanan yang berjalan di sistem berbeda. Kafka bisa menyatukan semuanya dalam satu alur komunikasi data yang konsisten.

Misalnya, sistem pemesanan, inventaris, dan pengiriman bisa dihubungkan melalui Kafka agar setiap transaksi bisa diproses dan dilacak secara menyeluruh dalam waktu nyata, tanpa harus menunggu sinkronisasi manual.

Buffering Data

Kafka menyimpan data dalam waktu tertentu di dalam topik (topic), yang berperan seperti antrean. Hal ini memastikan sistem penerima tidak kewalahan memproses data saat terjadi lonjakan trafik.

Analitik dan Machine Learning

Data yang dikirim Kafka bisa diproses langsung atau disimpan untuk digunakan oleh sistem analitik atau pelatihan model machine learning.

Sebagai contoh, data perilaku pelanggan dapat ditangkap Kafka dan langsung digunakan untuk memperbarui model rekomendasi produk secara dinamis. Hal ini memungkinkan bisnis mengambil keputusan berbasis data dengan cepat dan akurat.

Log Aggregation

Kafka dapat mengumpulkan log dari berbagai aplikasi dan menyatukannya untuk analisis, troubleshooting, atau keperluan audit.

Dengan Kafka, DevOps atau tim keamanan bisa memantau log secara terpusat dari berbagai sumber, seperti aplikasi, database, hingga perangkat jaringan untuk mendeteksi anomali, error, atau pelanggaran keamanan dalam satu dasbor terpadu.

Fitur Apache Kafka

Untuk memahami mengapa Kafka begitu powerful dan banyak digunakan oleh perusahaan besar, kita perlu lihat beberapa fitur utamanya:

• Throughput Tinggi: Kafka mampu menangani jutaan pesan per detik, membuatnya ideal untuk sistem berskala besar.  Ini sangat bermanfaat bagi perusahaan yang mengandalkan data real-time, seperti e-commerce, perbankan, atau layanan streaming, yang membutuhkan pemrosesan data dalam jumlah besar secara cepat dan stabil.

• Scalability: Kafka bisa di-scale secara horizontal dengan menambahkan lebih banyak broker (server Kafka). Hal ini memungkinkan sistem berkembang mengikuti pertumbuhan volume data tanpa menurunkan performa. Cocok untuk kebutuhan jangka panjang yang dinamis.

• Durability dan Reliability: Data disimpan secara redundant sehingga tetap aman walaupun ada kegagalan di salah satu node. Kafka menjamin bahwa pesan yang dikirim tidak akan hilang, bahkan dalam kondisi sistem yang tidak stabil sekalipun. Ini memberikan kepercayaan ekstra untuk sistem yang memerlukan jaminan integritas data.

• Low Latency: Kafka mampu mengirimkan data dalam waktu sangat singkat, cocok untuk aplikasi yang butuh kecepatan. Waktu tunda yang sangat rendah memungkinkan pengambilan keputusan berbasis data dilakukan secara real-time, misalnya dalam sistem trading otomatis atau deteksi fraud.

• Support untuk Banyak Konsumen: Kafka memungkinkan satu data dikonsumsi oleh banyak sistem tanpa duplikasi pengiriman. Hal ini sangat berguna ketika berbagai layanan seperti analitik, monitoring, dan pelaporan membutuhkan data yang sama secara bersamaan tanpa mengganggu alur utama pengiriman.
• Distributed Architecture: arsitekturnya yang terdistribusi membuatnya tahan banting dan fleksibel untuk kebutuhan besar. Dengan pendekatan ini, Kafka menjadi lebih handal dan siap untuk menangani beban kerja di lingkungan produksi yang kompleks dan berisiko tinggi.

 

Perbedaan Apache Kafka dan Apache Spark

Seringkali Kafka dan Spark disebut bersamaan, bahkan dianggap mirip. Tapi sebenarnya, keduanya memiliki fungsi yang berbeda.

Fungsi Utama

• Apache Kafka berfungsi sebagai platform distribusi data real-time yang andal. Ia dirancang untuk menangani pengiriman dan penerimaan data dalam bentuk stream dari satu sistem ke sistem lainnya dengan latensi rendah dan throughput tinggi. Kafka sangat ideal untuk membangun pipeline data real-time, sistem event-driven, serta mengatur komunikasi antar layanan secara asinkron.
• Apache Spark, di sisi lain, merupakan engine pemrosesan data terdistribusi yang fokus pada transformasi dan analisis data dalam jumlah besar. Spark mendukung pemrosesan batch dan streaming, serta menawarkan integrasi dengan berbagai library analitik seperti Spark SQL, MLlib, dan GraphX.
  

Pendekatan Pemrosesan Data

• Kafka menggunakan pendekatan event-by-event atau per-record processing, yang memungkinkan data diproses segera setelah diterima. Ini membuat Kafka sangat cocok untuk skenario yang membutuhkan latensi sangat rendah, seperti monitoring sistem real-time atau sistem deteksi anomali.
• Spark memanfaatkan pendekatan micro-batch (dan opsi continuous mode), di mana data dikumpulkan dalam interval waktu tertentu sebelum diproses. Meskipun tidak secepat Kafka dalam hal latensi, pendekatan ini memberikan fleksibilitas untuk melakukan transformasi data yang lebih kompleks.
  

Latensi dan Performa

• Apache Kafka dikenal memiliki latensi sangat rendah, sering kali hanya dalam hitungan milidetik, sehingga unggul untuk kebutuhan real-time ingestion dan streaming antar sistem.
• Apache Spark memiliki latensi yang sedikit lebih tinggi karena menggunakan micro-batching, namun tetap kompetitif dan mampu mendukung pemrosesan real-time dengan performa tinggi, terutama pada analitik skala besar.
  

Dukungan Bahasa Pemrograman

• Kafka melalui Kafka Streams mendukung pengembangan aplikasi terutama dalam bahasa Java dan Scala. Hal ini membuatnya efisien, namun tidak sefleksibel Spark dalam hal pilihan bahasa.
• Spark lebih fleksibel dengan dukungan penuh terhadap Java, Scala, Python, dan R, yang menjadikannya populer di kalangan data engineer dan data scientist.
  

Kapasitas Analitik dan Transformasi Data

• Kafka lebih fokus pada transportasi data dan tidak dirancang untuk melakukan analitik kompleks. Meski Kafka Streams memungkinkan manipulasi data dasar, kemampuannya tetap terbatas jika dibandingkan dengan framework analitik lainnya.
• Spark unggul di sisi analitik. Ia memiliki dukungan bawaan untuk query SQL, machine learning, hingga pemrosesan graph data. Dengan library seperti MLlib dan Spark SQL, Spark menjadi pilihan ideal untuk pipeline analitik skala besar.
  

Pengelolaan State dan Windowing

• Kafka menyediakan pengelolaan state secara native melalui Kafka Streams, termasuk dukungan untuk berbagai jenis window seperti tumbling, hopping, dan sliding windows. Hal ini memungkinkan pemrosesan stream yang lebih granular dan presisi tinggi.
• Spark juga mendukung pemrosesan berbasis waktu, namun manajemen state dan windowing-nya lebih terbatas. Spark mengandalkan checkpoint dan konfigurasi khusus untuk menangani operasi stateful secara konsisten.

Cara Install Apache Kafka di Ubuntu

Kalau Anda ingin menjalankan sistem streaming data yang scalable dan real-time, Apache Kafka adalah salah satu solusi terbaik. Nah, pada bagian ini, kita akan membahas cara instalasi Apache Kafka di server Ubuntu, mulai dari persiapan hingga berhasil membuat topik pertama Anda.

Persiapan Sistem

Pastikan Anda menggunakan Ubuntu versi terbaru (misal Ubuntu 24.04 LTS).

Pastikan memiliki akses sudo/root.

Minimal RAM 2–4 GB atau lebih, sesuai kebutuhan beban kerja.

Instalasi Java

Kafka membutuhkan Java versi 11 atau lebih tinggi (Java 17 atau 21 optimal).

sudo apt update

sudo apt install openjdk-17-jdk -y

java -version

Membuat User Kafka dan Direktori Instalasi

Untuk keamanan dan manajemen, buat user khusus kafka tanpa akses login:

sudo useradd -r -m -U -d /opt/kafka -s /bin/false kafka

sudo mkdir -p /opt/kafka

sudo chown -R kafka:kafka /opt/kafka

Download dan Ekstrak Apache Kafka

Unduh versi binary Kafka terbaru dari situs resmi. Contoh untuk Kafka 4.0.0:

cd /tmp

wget https://downloads.apache.org/kafka/4.0.0/kafka_2.13-4.0.0.tgz

sudo tar -xzf kafka_2.13-4.0.0.tgz -C /opt/kafka --strip-components=1

sudo chown -R kafka:kafka /opt/kafka

Konfigurasi Kafka (KRaft Mode Tanpa Zookeeper)

Kafka versi terbaru mendukung mode KRaft yang tidak memerlukan Zookeeper.

Generate Cluster ID:

sudo /opt/kafka/bin/kafka-storage.sh random-uuid

Simpan Cluster ID yang muncul, misal HnRVGDW9SB-bI_yUGGEK_A.

Format storage Kafka dengan file konfigurasi default:

sudo /opt/kafka/bin/kafka-storage.sh format -t <Cluster-ID-Anda> -c /opt/kafka/config/server.properties

Pastikan direktori data ada dan dimiliki user kafka:

sudo mkdir -p /opt/kafka/data

sudo chown -R kafka:kafka /opt/kafka/data

Membuat Service Systemd untuk Kafka

Buat file systemd untuk Kafka:

sudo nano /etc/systemd/system/kafka.service

Isi dengan:

[Unit]

Description=Apache Kafka Server

After=network.target

[Service]

User=kafka

ExecStart=/opt/kafka/bin/kafka-server-start.sh /opt/kafka/config/server.properties

ExecStop=/opt/kafka/bin/kafka-server-stop.sh

Restart=on-failure

RestartSec=10

[Install]

WantedBy=multi-user.target

Aktifkan dan Jalankan Kafka

sudo systemctl daemon-reload

sudo systemctl enable kafka

sudo systemctl start kafka

sudo systemctl status kafka

Pastikan status aktif (running).

Menguji Kafka

Buat topic pertama:

sudo -u kafka /opt/kafka/bin/kafka-topics.sh --create --topic test --bootstrap-server localhost:9092 --partitions 1 --replication-factor 1

Daftar topic:

sudo -u kafka /opt/kafka/bin/kafka-topics.sh --list --bootstrap-server localhost:9092

(Opsional) Buka Port di Firewall

Jika menggunakan firewall, buka port default Kafka:

sudo ufw allow 9092/tcp

Penutup 

Apache Kafka bukan sekadar alat pengiriman pesan biasa. Ia adalah tulang punggung bagi banyak sistem data modern yang butuh kecepatan, keandalan, dan fleksibilitas.

Dalam dunia di mana data mengalir setiap detik dan keputusan diambil dalam hitungan milidetik, Kafka menawarkan solusi yang efisien dan scalable.

Dengan memahami apa itu Kafka, bagaimana cara kerjanya, dan bagaimana menginstalnya, Anda selangkah lebih dekat untuk membangun sistem real-time yang tangguh dan siap masa depan. 

Kalau Anda ingin mengeksplor Kafka lebih jauh, Anda bisa menggabungkan Kaka dengan tools seperti Apache Flink, Apache Spark, atau bahkan integrasi dengan database seperti MongoDB atau Elasticsearch. Potensinya sangat luas, dan semua dimulai dari pemahaman dasar yang kuat. 

Ingin membangun infrastruktur real-time yang stabil dan scalable? Gunakan layanan server VPS dari Exabytes untuk performa tinggi dan fleksibilitas penuh.

Atau, jika Anda ingin mengelola deployment Kafka lebih mudah, cek juga layanan hosting kami yang siap untuk berbagai kebutuhan aplikasi modern.

Temukan solusi server terbaik Anda di Exabytes dan mulai proyek streaming data Anda hari ini!