Sistem aplikasi monolitik dan berbasis polling tradisional memproses data secara bertahap (batch) atau memanggil layanan secara langsung (synchronous REST API). Saat volume transaksi melonjak drastis—seperti pada gelombang promosi e-commerce atau transaksi keuangan pasar modal—pendekatan ini menyebabkan keterlambatan (lag), kelebihan beban pada server (system crash), dan antrean transaksi yang tertahan.
Dalam lanskap bisnis modern, informasi yang terlambat diproses beberapa detik saja dapat mengakibatkan kehilangan peluang bisnis yang sangat besar.
Untuk memproses miliaran peristiwa data secara seketika (real-time) dengan skalabilitas tinggi, enterprise mengadopsi Event-Driven Architecture (EDA) menggunakan platform Apache Kafka.
Event-Driven Architecture (EDA) adalah pola arsitektur perangkat lunak di mana alur kerja sistem digerakkan oleh produksi, deteksi, dan konsumsi dari peristiwa (events—seperti “pesanan dibuat”, “pembayaran berhasil”, atau “lokasi GPS diperbarui”).
Fitur utama dan peran Apache Kafka dalam arsitektur EDA meliputi:
- High-Throughput Distributed Log: Mampu menampung dan mengalirkan jutaan pesan peristiwa per detik dengan latensi ultra-rendah.
- Publish-Subscribe Mechanism: Mengodekoppel (decouple) sistem pemicu (producer) dan sistem penerima (consumer), sehingga gangguan pada satu layanan tidak akan meruntuhkan layanan lainnya.
- Real-Time Stream Processing: Menganalisis, menyaring, dan mentransformasi data peristiwa yang sedang mengalir secara langsung menggunakan Kafka Streams atau Flink sebelum data disimpan ke basis data.
- Fault Tolerance & Durability: Menyimpan catatan peristiwa secara terdistribusi di beberapa node broker sehingga data aman dari kerusakan atau kegagalan server.
Di Jurusan Sistem Informasi Masoem University, materi EDA dan Apache Kafka dipelajari pada mata kuliah Arsitektur Perangkat Lunak Enterprise, Pemrograman Sistem Terdistribusi, dan Analytics Big Data. Mahasiswa dididik untuk merancang infrastruktur data berkecepatan tinggi.
Melalui praktikum di laboratorium komputer Masoem University, mahasiswa berlatih membangun kluster Apache Kafka dan merancang alur pemrosesan data streaming untuk simulasi sistem pemesanan transportasi online. Pembelajaran ini dijiwai secara mendalam oleh filosofi Pinter dan Cageur—mengasah kecerdasan logika pemrosesan data terdistribusi (Pinter) serta membina ketahanan, kesiapan, dan ketelitian teknis tanpa cela (Cageur).
Melalui penguasaan Event-Driven Architecture & Apache Kafka ini, lulusan Sistem Informasi Masoem University siap menempati posisi Data Engineer, Streaming Infrastructure Architect, dan Enterprise Integration Engineer.
