Memastikan keandalan dan efisiensi dalam sistem streaming data adalah krusial, terutama ketika berhadapan dengan volume data yang besar. Salah satu cara untuk mencapai ini adalah dengan memahami secara mendalam kinerja dan skalabilitas platform yang digunakan.
Mengukur Kinerja Sistem Kafka Terkelola
Untuk benar-benar memanfaatkan layanan Apache Kafka yang dikelola sepenuhnya di cloud, penting untuk melakukan pengukuran benchmarking. Proses ini melibatkan pengujian batas throughput dan latensi dalam berbagai skenario penggunaan. Dengan mensimulasikan beban kerja produsen dan konsumen yang bervariasi, kita dapat mengidentifikasi titik hambatan potensial dan memahami bagaimana konfigurasi yang berbeda memengaruhi performa keseluruhan. Pengujian ini mencakup faktor-faktor seperti ukuran pesan, jumlah partisi, dan konfigurasi broker.
Temuan Kinerja Utama dari Pengujian
Hasil pengujian benchmarking secara konsisten menunjukkan bahwa kinerja suatu klaster Kafka sangat bergantung pada beberapa variabel kunci. Ukuran pesan, misalnya, memiliki dampak signifikan pada throughput total yang dapat dicapai. Pesan yang lebih kecil mungkin memerlukan lebih banyak sumber daya CPU untuk diproses, sementara pesan yang lebih besar lebih terikat pada throughput disk dan jaringan. Jumlah partisi per broker juga memengaruhi kinerja; terlalu banyak partisi dapat meningkatkan beban pada broker karena manajemen metadata. Persistent Disk yang mendasari juga memegang peran penting dalam menentukan throughput I/O yang tersedia.
Panduan Skalabilitas dan Optimalisasi
Berdasarkan temuan benchmarking, strategi skalabilitas dapat dirancang dengan lebih tepat. Untuk meningkatkan throughput produsen, Anda dapat menskalakan jumlah instans produsen dan mengoptimalkan pengaturan batching. Di sisi konsumen, penskalaan dapat dilakukan dengan menambah jumlah instans konsumen dalam grup konsumen yang sama, memastikan setiap partisi dikonsumsi oleh satu instans. Skalabilitas klaster Kafka itu sendiri melibatkan penambahan broker. Saat menambah broker, penting untuk menyeimbangkan kembali partisi secara merata di seluruh broker baru untuk mendistribusikan beban. Pemilihan tipe machine type untuk broker dan konfigurasi Persistent Disk harus disesuaikan dengan karakteristik beban kerja spesifik – apakah itu membutuhkan throughput tinggi, latensi rendah, atau keseimbangan keduanya. Memahami hasil benchmarking adalah kunci untuk membuat keputusan konfigurasi yang tepat dan mencapai kinerja optimal untuk aplikasi streaming data Anda.
Sumber: https://cloud.google.com/blog/products/data-analytics/managed-service-for-kafka-benchmarking-and-scaling-guidance/