Month: December 2025

🚀 Amazon S3 Tables Kini Mendukung Tagging untuk Tabel

📌 Problem Statement1. S3 Tables sebelumnya tidak mendukung tagging pada level tabel → sulit melakukan cost allocation granular dan ABAC (attribute-based access control).2. Pengelolaan izin berbasis resource-ID membuat kebijakan IAM kompleks & sulit diskalakan.3. Perusahaan data lake modern butuh cara mudah untuk memetakan project/lingkungan/departemen pada tabel mereka. 🛠️ Methodology / Solusi / Hipotesis1. AWS menambahkan … Read more🚀 Amazon S3 Tables Kini Mendukung Tagging untuk Tabel

🚀 2025 SaaS Benchmarks Report – High Alpha & Growth Unhinged

📌 Problem Statement1. Industri SaaS menghadapi tantangan: metriks pertumbuhan, retensi, dan efisiensi semakin sulit dilacak secara akurat di era AI. 2. Model bisnis SaaS tradisional mulai terguncang karena meningkatnya beban komputasi AI, perubahan pola pembelian, dan kebutuhan monetisasi baru. 3. Startup SaaS perlu benchmark terbaru untuk menentukan ke mana harus fokus (misalnya: harga, tim, saluran … Read more🚀 2025 SaaS Benchmarks Report – High Alpha & Growth Unhinged

🚀 DigitalOcean GPU Observability: Lebih Banyak Insight Untuk Droplets & Cluster DOKS

📌 Problem Statement1. Jalankan beban kerja AI seperti training atau inference memerlukan GPU — tapi tanpa metrik yang tepat, sulit memantau pemanfaatannya secara efektif. 2. Banyak pengguna tidak punya visibilitas tentang kondisi GPU (utilisasi, suhu, daya), sehingga risiko bottleneck atau kerusakan tersembunyi meningkat. 3. Setup observability sering rumit atau memerlukan agen khusus — menghambat adopsi … Read more🚀 DigitalOcean GPU Observability: Lebih Banyak Insight Untuk Droplets & Cluster DOKS

🚀 Observabilitas I/O untuk Data Lake Uber yang Berskala Petabyte

📌 Problem Statement1. Uber beralih ke arsitektur hybrid-cloud (“CloudLake”) dengan penyimpanan petabyte-skala, sehingga sulit memantau pola akses data, latensi I/O, serta biaya egress antar-cloud/zonasi.2. Observabilitas sebelumnya terbatas pada engine tertentu (misalnya Presto); ribuan job Spark, YARN, dan aplikasi lain tidak terpantau.3. Skalanya ekstrem: 6,7 juta YARN containers, 400.000 Spark apps, dan 350.000 Presto queries per … Read more🚀 Observabilitas I/O untuk Data Lake Uber yang Berskala Petabyte

🚀 Yelp Memodernisasi Infrastruktur Data Menjadi Streaming Lakehouse di Amazon Web Services

📌 Problem Statement1. Pipeline data Yelp sebelumnya membutuhkan waktu hingga 18 jam untuk siap dianalisis.2. Arsitektur lama mengandalkan Kafka sebagai storage permanen dan format CDC khusus yang kompleks, sulit dipelihara, serta mahal.3. Yelp harus memenuhi kebutuhan real-time analytics, efisiensi biaya, dan kepatuhan GDPR di tengah pertumbuhan data masif. 🛠️ Methodology / Solusi / Hypothesis1. Yelp … Read more🚀 Yelp Memodernisasi Infrastruktur Data Menjadi Streaming Lakehouse di Amazon Web Services

🚀 ClickHouse ‘AI-First’ Data Warehouse: Evolusi Internal Skala Petabyte

📌 Problem Statement1. ClickHouse mengelola data internal dalam skala ~2,1 PB, tetapi arsitektur lamanya masih berfokus pada BI tradisional (batch besar, latensi tinggi).2. Kebutuhan baru: analytics real-time, feature store untuk AI/ML, dan akses cepat lintas-tim.3. Infrastruktur data harus mampu melayani laporan historis sekaligus query ad-hoc untuk aplikasi AI modern. 🛠️ Methodology / Solusi / Hypothesis1. … Read more🚀 ClickHouse ‘AI-First’ Data Warehouse: Evolusi Internal Skala Petabyte

🚀 650GB Data Delta Lake di S3: Polars vs DuckDB vs Daft vs Spark

📌 Problem Statement1. Dataset ~650 GB dalam format Delta Lake di S3 sering dianggap “cukup besar” sehingga harus menggunakan engine cluster seperti Spark — padahal belum tentu.2. Banyak organisasi masih mempercayai infrastruktur besar (cluster terdistribusi) meskipun kebutuhan query mereka sederhana, sehingga biaya dan kompleksitas tetap tinggi.3. Dibutuhkan studi perbandingan kuantitatif antara engine ringan (single-node) dengan … Read more🚀 650GB Data Delta Lake di S3: Polars vs DuckDB vs Daft vs Spark

🚀 Mengorganisir Kode, Eksperimen, & Riset untuk Kompetisi Kaggle

📌 Problem Statement1. Banyak peserta Kaggle kesulitan menjaga struktur kode, eksperimen, dan riset tetap rapi sehingga sulit melakukan iterasi cepat.2. Kekacauan file, notebook tanpa versi, dan kurangnya dokumentasi membuat reproducibility rendah.3. Tanpa organisasi yang baik, hasil bagus di leaderboard sulit diulang, sulit dibagikan, dan kurang bernilai untuk portofolio profesional.🛠️ Methodology / Solusi / Hypothesis1. Penulis … Read more🚀 Mengorganisir Kode, Eksperimen, & Riset untuk Kompetisi Kaggle

🚀 Anthropic, Microsoft & Nvidia Menjalin Aliansi AI Senilai Puluhan Miliar

📌 Problem Statement1. Anthropic membutuhkan kapasitas komputasi masif untuk melatih dan mengoperasikan model frontier Claude — namun pasokan compute global sangat terbatas.2. Microsoft dan Nvidia ingin mendiversifikasi ekosistem AI agar tidak hanya bergantung pada satu pemain (OpenAI).3. Industri AI menghadapi tekanan untuk mengamankan infrastruktur chip, cloud, dan kapasitas model agar mampu bersaing pada skala global. … Read more🚀 Anthropic, Microsoft & Nvidia Menjalin Aliansi AI Senilai Puluhan Miliar

🚀 Manus Browser Operator — Ekstensi Browser yang Mengubah Browser Anda Menjadi Agen AI Otomatis

📌 Problem Statement1. Banyak tugas rutin di browser seperti mengisi formulir, berkali-kali masuk ke CRM, atau menavigasi beberapa halaman secara manual memakan waktu dan rawan kesalahan. 2. Alat otomatisasi sering berjalan di cloud atau sandbox terpisah dan tidak dapat memanfaatkan sesi login atau akses yang sudah aktif di browser pengguna. 3. Pengguna ingin memberi perintah … Read more🚀 Manus Browser Operator — Ekstensi Browser yang Mengubah Browser Anda Menjadi Agen AI Otomatis