📌 Problem Statement
1. 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 / Hypothesis
1. Yelp membangun arsitektur baru berbasis streaming lakehouse yang menggabungkan real-time streaming dengan penyimpanan lakehouse.
2. Teknologi utama yang digunakan:
a. Apache Flink di Amazon EKS untuk compute streaming
b. Apache Paimon sebagai storage streaming lakehouse
c. Amazon MSK untuk ingestion berbasis Kafka
d. Amazon S3 sebagai storage terpusat, durable, dan cost-efficient
3. Hipotesis: Memisahkan compute dari storage, memakai format terbuka, dan memanfaatkan stream processing modern akan menurunkan latensi, menyederhanakan pipeline, dan menekan biaya.
📊 Findings / Results / Impact
1. Latensi analitik turun dari ~18 jam menjadi hanya beberapa menit.
2. Penyimpanan data dipindahkan dari Kafka ke S3 melalui Paimon, menurunkan biaya penyimpanan hingga >80%.
3. Penggunaan Debezium CDC dan format terbuka mengurangi beban pemeliharaan dan mempermudah integrasi lintas sistem.
4. Pipeline baru memungkinkan tim analitik & operasional memperoleh data yang lebih segar, lebih murah, dan lebih mudah diakses.
✅ Key Takeaways
1. Streaming lakehouse adalah pendekatan ideal untuk organisasi modern yang membutuhkan data real-time dan analitik historis dalam satu sistem.
2. Pemisahan storage–compute meningkatkan elastisitas serta mengurangi biaya jangka panjang.
3. Memakai teknologi open-source (Flink, Paimon) + managed services (MSK, S3) memberikan kecepatan dan stabilitas operasional.
4. Transformasi ini membuktikan bahwa modernisasi data bukan hanya upgrade teknologi, tetapi penyederhanaan pipeline secara menyeluruh.
5. Arsitektur ala Yelp dapat dijadikan blueprint bagi perusahaan yang ingin membangun sistem data real-time berbiaya efisien di AWS.
Sumber:
https://aws.amazon.com/blogs/big-data/how-yelp-modernized-its-data-infrastructure-with-a-streaming-lakehouse-on-aws/
🔥 #Yelp #StreamingLakehouse #AWS #DataEngineering #ApacheFlink #ApachePaimon #MSK #RealTimeData #DataModernization